基于设计意图建模的知识推送技术

为提高获取机械设计相关知识的效率并保证知识的有效性,提出了一种基于机械设计意图建模的知识主动推送服务方法。为设计任务建立了形式化的包含目标功能、约束条件和用户兴趣领域的设计意图模型,并根据机械概念设计阶段的各类相关知识的特点对其进行了规范化的组织管理,基于设计意图模型和设计知识库给出了系统的知识推送机制和通过功能—行为—结构映射进行知识匹配求解的方法。开发了机械概念设计知识服务系统的原型系统,并以液压式活塞泵为例验证了系统的有效性。     

多维知识资源云协同的服务行为建模

针对云模式下复杂产品研发过程中知识资源不能按需配置、精确推送能力不断恶化的问题,在分析复杂产品研发过程知识资源构成及其服务需求的基础上,采用基于本体的有向无环图和协同工作流建立了多维知识资源云协同的服务行为模型。该模型采用有向无环图建立了多粒度知识资源之间的逻辑关系,形成了特定研发环节对应的知识云滴和云团,通过多领域本体描述知识云间的映射关系,形成了产品研发过程的知识云系,并依据复杂产品研发过程中跨流程多任务协同特性,建立了基于任务流—资源—状态—规则的多维知识资源云协同服务的实现机制,完成了知识资源的准确推送。以大型叶片研发过程为服务对象搭建了其多维知识资源云协同服务的实现框架,为复杂产品研发过程中知识资源的精确推送提供了实现方法和途径。     

基于序列模式挖掘的变型设计知识推送

为提高产品变型设计中知识推送的自动化程度、减少人力投入,提出一种新的知识推送方法。利用频繁序列模式挖掘技术分析知识的历史使用数据,识别设计任务所对应的频繁知识序列;在产品设计过程中,结合设计师的知识使用行为、频繁知识序列的支持度和当前任务知识序列与频繁知识序列的相似度实现知识的推送;根据所提出的知识推送方法开发了基于产品数据管理系统的知识推送构件,并在某防爆电机生产企业中得到应用。应用后的统计数据表明,该构件提高了产品设计效率。     

基于Multi-Agent的机床装备资源优化选择方法

针对云制造环境下机床装备资源数量大、服务制约因素多、组合优化选择困难等问题,首先建立机床装备资源匹配指标体系和包括服务时间(T)、服务成本(C)、服务质量(Q)、服务知识(K)、服务环境(E)、服务可靠性(R)、服务容错性(Ft)和综合满意度(Sa)八维目标分量的机床装备资源评价指标体系;结合Multi-Agent技术自主响应、智能交互的优势,提出一种基于Multi-Agent的机床装备资源优化选择模型,设计了该优选模型的求解方法并通过实验仿真验证了该方法的适用性和有效性。     

云制造环境下的新产品开发知识管理系统

针对知识的流动和共享在新产品开发过程中起到的关键作用,以及云制造环境下新产品开发模式的发展趋势,分析了云制造环境下新产品开发知识的分类及属性构成,提出了一种云制造环境下的新产品开发知识管理系统,建立了其体系结构和服务运行模式,并对云制造环境下基于资源描述框架(RDF)的新产品开发知识本体建模和基于语义Web标准查询语言(SPARQL)的新产品开发知识语义查询两种关键技术进行了研究。最后搭建了一个基于云制造环境下的、面向汽摩零/部件新产品开发的知识管理系统,并进行了初步应用实践。     

面向产品创新设计的个性化知识推送研究

为了有效辅助设计者进行产品创新设计,实现知识共享与重用,提出一种基于用户模型,面向产品创新设计的个性化知识推送模型,在该模型中知识推送机制为:首先由设计任务促发知识推送规则,为其匹配设计知识,生成预推送知识集,知识推送规则为利用粗糙集理论从使用日志中进行抽取;然后利用本体技术构建用户模型,获取用户知识需求,对预推送知识集进行过滤和排序,实现满足设计任务和设计者知识需求的个性化知识推送。以重载铁路扣件改进为示例,表明了该模型的有效性。     

