CN101477521A - 用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法。针对机械产品设计领域知识处理和开发知识库系统的需要，本发明定义了非规范知识的含义，采用粒度计算原理提出了非规范性知识粒度划分的计算模型，研究了机械产品设计非规范知识基元结构体系与基本格式，提出了基于元数据的非规范知识基元表示方法，发明了语义匹配获取、序列数据资源中的非规范知识基元获取、基于聚类分析的非规范实例知识获取多模式非规范知识获取方法。在此基础上，设计了机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架以及原型软件系统。本发明可用于解决在制造业中信息处理系统(CAD/CAM/CAE/PDM)中的非规范知识处理技术问题，适应制造业信息化工程技术深化发展的需要。

Description

用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法

一、技术领域

本发明属于机械产品开发技术领域，涉及到机械产品设计制造过程中非规范性知识表示、非规范性知识粒度、非规范性知识基元结构与获取方法及知识库系统实现方法。

二、背景技术

为了适应当前机械产品装备市场快速多变的要求，机械产品开发技术正在向智能化、数字化和支持创新设计的技术方向发展，而智能化、数字化与创新设计是建立在对相关数据信息和知识快速有效的获取、处理、传递和应用基础之上的。机械产品设计制造技术领域的知识内涵丰富，具有多样性、复杂性、经验性和非规范性等特点，在相当程度上增加了对设计制造知识进行有效的归纳、整理、挖掘、获取和应用的难度，为企业知识管理信息系统中知识的交互与共享带来了困难。如何减小和消除信息资源的非规范性的不利影响，最终实现面向机械产品设计制造知识快速有效的获取、应用并构建机械产品设计制造知识库系统，是实现产品创新设计、智能化和数字化设计和制造的关键技术之一。

机械产品设计过程中非规范性知识是指产品开发过程中存在的不确定、不精确、不完备、不协调和不稳定的知识资源。非规范性知识具有数据类型复杂，数据格式不统一，既有结构化数据，也有半结构化和非结构化的非规范性数据。非规范性设计知识不具备严格而统一的数据结构，难以按照统一的格式进行标准化处理，极大地增加了数据管理的难度。在企业的知识管理信息系统中，较难进行非规范性设计制造知识准确和快速的获取，也难以直接对其进行数据挖掘和知识发现等增值性开发和利用。

具有不确定性特征的非规范性知识处理技术也一直是人工智能研究的重要课题之一。国内外学者先后提出了主观Bayes方法、可能性理论和证据理论等传统方法，近年来产生了灰色系统理论、粗集理论、概念图、人工神经网络等知识处理方法，有许多研究人员在致力于研究各种理论和方法的融合，力图找到更好的处理非规范性知识的方法。目前，国外的一些著名大学相继建立了针对非规范性知识处理原理和不确定性问题研究方面的交叉研究机构，例如美国卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)成立了“不确定性研究中心”，该中心联合了西北大学(Northwestern University)等高校，得到美国工业界和国家实验室的广泛支持。针对非规范知识处理的研究问题，中国科学院数学与系统研究院陆汝钤院士提出从理论和技术应用方面展开对非规范知识的研究，并以生命科学中的非规范知识处理、软件工程中的非规范知识和语言学中的非规范知识处理问题为对象，开展海量非规范知识库、示范性语义网和通用网上知识获取实验平台的研究工作。西安交通大学谢友柏院士提出产品创新设计的核心是知识的获取，进行了设计知识获取、分布式设计资源的构造及利用等工作。上海交通大学APEX数据与知识管理实验室进行了下一代搜索技术、语义万维网(Semantic Web)等数据与知识管理方面的研究工作，目的是帮助人们从各种各样的结构化或非结构化、非规范性的信息中更好地获得管理所需要的知识。目前国内在非规范性知识获取技术研究方面还处于起步阶段，还没有专门针对机械产品设计制造领域的非规范知识获取技术研究成果报导，非规范知识获取技术已成为机械设计制造知识库构建与应用的新课题。

综观当前国内外研究进展与成果，在机械工程领域非规范性知识处理与获取技术研究中还存在着以下明显的问题及亟待解决的技术难点：

(1)缺乏对机械设计过程中非规范性知识的特征与描述方法的研究，需要对机械产品设计制造的不同知识资源应用和发现的案例进行归纳统计，分析非规范知识在人类专家认知思维过程中所起的作用、应用模式和特征，进行基于非规范知识的认知模式、获取与发现方法的研究工作；

