沖壓模具智能設(shè)計(jì)中的知識(shí)發(fā)掘及重用技術(shù)研究.pdf

1、采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，以集成的方式，獲取和重用沖壓模具設(shè)計(jì)過程中的知識(shí)并用于新的模具設(shè)計(jì)，減少開發(fā)費(fèi)用和縮短開發(fā)周期，是知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代對(duì)于模具行業(yè)的要求，是提高模具企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在，是企業(yè)創(chuàng)新設(shè)計(jì)的技術(shù)基礎(chǔ)。因此，深入研究沖壓模具設(shè)計(jì)知識(shí)的發(fā)掘技術(shù)，最大限度地利用人工智能的最新研究成果，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)加強(qiáng)沖壓模具設(shè)計(jì)知識(shí)的共享和交流對(duì)于促進(jìn)模具設(shè)計(jì)智能化技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 本文的研究主要包括三個(gè)方面

2、：(1)沖壓模具設(shè)計(jì)中隱性知識(shí)的發(fā)掘技術(shù)；(2)支持多種知識(shí)來源的沖壓模具設(shè)計(jì)知識(shí)統(tǒng)一表達(dá)模型及其應(yīng)用；(3)面向網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的沖壓模具設(shè)計(jì)KBE系統(tǒng)的研發(fā)。 本文首先從模糊推理的理論出發(fā)，闡述了通過模糊推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)沖壓模具設(shè)計(jì)隱性知識(shí)外顯化的理論基礎(chǔ)。利用相似沖壓件特征的模具設(shè)計(jì)的相似性，建立了從沖壓件到模具設(shè)計(jì)的模糊推理規(guī)則。研究結(jié)果說明，其規(guī)則的可信度取決于相似沖壓件集合中各沖壓件之間的相似程度。從擴(kuò)大知識(shí)來源的角度出發(fā)，本文

3、提出了沖壓模具設(shè)計(jì)知識(shí)的統(tǒng)一表達(dá)模型(UKRMS)。該模型可以統(tǒng)一表述包括教科書、圖冊(cè)、期刊文獻(xiàn)和不同CAD平臺(tái)下的設(shè)計(jì)圖紙中所包含的模具設(shè)計(jì)知識(shí)。該模型將知識(shí)和其具體依附的信息載體分離，從而可以充分利用數(shù)據(jù)庫和人工智能的單元技術(shù)，有助于提高知識(shí)集成的效率和知識(shí)應(yīng)用的廣度。 沖壓件特征模型是知識(shí)發(fā)掘的基礎(chǔ)，其特征和屬性定義的準(zhǔn)確與否將直接影響到知識(shí)發(fā)掘的成敗。本文在研究了沖壓特征及其屬性對(duì)于模具設(shè)計(jì)的影響之后，建立了面向知識(shí)發(fā)掘

4、的沖壓件特征模型，并提出了沖壓件的關(guān)鍵特性定義。該模型改變了以往沖壓特征定義沿襲機(jī)械制造領(lǐng)域的特征定義方式，將材料屬性、幾何特征等有機(jī)地融合到一起，并綜合應(yīng)用了多種模糊化技術(shù)，符合設(shè)計(jì)人員的思維習(xí)慣，有利于知識(shí)的發(fā)掘。 為了提高沖壓特征定義的效率，本研究在UG/SheetMetal基礎(chǔ)上通過二次開發(fā)，采用基于特征的設(shè)計(jì)和人機(jī)交互定義相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)了沖壓特征屬性的半自動(dòng)抽取。應(yīng)用表明，這種方式有助于發(fā)揮設(shè)計(jì)人員和計(jì)算機(jī)各自的優(yōu)勢(shì)

5、，取得了自動(dòng)化程度和靈活性二者較好的平衡。本文引入模糊集和粗糙集等相關(guān)的數(shù)學(xué)工具，建立了一套完整的從沖壓模具設(shè)計(jì)中發(fā)掘設(shè)計(jì)知識(shí)的方法。該方法包括模糊聚類、屬性約簡(jiǎn)和規(guī)則發(fā)掘等一系列步驟，實(shí)現(xiàn)了模具設(shè)計(jì)圖紙中的隱性知識(shí)的發(fā)掘。所發(fā)掘的知識(shí)以產(chǎn)生式的規(guī)則顯式地表示，從而統(tǒng)一了顯性知識(shí)和隱性知識(shí)的表達(dá)，可以為RBR和CBR等推理技術(shù)提供知識(shí)支持。通過對(duì)于約簡(jiǎn)后的屬性的分析，還有助于發(fā)現(xiàn)屬性之間的內(nèi)在聯(lián)系；通過對(duì)于規(guī)則的支持度和覆蓋度的分析，可

6、以幫助實(shí)現(xiàn)知識(shí)的去偽存真。 在上述的理論和方法研究的基礎(chǔ)上，本文提出并實(shí)現(xiàn)了ASP模式下的沖壓模具設(shè)計(jì)KBE系統(tǒng)。該系統(tǒng)在KBE系統(tǒng)的基于知識(shí)的產(chǎn)品建模、工程知識(shí)的繁衍技術(shù)和工程知識(shí)的表示和推理技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)的研究方面進(jìn)行了深入的探索。在傳統(tǒng)CBR的4R模型基礎(chǔ)上，結(jié)合本文的沖壓模具設(shè)計(jì)知識(shí)發(fā)掘技術(shù)，提出了一個(gè)全新的知識(shí)存儲(chǔ)模型。在此知識(shí)存儲(chǔ)模型的基礎(chǔ)上，提出了知識(shí)引導(dǎo)的特征檢索和基于分解和重組的事例重用方法。該方法可以在很大程

7、度上改善目前工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域建立事例索引的困難，提高檢索的效率。值得指出的是，和傳統(tǒng)的CBR檢索技術(shù)不同，本文將索引的建立和事例的檢索分離，從而有助于充分利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的檢索功能和對(duì)于并發(fā)任務(wù)的支持，尤其適合網(wǎng)絡(luò)多用戶的應(yīng)用環(huán)境。 本文的沖壓模具設(shè)計(jì)KBE系統(tǒng)是建立在ASP的模式下，以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的形式為設(shè)計(jì)人員提供服務(wù)的，免除了傳統(tǒng)的軟件購(gòu)買、安裝、維護(hù)等環(huán)節(jié)，可以大大降低中小型模具企業(yè)信息化和智能化的門檻。此外，ASP模式對(duì)知識(shí)實(shí)