CN115358200A - 一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，包括以下步骤：基于系统建模语言SysML的标准化元模型，及其扩展包，构建实例‑属性导出结构；基于与模板节点关联的模型无关元模型路径表达式，根据模型无关路径化筛选条件，从任意SysML模型中提取指定范围的模型元素；根据模型实例相关‑数据源，获取数据源映射范围内的模型元素；基于自动化文档生成模块，将模型实例应用到具有数据提取与样式化表达能力的模板上，自动生成所需文档。该发明提供给模型对外发布者一种方法，基于SysML元模型创建模板来定义如何展示模型中的数据，然后将该模板应用于任意模型实例，生成所需文档。

Description

一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法

技术领域

本发明属于计算机辅助设计领域，尤其是涉及一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法。

背景技术

随着系统的复杂度不断增加，MBSE(基于模型的系统工程)也受到了越来越多的重视。使用模型可以改变以文档为主体的系统设计过程，提升设计的效率与描述的清晰度，并使需求具有可追溯性。但，目前的研制流程依然主要是基于文档的研制，研究人员也习惯阅读文档、用文档进行报告。模型是分析和设计的主要载体，而文档是对外发布的接口。因此，需要一种方法，将设计好的模型能简便的以文档的形式发布，并提供灵活的表达能力，与足够的通用性。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，使用者只需事先定义好文档模板，即可使用文档模板及模型简便的将模型发布为文档。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，包括以下步骤：

(1)基于系统建模语言SysML的标准化元模型，及其扩展包，构建实例-属性导出结构；

所述构建实例-属性导出结构的方法包括；

(1-1)对SysML的标准元模型进行解析化处理，划分实例属性与基本属性；对父类元模型做相同的递归处理，将父类元模型属性附加到当前元模型上；

(1-2)对SysML的标准构造型进行解析化处理，划分实例属性与基本属性；对父类、元类元模型做相同的递归处理，将父类、元类元模型属性附加到当前元模型上；

(1-3)对于对SysML进行扩展的扩展包，对其中的构造型做相同的解析化处理；对于扩展包递归引入的扩展包中定义的构造型，做相同的解析化处理；

(2)基于与模板节点关联的模型无关元模型路径表达式，根据模型无关路径化筛选条件，从任意SysML模型中提取指定范围的模型元素；

(3)根据模型实例相关-数据源，获取数据源映射范围内的模型元素；

(4)基于自动化文档生成模块，将模型实例应用到具有数据提取与样式化表达能力的模板上，自动生成所需文档。

进一步的，所述步骤(2)中提取过程包括，

(2-1)判断条件化路径的性质，决定静态查找或动态提取；

(2-2)将条件分组，依据是否与路径相关，决定流程可继续性与各级路径可通过元素；

(2-3)从元模型-对象池中获取路径起始，基于用SysML标准元模型及扩展包构建的实例-属性导出结构，沿元模型的实例属性向下做广度优先搜索。

进一步的，所述步骤(3)包括，请求数据源指定接口，筛取指定包级模型数据，将过滤规则映射到指定元模型元素上，排除后传输基于UML5种基本类型数据的静态模型数据与动态模型视图URI。

进一步的，所述步骤(4)包括，

(4-1)将模板结构映射为相应的层级化文档结构；

(4-2)根据模板节点关联的模型元素数据，与节点样式定义，生成模板引擎可读的直接模板，将提取的数据与直接模板按序关联，打通数据提取与样式表示；

(4-3)基于所使用的模板引擎，将模板节点提取的模型元素数据映射到节点样式定义中的指定位置。

进一步的，所述步骤(4-1)中映射过程包括，

(4-11)根据模板结构处理出有向邻接表，初始化各子树的根标题级别；

(4-12)如果某节点具有标题，为其生成节点组织表，父节点设为原父节点所在的节点组织表中的头节点；

(4-13)如果某节点无标题，设置其节点组织表为父节点的节点组织表，父节点为父节点的父节点；

(4-14)将模板结构视为以节点组织表为节点的压缩树，解压，得到具有正确标题级别、排布顺序的节点列表。

进一步的，所述步骤(4-3)中映射过程包括，

(4-31)从模型中提取的数据总是5种UML基本类型数据，或图像URI；文档生成模块所接收的数据总是5种UML基本数据类型，或图像URI；以此将复杂的模型结构与文档生成解耦；

(4-32)模板中的映射表达式，面向的是模型数据无关-静态属性，或模型数据相关-动态属性；一个动态属性总是和模型指定位置的某种UML基本类型属性或图像URI相关联；

(4-33)基础映射点位即为元模型-实例元素-基本类型属性映射到动态属性表达式，再嵌入静态文本中。

进一步的，对于每个关联了元模型路径表达式的迭代节点，其在直接模板中总是映射为一个区块/列表，在生成的文档中总是映射为0到多块文档内容，各块均有或均无同级按序标题，每块有至多一个标题，与0到多段段落内容，各块的样式均一致；每块与一个节点关联元模型-实例相关联；

