CN104809186A

CN104809186A - 模具设计与制造知识库的构建方法

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Publication number: CN104809186A
Application number: CN201510187436.0A
Authority: CN
Inventors: 毛宁; 陈新; 陈新度; 陈庆新; 李志�
Original assignee: Guangdong University of Technology
Current assignee: Guangdong University of Technology
Priority date: 2015-04-20
Filing date: 2015-04-20
Publication date: 2015-07-29
Anticipated expiration: 2035-04-20
Also published as: CN104809186B

Abstract

本发明公开了一种模具设计与制造知识库的构建方法，包括步骤：(1)提供面对用户的原有形态的模具设计与制造标准、案例、模板以及自然语言规则描述的知识；(2)基于语义坐标将所述原有形态的模具设计与制造标准、案例、模板以及自然语言规则描述的知识进行描述，得到对应的标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数；(3)基于所述标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数与模具设计与制造进行本体映射，使每一所述标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数均能匹配到可形式化的知识语义空间的具体区域中。

Description

模具设计与制造知识库的构建方法

技术领域

本发明涉及模具设计与制造知识管理技术领域，尤其涉及一种模具设计与制造知识库的构建方法。

背景技术

我国是模具生产大国，去年年产值约2100亿元，约占世界总产值的25％，居世界前列；广东是我国模具产值最高的省份，超过全国总产值的四成。目前，我国正处于从模具制造大国向模具制造强国转变的进程中，未来10～15年是模具行业发展的重要时期。“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走新型工业化道路”，是促进我国模具行业结构转型升级和跨越发展的有效途径。近些年来，大量的模具企业在不同层次上成功进行了信息化应用，取得了显著的应用成效，大大提升了企业的核心竞争力，推进了模具行业的技术进步。

随着信息化建设的进一步深入，模具企业信息化正在朝着集成化、专业化、智能化的方向发展，特别是将企业信息化建设所沉淀下来的信息，通过数据抽取、挖掘等技术转化为指导企业设计制造的知识，并通过知识服务平台渗透到模具设计制造的各个环节，是未来非常重要的一个发展方向。

1)集成化。通过将模具CAD/CAE/CAM等各种功能不同的软件在统一的设计平台上有机地结合起来，具有相同的数据基础，保证系统内部信息的畅通并协调各个系统有效的运行。特别是CAD与CAE的集成，已突破模型一体化的局限，以CAD软件为平台，将CAE向CAD集成，完全融入CAD软件中，直接为产品设计和模具结构设计服务，已成为CAD/CAE技术的最新发展方向。

2)专业化。模具行业由于订单和计划的不确定性、设计制造技术的经验性、生产的不均衡性，通用的设计、管理软件往往不能满足模具企业实际的需要，相关软件的专业化是促进模具企业信息化迫切需要解决的问题。目前，在设计领域，各大CAD软件开发厂商均在推出面向模具行业的一体化解决方案，如UG/MoldWizard、UG/PDW、PTC/EMX、CimatronE、3DquickPress等。这些专业化的CAD/CAM解决方案融合了行业的设计流程和规范，具备一定的智能化功能，极大地提升了设计效率，但依然不能完全满足模具设计的需要。很多模具企业正结合自身的实际需求，通过在CAD平台上进行二次开发来满足自身的专业化需求。在生产管理领域，尽管已经出现E-MAN、IM3这样的专业模具生产管理软件，但依然不能满足模具企业的需求，还需要进一步研制、开发更专业的系统，以进一步提高企业的管理水平。

3)智能化。模具企业是经验依赖型的企业，在设计、制造、管理过程中存在着大量知识。现有信息化系统主要实现了设计、制造、管理的数字化、信息化，提高了设计、制造、管理的效率。如何更好地利用大量客观存在的各种经验知识来支持企业设计、制造、管理，提高企业设计、制造、管理能力和质量，提高企业创造能力，是未来企业面临的重要问题。

