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文件名称: 金属材料标准的应用数据库MtrRvw
  所属分类: Access
  开发工具:
  文件大小: 28mb
  下载次数: 0
  上传时间: 2015-11-24
  提 供 者: mtr***
 详细说明:金属材料标准的应用数据库MtrRvw简介 1 应用数据库MtrRvw 1.1 “MtrRvw”的含义 1.1.1 “Mtr”是“Material Test Report”的首字母缩写,表示材料试验报告。 1.1.2 “Rvw”是“Review”的缩写,表示审查。 1.1.3 “MtrRvw”表示“材料试验报告的审查”,这是数据库的核心应用。 1.2 数据库的区分 1.2.1 开发数据库: 开发数据库是由开发者设计、使用和管理的数据库; 开发数据库包含标准数据化的成果——数据表、查询和应用程序模块; 开发数据库包含数据库开发的一切成果。 1.2.2 测试数据库: 测试数据库是开发数据库的子集,只包含订制的产品规范和适用产品规范的所有试验标准的数据,以及处理这些数据的机制; 开发者为数据库设置安全机制,绑定硬盘、建立帐户、设置权限和运行密码; 开发者通过运行密码设置适用开发环境的业务逻辑,运行测试数据库以确认数据库功能符合开发目标。 1.2.3 演示数据库: 演示数据库是开发数据库的子集,只包含若干典型的产品规范和适用产品规范的所有试验标准的数据,以及处理这些数据的机制; 开发者为数据库设置安全机制,建立帐户、设置权限和运行密码; 演示数据库不与硬盘绑定 用户利用演示数据库可以评价标准的数据化开发的成果是否符合自己的期望; 用户利用演示数据库可以了解产品规范和试验标准的数据构成,制定适用预算、审查对象、使用期限和工作计划的订制方案。 1.2.4 生产数据库:交付时的生产数据库是测试数据库的编译版本(MDE文件); 交付前设置生产数据库使用户只能通过数据库窗体访问数据和功能;用户不需要掌握操作数据库对象的知识和技能。 交付的数据库组件:生产数据库包含用户订制的材料规范和适用的试验标准的数据,以及使用这些数据的查询、窗体和应用程序模块;首次交付的生产数据库包含保存生产数据的数据表(没有任何生产数据);升级时交付的生产数据库不包含保存生产数据的数据表,但包含从生产数据库导入生产数据的数据表的机制。 必要时通过导入备份的生产数据库的数据表,将当前生产数据库的生产数据还原。 1.3 演示数据库和支持文件的发布 1.2.5 演示数据库在MtrRvw的“百度云网盘”的分享主页发布 1.2.6 MtrRvw的“百度云网盘”的分享主页地址: http://pan.baidu.com/share/home?uk=981856497#category/type=0 1.2.7 文件 1.2.7.1 数据库文件:DemoForMtrRvw.mde 1.2.7.2 工作组信息文件:WorkgroupInfo.mdw 1.2.7.3 保存演示数据库使用的图像文件的文件夹:“Images” 1.2.7.4 MtrRvw 帮助:MtrRvwChs.chm,保存在文件夹“Help/Chinese”。 1.2.7.5 文件汇编:MtrRvwRef.chm,保存在文件夹“Help/ Reference”。 1.2.7.6 其它文件 1.2.7.6.1 帐户信息文件:Accounts.xls 1.2.7.6.2 采集计算机的硬盘信息的文件:HddInfo.xls 1.2.7.6.3 运行密码明细:Keys.xls 1.2.7.6.4 ReadMe.txt 1.2.7.7 上述文件保存在文件夹“Demo”并压缩为“Demox.rar”,“x”表示一个自然数,数值越大表示“rar”文件的版本越新。 1.4 数据库MtrRvw的重要属性 1.4.1 数据库MtrRvw是金属材料标准的数据化开发的主要成果,也是高效应用标准数据的工具。 1.4.2 数据库MtrRvw诞生于实践并经历了实践的验证; 基于适用大型锅炉和钢结构的材料规范和试验标准的开发形成了完善的开发和应用机制,使首期的开发成果有可观的应用前景; 采用先开发和发布材料规范再按规划开发和发布适用的试验标准的策略,用户根据标准的开发状况和自身的实际需要选用。 1.4.3 数据库MtrRvw引入革新的材料标准的应用方式。 开发者长期专注于材料标准的跨体系开发,能够透彻和全面地理解标准,加上客观和严谨的态度,可以保证“标准条文数据化后的数据”与“数据化前标准的条文”在内涵和外延上的一致性; 数据库发布后,还可能吸收和整合大量专业人士的意见,使数据持续完善; 保存在数据库的数据是相对稳定的,并且可以被数据库高效地应用和处理,因此标准的应用效率和可靠性获得极大的提高; 利用“文件汇编”用户可以将精力集中于研究和解决发现的问题,而非寻找适用的条文。 1.4.4 数据库MtrRvw能够为用户创造重要的价值。 数据采集作业与分析和审查作业分离,提高各自效率并明确责任; 将耗时的反复操作的手工作业自动化,数据库应用为工作人员,尤其是薪
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