在具体的文档生成过程中，将当前节点关联的筛得实例集合与对应的节点区块按序关联，送至模板引擎中，生成集合内实例数的多块文档内容。

进一步的，所述步骤(2-1)中，包括以下过程，

(2-11)将各级路径对应的条件按级聚合，如果无对应的复杂条件表达式，默认逻辑运算符均为且；

(2-12)初始化各逻辑运算符的优先级，进行表达式中条件名、逻辑运算符名正确性校验；

(2-13)将原始的复杂条件表达式字符串处理为分隔开的[条件名/逻辑运算符名]列表；

其中(2-131)处理出所有的条件名分布的左右区间，按左区间升序排列；

(2-132)如果区间数为0，或区间之间发生重合，流程异常结束；

(2-133)从左至右遍历表达式字符串，游标所在位置只能是条件名区间的起始点，或当前字符为逻辑运算符的起始字符，否则流程异常结束；每次将一个条件名或逻辑运算符放入结果列表中；

(2-14)将上一步得到的中缀表达式转换为逆波兰后缀表达式；

(2-15)校验逆波兰后缀表达式合法性，即无多余的左括号剩余，各双目表达式、单目表达式应有对应数量的操作数，且最后仅剩余一个操作数；

(2-16)用逆波兰后缀表达式校验当前长度路径映射出的所有实例，如果操作数栈中剩余的布尔类型变量为False，过滤掉当前实例；其中，对于每个单独的条件，用当前路径尾节点的元模型类型与当前条件中的属性名确定一个唯一的元模型属性，其类型为SysML五种基本类型之一，根据其类型将其委托给不同的条件处理服务，其根据实例属性值、操作符、条件值确定返回的布尔类型值。

进一步的，所述步骤(2)中对于元模型路径表达式的搜索方法，根据输入的元模型路径表达式定位至元模型衍生多叉树中的任意位置，

精确搜索，

根据已有的元模型生成一颗字典树；

对于第一层单词(元模型类型)的末尾字符，记录isEnd＝true；第二层单词(属性名)的末尾字符即为字典树的叶子节点，其关联了对应的元模型类型的末尾字符节点(中点)；

对于一个搜索路径，从根节点出发，路径第一级需到达该字典树中某个isEnd＝true的节点，即从根节点到叶节点路径的中点；

对于路径第二级及之后的搜索词，其需要从当前中点出发，到达叶节点后，返回叶节点关联的中点；

任意失败的匹配，即为搜索词对应的字典树路径未到达isEnd＝true的节点，或超过了某条字典树中的路径长度；

对于一次搜索，时间复杂度和搜索词长度为线性关系；

联想词提，返回当前级别中前缀子串匹配到的节点可延申至的isEnd＝true的所有节点对应的词；

模糊搜索联想，

搜索所有可将当前查找字符串作为自身正序子序列的候选字符串；

事先预处理所有的候选词，对其中的每一个位置，都预处理出在当前位置，下一个字符C出现的位置X；倒序处理，持续更新各字符在后面出现的位置；

在每次搜索词是否是候选词子序列的判断中，从左至右遍历搜索词字符，对于每个搜索词字符，都能用O(1)的时间获取当前字符在候选词中下一个出现的位置；

对于每次联想词查找，最坏时间复杂度O(N*M)，N为当前用户输入的查找字符串长度，M为当前级别的所有候选字符串数量。

本发明的第一方面提出了一种基于元模型的文档模板定义方法，包括：给定SysML标准中的所有元模型；可选的，导入用户自定义扩展包，其为用户自定义的构造型；编辑/创建模板结构，形式为节点树；将节点树中具体的节点与元模型路径表达式相关联；完成详细的节点定义，定义满足当前路径表达式的模型元素的筛选条件，及其在文档中如何展示；可选的，可关联一个格式化文档模板，如Word对应的.dot格式文件；保存所定义的模板。

在该技术方案中，将元模型的展示分为基础元模型、扩展包：基础元模型为SysML1.6中的全部元模型；扩展包为用户导入的扩展包，即其自己定义的构造型。基础元模型继续划分为：结构模型、行为模型、需求模型、其它；即按照结构、行为、需求三种进行分类，每个分类下包含图表和其他元素，其它则包含不在三种分类中的其它所有元模型。在每种元模型下，可选择其可衍生出的关联元模型；同时，可使用其基本类型属性表达式构造具体的节点定义。

在上述技术方案中，优选地，所述在每种元模型下，可选择其可衍生出的关联元模型的步骤，具体包括：将该元模型的所有属性划分为关联类型、基本类型；将其关联类型的属性作为可衍生的关联元模型。额外的，每种关联类型的属性，可继续根据其类型对应的元模型，继续衍生，至任意深度；同时，元模型的关联类型以树状结构衍生展示。

在上述技术方案中，所述元模型的关联类型以树状结构衍生展示，其是一个可以具有任意深度的动态生成多叉树，对其能做形如MetaClassType1.attributeName1.attributeName2…形式的查找，定位至该动态生成多叉树的某个位置，其具体步骤为：