(2)在非规范知识粒度概念模型与非规范知识基元结构形式研究方面，关键之处在于提出适用于机械产品设计制造知识在含义和结构上存在的非规范知识的表示和获取方法。国内外现有技术方法主要集中在对机械设计过程中的规范性知识的描述与处理方法方面，设计知识表示仍多用传统的产生式规则、框架、语义网络、一阶谓词逻辑、面向对象等形式化模型，不能适应非规范知识表示和获取的需要；

(3)非规范知识获取方法与工具开发技术。关键问题是如何有效提供一种机械产品设计制造知识库系统构建与应用的系统框架以及原型软件系统。

三、发明内容

针对机械产品设计制造领域的非规范知识获取技术研究现状，本发明的目的旨在提供一种用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，以实现机械产品设计制造过程中非规范知识的快速获取、应用，为机械产品的创新设计、智能化和数字化设计和制造提供有力保障。

本发明的基本内容，在分析了机械产品设计过程中知识表现形态的基础上，定义了非规范知识的含义，利用信息粒度分析方法设计了非规范性知识粒度划分的计算模型，研究了机械产品设计非规范知识基元结构体系与基本格式，提出了基于元数据的非规范知识基元表示方法，发明了语义匹配获取、序列数据资源中的非规范知识基元获取、基于聚类分析的非规范实例知识获取等多模式非规范知识获取方法。在此基础上，设计了机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架以及原型软件系统。

本发明的研究工作概括起来包括四个方面，一是确定非规范性知识粒度划分方法；二是构建非规范知识基元结构体系与基本格式；三是多模式非规范知识获取方法；四是建立机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架。其主要技术内容如下：

通过分析机械设计制造单位信息系统中的不确定性问题，将机械产品设计知识在语义和结构上的不确定性(包括模糊)、不协调性(包括噪音)、不完全性(非封闭世界)、不稳定性(如时变性)以及依赖于人机协同的启发式知识等多种知识形态的表示与获取问题定义为非规范知识(Irregular Knowledge)处理技术，利用信息粒度分析方法，确定非规范性信息粒度划分的计算方法。

非规范知识的基元结构体系是一种机械产品设计过程中非规范知识聚合程度的量化形式。本发明根据机械产品设计特征，提出一种按照一定的知识聚合程度的知识基元体系进行知识信息处理的技术方案，建立了相应的机械产品设计知识基元体系和知识基元的基本格式，提出了基于元数据的非规范知识基元描述方法，建立起一种非规范知识基元的由计算机实现向知识库系统映射的方法。

通过对非规范知识粒度的分析，采用多模式知识获取方法对机械产品设计的非规范知识进行聚类和关联等操作，设计了语义匹配获取、序列数据资源中的非规范知识基元获取、基于聚类分析的非规范实例知识获取等多模式非规范知识获取方法。

最后设计了机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架，开发原型软件系统，实现机械设计非规范知识的获取、发现、发布与应用等功能。

本发明具体提出的用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，主要包括以下步骤：

(1)机械制产品设计制造单位建立由计算机运行的机械产品设计所需的至少包含机械产品设计模型、图形文件、工艺数据、标准数据的信息资源数据库系统，并制定出进行资源查询检索的接口格式；

(2)在由计算机运行的机械设计基础数据资源与知识库软件系统中，进入机械产品设计非规范性知识获取交互界面，根据需要处理的非规范知识的特征和功能需要，进行非规范性知识特征分析和表示模式的选择；

(3)针对机械产品设计、工艺设计管理信息系统中数据知识特征，由计算机进行非规范性知识粒度划分计算，将机械设计知识资源信息系统的知识颗粒划分与知识粒度的数值计算，进行集合操作的判断与集合运算，形成需要处理的知识对象的非规范知识基元结构体系与基本格式；

(4)对机械产品设计知识基元信息属性确认，通过审核后的知识基元元数据，以统一的XML格式进行集中存储和管理，组成知识基元元数据库；

(5)通过判断非规范知识基元的属性和粒度，分别采用语义匹配获取、序列数据资源中的非规范知识基元获取、基于聚类分析的非规范实例知识获取的方法进行多模式非规范知识的获取，形成满足机械设计制造单位进行产品设计开发的知识库系统；

(6)通过机械产品设计知识库系统用户应用界面，对所建立的机械设计知识库进行应用验证，反复进行(1)至(5)的步骤，不断充实和完善机械设计知识库系统，直达到支持机械产品设计制造单位进行产品创新设计和智能设计的目的。

