运用混合推理的数控加工刀具智能选择的研究

实例推理(CBR)与规则推理(RBR)是知识工程中两类重要的基于知识的问题求解和学习方法,结合这两种方法并将其用于刀具的自动选择,有利于机械加工的智能化发展。提出一种将实例推理与规则推理相集成的混合推理方法,首先运用规则推理得出刀具类型及刀具材质,并将其作为初始条件检索出候选实例集,再以实例推理得出与目标实例最相似加工实例。此外,针对传统的基于距离函数的相似度算法的复杂性及不确定性等缺点,基于模糊数学理论应用隶属函数求解实例间属性的相似度。同时考虑了属性权重问题,以层次分析(AHP)法来确定各个属性相对应的权重。最后,以电梯业中磁铁安装板的加工为例,验证了该方法的可行性。     

基于混合推理的高速切削数据库系统的建立

高速切削包含大量相互作用的参量,详细地讨论了这些参量之间的相互关系和作用,并对工程中常用的智能方法进行了分析比较。在此基础上,提出了基于规则和实例混和推理建立高速切削数据库系统。在该系统中,实例推理起主要作用,当实例库中没有积累相关数据时,采用规则推理求解。根据各属性的特点和高速切削加工知识,确定了实例属性局部相似度的计算方法和各属性整体相似度的权值。为了快速查找实例,采用全部属性值索引和单个属性值索引两种索引方式,并采用规则推理来补充和验证实例推理的结果。规则和实例混合推理的采用,使系统的数据采集和知识更新简单易行。     

一种基于DCSP和CBR的产品配置方法

为提高客户需求表达的正确性、利于企业运用已有案例进行新产品的设计,提出一种基于动态约束满足问题和实例推理相结合的产品配置设计方法。将配置问题转化为动态约束满足问题,获得规范化的客户需求信息。通过基于实例推理的方法,将这些信息在实例库中进行检索,获得所需的相似实例。在约束求解时通过分层约束的方法来缩小搜索空间,在实例查询过程中通过属性相似度的计算来确定相似实例,并设计了案例搜索流程。最后给出一个推理求解的实例。     

基于实例推理的可倾瓦推力轴承方案设计

可倾瓦推力轴承的传统设计方法存在过程复杂、过分依赖设计者经验,以及缺乏积累和继承设计知识的问题,为此,提出了基于实例推理的设计方法,为进一步提高基于实例推理系统的实例榆索效率和质量,对系统中实例表示、相似实例匹配和实例重用三个关键技术环节进行了改进,引入相似理论和相似系统理论的基本原理,分别提出了以相似准则作为重要属性的实例表示方法,基于敏感性分析的属性权重配置算法,以及基于属性差异度的相似性度量方法.在实例莺用方面,提出了将最相似实例按照结构特性生成初始方案后再对其进行评价和修改的方法,以降低方案修改的难度和复杂性.最后,通过一个可倾瓦推力轴承的设计案例,验证了所提方法的可行性和有效性.     

实例推理在虚拟企业车间调度中的应用

虚拟企业复杂多变的分散制造环境，适合采用多智能体系统的技术，并应用合同网协议进行生产过程的计划与调度。针对单纯应用合同网的多智能体系统的车间调度所存在的问题，提出应用实例推理与合同网相结合的方法，优化系统的整体性能。描述了虚拟企业基于多智能体系统的制造系统体系结构，提出了调度实例的构造方法，并采用内外积表示的模糊贴近度进行相似度判别的策略，为基于多智能体系统的虚拟企业制造系统原型中调度与协同部分开发提供了理论依据和模型指导。     

基于实例推理的减速器快速设计方法研究

为了给机械产品设计提供更高效的知识服务,提出了一种基于实例推理的快速设计方法。研究了基于实例检索中属性相似度的计算方法,给出针对确定型和模糊型属性的相似度计算模型;研究了权重的计算方法,综合考虑主观权重和基于相似度离差信息的客观权重,以乘法合成计算的组合权重来计算实例的全局相似度。最后,结合MATLAB中的矩阵计算功能,以减速器设计为例进行了实例验证,结果表明所提出的相似度及权重计算方法对实例的检索更精确,到快速设计的目的。     

最近邻实例检索相似度分析

针对最近邻实例检索中实例属性相似度和权重的计算问题,给出了区间值属性相似度的计算模型,并将各种属性类型的相似度计算方法加以统一,提出了基于相似度离差信息的客观赋权方法,并以组合权重计算实例相似度.该方法已应用于基于实例推理的导弹概念设计之中,结果表明,所提出的权重计算方法更有利于实例的检索.     

