本文關(guān)鍵詞：基于知識的平行分度凸輪機構(gòu)智能設(shè)計系統(tǒng)的研究

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【摘要】：隨著計算機技術(shù)和數(shù)控技術(shù)的快速發(fā)展，對平行分度凸輪機構(gòu)設(shè)計制造的效率和精度提出了更高的要求。智能化、自動化是平行分度凸輪機構(gòu)設(shè)計發(fā)展的一個重要方向和目標(biāo)。本文在結(jié)合平行分度凸輪機構(gòu)的設(shè)計理論知識和企業(yè)中設(shè)計經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，，將知識工程思想、推理技術(shù)、知識庫技術(shù)應(yīng)用于設(shè)計，對基于知識的平行分度凸輪機構(gòu)的智能設(shè)計系統(tǒng)進行了研究，本文主要研究內(nèi)容和成果如下： 1.結(jié)合企業(yè)的實際設(shè)計經(jīng)驗，通過分析平行分度凸輪機構(gòu)傳統(tǒng)設(shè)計過程，采用智能系統(tǒng)和知識工程的思想，提出“基于知識的平行分度凸輪機構(gòu)智能設(shè)計系統(tǒng)”的體系結(jié)構(gòu)，并且實現(xiàn)系統(tǒng)的模塊化，對系統(tǒng)的各模塊功能與運行機制進行了說明。 2.總結(jié)平行分度凸輪機構(gòu)設(shè)計知識的特點，利用框架與產(chǎn)生式復(fù)合知識表示方法，對平行分度凸輪機構(gòu)的設(shè)計知識進行表示；研究其知識庫的內(nèi)容，主要采用人工獲取和自動知識獲取方式來獲取知識庫的知識，利用MS Access數(shù)據(jù)庫和Visual C工具，建立智能系統(tǒng)的知識庫和知識庫管理系統(tǒng)，使知識庫擁有良好的可擴充和易于維護的特點。 3.對智能設(shè)計系統(tǒng)推理機制的實現(xiàn)進行了比較深入的研究，本文在系統(tǒng)中采用基于規(guī)則推理(RBR)與基于實例推理(CBR)的混合推理策略，使用Visual C編寫推理程序，建立了平行分度凸輪機構(gòu)的實例庫，實現(xiàn)基于規(guī)則推理(RBR)與基于實例推理(CBR)的復(fù)合推理策略，提升了系統(tǒng)推理效率。 4.研究了智能設(shè)計系統(tǒng)與Auto CAD、U GNX軟件之間的信息交換技術(shù)，實現(xiàn)了設(shè)計的結(jié)果信息文件的相互轉(zhuǎn)換，生成平行分度凸輪的輪廓曲線，實現(xiàn)了平行分度凸輪機構(gòu)三維模型的仿真。開發(fā)了基于知識的平行分度凸輪機構(gòu)的智能設(shè)計系統(tǒng)，利用實際算例來說明智能設(shè)計系統(tǒng)的使用方法，通過實際應(yīng)用的結(jié)果證明了智能設(shè)計系統(tǒng)的可行性，能夠有效的提高設(shè)計效率。
【關(guān)鍵詞】：知識工程 知識庫 平行分度凸輪機構(gòu) 推理機 智能設(shè)計系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：山東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH112.2;TH122
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 引言9-10
• 1.2 課題的背景和意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢11-14
• 1.3.1 國外的發(fā)展情況12
• 1.3.2 國內(nèi)的發(fā)展情況12-13
• 1.3.3 存在的問題13-14
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容14-15
• 第二章 智能設(shè)計系統(tǒng)的總體方案15-22
• 2.1 智能設(shè)計系統(tǒng)的總體設(shè)計思想15
• 2.2 智能設(shè)計系統(tǒng)的總體體系結(jié)構(gòu)15-17
• 2.3 各模塊的主要功能17-19
• 2.3.1 智能系統(tǒng)模塊17-18
• 2.3.2 參數(shù)化建模模塊18
• 2.3.3 性能評價模塊18-19
• 2.4 智能設(shè)計系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)19-20
• 2.4.1 知識庫系統(tǒng)的建立19
• 2.4.2 基于規(guī)則推理與基于實例推理的復(fù)合推理19-20
• 2.5 系統(tǒng)特點20
• 2.6 本章小結(jié)20-22
• 第三章 智能設(shè)計系統(tǒng)的知識庫研究22-36
• 3.1 平行分度凸輪機構(gòu)知識庫的知識表示22-26
• 3.1.1 產(chǎn)生式表示法22-24
• 3.1.2 框架表示法24-25
• 3.1.3 框架與產(chǎn)生式的混合表示25-26
• 3.2 平行分度凸輪機構(gòu)知識庫的知識獲取26-27
• 3.2.1 人工知識獲取26-27
• 3.2.2 自動知識獲取27
• 3.3 平行分度凸輪機構(gòu)知識庫系統(tǒng)的創(chuàng)建27-35
• 3.3.1 知識庫模塊28-32
• 3.3.2 知識庫管理模塊32-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 智能設(shè)計系統(tǒng)的推理機研究36-44
• 4.1 推理機概述36-40
• 4.1.1 基于實例的推理36-39
• 4.1.2 基于規(guī)則的推理39
• 4.1.3 CBR 與 RBR 的比較39-40
• 4.1.4 CBR 與 RBR 復(fù)合推理策略40
• 4.2 智能設(shè)計系統(tǒng)的推理策略40-42
• 4.3 平行分度凸輪推理機制的實現(xiàn)42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 智能設(shè)計系統(tǒng)的使用及其算例44-53
• 5.1 智能設(shè)計系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)44
• 5.2 智能設(shè)計系統(tǒng)的設(shè)計過程44-46
• 5.3 系統(tǒng)的使用及算例46-52
• 5.3.1 平行分度凸輪輪廓坐標(biāo)的推理計算46-50
• 5.3.2 平行分度凸輪二維圖形與三維模型的生成50-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 第六章 總結(jié)和展望53-55
• 6.1 全文總結(jié)53
• 6.2 研究展望53-55
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和參與的科研項目55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻57-60

【參考文獻】

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本文編號：575798