基于實例的智能工藝設計系統

　　在基于實例的智能工藝設計系統中，工藝實例的知識表達模型必須完整、有效地表達工藝設計過程中所需要的各類知識，從而為工藝設計問題求解提供支持。從工藝設計的角度出發，所建立的知識表達模型既要包含零件本身的設計信息，也要包含相應的工藝信急。基于如上考慮，從面向對象的思想出發，本文定義了一個面向變型工藝設計的工藝實例表達模型，其基本定義如下：

　　定義1 工藝實例是滿足一定工藝設計要求的特定設計結果，一個完整的工藝實例(Case)可表示為一個五元組(Case-Name，Case-Type，Case-Content，Fea-lure-List，Value-List)。其中：

　　工藝實例數據集中的數據與工藝實例特征集中的特征存在一一對應的關系。同一類工藝實例中，各實例依據實例特征的不同而相互區別。

　　定義2工藝實例類(Case-Type)描述了工藝實例的分類信息，可表示為一個八元組(Rough-Type，De-tail-Type，Material，Rough，Heat-Treat，Batch，Shape-Cuttin，CAPP-Agent)。其中：

　　Rough-Type——描述了工藝實例類的大類信急，以BNF范式表示為：

　　::={0|1}，0代表回轉體，1代表非回轉體;

　　Detail-Type——描述了工藝實例類的小類信息;

　　Turning代表回轉類工藝實例的形狀及加工屬性，Not-Turning代表非回轉類工藝實例的形狀及加工屬性。在回轉類工藝實例的形狀及加工屬性中：Out-Type代表外部基本形狀，Out-Function代表外部功能要素，In-Type代表內部基本形狀，In-Function代表內部功能要素，Out-Shape代表外平面或端面，In-Shape代表內平面，Assist-Function代表輔助孔或成形刻線;在非回轉類工藝實例的形狀及加工屬性中，Out-Typen代表外部基本形狀，Shape-Cutting代表平面加工，Cur-Cutting代表曲面加工，Out-Attribute代表外形要素，Main-Hole代表主加工孔，In-Cutting代表內部加工，Assist-Type代表輔助孔或成形。

　　CAPP Agent——是一個從工藝實例特征至工藝實例內容的映射集，詳見定義3

　　定義3 工藝設計策略(CAPP-Agent)描述了特定工藝實例類的具體工藝設計求解策略，可表示為一個二元組(Task，Plan)。其中:

　　其中，描述了問題求解過程中需要進行的操作，包括以消息傳遞的方式下達對子對象的設計任務和對內外部各類函數的調用;則是以產生式規則的方式描述求解過程中的經驗性推理規則。

　　從上述定義可以看出，工藝實例的知識表達模型以分層的框架式結構和面向對象的思想為核心，具有較強的結構化能力;同時，完整、有效地表達變型工藝設計過程中所運用的各類工藝設計知識(以規則的形式描述)，支持系統在此基礎之上進行基于規則的推理，從而完成工藝實例的修改。

　　4 工藝實例的檢索和匹配

　　4.1 工藝實例索引

　　工藝實例索引描述了工藝實例的惟一標志。通過工藝實例索引的建立，使得系統的工藝實例庫中所存儲的所有工藝實例都能被惟一地確定。當系統采用基于實例的推理時，依據外部的輸入條件可快速查找出相似的工藝實例。

　　目前在人工智能中，實例索引技術主要有三種：

　　(1)最近相鄰法(Vearest Veighbor Approach)。它的核心思想是利用與實例庫中實例相匹配的輸入實例特征權數累加和來檢索實例。這種方法簡單實用，但由于在大多數情況下，各特征的權值對各個實例都有所不同，因此，很難確定一組適用于所有實例的權值。

　　(2)歸納法(Inductive Approach)。它是利用類似決策樹的學習算法，在被分類的實例中，確定出實例的哪一特征判別能力最優。歸納法在檢索目標有明確定義，且每種目標類型均有足夠多的例子進行歸納的情況下，優于權值鄰近法，其缺點是需要大量的實例進行歸納。

　　(3)基于知識的方法(Knowledge-Paced Retrieval Approach)。它是利用實例庫中的實例知識來確定實例的哪些特征是重要的。在知識來源合適的情況下，這種方法是很適宜的。它的缺點是對較廣范圍的輸入事實進行完全基于知識的索引往往是困難的。

　　CBIPP系統采用了基于上述三種方法綜合的面向對象的實例索引機制，建立了兩級索引：第一級索引反映了工藝實例的類別(Case-Type);第二級索引反映了同類工藝實例中各特征的差異。另外，系統還可根據對工藝實例問題求解產生影響的特征建立索引。