(1)精确搜索：

根据已有的元模型(SysML标准元模型+导入的用户自定义Stereotype)，即根据两层的多叉树原始数据生成一颗字典树；

对于第一层单词(元模型类型)的末尾字符，记录isEnd＝true；第二层单词(属性名)的末尾字符即为字典树的叶子节点；

每个叶子节点都关联了该元模型.子属性名称对应的元模型类型名称的末尾字符节点(中点)；

对于一个搜索路径(用“.”作为分隔符)，从根节点出发，路径第一级需到达该字典树中某个isEnd＝true的节点，即从根节点到叶节点路径的中点；

对于路径第二级及之后的搜索词，其需要从当前中点出发，到达叶节点后，返回叶节点关联的中点；

任意失败的匹配，即为搜索词对应的字典树路径未到达isEnd＝true的节点，或超过了某条字典树中的路径长度；

对于一次这样的搜索，时间复杂度和搜索词长度为线性关系。

(1-1)联想词提示：

即，返回当前级别中前缀子串匹配到的节点可延申至的isEnd＝true的所有节点对应的词；

当前缀字符串过长时，即在前缀子串匹配的过程中，已经查找到了一个或多个(仅在第一级出现)end＝true节点，或超过了字典树的深度，即返回唯一的，遇到的第一个end＝true节点对应的字符串。

(2)模糊搜索联想：

即，对于每一次用户输入的onChange()事件，联想(查找)所有可将当前查找字符串作为自身正序子序列的候选字符串；

构建哈希表HashMap<String,List<String>>，其为每种元模型名称对应的子属性名称列表；

事先预处理所有的元模型名称、属性名称，对其中的每一个位置，都预处理出在当前位置，下一个字符C出现的位置X；倒序处理，持续更新各字符在后面出现的位置；因为有中文字符，使用哈希表Map<Character,Integer>存储出现位置；

对于每一次搜索路径a.b.c，先找到子序列匹配a的所有的A，让用户选择；再找到确定的A的Map.get(A)中所有子序列匹配b的B，让用户选择；以此类推；

在每次搜索词是否是候选词子序列的判断中，从左至右遍历搜索词字符，对于每个搜索词字符，都能用O(1)的时间获取当前字符在候选词中下一个出现的位置；

即，对于每次查找，最坏时间复杂度O(N*M)，N为当前用户输入的查找字符串长度，M为当前级别的所有候选字符串数量。

即，上述技术方案为用户提供了可选的多种搜索能力，使用户可以方便的在每级数量可达上千个、多层级的元模型衍生树中方便的定位至所选位置。

在上述技术方案中，优选地，所述在每种元模型下，可使用其基本类型属性表达式构造具体的节点定义，具体包括：将该元模型的所有属性划分为关联类型、基本类型；将其基本类型的属性作为不可衍生的，可直接作为表达式在具体节点的内容定义中出现的值属性；在和该元模型类型关联的具体节点中，选中任意值属性，放至内容定义中的任意位置。

在该技术方案中，模板结构为节点树，节点类型分为文本节点、迭代节点、表格节点，节点间具有父子关系，同父节点的节点间具有先后顺序，模板中不同节点间的关系与顺序表现在生成的文档中。从而使报告文档的结构能被简便的架构。

在上述技术方案中，优选地，所述的节点间具有父子关系、先后顺序，其将在生成文档中体现，具体为：父节点的标题级别＝子节点的标题级别+1，文档中第一级节点，即虚拟根节点的直接子节点，在Word中的标题级别为Heading1，以此类推，直到Heading9，不再增长；先后顺序则体现为，模板节点树中的节点内容，以深度优先遍历先序的顺序，在生成的文档中排布。

在上述技术方案中，优选地，所述的文本节点，具体为：具有标题、内容两部分，标题部分的内容将会在生成的文档中体现为HeadingN样式，内容部分则体现为标题下的任意段落内容；如果标题内容为空，则该节点不显示标题，且节点的Heading级别上升一级，其子节点亦然；文本节点中可以出现静态属性，与任意文本格式内容。

在上述技术方案中，优选的，所述的迭代节点，具体为：具有标题、内容两部分，标题部分的内容将会在生成的文档中体现为HeadingN样式，内容部分则体现为标题下的任意段落内容；如果标题内容为空，则该节点不显示标题，且节点的Heading级别上升一级，其子节点亦然；迭代节点中可以出现与当前节点关联的元模型类型的动态属性，与任意文本格式内容；迭代节点自动的具有两级节点，其为一个整体，但在实际的处理中，其具有父子关系；迭代节点具有一条任意长度的元模型关联路径，及任意数量的筛选条件。

在上述技术方案中，优选的，所述的迭代节点具有一条任意长度的元模型关联路径，及任意数量的筛选条件，具体为：路径指定了模型的一部分；每条路径的起始都是虚拟根节点，即模型/项目，其为从模型起始的任意长度的元模型类型表达式组成的；形如[model]->[package]->[owingBlock]的路径，其指定了模型中的满足筛选条件的所有package拥有的所有满足筛选条件的block；筛选条件可以有任意多个，可以是对当前路径上的元模型的筛选，也可以是对与当前路径无关的模型中任意其余路径中元模型的筛选条件；筛选条件具体针对的为某元模型的基本值属性是否满足某条件，此处的元模型实际对应的可能是多个模型元素对象，即其均需满足该条件才能通过筛选。即，某迭代节点对应了某条路径末尾元模型类型的任意个模型元素对象。而在生成的文档中，该节点将展示模型中其筛选出的模型元素对象个数的次数。

在上述技术方案中，优选的，所述的表格节点，具体为：一个表格节点对应生成的文档中的一个表格；表格节点可以是静态的，生成的文档中实际的行列数所见即所得，与模板中的完全一致，只能使用静态属性，与任意文本内容；表格节点可以是动态的，与迭代节点类似，具有一条任意长度的元模型关联路径，及任意数量的筛选条件，在生成的文档中，其将展示为一行表头，及模型中其筛选出的模型元素对象个数的次数的表身；动态表格节点中可以使用静态属性、动态属性，与任意的文本内容。

