车身模态学科的后处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车制造技术领域，尤其涉及一种车身模态学科的后处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.伴随着轻量化、电动化、智能化、网联化、共享化的汽车“五化”发展趋势，车型开发中对整车轻量化要求不断提升。在设计阶段cae仿真分析中介入轻量化，而基于多学科多目标轻量化方式涉及的doe样本数量较多，目前一般采用人工进行数据后处理，工作量大，繁琐且易出错。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种车身模态学科的后处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决目前一般采用人工进行数据后处理，工作量大，繁琐且易出错的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种车身模态学科的后处理方法，所述方法包括以下步骤：
6.获取车身有限元模型，基于所述车身有限元模型构建车身模态计算模型；
7.根据所述车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；
8.根据所述基准分析结果确定变量因子；
9.根据所述变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；
10.根据所述车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程；
11.根据所述抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
12.可选地，所述根据所述变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型，包括：
13.对所述车身模态计算模型对应的文件进行解析，确定所述变量因子对应的厚度信息段落；
14.对所述车身模态计算模型对应的文件中的所述厚度信息段落进行删除，并设置厚度信息段落输入接口，得到车身模态学科对应的抽样模型。
15.可选地，所述根据所述抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果，包括：
16.利用仿真软件对嵌入所述抽样流程的脚本进行编辑，得到抽样厚度信息文件；
17.基于所述抽样厚度信息文件和所述抽样模型生成目标抽样模型；
18.根据所述目标抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
19.可选地，所述根据所述基准分析结果确定变量因子之后，所述方法还包括：
20.根据所述变量因子录制变量，生成对应的待处理文件；
21.所述利用仿真软件对嵌入所述抽样流程的脚本进行编辑，得到抽样厚度信息文件，包括：
22.对所述待处理文件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件；
23.基于所述调整文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件。
24.可选地，所述对所述车身模态计算模型对应的文件进行解析，确定所述变量因子对应的厚度信息段落之后，所述方法还包括：
25.将所述厚度信息段落存储为初始文件；
26.所述对所述待处理文件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件，包括：
27.基于第一仿真软件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件，并将所述调整文件输出至第二仿真软件，所述第一仿真软件与所述待处理文件关联；
28.所述基于所述调整文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件，包括：
29.将所述初始文件以预设格式输入至所述第二仿真软件；
30.通过所述第二仿真软件基于所述调整文件和所述初始文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件。
31.可选地，所述根据所述基准分析结果确定变量因子，包括：
32.获取多个车身零部件分别对扭转模态指标量、弯曲模态指标量和相对质量指标量的灵敏度；
33.选取所述灵敏度大于预设阈值的零部件作为变量因子。
34.可选地，所述获取车身有限元模型，基于所述车身有限元模型构建车身模态计算模型之前，所述方法还包括：
35.选择待优化的多学科性能维度，所述多学科性能维度至少包括车身模态学科；
36.确定所述多学科性能维度分别对应的性能工况和关键性能项，其中，所述车身模态学科对应的性能工况为车身模态工况，所述车身模态学科对应的关键性能项包括车身扭转模态和车身弯曲模态。
37.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车身模态学科的后处理装置，所述车身模态学科的后处理装置包括：
38.获取模块，用于获取车身有限元模型，基于所述车身有限元模型构建车身模态计算模型；
39.有限元分析模块，用于根据所述车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；
40.确定模块，用于根据所述基准分析结果确定变量因子；
41.抽样模块，用于根据所述变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；
42.所述抽样模块，还用于根据所述车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程；
43.所述抽样模块，还用于根据所述抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
44.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车身模态学科的后处理设备，所述车身
模态学科的后处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车身模态学科的后处理程序，所述车身模态学科的后处理程序配置为实现如上文所述的车身模态学科的后处理方法。
45.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车身模态学科的后处理程序，所述车身模态学科的后处理程序被处理器执行时实现如上文所述的车身模态学科的后处理方法。
