基于軟計(jì)算的摩托車智能設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、我國(guó)是摩托車生產(chǎn)大國(guó)，研發(fā)摩托車智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，對(duì)于提高摩托車生產(chǎn)率、降低摩托車生產(chǎn)成本、提升我國(guó)摩托車的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有重要的實(shí)用價(jià)值和戰(zhàn)略意義。在摩托車的設(shè)計(jì)過(guò)程中，不僅需要大量的領(lǐng)域知識(shí)，而且需要很強(qiáng)的求解問(wèn)題的技巧。將智能設(shè)計(jì)技術(shù)引入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，既有利于提高設(shè)計(jì)自動(dòng)化與智能化的水平，又有利于提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本、縮短產(chǎn)品開發(fā)周期。因此本文結(jié)合人工智能技術(shù)探討并構(gòu)建基于知識(shí)的摩托車智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，圍繞智能設(shè)計(jì)的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析研

2、究，并將這些技術(shù)應(yīng)用到摩托車的智能化設(shè)計(jì)中。論文主要采用知識(shí)工程技術(shù)建立知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)的摩托車參數(shù)化建模，為有限元分析提供模型，在結(jié)構(gòu)分析基礎(chǔ)上，引入軟計(jì)算理論與方法中的遺傳算法實(shí)現(xiàn)摩托車結(jié)構(gòu)參數(shù)的全局優(yōu)化。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從試驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲取隱式知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的聯(lián)想、推理等高效運(yùn)用，同時(shí)運(yùn)用粗集理論對(duì)經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)進(jìn)行約簡(jiǎn)，從而找出對(duì)決策信息具有重要影響的屬性，以及隱含在試驗(yàn)結(jié)果中的專家級(jí)設(shè)計(jì)知識(shí)。結(jié)合以上技術(shù)，構(gòu)建了摩托車智能設(shè)

3、計(jì)系統(tǒng)，從而為摩托車的方案設(shè)計(jì)、性能分析提供有效的工具。
　　 論文研究的主要內(nèi)容如下：
　　 1)根據(jù)摩托車現(xiàn)有的研究成果，以及摩托車智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能模型，詳細(xì)分析了智能系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思想。在此基礎(chǔ)上，提出了摩托車智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，將其分為知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、CAD、CAE及軟計(jì)算四大模塊，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的選擇、參數(shù)化建模、方案的仿真驗(yàn)證分析、性能優(yōu)化及知識(shí)獲取等。
　　 2)針對(duì)摩托車領(lǐng)域知識(shí)的多樣性、復(fù)雜性

4、，提出了集成符號(hào)主義與連接主義的知識(shí)模型，同時(shí)采用了以面向?qū)ο鬄橹鞯幕旌现R(shí)表示方法構(gòu)建知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)及集成多種推理方法的知識(shí)應(yīng)用機(jī)制，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的高效運(yùn)用。
　　 3)針對(duì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)生的設(shè)計(jì)方案，為建立基于知識(shí)的摩托車自動(dòng)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，運(yùn)用功能結(jié)構(gòu)建模方法，采用基于特征的參數(shù)化建模技術(shù)，使用面向?qū)ο蟮木幊谭椒?，開發(fā)基于SolidWorks的摩托車車架參數(shù)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)摩托車的自動(dòng)化設(shè)計(jì)。
　　 4)在有限元結(jié)構(gòu)分析基

5、礎(chǔ)之上，針對(duì)其它優(yōu)化設(shè)計(jì)需要求導(dǎo)，容易陷入局部尋優(yōu)的情況，采用了軟計(jì)算理論與方法中的不依賴于求導(dǎo)的全局尋優(yōu)的遺傳算法，對(duì)摩托車整車結(jié)構(gòu)參數(shù)實(shí)現(xiàn)了全局尋優(yōu)。
　　 5)為了減少性能試驗(yàn)研究成本，同時(shí)有效地獲取隱含在試驗(yàn)數(shù)據(jù)(或數(shù)值計(jì)算數(shù)據(jù))中的隱式知識(shí)，引入了軟計(jì)算理論與方法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反復(fù)訓(xùn)練，利用反映輸入與輸出模式對(duì)的內(nèi)在規(guī)律的連接權(quán)建立了試驗(yàn)條件與結(jié)果的非線性方程。根據(jù)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性方程，系統(tǒng)可對(duì)新

6、的設(shè)計(jì)條件作出快速的響應(yīng)。同時(shí)將知識(shí)表達(dá)在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)與閥值中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)知識(shí)聯(lián)想、推理的高效運(yùn)用。
　　 6)為了克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)存儲(chǔ)在其連接權(quán)與閥值中的知識(shí)難以進(jìn)行描述，對(duì)其推理過(guò)程難以理解等缺點(diǎn)，提出了采用軟計(jì)算理論與方法中的粗集理論方法從實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果中識(shí)別和提取出潛在的知識(shí)，揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在規(guī)律。通過(guò)基于粗集理論的屬性約簡(jiǎn)與值約簡(jiǎn)，在簡(jiǎn)化決策表的同時(shí)，找出對(duì)決策信息具有重要影響的屬性，獲得專家級(jí)的領(lǐng)域知識(shí)，從而