基于重构向量空间模型的知识匹配算法研究

针对产品设计知识管理系统中基于向量空间模型的知识匹配算法准确率和召回率不高的问题,通过研究产品设计知识的特点、传统向量空间模型存在的缺陷,重构向量空间,建立语义及语义结构向量空间模型,在此基础上提出了一种基于重构向量空间模型的知识匹配算法。针对该算法,分别研究了特征项权重计算、特征项相似度算法,引入了文本语义结构相似度,通过文本相似度计算对设计人员匹配适当的知识,开发了知识管理原型系统,并以某环保企业的产品设计知识为例,验证了该方法具有较好的准确率、召回率以及F1-score。     

云制造服务资源多层次匹配算法研究

针对云制造服务资源匹配的问题,在综合考虑云制造服务资源需求的基础上,提出了包括基本信息匹配、功能匹配、约束匹配和综合匹配四个层次的云制造服务资源多层次匹配算法,对匹配模型和匹配算法进行了研究,并详细阐述了每个层次的匹配内容,并给出了每个层次的相似度函数,再用相似度计算定量地描述云制造资源需求和云制造服务资源间的匹配程度,使服务资源匹配更趋于准确和智能。最后,用实例验证了该匹配算法的有效性和可行性。     

云制造下设计任务与知识资源双边匹配方法

设计任务与知识资源的匹配大多是以业务流程为基础的单向匹配,为解决研发设计任务与知识资源之间的双边匹配问题,提出面向云制造模式的研发设计任务与知识资源双边匹配总体框架,该框架包括双边匹配满意度评价指标体系构建、多指标满意度评价信息处理和多目标双边匹配决策模型构建与求解等关键步骤。以卫星产品研制工艺知识为例,验证了所提方法在解决设计任务和知识资源双边匹配,以及提升产品设计任务执行效率与质量方面的有效性。     

基于OWL-S的云制造服务语义匹配方法

针对云制造服务在匹配过程中的多样性、异构性、动态性和多约束性等特点,建立一种基于Web服务本体描述语言的云制造服务输入、输出、前提、效果匹配模型,研究了该模型匹配的参数匹配、属性匹配和综合匹配三个阶段。针对参数匹配过程中本体概念参数和约束条件参数的匹配度量化问题,给出结合语义相似度和基于蕴涵关系推理的量化方法及匹配算法。通过应用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于AHP与IFS的单件生产模式下制造需求与资源匹配算法

针对复杂大型装备的单件生产模式产品规格繁多、结构复杂且个性化强、工艺变更频繁且难以标准化、工艺编制难度大、加工周期长、对资源能力依赖严重等特点,以及制造服务提供企业在订单阶段难以对客户需求与当前制造能力的匹配度进行正确、快速预判等问题,提出了基于零件特征的单件生产制造需求和制造资源能力模型。引入基于层次分析法与直觉模糊集的特征工序矩阵与设备资源能力矩阵匹配算法,计算零件需求和资源的匹配度,实现订单阶段的用户需求和制造资源的快速匹配,最后通过企业实例验证了该方法的有效性。研究结果有助于提高单件制造企业的订单评估质量,降低接单风险,增强企业的竞争力。     

基于protégé的车身制造工艺本体模型及匹配方法

为了在车身制造工艺规划过程中实现工艺知识的重用和共享,提高对已有车身制造工艺的检索和利用效率.提出了车身制造工艺本体知识表达方法,采用框架概念图表示车身制造工艺;提出了基于结构相似度的本体匹配方法,由概念树结构判断本体是否相似;最后通过利用protégé本体构建工具建立车身制造工艺本体库,设计了相应的本体匹配实验,实验证明基于结构相似度的本体匹配方法是有效的.     

