基于分布式虚拟环境的装配约束语义模型

装配约束是用来支持分布式虚拟环境中装配交互操作的关键信息.装配约束信息的抽象性关系到对装配单元行为的支持力度,装配约束信息的组织机制决定了分布式虚拟装配计算机实现的效率.针对目前装配约束的抽象和使用方面存在的问题,首先研究装配约束的语义抽象与表达,从产品装配应用域中捕获知识,提取共性,归纳装配约束基本语义并形式化表达;然后提出一种扩展对象语义建模方法,通过该方法对装配约束语义进行组织,赋予其功能行为特性,构建装配约束语义模型.通过VEADAM系统实例,装配约束语义模型能够有效地支持分布式虚拟装配的实现,并能很好地适应应用的变化和扩展.     

面向线束预装配的多约束线束布局方法研究

线束由一组线束段按树状结构连接而成,是飞机汽车等产品中连接各电气设备的接线部件。为提高安装效率,复杂线束需要在线束工装板图上进行预安装,即根据角度、距离、交叉、边界等工艺约束在工装板上摆放线束,是一个多约束下的线束布局问题。通过借鉴图布局算法,将线束布局转换为优化问题,并采用随机梯度下降法SGD每次随机挑选一对线束段进行优化,逐步迭代收敛。因为线束段是长度不变的刚体,所以移动一根线束段时会带动相连的其他线束段,进而导致SGD迭代过程出现震荡,难以收敛。通过提出双向传递的线束段移动算法,在保证线束段能移动到目标位置的同时尽量少相连线束段的变动。使用合成线束案例和某真实飞机线束案例进行有效性验证,结果表明各工艺约束能均能得到满足,符合线束预装配的生产要求。     

基于图规划的语义Web服务自动组合方法

由于单个的Web服务功能有限,难以满足日益增长和不断变化的用户需求.如何根据服务请求者的特定需求进行服务的自动组合来满足用户的需要,就成为了一个迫切需要解决的问题.提出了一种基于图规划的语义Web服务自动组合方法,该方法在建立前驱与后继执行关系知识库的基础上,利用图规划的前向扩张思想和图规划解搜索思想,可实现从服务库中自动地找到满足用户需求的服务组合方案.该方法综合考虑了服务语义和服务组合的效率等因素,在保证Web服务组合质量的前提下,可根据服务请求实现服务的自动组合.最后用仿真实验从服务组合的成功率、效率和组合解质量三方面验证了该方法的有效性和可行性.     

基于嵌套语义的约束代数

1 引言约束数据库近期被Kanellakis等提出作为处理空间数据的一般性框架。约束数据库用约束来建模和检索数据。在数据层,约束能用有限的形式来表示可能是无限的关系元组集。例如,约束x~2 y~2≤9表示中心在点(0,0)处,半径为3的圆。在查询语言层,约束通过允许数学计算而增强了简单关系语言的表达能力,同时约束查询语言保留了关系查询语言的所有特征,如封闭性和自底向上求值。关系代数能被扩充来处理约束关系,这个新的代数叫做约束代数CALG。     

基于力导向算法的线束连接图自动布局研究

线束连接图是线束图纸中去除接插件、由线段组成的表示接插件连接关系的连通无环图,线束连接图决定了线束图纸布局的骨架,是线束图纸布局的主要内容。该文将无向图布局理论中的力导向不算模型和算法引入到汽车线束连接图的布局中,实现了连接图主干的自动搜索和线束分支的约束对称布局,进而完成了汽车线束连接图的自动布局,为汽车线束图纸的自动布局提供了有效方法和技术。     

基于语义的虚拟装配仿真模型研究及应用

针对虚拟装配中装配模型的信息完备性与虚拟仿真系统的交互效率之间的矛盾,提出一种轻量化的基于树-图分离结构的虚拟装配模型,该模型包括装配树模型和语义关系图模型。装配树模型以二叉树的形式表达虚拟产品的层次结构以及零部件间的装配顺序,语义关系图以二分图的形式表达零件之间的装配关系。将该模型应用于水轮机组虚拟装配仿真系统中,不仅满足了虚拟仿真过程对装配模型信息表达的要求,而且减少了系统存储负担,提高了交互效率。     

