《基于领域本体和数据挖掘的机械产品快速设计方法研究》

© 2013作者。出版社：Elsevier B.V.信息工程研究院可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectIERI Procedia 7（2014）96 - 1012013年应用计算、计算机科学与计算机工程国际会议机械产品刘薇薇a，邵文达a*a沈阳工业大学机械工程系，沈阳市经济技术开发区沈辽西路111号，110870，中国摘要在机械产品快速设计过程中，设计知识的获取和设计规则的提取是困扰设计人员的关键问题。为解决设计知识复杂范围大的问题，提出了产品非结构化数据的层次/模块化划分方法。通过对机械产品非结构化数据的研究，建立了基于全生命周期信息的领域本体模型。领域本体模型使不同部门的设计人员能够共享设计知识和经验。针对设计过程中设计规则难以提取的问题，将基于粗糙集理论的约简算法应用于数据挖掘。该方法完成了产品数据约简，提高了设计规则提取的有效性和准确性。算例表明了该方法的可行性和有效性。© 2014由Elsevier B.V.发布 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。信息工程研究院负责评选和同行评议关键词：机械产品;快速设计;本体论域;数据挖掘;粗糙集1. 介绍设计阶段往往决定了80%以上的制造成本，也会对产品的性能和交货期产生决定性的影响[1]。由于产品信息的复杂性，很难对设计知识进行高质量、高效率的集成。此外，由于* 刘薇薇;邵文达.联系电话：+8613998340310 ;+8613236646886。电子邮箱：vivianliu0610@163.com; 1037017562@qq.com。2212-6678 © 2014由Elsevier B. V.发布 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。信息工程研究所负责的选择和同行评审Weiwei Liu和Wenda Shao/IERI Procedia 7（2014）9697由于产品数据的多样性和复杂性，很难在领域内表达设计规则。因此，设计知识的共享和设计规则的准确提取是快速设计工作的重要内容。1.1. 面向快速设计的目前，CAD/CAM系统在机械产品的并行设计和协同设计方面取得了明显的成果。使用BOM数据模型，可以重用产品信息，减少设计工作量。通过打破各部门之间的信息孤岛，实现了多部门内部数据共享，提高了设计效率。机械产品快速设计工作流程如图1所示。图1机械产品快速设计本体模型可以实现不同领域和应用中异构信息的共享。本体模型还可以满足不同系统之间的互操作需求。由于设计知识具有显著的领域性，领域本体可以有效地表示设计知识。领域本体定义了专业领域中的概念、关系和主导理论。研究表明，领域本体由属性、对象、关系和领域本体子集组成[2]。产品数据的获取过程如下：首先，在设计资源中寻找满足客户需求的产品。如果查找没有结果，则将功能需求分解为不同的功能组件，然后在存储库中查找存在的对应功能组件。第二，需要重新设计的功能组件应尽可能使用现有的部分。为了提高设计效率，必须参考类似的设计知识和经验。98Weiwei Liu和Wenda Shao/IERI Procedia 7（2014）961.2. 领域本体建模为了完成设计过程，本文采用层次/模块化的方法对产品设计知识进行划分。首先，将需求、功能、结构制造等领域的知识按产品、零部件、零件层次进行划分;然后根据需求特点将各个层次划分为不同的模块。然后，按照不同的层次和模块建立本体语义模型。最后得到相应产品的领域本体模型。领域本体是信息抽取技术的核心。这个过程是利用概念、分类层次、关系、函数、公理和一些必要的外部信息来获取和保存结构化知识[3]。信息抽取可以进一步细化信息检索结果。它的各个模块可以看作是输出的结果。基于领域本体的信息抽取模型如图2领域本体知识模块为信息抽取器提供相关的资源和知识，并接收系统抽取结果。该过程不仅获得了自适应学习能力，而且实现了开放环境下的自适应进化。领域本体可以指导文本信息的抽取[4]。信息抽取的过程就是领域本体的实例化过程。在此过程中，可以发现未知属性，采取吸收策略。图2基于领域本体2. 基于粗糙集2.1. 设计规则设计规则是指在产品设计过程中，根据所获得的知识进行的线条分析和对比。用户将设计规则与企业自身的约束条件相结合，以找到解决问题的方法。随着企业产品设计目标的不断变化，产品设计规则也在不断更新。在产品设计中，各个子系统的设计必须遵守一些明确的标准、设计规则，以保证这些小系统能够形成一个和谐完整的系列[5]。在产品设计过程中，企业从实际问题的设计方案中获取设计方案，称为设计规则。Weiwei Liu和Wenda Shao/IERI Procedia 7（2014）96992.2. 粗糙集信息抽取过程由本体概念中包含的定义和关系指导。然后将提取的信息应用于实例化本体。领域本体中的术语和概念可以作为分类特征向量。如果它与领域本体节点的某些概念相匹配，则该节点的概念将是文本的特征项[6]。Wtf（T）Log（Nn）（一）我我我tfi是指在中出现的频率，是指包含条目的单据数量，是指相关单据的总量。