本发明的第二方面提出了一种模板化的模型自动化生成文档方法，包括：选择文档输出的格式；从与该输出格式相符的模板中，选择一个模板，描述如何展示模型数据；选择一个数据源，其指定了一个模型实例；多选该模型实例的包元素，作为本次文档生成的模型数据；设置输出位置，即可生成所需文档至指定位置。从而使用户只需选择需要导出的模型部分，并选择预先定义好的模板，即可生成报告文档，极大的简化了以往手动编写报告的繁琐工作。

在该技术方案中，通过指定数据源来获取模型数据，使该发明可适配不同应用，具有了通用性与可扩展性。

在上述技术方案中，优选的，所述的数据源即为获取模型实例数据的数据源，包括：指定模型实例数据获取的REST GET接口URI，必需；过滤部分，exclude及include，两者样式相同，include能覆盖exclude排除的内容，主体部分为"MetaClassType":[]，指定了一个元模型类型的数组，从数据源中获取模型数据时排除指定的元模型类型的数据。

在上述技术方案中，优选的，通过数据源请求模型数据的具体步骤为：一个数据源指定了一个REST GET接口，向其发起请求；应用侧前端将模型数据渲染为图像，将模型图像URL与模型数据一同传输；向用户展示该模型实例的包级模型结构树；用户多选包级模型树的节点；选择指定的多个包级元素及其下所有经过过滤信息过滤的模型元素，参与文档生成过程。

在该技术方案中，文档生成的步骤具体包括：给定模型数据与文档模板；处理文档模板，将模板节点树处理为按序的节点列表；依次处理节点列表，将标题、内容中的有样式的具体文本处理为包含占位符的，模板引擎可读的直接模板，其中标题额外的依照当前层级设置标题样式；处理模型数据，将其依照元模型类型池化；对于每个迭代节点、动态表格节点，处理出其路径与条件指定的模型元素对象；将所有提取出的模型元素值属性、集合编号，使其和上述模板引擎可读的直接模板一致；模板引擎处理直接模板、编号的结构化模型数据，生成文档；如果存在文档模板关联的格式化文档模板，用其格式化生成的文档；将生成的文档保存至指定位置；生成的文档及预先定义的文档模板将根据用户权限决定是否可见，此处不属于本发明的重点，因此不再赘述。

本发明的有益效果是，通过本发明的技术方案，定义的模板可应用于任意模型实例上，做到一次定义，任意模型，多次使用。从而使模型可以依据文档模板简便的自动生成文档，极大的提高了SysML模型对外发布的效率。

附图说明

图1示出了根据本发明的实施例的产品使用场景图。

图2示出了基于SysML元模型的模板化文档生成工具的整体功能树状图。

图3示出了基于SysML元模型的模板化文档生成工具的模板定义装置的结构示意图。

图4示出了基于SysML元模型的模板化文档生成方法的数据源组织形式示意图。

图5示出了基于SysML元模型的模板化文档生成方法的文档生成流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好的理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明的产品使用场景图。

如图1所示，本发明提出的方法由两个主要模块构成，分别为文档生成模块，以插件/二方包形式存在；以及模板定义模块，以独立应用的形式存在。文档生成用户在不同的应用中，使用文档生成插件用预定义的模板生成文档；管理员在模板定义的独立应用中创建、编辑模板。

将本发明的功能依照不同模块进行分解，得到整体功能树状图，如图2所示。图2所示的各功能点组合在一起，即构成了完备的模板定义与文档生成能力。图2中的部分功能将在下方的实施例中体现，并做进一步的详细描述。

如图2所示，对于本发明中节点定义的数据组织，其包括：文档无关的节点定义，具体为不对文档生成过程产生影响的节点名称、描述；如何提取模型数据，具体为节点关联的路径、节点的筛选条件、节点定义的排序规则、实际模型无指定数据可显示时的展示规则；如何展示内容，具体为节点中的标题、内容中的文本、样式定义。

在该技术方案中，优选的，为节点定义排序规则，指定以何种次序迭代当前指定的模型元素实例，具体步骤包括：用户选择key attribute，即当前元模型类型的基本类型属性；判断所选的属性类型，分为两类：String、Number；根据属性类型提供给用户不同的可选排序规则：正逆序、是否忽略字母大小写；用户可继续选择key、规则；根据排序规则的先后顺序，决定Comparator的优先级。对于根据关联路径、筛选条件指定的若干个模型元素对象，根据这些Comparator进行比较排序，决定其代表的内容在文档中展示的先后次序。从而为用户提供灵活的多级排序规则定义能力，使其可以按照需求自由的排布迭代节点对应的多个不同实例映射生成的文档内容。

在上述技术方案中，优选的，根据指定的多级排序规则对所选的实例进行排序，具体实施步骤包括：构造用于对所选实例进行比较排序的Comparator，在其比较方法中，依次用传入的排序规则比较方法参数中的两个实例，如果任一排序规则比较的结果不为0，即返回该结果；如果所有的排序规则返回的结果都为0，即相等，返回0；在排序规则的排序方法定义中，根据当前MetaClassProperty的类型属于UML五种基本类型的哪一种，决定不同的比较方法。

