采煤机概念设计的知识表示与知识推理

为实现采煤机概念设计知识和经验的重用,针对采煤机设计领域知识的可分解性、多样性和模糊性等特点,提出了以面向对象为主、产生式规则为辅的知识表示方法,建立了采煤机概念设计实例库和规则库,并将基于实例和规则推理的集成推理机制应用于采煤机概念设计知识推理中.最后以UG为平台开发了采煤机概念设计系统,实现了知识驱动的采煤机概念设计自动化,积累了设计经验和知识,缩短了产品设计周期.通过工程应用实例验证了该方法的有效性与可靠性.     

基于粗糙集理论的航空发动机滑油光谱诊断专家系统知识获取方法研究

针对航空发动机滑油光谱诊断专家系统的知识获取问题,本文建立了基于粗糙集理论的航空发动机滑油光谱诊断专家系统知识获取模型。首先建立反映光谱元素浓度及元浓度梯度与发动机磨损故障之间关系的典型故障样本集;然后运用粗糙集理论的离散、约简及规则提取等算法,从大量的故障样本中自动获取知识规则,并将知识规则存储于专家系统知识库中;最后,建立推理机,运用一定的推理策略实现发动机磨损故障诊断。本文利用航空发动机实测的油样光谱数据对所建立的粗糙集知识获取方法,进行了实例验证。     

基于GA-SVR的采煤机概念设计模型研究

针对传统采煤机概念设计采用类比方法,仅依靠设计者经验进行设计,缺乏科学的推理模型的问题,为充分利用企业积累的设计经验和采煤机设计实例中隐含的大量规则知识,本文将支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合,面向采煤机总体参数确定过程,建立了基于GA-SVR的采煤机概念设计模型。利用SVR实现了客户需求到采煤机总体技术参数的映射,利用GA算法对模型参数进行了优化,设计者进行参数调整,得到产品的的最优概念设计方案。该模型实现了产品的创新设计,通过工程实例验证了该模型的有效性和准确性。     

基于粗糙集理论的装载机故障诊断研究

采用粗糙集理论来进行装载机故障知识的获取，给出了装载机诊断推理的策略和流程。该方法提高了诊断系统的容错性，为在不完备信息下的装载机故障诊断提供了一种新的思路。实例诊断结果证明了该方法的有效性。     

采煤机设计知识本体表示研究

采煤机设计知识种类繁多,合理表示设计知识,是采煤机智能设计的关键技术之一。为实现采煤机设计知识的共享和重用,提出一种基于改进七步法的采煤机设计知识本体表示方法。通过分析采煤机设计过程,以过程知识为核心,划分设计知识类别,提取关键术语,定义类和类的属性约束,完成采煤机设计知识本体建模。在本体模型基础上,研究设计知识存储方法,构建知识库系统,实现采煤机设计实例查询与扩充。以采煤机截割部设计知识系统构建为例,验证了该方法有效可靠。     

面向采煤机概念设计的模型推理算法研究

为充分利用企业经验知识,减少对领域专家的过分依赖,实现数据驱动的采煤机概念设计。面向采煤机概念设计过程,基于ε-支持向量回归理论,利用遗传算法优选模型参数,寻找采煤机条件属性与决策属性间的映射关系,建立了采煤机概念设计推理模型。以UCI标准测试数据集中Mpg、Housing回归测试数据验证了模型具有较高的准确性和可行性。通过该模型设计人员可以由采煤机采高、截深等原始输入参数推理出牵引功率等总体技术输出参数,为传统经验设计提供了科学依据,节约了设计时间与成本。     

基于本体与SWRL的工艺知识表示与语义推理

传统的专家系统并不能有效解决工艺推理问题,但本体技术和语义推理技术为解决专家系统在知识获取以及智能化推理方面的不足提供了有效解决方案。首先介绍本体知识、SWRL规则、相关推理引擎等;其次提出了基于本体与SWRL规则的工艺推理整体流程,并详细描述了工艺知识本体的构建方法;随后结合实例说明SWRL规则编写规范,并验证了该工艺推理方法的可行性。     

基于混合知识表示模型的采煤机规则库构建与应用

采煤机设计领域规则知识种类繁多,规则知识的合理表示是实现采煤机智能设计的关键技术之一。为实现采煤机设计领域经验知识的共享与重用,采用面向对象为主、产生式规则和过程表示为辅的混合知识表示模型,将对象信息、设计过程和经验规则集中表达于模型中,实现了设计对象及其设计知识的集成。在知识表示的基础上,研究了规则库的分类与存储结构,建立了采煤机设计规则库,分析了规则推理方法,并应用于采煤机智能设计系统中。通过采煤机截割部传动系统设计实例,验证了该方法有效可靠。     

基于粗糙集理论的冲模CAD系统中CBD方法研究

针对冲模产品及其设计特点,提出了基于粗糙集理论与实例推理技术相结合的冲模CAD方法.给出了基于粗糙集理论的冲模实例知识表达系统模型,阐述了实例知识的存储和实现策略,并围绕实例的检索,讨论了冲模实例的相似度和特征属性权值的计算方法.通过利用粗糙集理论对实例特征属性重要度进行计算,可实现特征属性约简,抽取出重要的属性作为检索依据,并得到各特征属性的权值,有效地克服了传统的实例检索中权值确定对主观经验的过分依赖.最后,以冲压件排料间隙的确定为例,说明了该设计方法的有效性.     