形式上，S（U，A，V，f）是知识表达系统，在决策表中，Uu1，u2，u 是属性。它被称为规则先行，可以是参数、结构或材料特性。f是决策属性集。在所选择知识决策表U，A，V，fPA作为等价关系族给出，G是独立于G P IND（G）IND（P）。 G是P的约化。在设计规则的过程中萃取 在U中，U是目标，U是过去产品设计方案的结果，评价P语言是指在不受约束的条件下，当对象不描述时，你好概率可以定义为决策规则支持度的粗糙集函数。2.3. 设计规则提取算法在现代产品设计过程中，设计人员根据粗糙集理论在不同的维度上参考具体的设计参数。该方法可以提取有价值的信息，并产生更多的潜力。设计规则提取主要从数据约简、知识挖掘和规则提取三个方面进行。具体研究框架见图3。图3基于粗糙集理论积数据约简是指利用积数据约简从大量的属性约简算法中找出对决策影响最大的属性的约简方法100Weiwei Liu和Wenda Shao/IERI Procedia 7（2014）96我7包括盲目方法。采用相应的知识约简方法去除冗余信息。方法用于数据约简和穷举搜索。采用启发式约简算法对实际过程进行约简。本文采用了基于Skowron相容性矩阵的属性约简算法，算法描述如下：输入：决策表（U，C，D，V，f）输出量：C（D）决策表DT本文采用一种实例化的方向一致率算法，在条件部分中增加属性条件，使条件部分包含的条件属性的个数最终增加。第一步：根据Skowron矩阵。第二步：搜索所有的可扩展矩阵元素，如果没有，退出。步骤3：搜索决策表可行性矩阵元素中的所有单个属性。输出Step4：初始化阶段。GU/G是知识集/CO R EC （丁）第五步： 数据 采矿 阶段，当知识计算的 条件 属性集，然后POS（INDi（SelecAttrx i））选择相应的属性x i 将其添加到 选择属性第六步：如果PO S（INd）输出来自POSIND（选择附件x附件）3. 的示例以市场上的20台机械手为例，验证了本文方法的有效性。公司的目标是获得最大的市场份额。对于一个品牌的机械手选择七个主要变量C：抓斗重量/Kg、自由度、尺寸/mm、臂高/mm、工作半径、驱动方式、价格/元。D：销售。第一步：使用Skowron矩阵简化数据。由Skbwron可拓矩阵得到的条件属性的核为{X1X2X4X7}。抓斗重量x1：1：，5磅，2：，10磅，3磅10，15磅自由度x2：1：，2：，3：臂高度x4：1：，900，2：，1200，3：1200，降价销售的x：：1000、1500，2：1500、，3：2000、y：1：，200，2：100，400，3：100，600步骤2：删除表中不兼容的知识1.使用分类一致性算法挖掘设计知识。结果如表1所示：R1：（抓重，，5磅）（自由度，4）（销售额，，200磅）R2：（抓重，10，5公斤）（自由度，5）（销量，100，200公斤）R3：（抓重，100，10公斤）（自由度，4）（销售量，100，200公斤））R4：（抓重，100，10公斤）（自由度，5）（销售量，400，600公斤）R 5：（抓斗重量，100，10磅）freedom，6）自由（销售额，200美元，400美元）R6：（抓重，10，15公斤）（自由度，4）（销售额，600，800公斤）R7：（抓重，10，15公斤）（自由度，5）（销售额，600，800公斤）Weiwei Liu和Wenda Shao/IERI Procedia 7（2014）96101表1知识约简数字X1X2X4X7Y111214223213333213⋯⋯⋯⋯⋯19321212022224第三步：从企业的角度来看，设计目标是实现最大的市场占有率。因此，在相应的规则R6和R7中提取最大销售量作为下一阶段的设计标准。根据标准设计产品，设计人员缩短了产品开发和生产周期，快速响应用户需求。4. 结论机械产品的快速设计依赖于设计过程中知识的获取和利用。提出了基于层次/模块化方法的领域本体模型。产品设计知识的划分方法满足了互操作的要求，有助于企业准确地提取产品数据。在此基础上，将粗糙集理论应用于机械手设计规则的提取。得到了设计过程中的关键参数和相关知识。该方法可以根据企业发展的具体要求，解决知识挖掘和设计规则提取问题，提高重用率和准确率。确认本 研 究 得 到 了 国 家 科 技 支 撑 （ 2012 baf12b08） 和 国 家 科 技 型 中 小 企 业 技 术 创 新 基 金 （ 10c26212110396）的资助。引用[1]徐湾一种基于资源模型的制造数据集成方法。先进材料研究，2012，42（1）：601~606[2]刘俊华基于领域本体的复杂产品设计知识组织模型。先进材料研究，2011，31（11）：272-275.[3]Kulga K S.制造企业综合自动化信息系统。俄罗斯工程研究，2012，32（1）：78~84.[4]基于本体的经验知识表示与推理方法的研究。决策支持系统，2010，50（1）：126~129.[5] 唐·D公理化设计与设计结构矩阵的整合。机器人与计算机集成制造，2009，25（3）：610-619.[6] 杨瑞明。支持设计知识重用的产品系列模型。工程制造，2001，215（3）：323~327.