模具设计与制造是一个知识密集的协同运作过程，为了更好的对模具设计与制造过程进行支持，产业界和学术界一直在针对模具设计与制造智能化进行研究、探索，其中知识的管理和应用是智能化的重要表现。

在设计软件智能化方面：各大三维CAD设计平台都开始支持智能系统的开发，但在模具行业还缺乏深入应用。如UG软件中的知识熔接(KF)技术，可方便地将行业知识用KF来表达，并和模型关联起来，采用创成(Generative)和吸纳机制(Adoption)将知识与CAx系统融合，特别是吸纳机制解决了从现有的成熟产品与实践中总结和反求知识的问题，以往要解决的知识重用和过程标准化问题不再需要专业的编程人员耗费大量的资金和时间来解决，只需利用知识融合的方法，就可以尽可能地实现自动化，但是该技术在模具行业的应用还较少。

在知识管理软件方面：现有商用化系统主要针对一般的知识管理需求进行管理，缺乏模具行业专业知识的总结与积累。如企业图纸资料、各类文档知识标签化，关键业务知识规则化等。但是，现有商业化知识软件均仅能满足一般性的知识管理、应用需求，无法适应单件定制模具的设计、制造中存在的复杂知识(具有分散、碎片化的形态，及其非结构化、多义性、语义关系复杂等)的存储、应用。

在模具企业智能化信息系统研发成果方面：针对各类模具及其设计与制造过程中的各个阶段，多家研究机构进行了大量的研究，并定制开发了不同的知识管理、应用软件。上海交通大学模具CAD国家工程研究中心开发了模具设计KBE系统，取得了一系列的进展。如基于对注塑模设计过程的分析，将KBE技术应用于能有效提高模具设计效率的模架设计中，给出了模架设计KBE系统的数据流图和基本框架，由于该系统结合了模架设计的领域知识，在实际应用中有效地提高了设计效率。华中科技大学塑性成型模拟及模具技术国家重点实验室在基于知识的设计方面也取得了许多成果。如构建了塑料成型缺陷诊断专家系统，可以帮助工艺师准确可靠地完成这项工作。知识表达是基于规则和过程，使用了不精确推理和混合推理技术。华南理工大学针对模具设计过程中的知识应用做了许多研究。如在UG/Sheet Metal基础上通过二次开发，采用基于特征的设计和人机交互定义相结合的方法实现了冲压特征属性的半自动抽取。广东工业大学针对注塑模具、轮胎模具、压铸模具基于本体技术和语义网开发了专门的模具知识管理系统，对模具设计、工艺、修改模等知识进行管理，针对模具加工车间、热处理车间的智能化生产调度、负荷控制等进行了大量研究，并在忠信制模(东莞)有限公司、广州市型腔模具制造有限公司、巨轮模具股份有限公司进行了应用。同济大学对模具冷却系统等的设计优化进行了研究，提出热冲压模具冷却系统的设计准则并完成初步设计，在此基础上总结出冷却系统的重要参数并分析其对冷却效果的影响规律。

综上，现有研究主要针对模具设计、工艺知识提取及应用，但是，知识的获取主要依靠知识工程师对已有资料、经验进行梳理，效率较低，制约了知识获取的数量、质量，影响了系统功能的进一步发挥。此外，大量的针对模具设计、制造的智能优化理论依然处于实验研究阶段，尚未能在相关信息系统中进行大范围的推广应用。

因此，需要提供一种智能化系统，其能够结合已有的智能化研究理论及成果，将知识获取、知识服务与设计系统、业务应用系统紧密集成，实现知识与业务的融合。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种模具设计与制造知识库的构建方法，通过对模具行业领域知识建模，将模具设计与制造的基本概念和常识通过基类及其层次体系结构进行定义，是让计算机能够理解和读懂模具知识的基础，从而优化知识推送和应用的效率。

