沖壓模具智能設計中的知識發(fā)掘及重用技術研究.pdf

1、采用先進的計算機技術，以集成的方式，獲取和重用沖壓模具設計過程中的知識并用于新的模具設計，減少開發(fā)費用和縮短開發(fā)周期，是知識經濟時代對于模具行業(yè)的要求，是提高模具企業(yè)核心競爭力的關鍵所在，是企業(yè)創(chuàng)新設計的技術基礎。因此，深入研究沖壓模具設計知識的發(fā)掘技術，最大限度地利用人工智能的最新研究成果，并結合網絡技術加強沖壓模具設計知識的共享和交流對于促進模具設計智能化技術的發(fā)展和應用有著重要的理論和現實意義。 本文的研究主要包括三個方面

2、：(1)沖壓模具設計中隱性知識的發(fā)掘技術；(2)支持多種知識來源的沖壓模具設計知識統(tǒng)一表達模型及其應用；(3)面向網絡應用的沖壓模具設計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實現沖壓模具設計隱性知識外顯化的理論基礎。利用相似沖壓件特征的模具設計的相似性，建立了從沖壓件到模具設計的模糊推理規(guī)則。研究結果說明，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。從擴大知識來源的角度出發(fā)，本文

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

4、的沖壓件特征模型，并提出了沖壓件的關鍵特性定義。該模型改變了以往沖壓特征定義沿襲機械制造領域的特征定義方式，將材料屬性、幾何特征等有機地融合到一起，并綜合應用了多種模糊化技術，符合設計人員的思維習慣，有利于知識的發(fā)掘。 為了提高沖壓特征定義的效率，本研究在UG/SheetMetal基礎上通過二次開發(fā)，采用基于特征的設計和人機交互定義相結合的方法實現了沖壓特征屬性的半自動抽取。應用表明，這種方式有助于發(fā)揮設計人員和計算機各自的優(yōu)勢

5、，取得了自動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的數學工具，建立了一套完整的從沖壓模具設計中發(fā)掘設計知識的方法。該方法包括模糊聚類、屬性約簡和規(guī)則發(fā)掘等一系列步驟，實現了模具設計圖紙中的隱性知識的發(fā)掘。所發(fā)掘的知識以產生式的規(guī)則顯式地表示，從而統(tǒng)一了顯性知識和隱性知識的表達，可以為RBR和CBR等推理技術提供知識支持。通過對于約簡后的屬性的分析，還有助于發(fā)現屬性之間的內在聯(lián)系；通過對于規(guī)則的支持度和覆蓋度的分析，可

6、以幫助實現知識的去偽存真。 在上述的理論和方法研究的基礎上，本文提出并實現了ASP模式下的沖壓模具設計KBE系統(tǒng)。該系統(tǒng)在KBE系統(tǒng)的基于知識的產品建模、工程知識的繁衍技術和工程知識的表示和推理技術等關鍵技術的研究方面進行了深入的探索。在傳統(tǒng)CBR的4R模型基礎上，結合本文的沖壓模具設計知識發(fā)掘技術，提出了一個全新的知識存儲模型。在此知識存儲模型的基礎上，提出了知識引導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計領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系型數據庫的檢索功能和對于并發(fā)任務的支持，尤其適合網絡多用戶的應用環(huán)境。 本文的沖壓模具設計KBE系統(tǒng)是建立在ASP的模式下，以網絡服務的形式為設計人員提供服務的，免除了傳統(tǒng)的軟件購買、安裝、維護等環(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模式對知識實