知识驱动的车身设计：基于人工智能与机器学习的方法

"这篇论文是关于人工智能在车身结构设计中的应用，主要研究知识驱动的方法，并开发相关软件。作者刘波在吉林大学攻读车身工程博士学位，导师为胡平教授，研究方向为车身虚拟设计与制造。论文重点探讨了知识工程在汽车车身设计中的作用，特别是如何利用知识驱动的方法优化车身结构设计，包括车身侧围和车门附件的布置与校核。此外，论文还涉及了知识原型的概念、分层法、分区法和雕塑法等设计策略，以及基于UG/NX平台的知识参数化设计软件的开发。" 在论文中，作者首先介绍了选题的背景和依据，指出随着汽车行业的快速发展，车身设计的需求越来越复杂，传统设计方法面临挑战。知识驱动的设计方法可以提高设计效率，减少错误，通过智能地利用已有的设计经验与知识，实现更高效、更精确的设计。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. **知识原型**：作者提出了车身结构设计的知识原型概念，这是一种将设计知识结构化并用于指导设计过程的框架。知识原型有助于设计师理解和应用设计知识，提高设计质量。 2. **分层法、分区法和雕塑法**：这些是知识驱动设计的具体方法，用于车身部件结构设计。分层法将设计问题分解为多个层次，分区法则按照功能或结构特性对车身进行划分，而雕塑法则借鉴艺术创作的理念，强调形状和空间的塑造。 3. **车身侧围设计**：以车身侧围外板为例，作者详细阐述了如何运用上述方法建立知识驱动的车身侧围多层控制结构，包括知识的获取、表达和管理，并开发出基于知识的参数化快速设计软件。 4. **车门附件布置校核系统**：针对车门及其附件，开发了一套系统，能够支持设计人员进行参数化布置、运动模拟和干涉检查，确保设计的可行性和合理性。 5. **关键技术研发**：论文总结了知识驱动在车身开发中的关键技术，并展示了汽车引擎盖视野设计模块和仪表盘指示器的参数化布置与结构设计模块，这些都是知识工程在实际设计任务中的成功应用案例。 通过这些研究和软件开发，论文不仅提升了车身设计的效率，也为未来车身附件布置与结构设计提供了新的思路和工具，进一步推动了人工智能和机器学习在汽车工程领域的应用。