在该技术方案中，优选的，为节点定义实际模型无指定数据可显示时的展示规则，具体步骤包括：用户定义是跳过该节点还是展示替代文本；定义替代文本；当根据关联路径、筛选条件指定的模型元素对象数量为0，查看展示规则；将直接模板中的指定占位符与替代文本或空字符串关联。

在该技术方案中，优选的，节点定义的数据组织主要为数据提取与样式展示两部分：数据提取部分指定了从模型中的哪个位置提取数据，如何筛选提取到的数据，提取到、筛选过的模型元素对象如何排序，如果获取到的数据为空，如何显示；样式展示部分包括具有样式的静态文本，与任意个动态属性，以及数据提取部分提取出的动态值如何嵌入静态文本中并最终在文档中展示。

图3示出了根据本发明的一个实施例的基于SysML元模型的模板化文档生成工具的模板定义装置的结构示意图。

如图3所示，根据本发明的一个实施例的基于SysML元模型的模板化文档生成工具的模板定义装置，包括：元模型解析、展示模块；基本类型属性展示模块；模板结构定义模块；节点定义模块。

元模型解析、展示模块：用于解析SysML中全部的元模型，依照上述技术方案中的分组展示；用于解析SysML的标准元模型、标准构造型，与用户导入的自定义扩展包文件，递归解析其自定义构造型；用于在模板结构定义阶段开始前，预先解析元模型，构建实例-属性导出结构，以将其属性分组供元模型树型结构展示，与基本类型属性展示；选中元模型树型结构中的位于任意层次的一点，将其拖拽至下方模板结构定义模块中，相应的生成一关联了该选中元模型起始节点至该节点的路径的迭代节点。

所述解析元模型，构建实例-属性导出结构的方法包括：

(1-1)对SysML的标准元模型进行解析化处理，划分实例属性与基本属性；

对父类元模型做相同的递归处理，将父类元模型属性附加到当前元模型上；

(1-2)对SysML的标准构造型进行解析化处理，划分实例属性与基本属性；

对父类、元类元模型做相同的递归处理，将父类、元类元模型属性附加到当

前元模型上；

(1-3)对于对SysML进行扩展的扩展包，对其中的构造型做相同的解析化处理；对于扩展包递归引入的扩展包中定义的构造型，做相同的解析化处理；

基本类型属性展示模块：展示当前选中的元模型类型的基本类型属性；选中某属性，拖拽至下方节点定义模块中的内容定义，如果适配该节点关联的元模型类型，相应的生成一动态属性表达式。

模板结构定义模块：用于定义由三种节点构成的树型模板结构，该结构会反映为生成的文档中的标题、段落层次结构。

节点定义模块：定义一个节点的详细内容。包括：内容，分为标题、正文两部分，即节点的样式展示部分，每个节点对应生成的文档中的一条标题与多个段落；迭代，可指定一个关联路径，将当前节点转变为迭代节点，该节点及其全部子树在文档中展示筛选出的模型元素实例数的次数；条件，可指定多个迭代条件；排序，可指定多个排序规则；无数据展示规则，指定当前指定的数据为空时的展示规则，仅当当前节点关联了路径时有效；及当前节点的重命名、描述编辑。

在该技术方案中，根据模板结构定义中的模板树结构，生成的文档具有相同的层级结构，如果标题内容为空，不为其生成标题，且级别上升一级，具体步骤为：前端保证各节点的id、parentId、sortedIdUnderSameParent按正确的先后顺序、父子关系排布；预处理出父节点至子节点的有向图邻接表；获取模板结构中各子树的根节点，根据其有无标题设置其级别为1、0，并为每个根节点生成节点组织链表；从每个根节点开始构建子树；对每个子节点列表按照sortedIdUnderSameParent排序；如果某节点有标题，为其生成节点组织链表，级别为父节点级别加一，将该节点加入其父节点所在的节点组织链表的第一个节点的子节点列表；如果某节点无标题，设置其节点组织链表为父节点的节点组织链表，设置其父节点为父节点的父节点，节点级别为父节点级别；将节点树视为以节点组织链表为节点的树，将该树中的节点组织链表按照深度优先遍历先序解压，得到按正确顺序排列的具有正确级别的节点列表，可供分治处理与线程池加速；遍历列表，依照已重排的父子节点关系，为其生成标题前的层级编号。

依照上述技术方案，模板编写人员将不需要关注标题层级的维护，只需定义正确的模板结构，即可映射得到层级正确的生成文档。且不需要严格的按照标题—内容格式定义模板，可依照文档的逻辑关系将连续的段落排布为不同的节点。

在上述任一技术方案中，优选地，基于SysML元模型的模板化文档生成工具的模板定义装置的节点定义模块还包括：动态属性表达式嵌入节点内容定义中，具体包括：选择基本类型属性展示模块中的与当前节点关联的元模型属性，或选择在当前节点关联的路径上的任一元模型的基本类型属性；在节点内容定义中生成动态属性表达式，表达对当前节点关联的路径上的某一迭代到的确定的实例模型元素对象的某基本类型属性的展示；解析节点详细内容定义，抽取出所有动态表达式，供文档生成时使用。