基于ART-2神经网络的设计知识需求研究

通过分析产品设计知识获取和知识共享研究中存在的问题,结合本体理论的运用,构建了产品设计中的概念语义,并利用OWL+RDF+XML形式化语言给出了案例知识的表达,在研究ART-2神经网络竞争学习和自稳机制的基础上,设计了案例的多级组织,实现了基于案例推理(CBR)的检索机制,提升了案例分类和检索的效率。同时,利用案例的聚类和学习机制,研究特征权值的自动获取和优化,并通过应用实验验证了该研究成果的实用性和有效性,从而较好地解决了产品设计中的知识需求。     

基于粗糙集的设计人员知识需求模型及知识推送研究

针对企业知识库中知识推送精确度低的问题,研究基于粗糙集的产品设计知识推送。在对产品设计过程中的知识活动进行分析的基础上,确定设计任务和设计知识的数据结构;利用粗糙集理论从设计人员知识使用日志中计算出设计人员知识需求重要度,构建设计人员知识需求模型;将设计知识、设计任务和设计人员知识需求模型进行匹配,实现产品设计知识的精确推送。以飞机垂尾设计为应用对象,验证了方法可行性。     

基于本体语义块相似匹配的设计知识更新

针对基于知识的计算机辅助创新设计系统可持续应用中的设计知识知识更新问题,从综合利用本体概念自身的语义和概念间的层次结构角度出发,研究基于本体语义块相似性匹配的设计知识更新方法。通过Jena提供的jena.ontology包中的接口函数提取本体元素。综合采用基于元素级本体匹配、基于结构级本体匹配结果,获得本体元素中的匹配概念对和待匹配概念对。提出建立概念语义块的规则。采用编辑距离法计算概念语义块单词序列中对应单词的相似度,加权求和得概念语义相似度,判定概念语义块的匹配关系,通过Jena提供的jena.ontology包中接口类、属性及实例的添加和删除函数实现设计知识更新。公司甲和公司乙产品设计知识更新应用实例验证了基于本体语义块相似匹配的设计知识更新方法的正确性和有效性,以概念语义块内语义邻居的相似性增强了相似性较强的匹配,对相似性较差的匹配则不作改变,增强了概念对匹配的可区分度。     

基于快速成形的个体匹配关节面设计制造方法

针对传统方法制造人工关节骨存在个体匹配性方面的问题，研究实现了利用快速成形制造和反求工程技术制造个体化人工关节的新方法。论述了其制造原理及具体实现过程。试验结果表明，该方法与传统方法相比，可实现替换单侧关节面和对侧面的匹配，而且可缩短制造定制化关节的周期。     

工业设计产品需求处理的知识模型研究

从工业设计出发,将本体论与产品需求处理结合起来,研究工业设计产品需求处理的知识建模方法。以数字电视一体机设计为例,对需求设计知识模型进行了验证,支持产品创新设计。     

e-HUB系统中的服务匹配模型及算法设计

在e—HUB系统中,服务匹配模块对工程服务提供商的自身能力与客户需求进行匹配,匹配的结果是e—HUB系统所推荐的两者协作关系的基础。为了实现服务的准确定位,结合e—HUB系统是公共服务平台的特点,提出了基于web的e—HUB服务匹配模型,重点设计了Web服务描述语言及相应的匹配算法,将服务匹配类型分为5种类型,引进相似函数来度量松弛匹配的服务相似程度,分析了服务匹配语义相似度计算。最后,将该服务匹配模型及算法应用于e—HUB系统。     

云制造平台资源需求的高效匹配策略研究

为快速、精确地从云制造平台资源池中搜索到满足用户需求的资源,实现资源与需求的高效匹配,提出了一种资源需求高效匹配策略。首先,建立了资源与需求的形式化描述模型,在此基础上,采用改进的K-means聚类算法按基本信息进行聚类,对云服务池中的资源进行预处理,形成多个资源簇;其次,计算用户需求与各资源簇聚类中心基本信息的相似度,确立备选资源簇;最后,再分别从资源的状态信息、功能信息和服务信息3个方面对备选资源簇中的备选资源进行筛选匹配。实例分析和研究结果表明:与已有的匹配方法相比,该方法在保持较高匹配精度的同时具有更高的匹配效率。     