多传感器集成氢气检测系统的知识推送故障诊断

针对现有多传感器集成氢气检测系统不能对自身工作状态进行诊断的缺点,对基于知识的故障诊断专家系统进行了分析,提出了一种基于知识管理和知识主动推送的故障诊断方法。对提出的用于多传感器集成氢气检测系统故障诊断的主要层次结构进行了研究。根据专家系统的基本原理介绍了基于知识推送的专家系统的总体结构。分析了系统故障模式,讨论了故障诊断单元知识库的设计方法。建立了知识主动推送的推理机构模型,给出了其推理方法和步骤。最后,给出了基于知识推送的多传感器集成氢气检测系统故障诊断单元的设计方法。实验结果表明:本方法的故障诊断准确率可达到97%以上,验证了该方法的有效性。提出的方法能够主动将知识在适当的时候传递给决策者,提高了故障诊断的速度和准确度。     

设计云服务平台下的网络团队成员优选决策

为了解决设计云服务平台下虚拟协同网络团队成员的优选决策问题,提出基于成员综合表现信息的成员优选方法。从设计云服务平台虚拟协同工作流程入手,分析了设计云服务平台下虚拟协同网络团队的特点以及成员选择的原则问题。综合考虑候选成员的个人能力信息与协同合作能力信息,构建了基于成员综合表现信息的优选指标体系以及多目标优化模型,采用第二代加强Pareto进化算法进行求解,得到了该选择问题的Pareto最优解。以设计云服务平台上的设计任务手持电钻的设计开发为例,验证了该决策方法和算法的可行性、有效性与实际可操作性。     

基于语义特征项列表的工艺知识推送技术研究

针对工艺人员在机械产品制造工艺设计过程中通过现有信息检索方式难以准确得到相关知识的问题,分析现有机械产品设计制造相关知识推送研究的优点与不足,将个性化推送技术及基于领域本体的语义检索技术融入知识推送过程中,提出了基于语义特征项列表的工艺知识推送方法,实现了在工艺知识推送过程中对工艺知识的个性化语义检索,提高了工艺人员在工艺设计过程中获取相关知识的效率。首先,提出了主要包含知识需求个性化扩展、知识检索匹配及预推送知识个性化过滤的工艺知识推送模式;其次,构建了满足工艺知识推送需求的工艺知识、工艺人员、工艺设计任务及工艺知识应用案例模型,详细介绍了语义特征项列表的生成过程;然后,设计了以语义特征项列表为核心的工艺知识推送相关算法;最后,通过实例验证了相关算法的有效性,并面向某机械产品制造企业的实际应用需求开发了支持推送的机械产品制造工艺知识管理系统。     

基于本体和粗糙集的产品设计知识推送技术

针对产品设计过程中因产品设计知识数量过多、位置分散而导致的知识推送精度不高、利用效率低下的问题,提出基于本体和粗糙集的设计知识推送方法.分析了产品设计过程中的知识活动,建立了产品设计任务和设计知识的本体模型;在本体模型的基础上,利用粗糙集和信息技术从知识使用日志中抽取了知识推送规则;结合设计人员的知识需求,依据知识推送规则实现了产品设计知识的精确推送.以某汽车制造企业为背景,通过应用案例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于变权分层激活扩散模型的产品设计知识动态推送技术

为了实现精确、动态的产品设计知识推送,提出了基于变权分层激活扩散模型的设计知识动态推送技术。分析了产品设计知识推送系统架构,建立了面向产品设计知识推送的变权分层激活扩散模型。以集聚关联分析方法获得设计知识节点的关联关系,通过层次激活扩散过程获得设计知识推送结果。结合设计人员反馈行为的分析,提出了设计知识单源与多源动态推送方法。通过在数控机床设计资源共享平台上建立的原型系统对提出的方法进行了说明与验证。     

工业设计云服务平台下基于用户偏好的设计团队成员优选决策

为解决工业设计云服务平台中基于用户偏好的设计团队成员优选决策问题,提出一种基于直觉模糊集与网络分析法的设计团队成员综合能力评定方法。该方法结合目前已有的协同评价方法以及云服务平台特点,对满足用户偏好的设计团队成员综合能力进行优选决策,构建工业设计云服务平台下的网络化协同设计团队成员的三阶优选评定模型:第一阶段确定基于用户偏好的评价目标,结合模糊需求描述法挖掘用户隐性需求偏好,并将其转化为设计团队成员的评价目标;第二阶段构建设计团队成员优选评价指标体系,运用直觉模糊集与网络分析法对设计团队成员综合能力中各评定指标间的关联度和决策者犹豫度进行多属性群体决策评价;第三阶段结合质量功能配置对基于用户偏好的设计团队成员进行优选。以云服务平台上的游艇设计任务为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