在上述任一技术方案中，优选地，将属性表达式中的属性划分为静态、动态。动态属性仅在迭代节点第二级、动态表格节点表身中可使用，为随生成文档时指定的模型数据而变的动态模型元素属性。静态属性在所有地方都可以使用，包括：具有样式的静态文本；页眉；页脚；页码；日期；时间；超链接；附件；图片；分隔符；项目相关信息。在该技术方案中，生成文档时，会将属性表达式置换为模板引擎可读的占位符，并实时获取指定的信息，将其与指定占位符关联。

在该技术方案中，迭代节点关联了一条路径，且有两级，具体为：一条关联路径指定了模型中的一部分；迭代节点第一级与第二级在层级结构上表现为父子关系，第一级展示一次，第二级可能会展示多次；第一级一般用于展示大标题，与一段或多段总结性、介绍性的文字；第二级及其下的所有子树将会展示多次，展示次数由路径及条件筛选出的模型元素对象数决定；其实际关联的元模型类型为路径尾端的元模型类型；路径由当前节点关联的路径及父迭代节点关联的路径共同决定。在该技术方案中，文档生成时，根据当前具体采用的模板引擎，例如当前使用的是poi-tl模板引擎，即对于每个迭代节点生成一个区块，区块内是包含文本与子占位符的嵌套内容，将该区块与一个嵌套的集合相关联，即会重复生成该集合长度数的迭代节点内容文本。

在该技术方案中，优选的，所述关联路径由当前节点关联的路径及父迭代节点关联的路径共同决定，具体步骤包括：从元模型树中选中一条路径，或从当前迭代节点路径下选择可衍生出的路径；为当前路径选择父节点；从当前父节点向上查找，寻找最近的迭代节点或代表模型的虚拟根节点，作为路径继承的实际父迭代节点；判断父迭代节点所关联的路径，与当前路径是否适配，即父路径尾端元模型，是否能衍生出当前路径头部的元模型；如果能，当前路径即为父路径的延申，将其起始点置为父迭代节点的路径起始点，此关系为传递的；如果不能，将当前路径的起始点置为模型，即父子级仅代表文档标题层级结构，父子级之间不具有任何与模型有关的关联或筛选关系。

例如，将Action->comments[Comment]->anchoredElements[ModelElement]->comments[Comment]->comments[Comment]拖拽到迭代节点From class"Model".......iterate over instances of class"Action"下，会得到新节点：From class"Action".......iterate over association"[comments]->[anchoredElements]->[comments]->[comments]"；其实际路径为从Model起始的。

图4示出了根据本发明的一个实施例的基于SysML元模型的模板化文档生成方法的数据源组织形式示意图。

如图4所示，根据本发明的一个实施例的基于SysML元模型的模板化文档生成方法的数据源为JSON文件形式，指定了一个模型实例的REST GET接口URI，并指定了对模型数据的过滤规则；从该数据源中可获得模型元素的原属性，及额外渲染出的模型元素图像的URI。

图5示出了根据本发明的一个实施例的基于SysML元模型的模板化文档生成方法的文档生成流程示意图。

如图5所示，根据本发明的一个实施例的基于SysML元模型的模板化文档生成方法的文档生成流程，包括：

获取指定的数据源；从数据源中读取模型数据；并根据用户的输入，筛选获得指定的模型数据。

一个数据源指定了一个REST GET接口，向其发起请求；应用侧前端将模型数据渲染为图像，将模型图像URI与模型数据一同传输；向用户展示该模型实例的包级模型结构树；用户多选包级模型树的节点；选择指定的多个包级元素及其下所有经过过滤信息过滤的模型元素，参与文档生成过程。

从指定的位置获取预先制定的文档模板；解析模板，对于每个节点，获取其模型数据提取规则，与内容与样式定义；将节点的模型数据提取规则应用于当前模型实例上，提取出指定数据；对于模型与样式定义，转化为模板引擎可读的包含占位符的文本；将节点的数据与各占位符相关联；将处理得到的直接模板与从模型中提取到的数据集合，传递给模板引擎处理，生成相应格式的文档；可选的，如果用户指定了格式化文档模板，使用其进行额外的格式化处理；得到最终文档，将其存储至指定位置。

在该技术方案中，优选的，所述将节点的模型数据提取规则应用于当前模型实例上，提取出指定数据，具体步骤包括：对于不需要依赖模型数据的静态属性，去指定路径查找相应资源；对于动态属性，首先将筛选条件与路径各级关联；对于与当前路径无关的条件，为其生成一条新路径；如果有与当前路径无关的条件路径，先查看是否该路径指定的所有模型元素对象都满足指定条件，如果任一条件路径指定的模型元素对象不满足相应条件，流程结束；对于任一条路径，以近似广度优先搜索的形式进行查找；首先从模型的<元模型，对象列表>池中开始，以路径的头节点即模型节点后的第一个节点的元模型类型进行查找；对于当前的指定元模型的对象列表，进入与当前路径节点关联的条件责任链/复杂条件表达式进行过滤，如果非尾节点，根据下一级路径节点关联的元模型，将过滤后的当前模型元素对象衍生出的下一级元模型类型的对象列表作为当前对象列表；如果过滤后或衍生出的对象列表为空，流程结束；如果当前路径节点为路径末尾，将当前对象列表作为路径提取结果返回；对于指定路径提取出的对象列表，使用动态属性指定的基本类型属性，提取对象的指定属性作为最终结果；额外的，如果动态属性为模型元素图像，提取出的为图像URI，使用其与应用侧建立连接，传输真实的图像数据作为最终结果。