机械产品设计领域的通用信息资源与知识库系统的建设是实现机械产品创新设计、智能化设计的关键技术之一。由于机械产品设计信息和知识特有的经验性、不确定性和非规范性，如设计、生产、维护、服务和管理中产生的大量设计制造数据、各类电子文档、经验规则和知识等，这类信息很难用数字化手段直接进行规范化和结构化的描述，使得人们难以有效利用大量信息资源中隐含的设计与制造知识。非规范知识处理技术为机械工程信息资源及知识库中信息资源的表示、采集、获取及应用提出了新的课题。本发明的提出，对于这一新课题的解决奠定了坚实的基础。本发明所具有的积极效果主要体现在以下方面：

(1)随着制造业信息化工程技术的应用发展，企业需要处理大量的非规范性知识信息，确定性知识处理理论和方法已越来越不能满足这种快速发展的要求。本发明提出的非规范化知识处理基础理论与方法研究成果，不仅有利于推动知识表示、获取和发现技术方法朝着纵深发展，而且也将为如何从网络环境下所面临海量非结构化信息中获取和发现专业领域知识探索出一种新的解决技术方法，具有重要的理论意义和应用前景。

(2)本发明针对机械设计系统非规范信息的特点，为消除非规范性对数据、信息和知识在制造系统内部传播、扩散和处理的障碍，实现制造系统内部数据、信息和知识的可控共享环境，在此基础上，通过基于现有数据、信息和知识的数据挖掘工作，促进新的设计知识的生成。

(4)以基于元数据的机械产品设计知识基元为基础，实现非规范性制造知识描述的规范化和标准化，提高其表达质量和使用效率。

(5)对元数据进行统一格式的描述，消除了非规范性对知识传播和应用的阻碍作用，同时可以保证较高的使用效率和较好的使用效果。

(6)用于构建机械产品设计知识库系统，形成多种智能方法相结合的设计知识获取和发现模式，在此基础上，综合运用信息技术、人工智能技术和网络技术，实现机械产品设计知识获取、处理和智能化决策支持。

四、附图说明

附图1是机械产品设计知识基元结构体系图。

附图2是齿轮机构知识基元表达体系示意图。

图附3是机械产品工艺设计知识基元结构体系图。

附图4是机械产品工艺设计知识基元基本格式示意图。

附图5是机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架图。

附图6是MD-DRKBS主界面图。

附图7是非规范性知识粒度信息界面图。

附图8是知识基元结构体系图。

附图9是语义匹配获取模式实例示意图。

附图10是序列数据资源获取模式实例示意图。

附图11是非规范实例知识获取实例示意图。

附图12是机械设计非规范知识基元示意图。

附图13是机械设计非规范知识基元编辑示意图。

附图14是工艺设计非规范知识基元编辑示意图。

五、具体实施方式

为了更清楚的理解本发明，以下对发明的详细内容、并结合附图和发明人依本发明的技术方案完成的实例对本发明作进一步的详细论述。

1、定义非规范知识粒度

本发明采用三元组(K，F，Γ)来形式化定义机械产品设计的知识粒度，其中：K表示产品规程中涉及到的所有设计知识论域，所考虑的设计知识集合。F是属性函数，定义为F：K→y，y表示设计知识的属性集合。Γ表示设计知识论域的结构，定义为设计知识论域中各个设计知识元素之间的关系。

2、构建非规范性知识粒度划分的计算模型

针对机械产品设计、工艺设计管理信息系统，粗糙集理论能够通过一定粒度下的信息资源属性约束来获取隐含的各类知识资源，同时粗糙集本身就是对不确定和非规范知识信息进行处理的有力工具，因此，本发明提出基于信息粒度计算的非规范性知识粒度划分计算模型和过程如下：

(1)设论域U有子集X、Y，如果通过论域U上的关系R，无法分辨X和Y，则称X和Y具有基于R的不可分辨关系，或等价关系。

(2)知识颗粒是指具有相同属性且关于某一属性不可分辨的对象集。每一个这样的知识颗粒相当于粗糙集的一个等价类或等价颗粒。从这种知识颗粒的概念出发，知识粒度实际上反映了根据某一属性对知识进行不可分辨划分的程度。

(3)如果根据给定属性不可再划分，则称为关系R下的知识颗粒最小化，否则，称为关系R下的知识颗粒可分。

(4)在上述定义的基础上，将机械设计知识资源信息系统的知识颗粒划分与知识粒度的数值计算分离，转化为一种是否需要和是否可以进行集合操作的判断，并在此判断基础上进行所需的集合运算。

