知识工程驱动的采煤机截割部智能设计系统

本文主要探讨了面向知识工程的采煤机截割部现代设计方法与系统。通过对采煤机截割部的智能化设计需求，作者们采用了知识工程这一理论框架，旨在提升设计效率和精度。研究的核心是建立了一个基于ε一致性准则的粗糙集扩展模型，用于高效地获取采煤机总体技术参数的知识，这为截割部的设计提供了坚实的推理基础。 在知识表示方面，提出了以面向对象表示法为主导，结合产生式规则和过程式表示方法的混合模型。这种混合模式允许设计师更好地整合和管理截割部设计对象及其相关的设计知识，确保信息的一致性和可重用性。 在知识推理环节，作者将实例推理、模型推理和规则推理三种技术有机结合，创建了一种融合知识推理模型，模拟了人类设计师的思考过程，能够适应复杂的设计决策情境。这种方法强调了设计思维的灵活性和有效性。 为了实践这些理论，作者在UG（Unigraphics）平台下开发了一套现代采煤机截割部设计系统。通过实际案例验证和企业应用，证明了这种方法不仅在理论上可行，而且在实际操作中提高了设计效率和设计质量，对于提高煤炭开采行业的自动化水平具有重要意义。 关键词：采煤机截割部、现代设计、知识工程、知识获取、知识表示、知识推理。这篇论文不仅关注技术层面的创新，也展示了知识工程在机械工程领域的实际应用价值，对煤炭工业的智能化发展具有指导意义。同时，它还得到了山西省重大专项和青年科技研究基金的资助，体现了对前沿技术研发的重视和支持。