在上述技术方案中，优选的，所述进入与当前路径节点关联的条件责任链/复杂条件表达式进行过滤，其特征如下：

(1)将各级路径对应的条件按级聚合，如果无对应的复杂条件表达式，默认逻辑运算符均为且；

(2)初始化各逻辑运算符的优先级，进行条件名、逻辑运算符名正确性校验；

(3)将原始的复杂条件表达式字符串处理为分隔开的[条件名/逻辑运算符名]列表；

(3-1)处理出所有的条件名[left,right)区间，按left升序排列；

(3-2)如果区间数为0，或区间之间发生重合，流程异常结束；

(3-3)从左至右遍历表达式字符串，游标所在位置只能是条件名区间的起始点，或当前字符为逻辑运算符的起始字符，否则流程异常结束；每次将一个条件名或逻辑运算符放入结果列表中；

(4)将上一步得到的中缀表达式转换为逆波兰后缀表达式；

(4-1)自左向右顺序扫描整个中缀表达式：

维护一个逻辑运算符栈，一个后缀表达式列表；

如果当前元素为操作数，则将该元素直接存入到后缀表达式列表中；

如果当前元素为左括号，则将其直接入栈；如果为右括号，则将栈中的操作符弹栈，并将弹栈的操作符存入到后缀表达式中，直至遇到左括号；最后将左括号从栈中弹出；

如果是其他操作符，如果其优先级高于栈顶操作符的优先级，则将其入栈，如果是小于或低于栈顶操作符优先级，则依次弹出栈顶操作符并存入后缀表达式中，直至遇到一个栈顶优先级小于当前元素优先级或者栈顶元素为左括号为止，保持当前栈顶元素不变，并将当前元素入栈；

(4-2)当扫描完毕整个中缀表达式后，检测逻辑运算符栈是否为空，如果不为空，则依次将栈中逻辑运算符弹出，放至后缀表达式列表尾部。

(5)校验逆波兰后缀表达式合法性，即无多余的左括号剩余，各双目表达式、单目表达式应有对应数量的操作数，且最后仅剩余一个操作数；

(6)用逆波兰后缀表达式校验当前长度路径映射出的所有实例，如果操作数栈中剩余的布尔类型变量为False，过滤掉当前实例；

(6-1)对于每个单独的条件，用当前路径尾节点的元模型类型与当前条件中的属性名确定一个唯一的MetaClassProperty，其类型为SysML五种基本类型之一，根据其类型将其委托给不同的条件处理服务，其根据实例属性值、操作符、条件值确定返回的布尔类型值；

(6-2)逆波兰后缀表达式的计算处理步骤：

维护一个布尔类型的操作数栈；从左到右顺序扫描整个后缀表达式；如果是条件名，则将该条件名对应的条件校验结果压入到栈中；如果是逻辑运算符，则从栈中弹出对应数目的操作数；使用弹出的操作数根据逻辑运算符进行运算，并将运算结果重新压入到栈中；直至将整个后缀表达式列表扫描完毕；因该后缀表达式的合法性已被确保，则扫描完毕后，栈中有且只有一个布尔类型操作数，该操作数的值即为该复杂条件表达式校验的结果。

以上所述的技术方案中模板引擎并不受限于某种具体的模板引擎，输出文档格式也不局限于Word文档。可使用如poi-tl、Thymeleaf等模板引擎作为具体实现中的替换；同时，对于格式化文档模板，如果输出文档为Word文档格式，其即为.dot格式的文档模板，如果输出文档为HTML文档，其即为.css文件。

上述具体实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)基于系统建模语言SysML的标准化元模型，及其扩展包，构建实例-属性导出结构；

所述构建实例-属性导出结构的方法包括；

(1-1)对SysML的标准元模型进行解析化处理，划分实例属性与基本属性；对父类元模型做相同的递归处理，将父类元模型属性附加到当前元模型上；

(1-2)对SysML的标准构造型进行解析化处理，划分实例属性与基本属性；对父类、元类元模型做相同的递归处理，将父类、元类元模型属性附加到当前元模型上；

(1-3)对于对SysML进行扩展的扩展包，对其中的构造型做相同的解析化处理；对于扩展包递归引入的扩展包中定义的构造型，做相同的解析化处理；

(2)基于与模板节点关联的模型无关元模型路径表达式，根据模型无关路径化筛选条件，从任意SysML模型中提取指定范围的模型元素；

(3)根据模型实例相关-数据源，获取数据源映射范围内的模型元素；

(4)基于自动化文档生成模块，将模型实例应用到具有数据提取与样式化表达能力的模板上，自动生成所需文档。

2.根据权利要求1所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(2)中提取过程包括，

(2-1)判断条件化路径的性质，决定静态查找或动态提取；

(2-2)将条件分组，依据是否与路径相关，决定流程可继续性与各级路径可通过元素；

(2-3)从元模型-对象池中获取路径起始，基于用SysML标准元模型及扩展包构建的实例-属性导出结构，沿元模型的实例属性向下做广度优先搜索。

3.根据权利要求1所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(3)包括，请求数据源指定接口，筛取指定包级模型数据，将过滤规则映射到指定元模型元素上，排除后传输基于UML5种基本类型数据的静态模型数据与动态模型视图URI。