基于本体分割的语义图概要方法

语义图概要的目的是提取语义图的关键信息,形成原数据集的概要模型以解决大规模语义图的理解、查询、应用难题.为提升现有语义图概要方法效率,提出一种基于本体分割的概要方法.通过本体分割算法对语义图进行分割生成扩展子图.采用形式概念分析对每个扩展子图生成元素的偏序格(又称特征集格).在此基础上,由所有子图的特征集格形成了原语义...     

汽车线束工艺工序及工序关系自动生成

快速、准确的从复杂的线束图纸中识别出各道工序以及其相互间约束关系 是制定工艺路线的基础。本文依据汽车线束相关领域知识并结合线束构件的工艺特性,建立 了线束工艺图模型,研究如何自动识别线束工序的算法,最后引入约束矩阵描述各道工序间 的相互关系,为线束工艺规划和生产调度打下良好的基础。     

A novel vision-based method for 3D profile extraction of wire harness in robotized assembly process

Automating stages for deformable objects in the production line, in which assembling a wire harness into a predefined position is a complex task owing to the specialized characteristics of the objects. Besides a few automatized systems proposed in the other studies to implement this task under simplified setup conditions, a significant portion of this process remains to be completed manually in industrial environments. To construct an automatic wire harness assembly system, the development of a method that can automatically detect the wire harness profile in a 3D environment and, consequently, guide robot arms to implement assembly tasks is indispensable. Therefore, this study presents an approach that satisfies this requirement, which not only proposes a deep learning-based system to detect the wire profile, but also improves the accuracy of the detected results through a correction method according to the depth values of contiguous areas. The verification of the approach in a robot system that highlights its usefulness and practicality demonstrates the potential of the proposed method to replace people and consequently, reduce labour costs in factory environments.     

基于本体知识库的自动语义标注*

为了产生语义Web中的元数据,需要提取Web文档中的语义信息。面对海量的Web文档,自动语义标注相对人工和半自动的语义标注是可行的方法。提出的基于本体知识库的自动语义标注方法,旨在提高标注的质量。为识别出文档中的候选命名实体,设计了语义词典的逻辑结构,论述了以实体之间语义关联路径计算语义距离的方法。语义标注中的复杂问题是语义消歧,提出了基于最短路径的语义消歧方法和基于n-gram的语义消歧方法。采用这种方法对文档进行语义标注,将标注结果持久化为语义索引,为实现语义信息检索提供基础。针对构建的测试数据集,进行的标注实验表明该方法能够依据本体知识库,有效地对Web文档进行自动语义标注。     

Research on engineering-oriented constraints conflict detection in collaborative design of wire harness technology

Engineering-oriented constraint of harness technology has much information and project information presents progressive changes along with the design.Therefore,how to handle conflict resolution quickly is a problem to be solved.Process model of conflict detection is put forward according to characteristics of harness technology design engineering-oriented constraint,and then two problems of how to conduct conflict positioning and judgment of constraint rules are introduced in this paper.Afterwards in this paper,constraint information directed acyclic graph is established by classified project constraint information to solve the conflict positioning problem;solution of constraint satisfaction problem is applied to realize judgment problem of constraint rules.Finally,example is used to analyze the method in this paper to further verify the correctness and effectiveness of this method.     

