基于粗糙概念格理论的多尺度模具知识发现及重用方法研究

项目名称： 基于粗糙概念格理论的多尺度模具知识发现及重用方法研究

项目编号： No.51405089

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 李志

作者单位： 广东工业大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 分析模具产品生产所面临的问题，及经验和知识对产品设计的影响。以破解模具设计过程中出现的“设计错误与缺陷的难以避免”为总体目标，研究多尺度知识的发现及重用方法。包括： 基于粗糙概念格和本体方法构建知识颗粒，确定知识粒度。以最大熵模型为基础，使用模拟退火算法进行多尺度碎片化知识的融合和提炼，提高知识的有效性和易重用性； 通过粗糙概念格实现需求特征约简，将复杂需求自动转化为“尺度-粒度”空间的知识需求矩阵，通过模糊等价递归搜索存在解空间的粒度范围； 通过模糊层次分析法（FAHP）和逼近理想解排序法（TOPSIS）方法，解决综合考虑语义支持度、层级松耦合的权重分布、功能需求偏好特征、相似度校验的知识颗粒匹配的系统性问题，实现基于知识颗粒覆盖集的特征规约与匹配，发现有效知识颗粒。 通过该研究，删减冗余知识，优化知识规模，提高知识的可发现性和可重用性，大大提高设计效率。

中文关键词： 模具设计；知识重用；本体方法；可制造性；模拟退火算法

英文摘要： This research investigates how to discover and reuse multi-scale knowledge, which is able to help engineers avoid design errors and defects. The research will also investigate problems occur during mold production, and analyse how the knowledge and experi

英文关键词： mode design；knowledge reusing；ontology method；manufacturability；simulated annealing algorithm