本发明实施例提供了一种模具设计与制造知识库的构建方法，包括步骤：

(1)提供面对用户的原有形态的模具设计与制造标准、案例、模板以及自然语言规则描述的知识；

(2)基于语义坐标将所述原有形态的模具设计与制造标准、案例、模板以及自然语言规则描述的知识进行描述，得到对应的标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数；

(3)基于所述标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数与模具设计与制造进行本体映射，使每一所述标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数均能匹配到可形式化的知识语义空间的具体区域中。

作为上述方案的改进，在所述步骤(2)中，首先基于本体对模具设计与制造知识进行描述，包括步骤：

定义模具设计与制造领域中的关于对象概念的词汇集；

定义模具设计与制造领域中的关于关系和行为的词汇集；

明确并限定，在模具设计与制造领域的特定涵义和相互之间的匹配对象。

作为上述方案的改进，可通过但不限于一阶逻辑、语义网络、框架和面向对象的方式来描述，之间的匹配关系的形式化。

作为上述方案的改进，还包括步骤：

利用OWL语言中的rdf:Class和rdf:subClassOf对整个模具设计与制造知识的基类层次体系结构进行定义，得到一个基本的模具设计与制造领域本体，即得到模具设计与制造领域的基本概念；

在阐述基本概念时，通过定义基本属性，以支持对基本类关系的表示，然后利用OWL语言属性描述中的基数(Cardinality)约束，说明基本概念之间的关系。

作为上述方案的改进，还包括步骤：

为任意两个直接联系的概念定义语义距离值；

然后在限定的搜索范围内根据特定的语义距离叠加规则，计算任意两个可以通过语义路径贯通的概念的语义距离；

通过语义距离的逐段加权处理得到基本概念间的关联度。

作为上述方案的改进，还包括步骤：

建立多维度空间的语义坐标体系：以主分类作为基本的坐标系，以各分类中的具体取值作为某一类别上的坐标值；当进行了工程知识的语义标注后，向知识多维度语义空间坐标系进行映射，同时根据相关度与相似度的定义，计算得到每个维度的索引值，再将其存储在不同的类别取值中。

作为上述方案的改进，在所述步骤(2)～(3)中，针对知识原有形态为模具设计与制造标准、案例以及模板具体内容时，具体执行以下步骤：

根据模具设计与制造知识的标准、案例和模板具体内容，按照知识项进行组织，得到可以相对独立描述知识的文字和图形组合；

利用知识库的编辑功能将对每个知识项进行本体特征标识，即实现第一映射；其中，为第一映射，为每个知识项的本体特征标识；

将每个知识项的本体特征标识与模具设计与制造领域的知识进行映射，使每一知识项都能匹配到知识语义空间中的一个具体区域中，即实现f:KI→KS，其中，KI为每一知识项的知识标签，KS为每个知识项在知识语义空间中的知识特征。。

作为上述方案的改进，将模具设计与制造过程中的产品与业务信息，按照订单的特征，分阶段、分层次，封装成各种类型的案例，并通过知识标签描述这些案例，以构成一个知识项。

作为上述方案的改进，还根据同一订单的不同模具进行归集、按照模具生产的不同阶段或按照不同类型的信息对封装好的各种类型的案例进行拆分；

在案例拆分的过程中，每拆分一次都将继承母体的知识标签，并对拆分后的案例在此基础上生成新的知识标签，并建立与母体和本次拆分所有个体的消息传递机制，同时补充缺失信息，重新确定输入变量和输出形式，调整调用方式，将案例知识封装起来。