进行知识粒度概念和算法模型研究的目的是为了建立非规范性知识基元体系奠定理论基础，形成以粗糙集为理论基础的机械产品设计非规范性知识信息的描述和获取方法，构建基于元数据的机械产品设计知识基元体系，到达尽可能消除非规范性对数据、信息和知识在设计制造单位知识资源制造系统内部传播、扩散和处理的障碍，实现机械产品设计制造单位信息系统内部数据、信息和知识的可控共享环境。

3、建立非规范知识基元结构体系与基本格式

机械产品设计过程中，知识资源涉及面宽、形式多样，为了便于使用和管理，应当建立相应的设计制造单位知识基元体系。机械设计知识基元是一个多层次的体系，因此存在着基于不同粒度的规范性和非规范性知识基元。一般来说，设计制造单位信息系统中既有相当多的特有信息、也有相当多通用信息，因此我们将设计知识基元分为以下三类：

(1)用户自定义设计知识基元。这里的“用户”所指的是从事机械制造行为的团体和组织。用户将其在实际生产活动中获取和积累的知识进行分解，形成不同层次不同粒度的知识基元，并将其按照用户的实际情况和使用习惯进行一定程度的规范化，并存入用户知识基元数据库，成为用户内部各部门共享的共性知识基元。

(2)共识性设计知识基元。在长期的生产实践中，各用户都积累了大量的设计、生产、管理信息和知识，其中有相当部分是用户独有的，也有相当部分是在同类行业中具有共性的知识。由于各用户的人员素质、技术水平、生产组织方式等各个方面的差异，这些共性知识在表现形式上往往有较大的差异，如某些加工工艺，虽然各用户类似的工艺过程大同小异，但操作习惯甚至工序名称等都有微小差异。共识知识基元就是将类似的设计知识进行提炼加工，形成行业内部均可理解的、互换性和可操作性较强的知识。

(3)标准性设计知识基元。标准知识基元就是已被同行业广泛使用、已形成标准的知识。如各类国家标准、国家标准以及行业标准中的知识。

下面以机械产品设计和制造工艺设计部门为例，对知识基元的格式作出进一步的说明。

(1)机械设计知识基元结构体系。按照不同的粒度，我们将设计知识基元分为常用机械设计计算知识基元、常用机械设计查询知识基元、机械工程常用公式计算基元、机械标准件图形基元、机械工程常用英汉词汇对译基元等，在上述各知识基元的较低粒度层，又分为若干子知识基元，如机械设计计算和查询基元，进而又分为尺寸公差与配合查询知识基元、形状与位置公差查询知识基元、螺栓链接设计知识基元、键连接设计知识基元、带传动设计知识基元等。如图1所示。

(2)机械设计知识基元基本格式。设计知识本身也有其相对稳定的一面。例如一个复杂的机构是由多个简单机构组合而成的，机械常用机构包括螺旋传动机构、平面连杆机构、凸轮机构和齿轮传动机构等，一种简单机构就是一个机构知识基元，而无论上述哪一种机构知识基元，都包含各自的运动学、动力学和制造属性，而这三个属性又分别具备自身的子属性，因而就形成了三个粒度层次上的知识基元体系，以齿轮传动为例，其基于不同粒度的知识基元表达体系如图2所示。

(3)机械工艺设计知识基元结构体系。工艺设计知识主要可以分为工艺设计知识和工艺管理知识等，其中工艺设计知识又可分为冷加工工艺知识、热加工工艺知识、装配工艺知识等，工艺管理知识可以分为工艺文件管理知识、工艺流程管理知识、工艺服务管理知识等。从上述各类工艺知识中都可提取相应的工艺知识基元。工艺设计知识基元的结构体系如图3所示。

(4)机械工艺设计知识基元基本格式。我们将制造工艺知识分为静态工艺知识和动态工艺知识。所有已成为规范或者具备较强通用性、一般不予变动的工艺知识，如国家、部委和企业与工艺相关的标准等，都属于静态工艺知识，否则属于动态工艺知识。以车削工艺为例，工艺设计知识基元的基本格式如图4所示。

4、基于元数据的非规范知识基元表示

机械产品设计知识基元信息属性包括：设计知识基元名称、类别、所属部门、责任人、数据格式、使用权限等。知识基元的元数据表示，就是对制造知识基元的结构化描述。通过部门审核后的知识基元元数据，以统一的XML格式进行集中存储和管理，组成知识基元元数据库。