机械设计制造及自动化专业CI-CDIO工程教育模式课程体系改革研究——以贵州理工学院为例

"CI-CDIO(协同创新—构思-设计-实现-运作)"是一种全新的工程教育模式,贵州理工学院基于这一理念,为适应应用型本科的人才培养需求,对机械设计制造及自动化专业"人才培养模式"实施改革,构建以技术逻辑为核心的融知识、能力和素质为一体的课程体系,使学生在学校学会对产品进行构思、设计、实现与运作的能力。通过该专业人才培养模式的改革,旨在将机械设计制造及自动化专业建成省级示范专业点,对同类相关专业改革起引领示范作用。     

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.     

基于知识推送的设计辅助系统

针对由于当前知识推送系统缺乏与设计工具的集成,在设计过程中设计师需要频繁在设计工具和知识推送系统间切换的问题,提出基于知识推送的设计辅助系统功能架构、技术架构和基于设计流程设计知识关联与推送方法。通过知识聚集将多种异构数据库中的设计知识按照面向业务活动的领域进行重新组织,建立设计流程、活动与设计知识的多对多映射,通过知识管理系统与CATIA的集成实现将设计知识按需推送到CATIA中供设计者使用。最后,以某零件设计为例进行了验证。     

云制造环境下3D打印设备资源优选方法

在云制造环境下,针对异地分布的3D打印设备资源优选与评价问题,在建立基于QoS的3D打印设备资源评价指标的基础上,设计了基于混合粒子群算法的3D打印设备资源优选方法。将多Agent与数据归一化方法相结合,利用Agent的动态自主性、分布处理等特点,构建了基于多Agent的3D设备资源优选模型,该模型能够实现候选服务的自动匹配及优选,增强了匹配优选过程的动态性和可靠性。最后通过实验仿真,验证了混合粒子群算法优选模型的适用性和有效性,为云制造3D打印设备资源优选提供了一种新的思路。     

基于知识的参数化智能设计技术研究

结合KBE技术的发展以及在机械设计中的应用,提出了一种面向产品设计流程的智能化设计方法.结合基于实例推理的设计技术和基于知识的参数化设计技术的优势,将知识融入设计流程,在总体设计、详细设计等产品设计全过程实现智能化快速设计.     

基于实例库的机械产品协同设计知识推送研究

知识推送是提高机械产品协同设计中知识获取效率的重要方式。通过分析机械产品协同设计中的知识内容及知识特点,研究了面向知识推送的机械产品协同设计知识库的构建;提出了一种基于实例库的知识推送方法,其推送思路是以设计实例检索触发,通过产品实例与其他知识的映射进行知识的推送;提出了机械产品协同设计知识推送的体系结构,并分析了其层次结构;研究了知识推送的流程及实现过程。     

基于本体的高速列车设计知识推送技术研究

高速列车设计是多学科知识密集交互并实现创新的过程,针对高速列车研发过程中知识重用率低、知识价值贡献低、系统智能化程度不高等问题,文章研究了基于本体的高速列车设计知识推送技术,以有效支持高速列车的研发设计,实现设计知识的有效重用。首先,研究了包括用户本体、设计任务本体以及设计知识本体的高速列车设计本体的构建方法,然后,在设计本体的基础上,研究了高速列车设计知识推送的两种模式,即检索式和交互式设计知识推送。最后,以高速列车转向架牵引传动系统为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于PLM的云知识环境下知识服务模式研究

以产品知识服务为研究对象,对云知识环境下的产品知识服务模式进行研究。给出了云知识的定义和内涵,提出了云知识环境下的产品知识服务原理,并分析了云计算、云制造及云知识之间的关系;给出了云知识环境下的产品知识服务系统架构,该系统架构主要由产品知识资源层、云知识平台层和应用层组成;给出了云知识环境下的产品知识服务实现过程,并给出相应的可扩展标记语言(XML)实现形式。