隨著MBD技術(shù)的發(fā)展,基于MBD模型的產(chǎn)品信息交換越發(fā)頻繁。STEP AP242是國際公認(rèn)數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)且包含豐富的產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息。設(shè)計(jì)意圖信息是產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息的重要部分,不僅有利于提高產(chǎn)品的重用性也有利于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能制造。針對(duì)產(chǎn)品信息交換中設(shè)計(jì)意圖語義挖掘需求,以STEP AP242為基礎(chǔ),構(gòu)建產(chǎn)品三維幾何信息與非幾何信息語義關(guān)聯(lián)的STEP知識(shí)圖譜,實(shí)現(xiàn)STEP設(shè)計(jì)意圖提取和交換。重點(diǎn)研究了STEP知識(shí)圖譜語義模型構(gòu)建、面向知識(shí)圖譜構(gòu)建的STEP知識(shí)提取以及基于知識(shí)圖譜的STEP知識(shí)推理等關(guān)鍵技術(shù);提出了面向知識(shí)推理的語義元模型、基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)意圖知識(shí)提取及其規(guī)則挖掘和路徑推理技術(shù),有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)本體規(guī)則定義和推理方法的缺陷;最后結(jié)合實(shí)例論證可行性,本文的主要工作和成果如下:1.針對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)意圖信息的不確定性和抽象性,結(jié)合產(chǎn)品信息語義元和多粒度計(jì)算思想,提出面向知識(shí)推理的語義元模型,為推理STEP AP242文件中隱藏的設(shè)計(jì)意圖信息奠定基礎(chǔ)。2.在面向知識(shí)推理語義元模型基礎(chǔ)上,抽取STEP AP242文件中數(shù)據(jù)層次關(guān)系來構(gòu)建知識(shí)圖譜;針對(duì)傳統(tǒng)人工編寫SWRL規(guī)則的不足和缺陷,在語義元... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

軸承端蓋三維模型

多種設(shè)計(jì)歷史展示Figure3-2.Multipledesignhistory

用余弦函數(shù)模擬參數(shù) 的變化，其形式化表達(dá)如式 4-13 所示： ( ) = ￡§ 中，自變量 為找到目標(biāo)點(diǎn)的次數(shù)， 為大于零的常數(shù)，通過調(diào)整 慢。余弦函數(shù)模擬參數(shù) 的變化，同樣使智能體在探索初期以較大概作，隨著發(fā)現(xiàn)目標(biāo)點(diǎn)次數(shù)的增加，參數(shù) 值的減小隨機(jī)選擇動(dòng)作概率以提高學(xué)習(xí)的效率。文在相同的環(huán)境下對(duì)常數(shù)，階躍函數(shù)，一次函數(shù)和余弦函數(shù)模擬參跳模擬實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 4-4 所示。在需要推理路徑較短時(shí)，階數(shù)和余弦函數(shù)模擬效果相差不大。隨著路徑的增長(zhǎng)，不論使用何種函變化，智能體需要探索的次數(shù)均會(huì)增加，其中常數(shù)模擬的增強(qiáng)最快擬增長(zhǎng)較慢。綜合比較幾種函數(shù)模擬參數(shù) 的變化效果，使用一次函的模擬效果較好。本文在后續(xù)的推理中采用效果較好的一次函數(shù)動(dòng)化有效解決經(jīng)典 -greedy 策略收斂慢的問題。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3612954