Variable weight semantic graph‐based ontology mapping method

The mapping method that is based on the name and structure of the ontology elements is the strategy used in most mapping methods. Methods using the name often only use the similarity between the individual elements in the ontology to predict the semantic relations between two ontologies, while the latter measure the mapping between two ontologies by means of the structural relations between the elements. The effects of these two kinds of mapping strategies are not ideal. Addressing this issue, the work presented in this paper proposes an ontology mapping approach, in which the ontology element name and structure are combined. It uses the approaches based on linguistics and distance to generate a variable weight semantic graph. On this graph, the similarity of element names and structure are calculated through iterative computation. In the process of iteration, similarity result values are constantly adjusted. The approach avoids the problem of single methods that cannot use the entire amount of ontology information; therefore, it provides a more ideal mapping result. For making full use of the message of ontology, our implementation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the mapping approach.     

基于语义属性特征图的查询扩展方法

传统的查询扩展方法由于忽略了词之间的语义关系,在不规范的短小关键字上补充扩展的词已经无法达到预期目标。Linked Data技术利用资源描述框架(RDF)图模型形成Linked Open Data Cloud,能提供更多语义信息。针对查询扩展忽略语义的问题,提出了一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法将语义网与图的思想融合,利用以DBpedia资源为顶点的属性图加以扩展。首先,通过有监督的学习训练出15种语义属性特征的权重,用于表达扩展资源的有用性;然后,在整个DBpedia图上通过标签属性实现查询关键字到DBpedia匹配资源的映射;再根据属性特征广度搜索出邻接点,并将其作为扩展候选词,最后筛选出词相关行分值最高的作为最终扩展词。实验表明,与LOD Keyword Expansion方法相比,基于语义属性特征图的扩展方法召回率达到0.89,平均逆排序(MRR)提高4个百分点,与用户查询更匹配。     

一种满足方向约束的动态航迹规划方法*

针对动态环境下有方向约束航迹规划问题,提出一种结合引导点的动态航迹规划方法。该方法沿约束方向基于圆拓展的方式产生引导点,并自主选择代价最小的引导点,引导航迹规划算法向引导点区域搜索,提高了规划效率。仿真结果表明,改进算法可以适应动态变化的环境,也能满足从特定方向接近目标点的航迹规划要求。相比于传统D*算法,改进算法的航迹总代价更小,规划时间更短。     

基于多模态关联图的图像语义标注方法

为了改善图像标注的性能,提出了一种基于多模态关联图的图像语义标注方法。该方法用一个无向图表达了图像区域特征、标注词以及图像三者之间的关系,结合图像区域特征相似性和语义间的相关性提取图像语义信息,提高了图像标注的精度。利用逆向文档频率（IDF）修正图像节点与其标注词节点之间边的权值,克服了传统方法中因高频词引起的偏差,有效地提高了图像标注的性能。在Corel图像数据集上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于双重注意力和关系语义建模的实体对齐方法

实体对齐任务目标是在知识图谱间发现更多的等价实体对。目前一些实体对齐方法聚焦实体结构和属性信息,却没有很好地处理两者交互学习的问题。为此,提出一种基于双重注意力和关系语义建模的实体对齐方法,采用双重注意力在属性分类嵌入的基础上学习实体属性和结构的交互特征,采用关系语义建模对实体结构嵌入进行局部语义优化,最后对实体多方面语义特征下的相似度矩阵进行融合。在三个真实数据集上的对齐准确率分别可达到81.00%、83.90%和92.73%,与基准模型相比平均提升了2.62%,实验结果表明提出的方法可以有效地识别出对齐实体对。     

基于改进蚁群算法的线缆路径规划技术研究

线缆布线是复杂机电产品设计中的普遍性难题。针对线缆布局设计中存在的效率低、可靠性差等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的线缆路径规划方法。采用分段式空间划分方法对待布线空间进行环境建模,同时对布线空间进行栅格化处理,以获取三维布线路径的规划空间。为解决基本蚁群算法在进行路径搜索时路径点容易发散的问题,引入了基于重力规则的蚁群算法路径搜索策略,提高了路径规划的真实度。在仿真实验中,将所提出的方法与基本蚁群算法进行了对比分析,验证了该算法的可行性和有效性。