作为上述方案的改进，对于新案例，还包括语义标注过程，即将一个被碎片化封装后的案例知识中关键信息的概念映射到领域知识本体概念模型的过程；具体包括：

根据各种案例的特点设计知识标签的模式，定义领域本体的概念与标签模板中数据项的映射关系；

根据所提取的知识特征查找对应栏目，最后在相关栏目中填写知识特征值。

作为上述方案的改进，在所述步骤(2)～(3)中，针对知识原有形态为经验性规则与参数时，具体执行以下步骤：

取置信水平向量中的各个特征的置信水平；

利用单一特征模糊等价划分方法计算各个特征对应的模糊等价划分；

利用复合特征模糊等价划分方法计算条件特征集和决策特征集对应的模糊等价划分；

从条件特征集中去除某一个特征，重新计算条件特征集和决策特征集等复合特征对应的模糊等价划分；

判断该特征去除后的复合特征对应的模糊等价划分与该特征去除前的合特征对应的模糊等价划分之差是否为零，若非零，则该特征为核心特征；通过遍历所有特征，得到核心特征集。

与现有技术相比，本发明公开的模具设计与制造知识库的构建方法通过对模具行业领域知识建模，将模具设计与制造的基本概念和常识通过基类及其层次体系结构进行定义，是让计算机能够理解和读懂模具知识的基础，从而优化知识推送和应用的效率。

附图说明

图1是本发明实施例中一种模具设计与制造知识库的构建方法的流程示意框图。

图2是本发明实施例中模具设计与制造知识库中知识的表示形态的示意图。

图3是本发明实施例中基于本体的模具设计与制造知识形式化表达示意图。

图4是本发明实施例中基于概念的形式化语义形成过程示意图。

图5显示了本发明实施例中模具领域知识语义坐标表示方法。

图6是本发明实施例中基于案例、标准和模板的知识表示与组织模式的示意图。

图7是本发明实施例中基于本体映射实现知识集成的示意图。

图8是本发明实施例中基于模糊粗糙集的规则特征约简方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

模具定制设计与制造不但需要各种行业标准知识引领，而且高度依赖经验性知识。这些经验性知识以前主要以隐性知识的形式存储于师傅的“脑海”中。随着近年来模具企业的信息化逐步深入，这些经验性知识通过“模板”、“经验参数”、“案例”等的方式被显性化。

本体论用来说明一个形式化词汇表的内在含义，其目标是捕获相关领域知识的内涵,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇(术语)和词汇间相互关系的明确定义。近年来OWL语言被用作本体的描述语言，其主要通过类公理构造符创建类及其层次、属性关系、实例等来描述知识。基于本项目组长期的研究积累，将建立基于本体语义的模具知识表示方法。因此，本发明在知识表示方面有如下内容：

●模具行业领域知识建模方法。所谓领域知识指的是行业领域的专门知识和技能，通过模具行业领域知识建模，将模具设计与制造的基本概念和常识通过基类及其层次体系结构进行定义，是让计算机能够理解和读懂模具知识的基础；

●标准、案例知识的表示。模具是典型的定制设计与制造行业，模具企业的各类标准和规范是企业的知识结晶。模具设计与制造过程中产生的设计文档、工艺方案和过程记录等都可以将其典型化、案例化，为日后的定制设计制造过程借鉴、学习，同样是企业的知识资产。这些标准和案例目前的表示形式多样，且图文并茂，如何通过本体语义统一描述这些知识，是本项目建立知识库必须解决的问题；

●经验性知识的表示方法。模具定制设计与制造中的经验性知识包括：期量、经验参数、工艺规则、模具各种分类等，这些经验性知识往往有一定的不确定性，且伴随着复杂的情景描述，如何建立较为统一的经验性知识本体表示方法，对这类知识能否实现重用是非常重要的。

参见图1，是本发明实施例提供的一种模具设计与制造知识库的构建方法，包括步骤：：

S11、提供面对用户的原有形态的模具设计与制造标准、案例、模板以及自然语言规则描述的知识；

S12、基于语义坐标将所述原有形态的模具设计与制造标准、案例、模板以及自然语言规则描述的知识进行描述，得到对应的标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数；

S13、基于所述标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数与模具设计与制造进行本体映射，使每一所述标准知识标签、案例知识标签、模板知识标签以及规则及经验参数均能匹配到可形式化的知识语义空间的具体区域中。