基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知技术

针对产品设计知识主动推送过程中设计人员的知识需求难以自动获取的问题,提出了一种基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知方法。设计情境与脑机反馈融合构建知识需求感知框架,由动态变化的设计活动信息驱动生成设计情境实例序列,基于脑机反馈构建设计知识需求域。根据设计任务分解与产品结构的映射关系建立知识需求锚点,以设计情景激活知识需求锚点的方式动态关联当前设计内容,采用加权贝叶斯方法实现设计知识需求类型识别,并在数控机床数字化设计中对提出的需求感知方法进行了应用验证。     

基于知识工程的数字化制造系统的研究与应用

以典型的叶轮零件的五轴加工为应用案例,利用Unigraphics知识熔接技术,二次开发了叶轮五轴加工制造模板,该模板具有知识的获取、知识的创成和知识的重新运用三大功能,利用该模板和数字化制造过程导航,可快速方便地进行人机交互,帮助缺乏五轴加工经验和叶轮编程经验的工程技术人员快速生成叶轮五轴加工刀具轨迹,真正体现知识驱动制造的精髓。     

基于知识工程的数字化制造系统的研究与应用

以典型的叶轮零件的五轴加工为应用案例,利用Unigraphics知识熔接技术,二次开发了叶轮五轴加工制造模板,该模板具有知识的获取、知识的创成和知识的重新运用三大功能,利用该模板和数字化制造过程导航,可快速方便地进行人机交互,帮助缺乏五轴加工经验和叶轮编程经验的工程技术人员快速生成叶轮五轴加工刀具轨迹,真正体现知识驱动制造的精髓.     

基于动态集成框架的云制造服务过程追溯与匹配研究

为有效控制制造资源虚拟化过程,考虑不同制造资源的形态,提出了云制造资源动态集成框架,研究了基于RFID的云制造服务过程追溯机制。在此基础上,建立了云制造资源服务能力多目标评价体系,并通过评价指标加权和计算云制造资源优先值,为制造任务匹配最优云制造资源节点。最后,结合云制造应用实例,验证了云制造服务动态集成体系的合理性和优选算法的可行性。     

面向产品设计的知识主动推送研究

分析了基于知识的产品设计,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递到适当设计人员的缺点,提出了一种基于知识管理的、以工作流驱动的、产品设计的知识主动推送体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以工作流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,根据知识主动匹配算法分析了设计任务、设计子任务、设计人员、设计知识及其数据结构;将基于语境框架的文本相似度计算延伸到设计领域,提出了基于设计对象的文本相似度计算方法;通过相似度计算对设计人员匹配适当的知识,开发了知识管理和工作流的集成原型系统,并以电涡流缓速器设计为例实现了知识的主动推送.     

基于QFD的制造知识质量控制研究

针对制造知识存在的质量问题,将制造知识看作一类特殊产品,将质量功能展开引入制造知识质量控制过程,提出了制造知识质量功能展开模型,给出了基于质量屋的制造知识质量控制模式,构建了制造知识质量屋,并通过实例进行了演示。通过实际数据的计算,可得出制造知识形成各环节的关键知识质量控制点,为制造知识质量改进提供支持。     

基于ROI的银触点模板匹配缺陷的检测法

银触点广泛应用于各种电子元器件中,其表面要求覆盖银层完整光亮,但在生产中表面会出现多种缺陷难以检测而影响使用。为保证其出厂的零缺陷,提出了基于ROI的银触点模板匹配缺陷检测方法。通过对图像进行形态学处理,保证了整张图像的低噪声,根据银触点的表面外形特征,优化了模板匹配的搜索路径,实现了自动选取目标。凸包运算后准确做出圆形区域的最小外接矩形ROI,通过位址映射求出最小外接矩形的位置,得到信息完整的原图ROI。将模板ROI与实时ROI进行去均值归一化相关匹配,计算两幅图像的相似度。通过大量实验得出合格约束相似度,对比人工分拣与机器视觉ROI模板匹配的分拣误差,得出基于ROI的银触点模板匹配缺陷检测方法,符合银触点的出厂要求。