基于改进案例推理的智能车间扰动处理决策研究

车间扰动事件一旦发生会严重影响车间的生产运作。为了快速高效地处理扰动事件,恢复车间正常运作,提出了一种基于改进案例推理的智能车间扰动处理决策方案。以智能制造环境下离散制造车间扰动处理为研究对象,利用三元法对车间扰动案例进行建模,分析了案例问题域的阶梯层次属性,设计了案例特征属性多维相似度匹配算法及对应的相似度计算公式;结合指标贡献率和核密度估计改进了序关系分析法,并计算最终案例属性权重值,提高了案例匹配的精确度,实现了扰动案例与历史案例的快速高效匹配,提供了应对车间扰动的具体解决方案。通过某模具智能制造车间扰动案例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于BP神经网络的不确定性动态Job-shop调度研究

针对作业车间调度的不确定和动态问题,围绕设备故障、订单追加、紧急订单插入3种典型的不确定性情况提出1种基于BP神经网络的重调度方法。当生产过程中发生不确定性事件对原先调度方案产生巨大扰动时,通过已构建且训练好的BP神经网络快速进行响应并生成1个重调度方案,保证整个生产过程高效、有序、稳定地运行。通过仿真实例验证了可行性。     

基于神经网络和最近邻相似度的实例检索算法

为了提高实例推理系统中实例检索的效率与质量,提出了基于神经网络的、和最近邻相似度相结合的实例检索算法。首先,利用概率神经网络实现对实例的动态分类,以缩小实例检索范围;其次,介绍了实例属性相似度计算方法,针对各属性相似度的权重问题,给出主观和客观赋权方法;最后,给出截止阀总体设计方案生成的算例,验证方法的可行性。     

基于混合推理的大型机床零件切削数据库系统

对大型机床零件切削数据库系统进行了需求分析,确定了系统中主要属性参量及其相互关系。提出了大型机床零件几何特征定义和尺寸特征定义。将实例和规则推理相结合,建立了基于混合推理技术的切削数据库系统。为便于检索,定义了属性的优先级。在实例推理中,确定了特定属性的局部相似度。将动力学优化技术与实例匹配相结合,寻找最优参数,增强了解决实际问题的能力。     

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.     

作业车间瓶颈簇识别方法

针对传统作业车间调度瓶颈识别方法划定多瓶颈候选集时缺乏科学的划分范围、划分层次和划分依据等问题,提出机器簇、瓶颈簇、主瓶颈簇及阶次的概念,建立了作业车间瓶颈簇的识别模型.考虑机器的主次之分和多维特征属性,基于聚类思想及多属性决策理论提出了作业车间瓶颈簇的识别方法.选择识别瓶颈的机器特征属性,采用免疫进化算法获得调度优化方案并计算机器的特征属性值;采用层次聚类法,获得不同距离下机器簇的集合及其树状结构图;基于理想解相似度顺序偏好法确定并比较机器簇的簇中心,识别出瓶颈簇和非瓶颈簇;对瓶颈簇的子簇依次进行比较,通过多次识别逐步确定出多阶主瓶颈簇集合.最后,采用24组作业车间调度问题标准算例,将所提方法与移动瓶颈识别法、正交试验识别法、机器负荷识别法等进行比较,证明了其可行性及优势.     