对机械产品设计知识基元进行元数据表示的优点主要体现在以下方面：

(1)知识基元元数据是对机械产品设计知识基元本身的描述，为各类设计制造知识提供了统一的描述方法；

(2)机械产品设计知识基元既包括规范性的也包括非规范性的知识基元，而机械产品设计知识基元的元数据则可以采用统一、简单且同构的数据格式；

(3)元数据的使用能够使用户更加充分利用知识资源数据库系统中有价值的甚至是潜在的知识信息。通过机械产品设计知识基元元数据的属性值，可以进行相应的数据挖掘和知识发现工作。

5、多模式非规范知识获取

机械产品设计非规范知识获取是一种通过在对非规范知识粒度计算、非规范知识基元结构和知识基元元数据表示的基础上，应用从数据信息资源中挖掘知识资源技术，本发明提出集成数据资源收集、粒度计算、基元结构定义、基元元数据归纳、结果分析与可视化输出等过程为一体的多模式非规范知识获取方法。

通过对非规范知识粒度的分析，将机械产品设计知识看成是具有一定粒度特征的知识基元结构，按照一定分类规则对识别出的知识基元结构进行分类，建立基于知识粒度的多模式知识获取模型。采用多模式知识获取方法对机械产品设计的非规范知识进行聚类和关联等操作，从而满足机械制造企业建立产品设计知识库系统的需求。

本发明的多模式知识获取体现在如下三项技术：

(1)机械产品设计非规范知识基元的语义匹配获取模式。语义匹配涉及到知识语言分词、文本知识分类、知识语义识别等方面，目前在这方面还没有很有效的算法。本发明针对机械产品设计常用术语和非规范知识语句的获取问题，采用基于语义分析的方法，通过判断编辑距离对非规范知识语句进行匹配。首先对非规范知识语句x和y利用编辑距离σ(x，y)进行串识别，计算非规范知识语句之间距离相似值：

$s_i=1-\frac{\mathrm{\σ}(x,y)}{\max (\mathrm{Len}\left(x\right),\mathrm{Len}\left(y\right))}$

以给定相似值s作为参考值，选取si>s的所有非规范知识语句；将所得到的非规范知识语句进行字符匹配，通过对矩阵进行匹配分析，将非规范知识语句中重复性字符提取，获得新的非规范知识语句。再通过对非规范知识语句进行规范化整理，最终确定为标准术语或非规范知识语句；按粒度分类规则，将获取的标准术语和非规范知识语句区分，存入用户产品设计知识库中。

(2)机械产品设计序列数据资源中的非规范知识基元获取。序列(Sequence)是一种常见的数据形式，可以是时序序列，也可以是其他以某种逻辑排列起来的项集组成的序列。机械产品设计序列数据文件可以看作是以产品零(部)件设计执拗顺序逻辑组织起来的一系列知识语句序列，以粒度形式的非规范知识基元为表现形式的知识语句序列，作为知识基元获取的一种基本单元。本发明设计的机械产品设计序列数据资源中的非规范知识基元获取方法主要过程是：首先，采用文本聚类的思想扫描机械产品设计序列资源数据库；其次，将数据库中的数据和非规范知识基元结构进行比较，用相似知识语句的编码进行替换。替换方法为以自然语言理解为基础，依据一定的原则设计相容函数G，以用户给出的相似度r为标准，将非规范知识基元结构文本ai与数据项的每一项bj进行比较，若G(ai，bj)>r，则认为单项集ai和bj相容，可用非规范知识基元结构语句bj替换数据文本ai，则用bj的编码替换ai，这样，一个非规范知识基元结构可由知识语句编码所替换。不能与非规范知识基元结构文本匹配的描述文本，说明其在非规范知识基元结构文件中的支持度太低，也就不可能成为常用的非规范知识基元中的描述，将其去掉。这样，最终每一份数据资源文件被处理成由常用知识基元语句编码组成的序列。最后得到常用非规范知识基元。