46.本发明通过获取车身有限元模型，基于车身有限元模型构建车身模态计算模型；根据车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；根据基准分析结果确定变量因子；根据变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；根据车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程；根据抽样模型按照抽样流程对变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。通过上述方式，设置抽样模型自动对车身模态学科的基准分析结果进行后处理，避免了人工数据后处理造成的人工成本高且失误率高，为多学科轻量化优化提供数据支持，提升了多学科轻量化的优化效率。
附图说明
47.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车身模态学科的后处理设备的结构示意图；
48.图2为本发明车身模态学科的后处理方法第一实施例的流程示意图；
49.图3为本发明车身模态学科的后处理方法第二实施例的流程示意图；
50.图4为本发明车身模态学科的后处理装置第一实施例的结构框图。
51.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
52.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
53.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车身模态学科的后处理设备结构示意图。
54.如图1所示，该车身模态学科的后处理设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
55.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对车身模态学科的后处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
56.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车身模态学科的后处理程序。
57.在图1所示的车身模态学科的后处理设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明车身模态学科的后处理设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在车身模态学科的后处理设备中，所述车身模态学科的后处理设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车身模态学科的后处理程序，并执行本发明实施例提供的车身模态学科的后处理方法。
58.本发明实施例提供了一种车身模态学科的后处理方法，参照图2，图2为本发明车身模态学科的后处理方法第一实施例的流程示意图。
59.本实施例中，所述车身模态学科的后处理方法包括以下步骤：
60.步骤s10：获取车身有限元模型，基于所述车身有限元模型构建车身模态计算模型。
61.应当理解的是，本实施例的执行主体为车身模态学科的后处理设备，所述车身模态学科的后处理设备可以为计算机、处理器、服务器等设备，还可以为其他具备相同或相似功能的设备，本实施例对此不加以限制。
62.需要说明的是，车身有限元模型包括白车身模型、前挡风玻璃、后挡风模型和d柱玻璃有限元网络模型。在车身有限元模型中建立车身模态工况，设置求解频率范围为0-100hz，设置求解卡片sol103，设置analysis—control cards—param—勾选autospc、post，值为默认，设置结果输出位移和应变能，得到车身模态计算模型，表现为*.fem的文件。
63.进一步地，所述步骤s10之前，所述方法还包括：选择待优化的多学科性能维度，所述多学科性能维度至少包括车身模态学科；确定所述多学科性能维度分别对应的性能工况和关键性能项，其中，所述车身模态学科对应的性能工况为车身模态工况，所述车身模态学科对应的关键性能项包括车身扭转模态和车身弯曲模态。
64.应当理解的是，根据多学科优化的目的和与车身结构强相关的性能选择需要优化的多学科性能维度，从选择的性能学科中确认需要考察的性能工况和关键性能项。具体地，以轻量化为目的选择nvh、车身刚度、车身模态以及安全碰撞的多学科性能维度。
65.需要说明的是，在选择多学科性能维度后，获取整车cad模型，按照模型建立要求，构建多学科性能维度的多个整车有限元模型。可选地，多学科性能维度的建模要求不同，根据不同建模要求进行区别化模型构建。具体地，整车有限元模型为已赋材料厚度、已完成应有的连接关系搭建的可加载计算的模型。可选地，本实施例中分别完成搭建车身刚度、车身模态、nvh、安全frb/mpd/side-pole三大碰工况的计算模型。
66.步骤s20：根据所述车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果。
67.可以理解的是，对各工况对应的模型提交计算，得到基准(base)分析结果。进一步地，车身模态学科对应的基准分析结果表示为*.out的结果文件。
68.步骤s30：根据所述基准分析结果确定变量因子。
69.需要说明的是，变量因子表现为各车身零部件的标记号。
70.具体地，所述步骤s30，包括：获取多个车身零部件分别对扭转模态指标量、弯曲模态指标量和相对质量指标量的灵敏度；选取所述灵敏度大于预设阈值的零部件作为变量因子。
71.应当理解的是，根据车身各零部件对扭转模态、弯曲模态和相对质量三个指标量
的灵敏度分析结果，选取合适的零部件作为变量因子。预设阈值为提前设置的用于区分灵敏度高低的临界值，从车身各零部件中选取对扭转模态、弯曲模态和相对质量的灵敏度高的50个零部件作为变量因子。
72.步骤s40：根据所述变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型。
73.需要说明的是，在具体实现中，对车身模态计算模型对应的*.fem文件进行文本编辑，获得原方案的变量因子以及对应的厚度信息，并获取抽样模型。厚度信息表示为*pshell_orig.dat文件，从*.fem文件中删除*pshell_orig.dat中的段落，并设置厚度信息输入接口，得到抽样模型，表示为*doe.fem文件。
74.步骤s50：根据所述车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程。
75.应当理解的是，针对多学科性能维度，根据不同工况提取性能值、并设计抽样流程的不同要求。具体地，本实施例中利用matlab对嵌入流程的脚本进行编辑，生成*.m文件。基于*.m文件进行厚度更新，输出*pshell_modify.dat文件。
76.步骤s60：根据所述抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
