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认知计算机辅助工艺设计与人工智能

认知计算机辅助工艺设计与人工智能

 计算机辅助工艺设论文联盟.Ll.计(APP:puter Aided PreessPlanning),自1965年由挪威人Nikbel提出以来,其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程,智能化APP是当前APP系统的研究热点。APP是现代制造业信息化的一部分,是计算机集成制造系统(IS:puter Integratedanufaturing Systes)中的桥梁和纽带。&ldqu;人工智能&rdqu;(Artifiial Intelligene)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的,它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。
  将人工智能技术(AI技术)应用到APP系统开发中,使APP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式,解决复杂的工艺规程设计问题,使其具有人类&ldqu;智能&rdqu;的特性即为智能化APP,是AI在APP中的一种应用。
  APP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发,针对性强,具有较好的实用性,但对系统进行功能扩展困难;后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发,可以实现更多的柔性和开放性,这种系统与AD(计算机辅助设计)、A(计算机辅助制造)、PD(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。
  APP设计理论目前研究的很少,机械产品设计理论研究的较多,有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架,即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。APP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性,特别在智能化设计方法方面有较大的差别,因此认为面向智能化的APP设计理论与方法体系结构由有三层组成,即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。
  在机械产品工艺设计中,存在大量的不确定因素,许多问题需要靠经验来解决,早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的APP系统,不能很好地解决这些离散知识的获取问题,只能设计出检索式或派生式系统。近年来,人工智能技术在APP系统
  开发中的应用,使APP技术得到了较大的发展,人工神经网络技术就是AI在APP系统中一大应用。人工神经网络(ANN: ArtifiialNeuralNetrk)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物,它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成,具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性;多层前馈网络误差反向传播(ErrrBak Prpagatin,简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法,每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算:第一遍向前推算,从输入层开始,传递各层并经过处理后,产生一个输出,并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量;第二遍向后推算,从输出层至输入层,利用差错矢量对权值进行逐层修改。
  AI在APP中的另一应用‐‐粗糙集技术。粗糙集(RS:Rugh Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具,在理论中&ldqu;知识&rdqu;被认为是一种对对象的分类能力,通常采用二维决策表来描述论域的信息,其中列表示属性,行表示对象,每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性,论域中的对象根据条件属性的不同,被划分到具有不同决策属性的决策类中。在APP系统中,可以用RS理论构建专家系统,对知识进行获取及优化,其基本思路是:将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式,一行表示一种零件,多种零件构成一个二维表,对属性进行量化,组织决策表,再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简,去掉冗余的条件属性和决策规则,得到最小化决策规则集,当输入待加工的零件加工特征时,就可得到优化的加工工艺。

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认知计算机辅助工艺设计与人工智能

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