基于产品制造过程内含能分级的冲压车间节能调度研究

冲压制造离散性强、工艺复杂、能量损耗较大,为实现冲压制造过程的节能和高效运行,在保证最大完工时间受影响较小的前提下降低能耗,以冲压车间为对象进行了节能调度研究。建立面向冲压车间的多目标节能调度模型,采用多目标优化算法进行求解,得到Pareto解集。提出基于产品制造过程内含能分级的方案评价与选择方法,计算出不同调度方案下各产品的制造过程内含能并进行分级处理,选择出产品制造过程内含能较小的调度方案作为最优执行方案,提高了节能调度的可行性。最后,应用某冲压车间生产实例验证了节能调度模型和基于产品制造过程内含能分级的方案评价与选择方法的可靠性,与原始调度方案相比,车间总能耗与最大完工时间均实现了降低。     

基于多智能体共享认知的车间动态调度方法研究

在实际生产中,车间的扰动会造成原有调度计划受到影响。为了减少扰动带来的影响并尽快恢复车间正常运行,需要根据车间当前的状态对受到影响的任务进行动态调度。针对加工车间在受到扰动影响后的任务调度问题,提出了一种基于多智能体共享认知的车间动态调度方法。将车间中每一个制造单元映射为一个智能体,采用共享心智模型实现智能体之间的共识协商和信息传递,从而形成多个智能体之间的调度方案共享心智模型实现生产的动态调度。最后,在车间智能传感网络系统的基础上,通过实例验证说明了该方法的有效性。     

基于实例推理的高速动车组总体方案设计

针对传统高速动车组总体方案设计领域存在过程复杂、经验依赖性强,以及缺乏对既有成熟动车组总体方案设计知识的积累和重用等问题,提出基于实例推理的高速动车组总体方案设计方法。在总体方案设计实例知识结构化表示的基础上,采用基于指数标度的层次分析法确定属性权重,通过基于最邻近实例检索算法获得与设计要求匹配总体方案,然后对相似实例进行修改重用得到目标方案。以某型动车组总体方案设计为例,验证该了方法的正确性和可行性。     

多色粒子群的作业车间调度研究

为了对车间的资源配置和作业调度这两个问题进行综合考虑,提出了一种基于多色粒子群的作业车间调度方法。首先根据各个作业的要求,对车间的设备资源进行配置。针对车间设备资源管理和配置的特点,应用多色集合和多色图,建立资源关联图模型。并运用多色集合的围道矩阵和推理运算规则,对作业任务需要的加工设备进行分配,推导出工序集所有可行的资源配置集合;然后根据粒子群算法的原理和特点解决作业车间调度问题,以最大完工时间最小为优化目标,结合基于工序的编码方式,构建了求解作业车间调度问题的方法,并通过实例验证了算法的收敛性及有效性。     

基于改进的AHP和灰色关联分析在实例检索中的应用

在基于实例推理的产品智能化设计中,实例检索是其实现的关键.本文结合最近邻法原理,利用改进的层次分析法确定实例属性权重,灰色关联分析计算属性相似度,由此求得实例之间的总体相似度.根据总体相似度排序与相似度阈值,得到需求解问题的最佳实例.最后,结合后装压缩式垃圾车装填装置的设计,给出了该检索模型的算例,证明其具有较好的实用性.     

基于时空约束的船体曲面分段车间调度方法研究

船体曲面分段的生产调度问题流程复杂且具有时空耦合特性,其排产计划和调度方案的制定过程缺乏规范的流程及高效的方法,是船体建造过程中的瓶颈。对此提出了基于时空约束的曲面分段车间调度方法,该方法首先建立包含时空约束的调度问题数学模型;其次综合运用规则及分解策略,设计合理、简便的启发式算法;最后以船体部分曲面分段建造过程为例进行了实例验证。结果表明,所提出的基于时空约束的曲面分段车间调度方法使分段生产效率和车间场地利用率均有明显的提高。     

不确定信息条件下Job-shop调度的混合智能算法

目前大多数生产调度的研究往往聚焦于经典调度问题的优化算法而忽略了车间中大量存在的不确定性，因而难以应用于实际车间调度。采用随机变量来描述真实车间中存在的一些不确定信息，在基于不确定规划理论的基础上建立了相应的不确定性调度模型，并研究了解决此类问题的混合智能算法。开发了混合智能优化原型系统，并结合仿真工具对该调度模型和混合智能算法进行了验证。