4.根据权利要求1所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(4)包括，

(4-1)将模板结构映射为相应的层级化文档结构；

(4-2)根据模板节点关联的模型元素数据，与节点样式定义，生成模板引擎可读的直接模板，将提取的数据与直接模板按序关联，打通数据提取与样式表示；

(4-3)基于所使用的模板引擎，将模板节点提取的模型元素数据映射到节点样式定义中的指定位置。

5.根据权利要求4所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(4-1)中映射过程包括，

(4-11)根据模板结构处理出有向邻接表，初始化各子树的根标题级别；

(4-12)如果某节点具有标题，为其生成节点组织表，父节点设为原父节点所在的节点组织表中的头节点；

(4-13)如果某节点无标题，设置其节点组织表为父节点的节点组织表，父节点为父节点的父节点；

(4-14)将模板结构视为以节点组织表为节点的压缩树，解压，得到具有正确标题级别、排布顺序的节点列表。

6.根据权利要求4所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(4-3)中映射过程包括，

(4-31)从模型中提取的数据总是5种UML基本类型数据，或图像URI；文档生成模块所接收的数据总是5种UML基本数据类型，或图像URI；以此将复杂的模型结构与文档生成解耦；

(4-32)模板中的映射表达式，面向的是模型数据无关-静态属性，或模型数据相关-动态属性；一个动态属性总是和模型指定位置的某种UML基本类型属性或图像URI相关联；

(4-33)基础映射点位即为元模型-实例元素-基本类型属性映射到动态属性表达式，再嵌入静态文本中。

7.根据权利要求1所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：

对于每个关联了元模型路径表达式的迭代节点，其在直接模板中总是映射为一个区块/列表，在生成的文档中总是映射为0到多块文档内容，各块均有或均无同级按序标题，每块有至多一个标题，与0到多段段落内容，各块的样式均一致；每块与一个节点关联元模型-实例相关联；

在具体的文档生成过程中，将当前节点关联的筛得实例集合与对应的节点区块按序关联，送至模板引擎中，生成集合内实例数的多块文档内容。

8.根据权利要求2所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(2-1)中，包括以下过程，

(2-11)将各级路径对应的条件按级聚合，如果无对应的复杂条件表达式，默认逻辑运算符均为且；

(2-12)初始化各逻辑运算符的优先级，进行表达式中条件名、逻辑运算符名正确性校验；

(2-13)将原始的复杂条件表达式字符串处理为分隔开的[条件名/逻辑运算符名]列表；

其中(2-131)处理出所有的条件名分布的左右区间，按左区间升序排列；

(2-132)如果区间数为0，或区间之间发生重合，流程异常结束；

(2-133)从左至右遍历表达式字符串，游标所在位置只能是条件名区间的起始点，或当前字符为逻辑运算符的起始字符，否则流程异常结束；每次将一个条件名或逻辑运算符放入结果列表中；

(2-14)将上一步得到的中缀表达式转换为逆波兰后缀表达式；

(2-15)校验逆波兰后缀表达式合法性，即无多余的左括号剩余，各双目表达式、单目表达式应有对应数量的操作数，且最后仅剩余一个操作数；

(2-16)用逆波兰后缀表达式校验当前长度路径映射出的所有实例，如果操作数栈中剩余的布尔类型变量为False，过滤掉当前实例；其中，对于每个单独的条件，用当前路径尾节点的元模型类型与当前条件中的属性名确定一个唯一的元模型属性，其类型为SysML五种基本类型之一，根据其类型将其委托给不同的条件处理服务，其根据实例属性值、操作符、条件值确定返回的布尔类型值。

9.根据权利要求1所述的基于SysML元模型的模板化文档自动生成方法，其特征在于：所述步骤(2)中对于元模型路径表达式的搜索方法，根据输入的元模型路径表达式定位至元模型衍生多叉树中的任意位置，

精确搜索，

根据已有的元模型生成一颗字典树；

对于第一层单词的末尾字符，记录isEnd＝true；第二层单词的末尾字符即为字典树的叶子节点，其关联了对应的元模型类型的末尾字符节点；

对于一个搜索路径，从根节点出发，路径第一级需到达该字典树中某个isEnd＝true的节点，即从根节点到叶节点路径的中点；

对于路径第二级及之后的搜索词，其需要从当前中点出发，到达叶节点后，返回叶节点关联的中点；

任意失败的匹配，即为搜索词对应的字典树路径未到达isEnd＝true的节点，或超过了某条字典树中的路径长度；

对于一次搜索，时间复杂度和搜索词长度为线性关系；

联想词提，返回当前级别中前缀子串匹配到的节点可延申至的isEnd＝true的所有节点对应的词；

模糊搜索联想，

搜索所有可将当前查找字符串作为自身正序子序列的候选字符串；

事先预处理所有的候选词，对其中的每一个位置，都预处理出在当前位置，下一个字符C出现的位置X；倒序处理，持续更新各字符在后面出现的位置；

在每次搜索词是否是候选词子序列的判断中，从左至右遍历搜索词字符，对于每个搜索词字符，都能用O(1)的时间获取当前字符在候选词中下一个出现的位置；

对于每次联想词查找，最坏时间复杂度O(N*M)，N为当前用户输入的查找字符串长度，M为当前级别的所有候选字符串数量。

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