基于知識(shí)的機(jī)械產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、隨著全球制造業(yè)的飛速發(fā)展，機(jī)械產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度也隨之加快，企業(yè)只有不斷提升對(duì)市場(chǎng)需求的快速反應(yīng)能力，縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期，降低設(shè)計(jì)與制造成本，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中謀得一席之地。本研究在國家科技支撐計(jì)劃(2012BAF12B08)和國家科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金(10C26212110396)支持下，針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)過程中存在的問題，在分析國內(nèi)外關(guān)于知識(shí)管理和快速設(shè)計(jì)理論、方法和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，以多主軸數(shù)控車床為研究對(duì)象，綜合運(yùn)用系

2、統(tǒng)、集成的思想，對(duì)快速設(shè)計(jì)的理論知識(shí)體系和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了深入的研究。
　　針對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論體系對(duì)客戶需求的動(dòng)態(tài)性和創(chuàng)造性設(shè)計(jì)規(guī)律進(jìn)行充分表達(dá)方面尚顯不足的問題，采用基元模型和基元蘊(yùn)含樹模型對(duì)客戶需求進(jìn)行描述和分解，獲得共性需求和個(gè)性需求;利用變精度粗糙集進(jìn)行設(shè)計(jì)規(guī)則的抽取和知識(shí)約簡，提取出共性設(shè)計(jì)規(guī)則;以客戶需求為輸入，以設(shè)計(jì)規(guī)則為標(biāo)準(zhǔn)，以產(chǎn)品最終模型為輸出，構(gòu)建了基于客戶需求的機(jī)械產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)框架。
　　針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品知

3、識(shí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，產(chǎn)品異構(gòu)信息具有多維度、多層次性等特點(diǎn)，研究了快速設(shè)計(jì)過程中的知識(shí)獲取與表示方法。利用公理化設(shè)計(jì)理論對(duì)產(chǎn)品的知識(shí)模塊進(jìn)行劃分;采用自適應(yīng)遺傳算法提取出知識(shí)模塊的分類特征，運(yùn)用本體語言將產(chǎn)品需求、功能特性、設(shè)計(jì)參數(shù)等產(chǎn)品特征信息建立在統(tǒng)一的知識(shí)表示模型中。通過實(shí)例對(duì)比表明，所提出的知識(shí)獲取與表示方法能夠有效解決快速設(shè)計(jì)中的瓶頸問題，實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品的快速響應(yīng)設(shè)計(jì)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)重用奠定了基礎(chǔ)。
　　針對(duì)傳統(tǒng)設(shè)計(jì)過程是

4、從設(shè)計(jì)空間到性能空間的正向映射過程，致使已有的知識(shí)難以在新產(chǎn)品設(shè)計(jì)中得到重用的問題，構(gòu)建了基于多級(jí)實(shí)例分解的產(chǎn)品知識(shí)重用模型。該模型以從性能空間到設(shè)計(jì)空間的逆映射方法為導(dǎo)向，按照設(shè)計(jì)分解的粒度和順序，通過多級(jí)實(shí)例分解技術(shù)實(shí)現(xiàn)功能域和結(jié)構(gòu)域間的相互映射，使沒有耦合或冗余的實(shí)例在全新的設(shè)計(jì)方案中得以重用，方便了各部門設(shè)計(jì)人員之間的知識(shí)共享。該方法有助于設(shè)計(jì)者快速得到與設(shè)計(jì)需求相匹配的知識(shí)，有效進(jìn)行設(shè)計(jì)知識(shí)重用，從而降低設(shè)計(jì)成本，提高知識(shí)重用

5、效率。
　　針對(duì)產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)各階段產(chǎn)生的設(shè)計(jì)成果缺陷、設(shè)計(jì)反復(fù)迭代的問題，對(duì)設(shè)計(jì)過程中的知識(shí)庫進(jìn)化方法進(jìn)行了研究。利用樸素貝葉斯分類器建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，可將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);采用領(lǐng)域本體技術(shù)進(jìn)行信息抽取、運(yùn)用相似度算法進(jìn)行本體演進(jìn)、將產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進(jìn)行聚類分析并用于知識(shí)挖掘;從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品知識(shí)庫和設(shè)計(jì)規(guī)則庫的持續(xù)優(yōu)化和升級(jí)。該知識(shí)庫進(jìn)化方法可以減少設(shè)計(jì)過程中的重復(fù)性工作，提高快速設(shè)計(jì)質(zhì)量。
　　最后，將研究成