基于神经索引实例与知识推理的混合型智能CAPP策略
2001/3/21 来源:计算机辅助设计与图形学学报 作者:李海刚 高国安

    核心提示:1、引  言,2、系统总体结构及混合式推理策略,3、基于耦合神经网络实例推理的关键技术, 3.1 面向对象的实例表达,3.2 基于神经索引的实例检索,3.3 实例修正,4、基于知识推理的capp实现策略, 4.1 面向对象基于框架的知识表示,4.2 基于知识的递阶式层次推理模块,5、实例研究,

    1、引  言

  在制造业向计算机集成制造系统(CIMS)的发展转变中,计算机辅助工艺设计(CAPP)是CAD/CAM集成的关键环节.而随着CAD/CAM/CAPP集成与并行化的发展,工艺设计变得越来越复杂,要获得优化的和标准化的工艺规程,无论是单一的派生式(variant)还是创成式(generative) CAPP系统均难以胜任.所以寻找一种有效的CAPP 推理策略并使其具有较强的通用性,成为CAPP研究的重点.目前在国内外出现的一些以专家系统为核心的智能型CAPP系统中,大多数基于产生式规则的推理机制中,仍存有工艺专家经验知识获取困难,知识的表达与推理方法简单,工艺决策控制策略欠灵活、缺少自学习能力等缺点.
基于实例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)是一种典型的利用以前的实例和经验进行推理的、新的问题求解机制.它求解问题简单快速、效率高;实例库的建立比较方便,不一定需要专家参与;实例库的维护、学习比较方便.这些优越性使得CBR在知识抽取比较困难或知识比较缺乏的工艺设计过程中非常有用.采用基于反向传播算法的多层前馈式神经网络 (BP网络)和自适应共振理论网络(ART1网络 ),可以实现基于加工特征的零件家族的动态聚类与从聚类模板到每一实例的索引,并在此基础上实现层次式的神经索引和相应的检索操作.这种并行、分布式的神经网络分类处理过程大大提高了实例的检索效率.
  本文将嵌入神经网络模型的实例推理与知识基推理结合起来形成了智能CAPP系统的混合式推理策略.由于既吸收了派生法的类比思想,又具有创成的功能,系统的适应性和推理决策效率都得到较大的提高.

    2、系统总体结构及混合式推理策略

  本系统采用实例推理与知识基推理分离进行的混合方式,二者的协调和控制由元推理机完成,图1是该系统的总体结构.其中,实例推理机具有对实例的编码、提取和存储等功能,基于知识的推理机可以生成、修改零件的加工性检查维护.最终的工艺设计方案结果可存入实例库作为将来设计的参考实例.


图1基于实例与知识的CAPP系统的总体结构

    3、基于耦合神经网络实例推理的关键技术

    3.1 面向对象的实例表达
  工艺设计实例由基于特征的零件描述和相应的工艺规程组成.以具有明确工程语义的特征作为构造实例零件模型的基本单元,采用面向对象的方法,零件的主形状特征、附加其上的辅形状特征和精度特征以及材料特征都以参数的形式被模型化为抽象的对象类,其中封装了设计功能、几何定义、可制造性等多重属性.图2所示即为回转体类零件实例信息的分层表达模式.


图2零件特征的类层次结构

  同样,将工艺设计中的加工工序、加工工步、机床、刀具、夹具等抽象化地描述为对象类的层次结构.用二叉树结构表示工序/工步,一个工序节点下挂工步和装夹两棵子树.其中工序节点包括工序号、工序名、加工设备等,工步子树的节点包括工步号、工步名、加工对象(特征)、刀具、量具、切削参数、工时定额等,装夹子树的节点包括夹具和装夹位置.实例工艺的表达如图3所示.

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