结合图2，通过本实施例的模具设计与制造知识库的构建方法所构建的知识库中的知识包含了企业所需要的各类模具设计工艺标准、案例、模板，以及经验性规则与参数，这些知识需要表示称为一种人、机器都能理解和认知的知识形式。这种形式体现了知识的内涵，从而构造一种可形式化定义的知识语义环境。分析模具设计与工艺标准、案例的表现一般是文档和设计图，要求机器能完全理解文档和模具设计或工艺图中的知识非常困难，因此本实施例采用语义标签的模式对这些图文档建模，让机器能够理解其必须理解的部分，知识库中的知识存储模式如图2所示。

下面，通过进一步的描述，详细说明本实施例的模具设计与制造知识库的构建方法的实现原理及过程。

一、基于语义坐标的模具领域知识描述方法

本体是语言相关的一种概念化描述，形式上是一种语言模型，目前已经发展出众多的本体描述语言。OWL语言是在DAML+OIL上发展起来的，OWL建立在XML/RDF等已有标准基础上，通过添加大量的基于描述逻辑的语义原语来描述和构建各种本体。OWL语言主要通过类公理构造符，创建类及其层次、属性关系、实例等来描述知识。由于OWL语言强大的语义描述能力和严谨性，本项目将利用其基本语法和语言成分来描述模具设计、制造知识。

因此，基于本体的模具设计与制造领域知识表达包括三个步骤，如图3所示：

(1)定义设计领域中的关于对象概念的词汇集V_c；

(2)定义设计领域中的关于关系和行为的词汇集V_p；

(3)明确并限定V_c，V_p在设计领域的特定涵义和和相互之间的匹配对象。

由此建立模具设计知识表达的基本要素，在此基础上可以展开对具体模具设计知识的形式化描述。而图4展示了模具设计知识形式化表达的抽象过程。

首先，明确模具设计与制造知识领域中的概念集合，将其映射成为常量符号和谓词符号，这些符号都与领域中特定的概念意义相对应，这事实上是语义上的形式化概念编码。利用常量符号和谓词符号的组合匹配关系，就构成模具设计的知识表示集合，自然地，这个集合也是一个形式化的编码集合，它从概念层次体现了知识的内涵。图4展示了模具设计知识领域中部分的概念形式化与知识表达过程。这个例子中，模具设计领域的一些简单常识通过明确的概念间关系内涵体现出来，而关系的形式化描述可以有多种形式，包括：一阶逻辑、语义网络、框架和面向对象等等。鉴于OWL的强大描述能力与逻辑严谨程度，本文项目将借用其基本概念和方法，实现对知识的描述。

具体的，基于本体的领域知识体现了模具设计与制造知识的常识与背景，其本体的建立就是定义整个模具设计与制造领域的基类及关系。利用OWL中的rdf:Class和rdf:subClassOf，可以对整个的基类层次体系结构进行定义，得到一个基本的模具设计领域本体。有了这些基本概念就可以扩展出下层更为具体的模具设计与制造概念。然而，模具基础设计与制造知识除了定义基本概念外，还需要明确基本概念的知识内涵和基本的设计与制造常识知识。因此，顶层本体还必须在基本概念的基础上，详细定义概念间的基本关系，从而映射出模具设计通用的基础知识。在阐述基本常识的时候，可定义了一些基本属性，以支持对基本类关系的表示，如：PartOf(部分)，Shape(成型)，hasGate(有主浇口)，hasSubGate(有分浇口)等，然后利用OWL语言属性描述里的基数(Cardinality)约束，说明模具、型腔分别与主浇口、分浇口的关系。

由于本体反映了领域知识内在的本质联系，不少学者提出了基于本体或类本体的词汇相关度和相似度算法。其中相关度是通过考察事物之间的联系得到的，相似度通过两个事物是否存在那些相似或相关的特征来判断。本体论从某种意义上来说是一种特殊的概念图，其中的类、实例和属性值可以看作是概念图中的结点；而类间的关系，即概念间的关联，则可以看作是概念图中的弧。