(3)基于聚类分析的机械产品设计非规范实例知识获取方法。基于凝聚的层次聚类算法获取机械产品设计非规范实例知识可以看成是发现知识粒度较大、基元结构较为复杂的知识集合。本发明采用欧氏距离法或距离函数分类算法，作为聚类中的相似性测量。然而，在非规范实例知识发掘中，常遇到聚类结果和先验知识之间往往存在着不协调性，同一类知识在特征空间中距离相差远，其相似性测度大，不能将数据准确处理。因此，根据知识粒度聚类的思想，使用从自底向上的策略，开始时把每个对象作为一个单独的簇，然后逐次对各个簇进行适当合并，直到满足某个终止条件为止，获得机械产品设计非规范实例知识。随着聚类过程的进行，簇的数目不断减小，簇内非规范知识的数目逐渐增多，而簇间的最小距离增大，簇内非规范知识之间的相似度降低。从非规范知识粒度的角度考虑，可以在不同粒度水平上对数据进行探测，有助于消除分类先验知识和特征选取之间的不协调性，实现距离度量，得到所需的典型机械产品设计非规范实例知识集合。

6、机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架

在上述原理、方法研究的基础上，本发明以机械产品设计过程中非规范知识处理为重点，构建了一种机械产品设计知识库系统构建与应用的系统框架(见图5所示)，由企业信息数据资源模块、非规范性知识处理技术模块、知识管理工具集、机械产品设计应用软件系统、非规范性知识获取交互界面、机械产品设计知识库系统用户应用界面等模块所组成。该系统框架为机械产品开发设计人员提供一种用以支持信息资源信息化、集成化的知识集成共享体系和知识库系统，来存储和管理机械产品协同设计制造过程中所需的各类知识，用以支持机械产品开发问题的智能求解，实现产品快速开发。

在图5所示的系统框架中，企业信息数据资源模块包括设计、工艺、生产及管理等各个部门的信息知识资源和数据库，也包括国家、部委和行业颁布的各项标准，以及通过外部网络获取的各类制造信息和知识等。这是本发明进行非规范性知识处理、建立机械产品设计知识库的基础。

非规范性知识处理技术模块是本发明的主要技术核心内容，包括非规范性知识粒度划分计算模型、非规范知识基元结构体系与基本格式、非规范知识基元表示模式、多模式知识获取方法等内容，通过这些功能模块的协同作业，实现非规范性知识的获取处理，形成一种用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法。

知识管理工具集模块提供一系列常规知识处理与管理工具软件，支持规范性和非规范性知识的处理和应用需求，并用于实现与企业的机械产品设计应用软件系统(CAD/CAPP/CAM/CAE)的集成与协同工作。机械产品设计非规范性知识获取交互界面是专门用于本方面处理非规范性知识问题的人机交互作业环境。

7、实施实例

发明人基于本发明上述所论述的理论、方法、算法与编程技术，开发了一个机械设计基础数据资源与知识库系统原型软件(简称：MD-DRKBS)，该软件系统的非规范知识处理功能的实现是以本发明所论述的理论、方法和算法来实现的。发明人已提交了MD-DRKBS的计算机软件著作权登记申请，并希望能使MD-DRKBS工具成为商品化软件。

(1)机械产品设计非规范性知识获取交互界面

机械产品设计非规范性知识获取交互界面如图6所示。主要包含菜单区、工具栏区、窗体操作按钮、导航器、知识显示区等功能区。其中菜单区和工具栏区的部分功能是重合的，工具栏区为用户提供了快捷操作方式。导航器为用户提供了各类确定性和非规范知识目录、索引、模糊等方式进行非规范知识数据资料的查询定位。知识显示区用户获取处理的各种数据资料和非规范知识信息等。

(2)非规范性知识粒度划分计算模型

按照非规范知识的定义和知识粒度划分方法，在机械产品设计知识库系统中，“弹簧设计”、“摩擦轮传动设计”、“螺旋传动设计”、“齿轮机构设计”和“带传动设计”等都属于同一知识粒度层次，而上述粒度层下的“设计方法”和“设计实例”属于另一层次的同一知识粒度。用本发明提出的非规范性知识粒度划分计算模型可得到相应的非规范性知识粒度信息，如图7所示。

本发明提出基于信息粒度计算的非规范性知识粒度划分计算模型的算例以下表1为实例来具体说明。

表1中孔是一种机械产品非回转体零件面上的工艺设计孔，其加工属性列表表示，共8个对象，均具有材料、孔径、尺寸精度、表面粗糙度和加工方法属性，各属性值等，如表所示。按照上述知识粒划分方法可得：对于材料属性，所有待加工孔不可分辨，即处于同一粒度条件下；对于孔径属性，第1、2、3、4孔不可分辨，第5、6、7、8孔不可分辨；对于尺寸精度属性，第1、3、5、7孔不可分辨，第2、4、6、8孔不可分辨；对于表面粗糙度属性，第1、2、5、6孔不可分辨，第3、4、7、8孔不可分辨。不可分辨集合分别构成不同的知识颗粒，若R1、R2、R3及R4分别表示条件属性“材料”、“孔径”、“尺寸精度”和“表面粗糙度”，S表示决策属性“加工方法”，则上述信息系统用集合表示的颗粒划分为：

