【Python】最小構成のMBD事例 第2章 その298【AsamMdf⑱】

【Python】最小構成のMBD事例 第2章 その298【AsamMdf⑱】 事例
【Python】最小構成のMBD事例 第2章 その298【AsamMdf⑱】

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https://www.simulationroom999.com/blog/model-based-of-minimum-2-backnumber/

はじめに

作成してMDFをMDF validatorで確認した。
DataGroup、ChannelGroupは想定通りの構成で、
物理変換式も一緒に確認していく。

今回も引き続き残りの物理変換式を確認。

登場人物

博識フクロウのフクさん

指差しフクロウ

イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1

エンジニア歴8年の太郎くん

技術者太郎

イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1

tabular without interpolation

フクさん
フクさん

次はt10ms_tabular。

太郎くん
太郎くん

確かテーブル変換で、補間無しのパターンだったね。

フクさん
フクさん

これもMDF validatorで見てみよう。

MDF validator tabular without interpolation、look-up table without interpolation
太郎くん
太郎くん

これも想定通りかな。

太郎くん
太郎くん

変換のパラメータはcc_valに並んで埋まっているのか。
変換元、変換先の順番が3セットある感じだね。

太郎くん
太郎くん

ふと思ったんだけど、
パラメータが埋まってるcc_valって前回のlinear conversionだと2個だけだったけど、
今回は6個もあるね?
どこで個数が決まるんだろう?

フクさん
フクさん

cc_val_countってパラメータがあってそこにcc_valの個数が指定されてるはずだよ。

太郎くん
太郎くん

あ、ホントだ。
今回のだと6ってなってるから、これで6個のcc_valを持つことが分かるわけか。

tabular with interpolation

太郎くん
太郎くん

次はt10ms_tabular_inpだけど、
構造的には多分t10ms_tabularと一緒だよね。

フクさん
フクさん

そうだね。
変換方式が違うだけでパラメータは一緒だったはず。

太郎くん
太郎くん

MDF validatorで確認してみよう。

MDF validator tabular with interpolation、look-up table with interpolation
太郎くん
太郎くん

太郎くん:
予想通り、cc_typeが違うだけで後はt10ms_tabularと一緒だ。

value to text

太郎くん
太郎くん

次はt10ms_value_to_textだけど、
これは結構ややこしいことになってそうだなー。
変換テーブルで受けて文字列に変換だから。

フクさん
フクさん

そうだね。
tabular的な仕様に加えて文字列の情報が必要になるもんね。

太郎くん
太郎くん

まぁこれも見てしまおう。

MDF validator value to text、cc_ref、cc_type、TABX、look-up table text/scale conversion、cc_val
太郎くん
太郎くん

やっぱりややこしいことになってる・・・。

太郎くん
太郎くん

でもまぁ想定通りってことでもあるかな。
tabularと同じくcc_valにテーブル情報が入って、cc_refで変換文字列を参照してる感じだ。

フクさん
フクさん

ふむ。
必要な情報がちゃんと漏れなく入ってると思って良いだろう。

まとめ

フクさん
フクさん

まとめだよ。

  • 今回もMDF Validatorで物理変換式を確認。
  • tabular without interpolationとtabular with interpolationはcc_typeが違うだけで保持している情報は一緒。
  • value to textはtabularのようなテーブル情報と変換先の文字列を格納している。

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