基于CBR的發(fā)動機(jī)智能設(shè)計的研究.pdf

1、發(fā)動機(jī)設(shè)計是根據(jù)發(fā)動機(jī)的用途和要求對發(fā)動機(jī)的結(jié)構(gòu)和性能參數(shù)進(jìn)行計算、分析，并將其轉(zhuǎn)化為具體的描述以作為制造依據(jù)的工作過程，是發(fā)動機(jī)生產(chǎn)的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)，從根本上決定著發(fā)動機(jī)產(chǎn)品的品質(zhì)、成本以及市場地位?；趯嵗耐评砑夹g(shù)(CBR，Case-basedReasoning)是一種重要的智能設(shè)計方法，它基于過去的實例或經(jīng)驗等知識來對當(dāng)前設(shè)計問題進(jìn)行求解，包括實例描述、實例檢索、實例修正和實例維護(hù)四個關(guān)鍵技術(shù)，具有知識獲取簡單、系統(tǒng)維護(hù)方便、求解邏

2、輯合理、求解效率較高、具有自學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點(diǎn)。將CBR技術(shù)應(yīng)用于發(fā)動機(jī)設(shè)計，對于發(fā)動機(jī)設(shè)計知識與經(jīng)驗的有效管理，充分利用企業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)設(shè)備能力，降低開發(fā)成本、縮短開發(fā)周期具有十分重要的研究意義和應(yīng)用價值。
　　 基于實例的推理技術(shù)中，實例檢索是最為關(guān)鍵的技術(shù)，也是其體現(xiàn)設(shè)計智能化的核心。實例檢索是一個實例搜索過程，它的主要作用是在實例庫進(jìn)行實例匹配，并從中找出與當(dāng)前求解問題相同或相似實例?；诩訖?quán)最近鄰(K-NN)算法的實例匹配是

3、實例檢索應(yīng)用的主要手段，實例的相似性度量是實例檢索的主要評判標(biāo)準(zhǔn)。本文重點(diǎn)研究了發(fā)動機(jī)智能設(shè)計系統(tǒng)檢索技術(shù)，確定了采用K-NN技術(shù)作為智能設(shè)計檢索技術(shù)，系統(tǒng)整合了比較合理的實例相似度計算方法，對一些實例匹配問題提出了新的相似度度量方法，并提出了一種“初步檢索—推理檢索”的分步式檢索方法，極大地提高了其檢索效率。對于實例特征項權(quán)重的確定問題，本文提出了以特征項數(shù)量為劃分原則，采用AHP法和遺傳算法兩種權(quán)重確定技術(shù)，并詳細(xì)介紹了兩種方法確定

4、特征項權(quán)重的實現(xiàn)原理和流程步驟。
　　 將基于K-NN的CBR技術(shù)與發(fā)動機(jī)設(shè)計知識相結(jié)合，本文構(gòu)建了發(fā)動機(jī)智能設(shè)計系統(tǒng)平臺整體框架，并基于軟件開發(fā)工具VisualStudio2008和數(shù)據(jù)庫管理工具SQLServer2005搭建了發(fā)動機(jī)智能設(shè)計系統(tǒng)軟件平臺。發(fā)動機(jī)智能設(shè)計系統(tǒng)平臺的計算處理模塊分為權(quán)重計算模塊、實例檢索模塊、實例維護(hù)模塊和實例輸出模塊四部分;數(shù)據(jù)庫包括發(fā)動機(jī)整機(jī)及各系統(tǒng)的源實例庫和實例特征項權(quán)重庫兩部分;系統(tǒng)平臺