语义距离是指在同一个本体中的两个不同概念间存在的关系链长度的一种度量。本专利借助语义距离来加以描述：先为任意两个直接联系的概念定义语义距离值，然后在限定的搜索范围内根据特定的语义距离叠加规则，计算任意两个可以通过语义路径贯通的概念的语义距离，最后可以通过语义距离的逐段加权处理得到概念间的关联度。

建立多维度空间的语义坐标体系。以主分类作为基本的坐标系，以各分类中的具体取值来作为某一类别上的坐标值。当进行了工程知识的语义标注后，向知识多维度语义空间坐标系进行映射，同时根据相关度与相似度的定义，计算得到每个维度的索引值，再将其存储在不同的类别取值中，如图5所示。

二、模具标准、案例、模板知识的表示

模具设计制造标准、案例和模板通常用文字和图形表示，在本项目的知识库中主要用于给工程师阅读和参考，计算机需要理解是因为机器可以按照其特征属性进行相关标准和案例的查找、匹配等。而模板主要是用于快速生成BOM、工艺、计划等，这些模板知识是需要相关工程师维护的，而计算机除了需要查找、匹配相应模板，还将通过对模板中的参数等进行建议修改。所以这几类知识都是人与机器均需理解，而人需要全面理解，机器只需要理解一部分。

因此，本项目知识库的具体组织模式如下：

首先根据模具设计与制造知识的标准、案例和模板具体内容，按照知识项进行组织，得到一些可以相对独立描述知识的文字和图形组合<K_s,K_g>；

接着对这些知识项进行本体特征标识，即得到K_o，利用知识库的编辑功能将对具体知识项进行本体特征标识，即实现映射f_I:<K_s,K_g>→K_o其中，KI为每一知识项的知识标签，KS为每个知识项在知识语义空间中的知识特征。。

其次，与模具设计领域的知识进行映射，使得每一知识项都能匹配到知识语义空间中的一个具体区域中，即实现f:KI→KS。案例、标准和模板知识库的模式如图6所示。

从机器可理解的角度描述了模具设计与制造知识的语境和语义，即形成了知识的语义空间，使机器具有理解模具设计知识的能力。具有大量图文并茂的案例、标准和模板表现形式，这些知识以知识项为单位存在，描述了一个特定的设计与制造要求、步骤等，仍然可以供工程师详细阅读，全面了解知识内容。知识项以本体描述的知识标签反应知识特征，使具体的知识内容得以在模具设计与制造的领域知识背景中进行定位，由此独立的知识项可以获得了一定的知识语境，进而可以对知识项进行相关的自动处理，以满足用户需求。这样的知识表示方法实现了人、机器和知识三者的集成，用户面对的是单位化的文字、图形描述的标准、案例和模板知识，机器则面向一个可理解的知识语义空间，两者通过本体特征标识进行匹配，如图7所示。

三、案例知识的碎片化、封装与标识

将模具设计与制造过程中的产品与业务信息，按照订单的特征，分阶段、分层次，封装成各种类型的案例，并通过知识标签描述这些案例。这些案例反映了模具设计和制造的不同侧面，需要在不同过程、时期应用，每次应用只是其中的一部分，所以这些知识需要碎片化，碎片化后的知识由智能搜索引擎提供知识服务，在今后的定制设计和制造过程能够得以借鉴。

1、案例知识碎片化：首先按照订单收集相关信息，然后按照同一订单的不同模具进行归集，接着可以按照模具生产的不同阶段，如：概要设计、详细设计、工艺设计、NC编程、各主要加工阶段、试模、改模等进行拆分，也可以按照不同类型的信息，如：计划、物料采购、执行情况、工程更改等进行拆分，甚至也可以按照BOM表零部件的结构对案例进行拆分；

2、案例知识封装：在案例拆分的过程中，每拆分一次都将继承母体的知识标签，并对拆分后的案例在此基础上生成新的知识标签，并建立与母体和本次拆分所有个体的消息传递机制，同时补充缺失信息，重新确定输入变量和输出形式，调整调用方式，将案例知识封装起来。

