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笔式交互是众多人机交互方式中的一种交互方式。传统的笔式交互通常是通过笔的二维轨迹信息进行的,这种交互方式不仅限制了笔的输入能力,而且会使原本可以并行操作的任务,不得不分步操作。为了解决这一问题,不少研究在传统笔式输入的基础上引入了笔的辅助输入通道,然而,这会带来了参数受限的问题。同时任务操作之前都有性能预测的需求。为了解决参数受限下人机交互的性能未被确定及参数受限情况下的性能预测模型急需被提出的问题。本课题将对参数受限类型进行归类,在此基础之上设计对不同受限类型下的用户行为交互性能进行分析的任务,给出不同任务类型条件下的交互建议;并归纳出不同受限类型下的参数受限交互模型。位置受限下的用户行为及交互性能中,为了更全面的考察用户行为及交互性能,根据辅助通道本身具有的不同反馈条件,将实验设计成维持笔尖位置不动,通过倾斜笔进行点击任务的操作,即基于固有视觉反馈的用户行为及交互性能研究;和维持笔尖位置不动,通过改变笔的压力进行点击任务的操作,即基于后天视觉反馈的用户行为及交互性能研究。在基于固有视觉反馈的用户行为及交互性能研究中发现:目标宽度越宽,用户完成操作的完成度越高,右边的目标比左边的目标更容易选择;在基于后天视觉反馈的用户行为及交互性能研究中发现:小压力不太容易被控制,大压力值范围内的操作相对来说比较容易。通道值变化受限下的用户行为及交互性能研究中,同样根据辅助通道本身具有的不同反馈条件设计了实验:维持笔倾斜在一定的范围内完成划动任务,即固有视觉反馈的通道值变化受限下的用户行为及交互性能研究;和维持笔压力在一定的范围内完成划动任务,即后天视觉反馈的通道值变化受限下的用户行为及交互性能研究。实验结果表明,固有视觉反馈的通道值变化受限下,轨道越长、越窄,所花费的时间越长,将笔倾斜维持在[55°,78°]的子区间内完成轨迹任务时的性能最优;后天视觉反馈的通道值变化受限下,笔压力维持在[511,680]的压力子区间内完成轨迹任务的性能最优。最后,分别归纳并验证了位置受限下和通道值变化受限下的交互模型。由于实验发现辅助通道具有的视觉反馈条件对模型没有显著影响,最后归纳出两种受限模型,即位置受限下的交互模型为:MT=alog2（A/W+1）+b;和通道值变化受限下的交互模型为:MT=a（A/W）+b。