77.需要说明的是，本实施例中将计算软件与多学科软件耦合，输入计算软件启动语句和计算文件名称，设置计算流程。将抽样模型*doe.fem文件以project file形式输入，实现*doe.fem文件和*pshell_modify.dat文件形成完整的样本计算模型文件，计算并将计算结果*.out文件输出给下一步。其中，在输出模块中设置输出形式包括扭转模态、弯曲模态和车身质量，即本实施例中输出的分析结果包括扭转模态、弯曲模态和该方案下变量因子的质量。
78.在具体实现中，将所有样本计算结果进行汇总。在多学科软件的后处理模块可查看所有样本计算结果，并支持以表格形式导出保存。
79.本实施例中基于整车性能多学科优化，利用matlab与多学科优化软件耦合，进行编程开发自动化后处理脚本，嵌入多学科优化样本抽样和计算流程，实现后处理流程自动化，消除人工操作造成的失误，提高了优化效率。
80.本实施例通过获取车身有限元模型，基于车身有限元模型构建车身模态计算模型；根据车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；根据基准分析结果确定变量因子；根据变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；根据车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程；根据抽样模型按照抽样流程对变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。通过上述方式，设置抽样模型自动对车身模态学科的基准分析结果进行后处理，避免了人工数据后处理造成的人工成本高且失误率高，为多学科轻量化优化提供数据支持，提升了多学科轻量化的优化效率。
81.参考图3，图3为本发明车身模态学科的后处理方法第二实施例的流程示意图。
82.基于上述第一实施例，本实施例车身模态学科的后处理方法的所述步骤s40，包括：
83.步骤s401：对所述车身模态计算模型对应的文件进行解析，确定所述变量因子对应的厚度信息段落。
84.步骤s402：对所述车身模态计算模型对应的文件中的所述厚度信息段落进行删除，并设置厚度信息段落输入接口，得到车身模态学科对应的抽样模型。
85.应当理解的是，对车身模态计算模型*.fem文件进行文本编辑，确定原方案的变量因子对应的厚度信息段落。打开*.fem文件，将其中的变量因子的厚度信息段落进行删除，并设置厚度信息段落输入接口“include
‘
*pshell_modify.dat
’”
，即用*pshell_modify.dat文件替换模型文件中的厚度信息段落，存储为抽样模型*doe.fem文件。其中，*pshell_modify.dat文件是根据原始变量因子厚度信息段落文件和脚本文件实现变量因子名称和厚度更改后的输出的文件。
86.进一步地，所述步骤s60，包括：利用仿真软件对嵌入所述抽样流程的脚本进行编辑，得到抽样厚度信息文件；基于所述抽样厚度信息文件和所述抽样模型生成目标抽样模型；根据所述目标抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
87.在具体实现中，本实施例的仿真软件为matlab软件，利用matlab对搅拌进行编辑，生成抽样厚度信息文件生成*.m文件，基于*.m文件进行厚度更新，输出抽样厚度信息文件*pshell_modify.dat文件。将*pshell_modify.dat文件内的数据通过输入接口输入至抽样模型*doe.fem文件，形成完整的抽样模型，通过计算完成抽样，输出分析结果。
88.进一步地，所述步骤s30之后，所述方法还包括：根据所述变量因子录制变量，生成对应的待处理文件；
89.所述利用仿真软件对嵌入所述抽样流程的脚本进行编辑，得到抽样厚度信息文件，包括：对所述待处理文件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件；基于所述调整文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件。
90.应当理解的是，在选择得到变量因子后，基于变量因子录制变量，具体地，根据每个变量因子可选择的厚度设置该变量因子的值，输出待处理文件，表示为dvfile文件和*.ansa文件。其中，可选择的厚度例如0.5～3mm。
91.需要说明的是，车身模态因文件格式原因无法直接输出抽样原始模型，因此需要利用脚本文件进行变量模型处理。具体地，基于录制变量的名称和变量因子，进行变量标识号(id)定义和样本模型中的变量名称修改，生成*modify1.m脚本文件。根据录制变量的名称和变量因子，再结合*modify1.m文件的功能，同样定义变量id，实现变量因子的厚度变更，生成*modify2.m脚本文件。
92.在具体实现中，基于*modify1.m脚本文件的功能对待处理文件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件，利用*modify2.m脚本文件的功能对调整文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件，表示为*pshell_modify.dat文件。
93.进一步地，所述步骤s401之后，所述方法还包括：将所述厚度信息段落存储为初始文件；
94.所述对所述待处理文件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件，包括：基于第一仿真软件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件，并将所述调整文件输出至第二仿真软件，所述第一仿真软件与所述待处理文件关联；
95.所述基于所述调整文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件，包括：将所述初始文件以预设格式输入至所述第二仿真软件；通过所述第二仿真软件基于所述调整文件和所述初始文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件。
96.需要说明的是，打开车身模态计算模型*.fem文件，仅保留其中的变量因子的厚度
信息段落，存储为初始文件*pshell_orig.dat文件。本实施例中耦合两个matlab软件进入工作框，实现车身模态的变量因子名称和厚度根据抽样方案进行更新。具体地，第一matlab设置与*modify1.m脚本文件关联，实现变量id定义和变量名称修改，将处理结果与本地的*modify2.m同名文件传送到第二matlab。第二matlab设置与*modify2.m脚本文件关联，将提前存储的初始文件*pshell_orig.dat文件以support file格式输入，实现变量因子的厚度更新，输出抽样厚度信息文件*pshell_modify.dat文件。将*pshell_modify.dat文件内的数据通过输入接口输入至抽样模型*doe.fem文件，形成完整的抽样模型，通过计算完成抽样，输出分析结果。