3、案例知识标识：语义标注主要针对发现新案例后，机器能够自动为案例生成知识标签。语义标注的原理实际上就是将一个被碎片化封装后的案例知识中关键信息的概念映射到领域知识本体概念模型的过程。基本步骤：首先将根据各种案例的特点设计知识标签的模式，定义领域本体的概念与标签模板中数据项的映射关系，然后根据所提取的知识特征查找对应栏目，最后在相关栏目中填写知识特征值。通过对将对模具定制设计与制造的语义标注工具，对案例的知识标签进行设计，建立轮胎模具设计与制造领域本体与知识标签的映射关系，实现自动标注。

四、经验性规则与参数的表示与提取方法

纯粹的规则和属性参数用基于本体的OWL语言均能够描述，但是模具设计与制造过程中存在大量经验性规则与参数，这些经验性知识具有一定的模糊性或不确定性。一阶逻辑是建立在一阶语言基础上的逻辑体系，一阶语言作为一阶逻辑的形式语言，主要由个体词、谓词符号、函词符号、量词符号、联结词符号、括号和逗号连接而成。模具设计与制造经验性规则及其参数的描述大都可通过一阶语言表示。

Markov网(Markov Networks)，又称Markov随机场(Markov RandomField)，是n维变量X＝(X₁,X₂,......X_n)的联合概率分布模型。在一阶逻辑知识库中，每个可能世界必须满足知识库中的所有公式，否则该世界不可能存在(发生概率为0)。Markov逻辑网的基本思想是将一阶逻辑的限制放松，即一个世界违反公式越多，其发生概率越小，但未必为0。用公式权值来表示公式限制强度的大小，权值越大，满足该公式的发生概率与不满足该公式世界的发生概率之间的差就越大。随着公式上权值的增加，Markov逻辑网逐渐向纯一阶逻辑知识库靠拢。

本发明实施例通过Markov逻辑网描述经验性知识的不确定性，如图8所示。具体包括步骤：

(1)取置信水平向量中的各个特征的置信水平；在图8中，λ表示平均置信区间；

(2)利用单一特征模糊等价划分方法计算各个特征对应的模糊等价划分；在图8中，U/IND(ν(w,λ))表示各特征对应的单一特征模糊等价划分；

(3)利用复合特征模糊等价划分方法计算条件特征集和决策特征集对应的模糊等价划分；在图8中，表示条件特征集对应的复合特征模糊等价划分，表示决策特征集对应的复合特征模糊等价划分；

(4)从条件特征集中去除某一个特征，重新计算条件特征集和决策特征集等复合特征对应的模糊等价划分；在图8中，表示从条件特征值中去除的某一个特征，表示已去除某一特征的条件特征集所对应的复合特征模糊等价划分；表示已去除某一特征的决策特征集所对应的复合特征模糊等价划分；

(5)判断该特征去除后的复合特征对应的模糊等价划分与该特征去除前的复合特征对应的模糊等价划分之间之差是否为零，若为非零，则该特征为核心特征；通过遍历所有特征，得到核心特征集。在图8中，core(w,λ)＝R表示该去除特征为核心特征，core(w,λ)表示核心特征。

综上所述，通过本发明模具设计与制造知识库的构建方法建立的知识库，具有如下特点：

一、能够全面有效地表示模具设计制造过程中的知识。

本发明不拘泥于某一类特定的知识形式，以模具订单为线索，将相关信息案例化、碎片化，通过标识形成知识标签，提出了一套适合于模具设计制造，更为普适化的知识表示方法。

二、通过知识标签与领域知识建立关联，为知识快速搜索及应用奠定了基础。

本发明为各碎片化的知识建立语义标签，使得这些知识既能被人所理解，也能被机器理解，构造一种可形式化定义的知识语义环境，为知识的搜索和应用奠定了基础。

三、所提出的基于语义坐标的领域知识建模方法，为模具知识间的关联度计算奠定了基础。

为了建立相关概念的语义模糊化转换，即需要计算每个概念与该子类的“中心概念”之间的语义关联程度，通过这些“语义表述坐标”来近似(模糊)地表达每个概念。这样就可以通过建立一种模糊关系隶属度函数，用“语义表述坐标”的模糊隶属度来近似描述每个概念。这一模糊隶属度函数不仅要能够反映概念本身的不确定性，而且还要能够客观地将语义模糊化转换的效应反映到对应“中心概念”的模糊隶属度中。

