产品设计中的模糊信息处理方法

产品设计信息中存在着许多模糊因素.为了在这种情况下获得合理的设计解,本文完成了如下两项工作(1)为了正确选择产品的结构类型,首先采用数理统计的方法从已有的产品实例中提取带有模糊性质的领域知识,然后基于模糊识别原理解决该问题;(2)为了在基于实例的推理中处理产品设计要求中的模糊信息,完成实例的模糊匹配,实例的各特征值都被表达为模糊数.作为一种知识处理方法,本文方法可应用在ICAD系统中,实现产品设计的智能化.     

基于证据理论的产品选型决策方法

 基于模糊数学原理和证据理论，提出了综合处理不确定性设计信息、合理选择产品机械结构类型的方法。为此，首先利用已有的产品实例为每个产品子类提取一组设计规则，并为每个子类构造一个可以描述其典型特征的模糊向量；然后在模糊机制下统一处理以普通实数、实数域上的区间值和模糊数表达的设计信息，采用模糊推理、证据理论等不精确推理方法处理不确定性信息，确定产品类型。上述方法可作为智能设计系统求解设计问题的推理策略，并实现知识的自动获取。通过一个选型设计的实例，验证了该方法的正确性。     

一种新的智能设计知识建模方法

知识表示是人工智能研究的核心内容之一,设计知识的建模是一项重要而困难的任务。本文提出了一种用于表达设计过程知识的模型---基于设计模式的设计模型(DMOM),同时提出了用于表达设计对象知识的三种模型:功能模型、参数化模型、实例模型。DMOM把设计信息分为三类,分别描述产品的功能特征、技术性能、产品类型,通过把各类信息映射到相应的设计对象模型构造了三种设计模式,借助模式的转换来综合处理各类设计信息。     

D-S证据理论在综合评估中的应用

目前常用的综合评估方法包括层次分析法、模糊综合决策法、基于神经网络的方法等,这些方法存在如下不足:(1)只能给出一个综合评估结果,却不能给出评估结果的确定性和不确定性度量;(2)不能处理评估信息中的未知性因素。为此,本文提出一种基于D-S证据理论的综合评估方法,以期解决上述问题。     

电器产品的智能设计方法

针对电器产品的智能设计问题,围绕用于表达设计对象知识的3种概念模型,讨论了知识系统结构以及系统推理策略,并以继电器的零部件--电磁系统和衔铁的没计为例,说明了3种知识模型在设计问题求解过程中的使用方法和彼此间的关联性.同时,提出了基于模糊聚类分析和数理统计原理实现知识自动获取的方法.