97.本实施例通过获取车身有限元模型，基于车身有限元模型构建车身模态计算模型；根据车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；根据基准分析结果确定变量因子；对车身模态计算模型对应的文件进行解析，确定变量因子对应的厚度信息段落；对车身模态计算模型对应的文件中的厚度信息段落进行删除，并设置厚度信息段落输入接口，得到车身模态学科对应的抽样模型；根据车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程；根据抽样模型按照抽样流程对变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。通过上述方式，对车身模态计算模型进行文件解析，从中删除变量因子的厚度信息段落，并设置输入接口，生成抽样模型，解决了当前车身模态计算模型因文件格式无法直接输出抽样模型的问题，设置抽样模型自动对车身模态学科的基准分析结果进行后处理，避免了人工数据后处理造成的人工成本高且失误率高，为多学科轻量化优化提供数据支持，提升了多学科轻量化的优化效率。
98.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车身模态学科的后处理程序，所述车身模态学科的后处理程序被处理器执行时实现如上文所述的车身模态学科的后处理方法。
99.由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
100.参照图4，图4为本发明车身模态学科的后处理装置第一实施例的结构框图。
101.如图4所示，本发明实施例提出的车身模态学科的后处理装置包括：
102.获取模块10，用于获取车身有限元模型，基于所述车身有限元模型构建车身模态计算模型。
103.有限元分析模块20，用于根据所述车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果。
104.确定模块30，用于根据所述基准分析结果确定变量因子。
105.抽样模块40，用于根据所述变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；
106.所述抽样模块40，还用于根据所述车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程。
107.所述抽样模块40，还用于根据所述抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
108.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
109.本实施例通过获取车身有限元模型，基于车身有限元模型构建车身模态计算模
型；根据车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；根据基准分析结果确定变量因子；根据变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；根据车身模态学科对应的性能值和预设抽样要求设置抽样流程；根据抽样模型按照抽样流程对变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。通过上述方式，设置抽样模型自动对车身模态学科的基准分析结果进行后处理，避免了人工数据后处理造成的人工成本高且失误率高，为多学科轻量化优化提供数据支持，提升了多学科轻量化的优化效率。
110.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
111.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的车身模态学科的后处理方法，此处不再赘述。
112.在一实施例中，所述抽样模块40，还用于对所述车身模态计算模型对应的文件进行解析，确定所述变量因子对应的厚度信息段落；对所述车身模态计算模型对应的文件中的所述厚度信息段落进行删除，并设置厚度信息段落输入接口，得到车身模态学科对应的抽样模型。
113.在一实施例中，所述抽样模块40，还用于利用仿真软件对嵌入所述抽样流程的脚本进行编辑，得到抽样厚度信息文件；基于所述抽样厚度信息文件和所述抽样模型生成目标抽样模型；根据所述目标抽样模型按照所述抽样流程对所述变量因子进行抽样，输出所车身模态学科对应的分析结果。
114.在一实施例中，所述确定模块30，还用于根据所述变量因子录制变量，生成对应的待处理文件；
115.所述抽样模块40，还用于对所述待处理文件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件；基于所述调整文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件。
116.在一实施例中，所述抽样模块40，还用于将所述厚度信息段落存储为初始文件；
117.所述抽样模块40，还用于基于第一仿真软件进行变量标识号定义和变量名称修改，生成调整文件，并将所述调整文件输出至第二仿真软件，所述第一仿真软件与所述待处理文件关联；
118.所述抽样模块40，还用于将所述初始文件以预设格式输入至所述第二仿真软件；通过所述第二仿真软件基于所述调整文件和所述初始文件进行变量因子厚度变更，生成抽样厚度信息文件。
119.在一实施例中，所述确定模块30，还用于获取多个车身零部件分别对扭转模态指标量、弯曲模态指标量和相对质量指标量的灵敏度；选取所述灵敏度大于预设阈值的零部件作为变量因子。
120.在一实施例中，所述车身模态学科的后处理装置还包括选择模块；
121.所述选择模块，用于选择待优化的多学科性能维度，所述多学科性能维度至少包括车身模态学科；确定所述多学科性能维度分别对应的性能工况和关键性能项，其中，所述车身模态学科对应的性能工况为车身模态工况，所述车身模态学科对应的关键性能项包括车身扭转模态和车身弯曲模态。
122.此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵
盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
123.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
124.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
125.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。