实例推理中基于ART算法的动态记忆模型的研究

提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型，与现存大多数实例推理系统不同，该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引。实例层次分类的３层结构，为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件。神经网络的自适应，自学习能力将减少系统的日常维护工作，该方法的优点在于实例的高速，有效检索，知识获取的简化等。     

面向可重组制造系统的快速诊断技术研究

在分析现有质量控制技术的基础上,提出了面向可重组制造系统故障诊断的架构和一种基于粗糙集故障诊断的方法。该方法利用传统统计过程控制数据,并结合现场传感器数据作为数据源,以粗糙集为知识获取工具进行数据处理,得到最小规则集,最终得到故障诊断结果。以一个实例验证了设计方案的有效性。     

轴类零件耦合神经网络实例推理 CAPP 索引模型的研究

提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推进索引模型。与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引。实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件。该方法的优点在于实例的高速、有效检索,知识获取的简化以及基于神经网络的检索算法的鲁棒性。     

多方法集成的凸轮轴磨削工艺智能优选研究

针对凸轮轴磨削加工具有工艺参数选择困难、严重依赖加工人员经验等问题,提出了基于粗糙集(Rough Set,RS)、层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)及基于实例推理理论(Case-Based Reasoning,CBR)等多种智能技术集成的凸轮轴磨削工艺智能优选模型算法流程、运行体系和实现方法。利用粗糙集理论的离散和约简算法获取到最具分类能力的特征属性集,定义组合赋权法由此获得特征属性的组合权重大小,分别采用基于实例推理方法和综合评价法对加工实例相似度和置信度进行计算。以某型凸轮轴毛坯加工为实例,验证了凸轮轴磨削工艺智能优选模型的有效性。     

粗糙集规则获取在旋转注水机组故障诊断中的应用

粗糙集理论能够有效地处理不精确、不完整的数据和知识,并从中发现隐含知识,提示潜在规律。提出一种基于粗糙集理论的大型旋转机械故障诊断和知识获取模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发, 构建决策表,通过属性约简和基于分明矩阵的属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库。基于该模型以某旋转注水机组故障分析为例,从来自实际的经验数据获取旋转注水机组转子故障诊断的规则知识,其属性约简率可达25％,并能有效解决旋转注水机组故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,验证了其有效性。     

产品数字化设计的分层检索策略

针对机械产品数字化设计过程中设计实例检索困难等问题,在集成粗糙集理论与实例推理各自优点的基础上,提出一种基于粗糙集-实例推理的数字化设计实例分层检索策略,利用粗糙集理论的离散和约简算法实现对免耕播种机特征属性权重的自动计算,利用实例推理理论实现设计实例相似度的计算,建立分层检索过滤等级划分方法,大幅度提升设计实例检索的速度和精度。将分层检索策略应用于免耕播种机数字化设计,成功匹配设计实例,完成Pro/E三维造型。田间试验表明,样机能满足该类型免耕播种机的作业性能要求,验证了分层检索策略的有效性和可行性。     

采煤机创新设计知识表达模型构建与实现

使用基于改进七步法的本体构建方法表达采煤机创新设计知识,按照各种知识在各阶段支撑作用的差异性,划分创新设计知识类别,提取关键术语,定义类和类的属性约束,构建采煤机创新设计知识本体。在本体模型基础上,研究知识检索方法,开发知识库系统,实现采煤机创新设计知识表达、迁移、同用与再利用。以采煤机牵引机构结构改进设计为例,验证了该方法有效可靠。     

基于产品设计实例推理的Agent结构

给出了一个产品设计实例推理的Agent结构,该结构由9个模块构成,其中核心模块是学习模块、推理模块和决策模块。学习模块主要采用基于实例的学习方法对实例进行学习训练,推理模块主要采用产生式规则获取推理规则,决策模块采用相似度决策方法对获取知识进行决策判断。     

CommonKADS在夹具结构设计中的应用

为提高夹具设计系统的实用性并改进结构设计过程,应用知识工程来开发智能化夹具结构设计系统。首先应用CommonKADS方法构建系统的知识模型,刻画知识的上下文和相互依赖关系。在该模型中,领域知识将结构设计涉及的知识项概念化,提出典型结构以替代基于实例推理方法中的设计实例;任务知识用于描述任务分解和控制策略;推理知识用于描述基本推理和推理结构。将知识模型的内容和结构映射到系统体系结构中,开发了夹具结构设计原型系统。设计过程采用自动设计和交互设计的混合模式,主动支持设计者进行创新设计。最后,以实例说明了知识模型和知识系统的应用,验证了知识工程方法的有效性。     

轴类零件加工相似性的可拓基元网络推理方法

工艺规划的实例推理方法,具有实例获取简单、工艺规划策略效率高的特点。提出利用实例推理的方法对轴类零件的相似性检索进行研究,利用可拓基元描述网络表述工艺相关的特征知识,并用可拓基元来描述与工艺的知识项,再对结构特征与精度特征量值的取值进行了分析。在此基础上,提出了基于激活量的可拓基元描述网络推理算法。最后,结合实例应用验证了提出的可拓基元描述网络实例推理算法的有效性。     

基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用

故障树是一种分析复杂系统可靠性、诊断系统故障的有效方法。在传统的故障树方法中 ,故障树的生成通常靠人工完成。故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是有待解决的瓶颈问题。这里结合粗糙集、专家系统及人工智能等理论 ,提出了构造逻辑故障树进行故障诊断的方法并给出了相应的故障树评价标准。这种方法利用粗糙集对知识系统的知识发现和知识提取能力 ,从系统运行状态样本中建立基于知识的故障树模型。通过实例讨论了如何运用该方法对工业监控过程进行故障建模 ,检测系统运行过程中所发生的故障。