基于知识的Radan CAD/CAM后置开发专家系统：一致性与效率提升

本文主要探讨了"基于知识的Radan CAD/CAM软件后置开发平台"这一创新研究领域，由东南大学机械工程学院的潘海宁和许超两位作者合作完成。他们的工作重点在于设计一个基于规则的专家系统，以解决数控加工过程中后置处理的复杂性。该系统的核心是将数控加工代码的格式和处理变量转化为可管理的知识结构，即知识库。通过这种方式，他们确保了知识的一致性和完整性，通过冲突检测、从属性检测和不完整性检测机制来维护这些规则的有效性。 在知识推理机的设计中，作者引入了相似度算法，这一技术有助于处理用户输入条件与知识前提之间的差异，提高了系统的灵活性和适应性。这意味着即使用户提供的条件与预设知识略有出入，系统也能通过推理找到最接近的匹配，从而实现更精确的后置处理。这种设计显著降低了后置编写的工作量，提升了开发效率，对于提高CAD/CAM软件的整体性能具有重要意义。 关键词包括人工智能、后置处理器和知识推理，表明这项研究深度结合了现代信息技术中的高级智能方法，旨在提升CAD/CAM软件后处理过程的自动化和智能化水平。整个研究不仅提供了理论支持，也具有实际应用价值，对于推动CAD/CAM技术的发展和普及具有积极的贡献。 总结来说，这篇论文的核心内容围绕着如何利用知识表示和推理技术，构建一个智能的后置处理框架，以简化CAD/CAM软件的后处理流程，提高设计到制造的无缝衔接，从而在制造业中实现更高的生产效率和质量控制。