四、所提出的经验性知识表示方法，为有效利用这些知识奠定了基础。

模具定制设计与制造中的经验性知识包括：期量、经验参数、工艺规则、模具各种分类等，这些经验性知识往往有一定的不确定性，且伴随着复杂的情景描述，本专利提出的表述方法能有效的解决这个问题，为有效利用这些知识奠定了基础。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims

1.一种模具设计与制造知识库的构建方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的模具设计与制造知识库的构建方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，首先基于本体对模具设计与制造知识进行描述，包括步骤：

定义模具设计与制造领域中的关于对象概念的词汇集V_c；

定义模具设计与制造领域中的关于关系和行为的词汇集V_p；

明确并限定V_c，V_p在模具设计与制造领域的特定涵义和相互之间的匹配对象。

3.如权利要求2所述的基于本体的模具设计与制造知识的描述方法，其特征在于，可通过但不限于一阶逻辑、语义网络、框架和面向对象的方式来描述V_c，V_p之间的匹配关系的形式化。

4.如权利要求2所述的基于本体的模具设计与制造知识的描述方法，其特征在于，还包括步骤：

5.如权利要求4所述的基于本体的模具设计与制造知识的描述方法，其特征在于，还包括步骤：

为任意两个直接联系的概念定义语义距离值；

通过语义距离的逐段加权处理得到基本概念间的关联度。

6.如权利要求5所述的基于本体的模具设计与制造知识的描述方法，其特征在于，还包括步骤：

7.如权利要求1所述的模具设计与制造知识库的构建方法，其特征在于，在所述步骤(2)～(3)中，针对知识原有形态为模具设计与制造标准、案例以及模板具体内容时，具体执行以下步骤：

根据模具设计与制造知识的标准、案例和模板具体内容，按照知识项进行组织，得到可以相对独立描述知识的文字和图形组合<K_s,K_g>；

利用知识库的编辑功能将对每个知识项进行本体特征标识，即实现第一映射f_I:<K_s,K_g>K_o；其中，f_I为第一映射，K_o为每个知识项的本体特征标识；

将每个知识项的本体特征标识与模具设计与制造领域的知识进行映射，使每一知识项都能匹配到知识语义空间中的一个具体区域中，即实现f:KI→KS，其中，KI为每一知识项的知识标签，KS为每个知识项在知识语义空间中的知识特征。

8.如权利要求7所述的模具设计与制造知识库的构建方法，其特征在于，将模具设计与制造过程中的产品与业务信息，按照订单的特征，分阶段、分层次，封装成各种类型的案例，并通过知识标签描述这些案例，以构成一个知识项；以及进一步的，还根据同一订单的不同模具进行归集、按照模具生产的不同阶段或按照不同类型的信息对封装好的各种类型的案例进行拆分；

9.如权利要求8所述的模具设计与制造知识库的构建方法，其特征在于，对于新案例，还包括语义标注过程，即将一个被碎片化封装后的案例知识中关键信息的概念映射到领域知识本体概念模型的过程；具体包括：

10.如权利要求1所述的模具设计与制造知识库的构建方法，其特征在于，在所述步骤(2)～(3)中，针对知识原有形态为经验性规则与参数时，具体执行以下步骤：

取置信水平向量中的各个特征的置信水平；

判断该特征去除后的复合特征对应的模糊等价划分与该特征去除前的复合特征对应的模糊等价划分之差是否为零，若非零，则该特征为核心特征；通过遍历所有特征，得到核心特征集。