U|R1＝{{x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8}}，U|R2＝{{x1，x2，x3，x4}，{x5，x6，x7，x8}}，

U|R3＝{{x1，x3，x5，x7}，{x2，x4，x6，x8}}，U|R4＝{{x1，x2，x5，x6}，{x3，x4，x7，x8}}，

U|S＝{{x1，x5，x6}，{x2，x3，x4，x7，x8}}。

表1  一种非回转体零件面上的孔加工属性值列表

根据计算得出的颗粒划分信息，为了建立非规范性知识基元体系奠定理论基础，用于构建基于元数据的机械产品设计知识基元体系。

(3)非规范知识基元结构体系与基本格式

在上述非规范性知识粒度划分计算模型的基础上，可构建非规范知识基元结构体系与基本格式。针对表1所需要的工艺设计知识粒度信息和非规范知识基元特征，在机械产品工艺设计中常用的切削计算方法里，加工设计方法如“车削”、“拉削”、“铣削”和“磨削”等的非规范知识属于同一层次知识基元并具有相同格式，而“车削外圆”、“车削圆锥面”、“车削偏心”及“车削特形面”等常用车削加工则属于车削加工知识的子层次，这样就构成了工艺设计的非规范知识基元结构体系，如图8所示。

(4)基于元数据的非规范知识基元表示方法

机械产品设计知识基元信息属性包括：设计知识基元名称、类别、所属部门、责任人、数据格式、使用权限等。知识基元的元数据表示，就是对制造知识基元的结构化描述。通过部门审核后的知识基元元数据，以统一的XML格式进行集中存储和管理，组成知识基元元数据库。表2是齿轮机构非规范知识基元元数据的基本组成与表示方法。

表2  齿轮机构非规范知识基元元数据组成

非规范知识需要一个通用的数据交换格式，而XML技术为各类制造信息的描述提供了实现手段。表2中齿轮机构设计非规范知识基元XML描述如下：

<？xml version＝’1.0’encoding＝“GB2312”？>      //xml版本

<！DCOTYPE 齿轮机构非规范知识SYSTEM“ProcessCard.dtd”>  //文档类型

<Card>GongYiZhiShi</Card>

<CardHeader>                //表头部分，主要存储单元数据

<EdtKnowledgeName>各种齿轮材料及设计规范知识</EdtKnowledgeName>

<EdtMainAttributeOne>名称</EdtMainAttributeOne>

<EdtMainAttributeTwo>类别</EdtMainAttributeTwo>

<EdtMainAttributeThree>所属部门</EdtMainAttributeThree>

<EdtSubAttributeOne>责任人</EdtSubAttributeOne>

<EdtSubAttributeTwo>数据格式</EdtSubAttributeTwo>

<EdtMainAttributeFour>存储系统</EdtMainAttributeFour>

<EdtSubAttributeOne>更新时间</EdtSubAttributeOne>

<EdtSubAttributeTwo>设计知识基元编辑信息</EdtSubAttributeTwo>

<EdtSubAttributeTwo>使用者记录</EdtSubAttributeTwo>

</CardHeader>

<CardGrid>          //设计非规范知识内容部分，主要存储表格数据类型

<Row>

<Co10>知识基元所进行的添加操作</Co10>

  <Co11>知识基元所进行的删除操作</Co11>

  <Co120>记录对知识基元所进行的编辑操作</Co120>

  </Row>

  ...

