可拓智能设计方法及其应用研究

论文摘要

可拓学是一门用形式化语言描述事物拓展可能性及开拓创新规律的学科。本文在分析当前智能设计及知识处理存在的不足的基础上,将可拓学理论应用到产品智能设计中,以期解决智能设计在建模、推理、评价与决策等方面存在的问题。论文首先基于可拓学理论建立了可拓智能设计模型,给出了该模型的定义、知识表示与中间代码,讨论了如何对可拓智能设计模型进行问题识别以及如何对不同的设计问题进行集成求解。针对现有推理方法和控制策略在智能设计应用方面的不足,将可拓学的菱形思维模式应用于智能设计的符号知识推理中,提出了可拓智能设计模型的菱形求解策略。菱形求解策略由物元拓展推理和条件可拓集合生成两部分组成,分别体现了菱形思维模式的发散和收敛两个过程。提出了可拓约束图的概念,给出了可拓约束图的性质、生成算法及冲突消解方法;详细论述了在可拓约束图基础上展开的物元拓展推理方法,给出了可拓继承推理、可扩推理、相关推理及蕴含推理的相关定理及实现算法,同时还给出了不同情况下的关联函数计算方法和条件可拓集合的生成算法。针对现有实例推理技术在实例表达、实例检索等方面的不足,将可拓智能设计模型应用于基于实例的设计中,建立了可拓实例推理模型,给出了高维空间上距的定义及计算方法,提出了用距来描述实例点到目标空间相似度的方法,实现了区间论域上的实例检索。针对工程优化设计在建模方面的困难,提出了基于可拓学相关网的智能优化建模方法。建立了基于可拓智能设计模型的优化知识表示方法,给出了优化系统相关网的建立过程,通过操作相关网中的物元结点和有向边集来确立优化模型的三要素,即目标函数、设计变量和约束条件,并讨论了智能建模后的优化计算方法。针对目前方案再设计中存在的分析困难、回溯信息缺乏等问题,将定性推理与可拓学的相关推理相结合来实现方案再设计的问题求解。提出了定性物元、物元-相关网和定性相关网的概念以及在此基础上的定性相关推理方法。详细论述了如何在定性相关推理基础上,通过物元-相关网生成目标相关物元集,通过定性相关网和目标机制进行定性相关推理来生成方案再设计的求解策略的方法。论文最后介绍了建立的可拓智能设计原型系统,给出了该系统的总体结构、功能模块及运行机制。将该系统的知识推理、实例推理、优化建模模块分别应用于张滩电站水轮发电机的参数预估、电磁设计及电磁参数优化中,应用效果表明了本文提出的可拓智能设计模型和方法在实际应用中的有效性与实用性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源、背景及意义
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 研究目的和意义
• 1.2 智能设计的研究概况
• 1.2.1 智能设计的产生
• 1.2.2 智能设计的研究内容
• 1.2.3 当前智能设计面临的问题
• 1.3 知识工程研究概况
• 1.3.1 知识工程的提出
• 1.3.2 知识工程的研究内容
• 1.3.3 目前知识工程研究存在的问题
• 1.4 可拓学的研究现状
• 1.4.1 可拓学的发展阶段
• 1.4.2 可拓学的学科体系
• 1.4.3 可拓学与人工智能
• 1.4.4 可拓学在产品设计中的研究现状与不足
• 1.5 论文的主要研究内容
• 第2章 智能设计的可拓知识建模
• 2.1 可拓智能设计模型的建立
• 2.1.1 可拓模型
• 2.1.2 产品设计的知识特点
• 2.1.3 EIDM 的定义
• 2.1.4 EIDM 的特点
• 2.2 可拓智能设计模型的表示形式与中间代码
• 2.2.1 EIDM 的表示形式
• 2.2.2 EIDM 的中间代码
• 2.3 可拓智能设计模型的集成求解策略
• 2.3.1 EIDM 的问题识别
• 2.3.2 EIDM 模型的集成求解算法
• 2.4 本章小结
• 第3章 智能设计知识推理的菱形求解策略
• 3.1 可拓约束图
• 3.1.1 可拓关系及可拓图
• 3.1.2 可拓约束图及构建算法
• 3.1.3 可拓约束图的冲突及消解
• 3.2 菱形发散过程的物元拓展推理
• 3.2.1 可拓继承推理
• 3.2.2 可扩推理
• 3.2.3 发散推理
• 3.2.4 相关及蕴含推理
• 3.2.5 基于可拓约束图的物元拓展推理算法
• 3.3 菱形收敛过程的条件可拓集合生成
• 3.3.1 关联函数的计算
• 3.3.2 条件可拓集合的生成算法
• 3.4 菱形求解策略的智能设计应用实例
• 3.5 本章小结
• 第4章 智能设计的可拓实例推理方法
• 4.1 实例推理的可拓知识建模
• 4.1.1 可拓实例推理模型ECRM
• 4.1.2 基于ECRM 的知识获取
• 4.2 基于距的实例检索
• 4.2.1 语义距、语义侧距及加权语义距
• 4.2.2 基于距的实例检索算法
• 4.3 应用实例
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于相关网的智能优化建模
• 5.1 智能优化建模的工程背景
• 5.2 EIDM 优化知识表示
• 5.2.1 EIDM 优化设计知识的表示方法
• 5.2.2 EIDM 优化系统的设计变量、目标变量和约束变量
• 5.3 基于相关网的EIDM 智能优化建模
• 5.3.1 EIDM 智能建模总体过程
• 5.3.2 相关网的构建
• 5.3.3 基于相关网的优化模型建立过程
• 5.3.4 智能建模后的优化求解
• 5.4 智能建模及优化实例
• 5.5 本章小结
• 第6章 基于定性相关推理的方案再设计策略生成
• 6.1 定性相关推理
• 6.1.1 定性物元
• 6.1.2 定性物元的相关性
• 6.1.3 定性相关网
• 6.1.4 定性相关定理
• 6.2 基于定性相关推理的方案再设计求解
• 6.2.1 RC 网的构建与目标相关物元集的生成
• 6.2.2 定性相关网的构建
• 6.2.3 目标机制的生成
• 6.2.4 基于目标机制的定性相关推理与再设计策略生成
• 6.3 实例分析
• 6.4 本章小结
• 第7章 可拓智能设计原型系统及其应用
• 7.1 可拓智能设计原型系统EIDS
• 7.1.1 EIDS 总体结构
• 7.1.2 EIDS 的实现技术及实现过程
• 7.1.3 EIDS 原型系统的功能模块
• 7.2 EIDS 的智能设计应用
• 7.2.1 基于可拓知识推理的水轮发电机参数预估
• 7.2.2 基于可拓实例推理的水轮发电机电磁设计
• 7.2.3 水轮发电机电磁设计的优化
• 7.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文及其它成果
• 致谢
• 个人简历