  </Row>

</CardGrid>

(5)多模式的非规范知识获取方法

机械产品设计知识库模块是企业产品创新设计系统中的最重要内容，包括常用设计制造相关数据信息、确定性知识和非规范性知识，如常用基础资料、机械设计计算及查询、工艺设计计算及查询等各内容，上述各子模块中又包含多项内容，如机械设计计算及查询包括轴承设计计算、链传动设计、齿轮传动设计、带传动设计、形状与位置公差查询与选用及尺寸公差与配合查询与选用等。在采用多模式知识获取方法对机械产品设计的非规范知识方面，需按系统提供的三中方式进行非规范知识的获取。其中，通过语义匹配获取模式获取机械产品设计非规范知识基元的实例见图9所示，机械产品设计序列数据资源中的非规范知识基元获取的实例见图图10所示，机械产品设计非规范实例知识获取实例见图11所示。机械设计非规范知识基元显示界面见图12所示，机械设计非规范知识基元编辑界面见图13所示，工艺设计非规范知识基元编辑界面见图13所示。

Claims (6)

1、一种用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)机械制产品设计制造单位建立由计算机运行的机械产品设计所需的至少包含机械产品设计模型、图形文件、工艺数据、标准数据的信息资源数据库系统，并制定出进行资源查询检索的接口格式；

(2)在由计算机运行的机械设计基础数据资源与知识库软件系统中，进入机械产品设计非规范性知识获取交互界面，根据需要处理的非规范知识的特征和功能需要，进行非规范性知识特征分析和表示模式的选择；

(3)针对机械产品设计、工艺设计管理信息系统中数据知识特征，由计算机进行非规范性知识粒度划分计算，将机械设计知识资源信息系统的知识颗粒划分与知识粒度的数值计算，进行集合操作的判断与集合运算，形成需要处理的知识对象的非规范知识基元结构体系与基本格式；

(4)对机械产品设计知识基元信息属性确认，通过审核后的知识基元元数据，以统一的XML格式进行集中存储和管理，组成知识基元元数据库；

(5)通过判断非规范知识基元的属性和粒度，分别采用语义匹配获取、序列数据资源中的非规范知识基元获取和基于聚类分析的非规范实例知识获取的方法进行多模式非规范知识的获取，形成满足机械设计制造单位进行产品设计开发的知识库系统；

(6)通过机械产品设计知识库系统用户应用界面，对所建立的机械设计知识库进行应用验证，反复进行(1)至(5)步骤，不断充实和完善机械设计知识库系统，直达到支持机械产品设计制造单位进行产品创新设计和智能设计的目的。

2、根据权利要求1所述的用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，其特征在于所说的进行非规范性知识粒度划分计算，是将机械设计知识资源信息系统的知识颗粒划分与知识粒度的数值计算分离，转化为一种是否需要和是否可以进行集合操作的判断，并在此判断基础上进行所需的集合运算。

3、根据权利要求1所述的用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，其特征在于步骤(4)中所述机械产品设计知识基元信息属性确认至少包括设计知识基元名称、类别、所属部门、责任人、数据格式、使用权限。

4、根据权利要求1所述的用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，其特征在于步骤(5)中的所述语义匹配获取模式为：

(1)对非规范知识语句x和y利用编辑距离σ(x，y)进行串识别，计算非规范知识语句之间距离相似值

$s_i=1-\frac{\&PartialD;(x,y)}{\max (\mathrm{Len}\left(x\right),\mathrm{Len}\left(y\right))}$

(2)以给定相似值s作为参考值，选取si>s的所有非规范知识语句；

(3)将所得到的非规范知识语句进行字符匹配，通过对矩阵进行匹配分析，提取非规范知识语句中重复性字符，获得新的非规范知识语句；

(4)再通过对非规范知识语句进行规范化整理，最终确定为标准术语或非规范知识语句；

(5)按粒度分类规则，将获取的标准术语和非规范知识语句区分，存入设计制造单位机械产品设计知识库中。

5、根据权利要求1所述的用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，其特征在于步骤(5)中的所述序列数据资源中的非规范知识基元获取模式为：

(1)采用文本聚类的方法扫描机械产品设计序列资源数据库；

(2)将数据库中的数据和非规范知识基元结构进行比较，用相似知识语句的编码进行替换，替换方法为以自然语言理解为基础，依据确定的原则设计相容函数G，以用户给出的相似度r为标准，将非规范知识基元结构文本ai与数据项的每一项bj进行比较，若G(ai，bj)>r，则认为单项集ai和bj相容，可用非规范知识基元结构语句bj替换数据文本ai，则用bj的编码替换ai，将不能与非规范知识基元结构文本匹配的描述文本去掉；

(3)对每一份数据资源文件按照本项权利要求步骤(2)进行处理，将其处理成由常用知识基元语句编码组成的序列，最后得到常用非规范知识基元。

6、根据权利要求1所述的用于构建机械产品设计知识库的非规范知识获取方法，其特征在于步骤(5)中的所述基于聚类分析的非规范实例知识获取模式采用欧氏距离法或距离函数分类算法，作为聚类中的相似性测量。

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