CN112347698A - 一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,包括以下步骤:1)运用人机混合增强的接口技术建立设计员与计算机之间的交互;2)运用人机协同模式实现设计员与计算机之间的交互过程,构建专家系统;3)运用专家系统设计规则库进行规则推理,得到飞机结构件多个初步结构方案,设计人员主动介入结构设计方案的选择,确定初步结构方案,通过自学习机制学习设计人员的推理与决策,来修改并完善智能专家系统的知识,增强结构件智能设计系统的方案优选能力。本发明通过人机混合增强智能设计方法提高飞机结构件设计效率以及设计质量,增加飞机结构件设计知识的重用度,将设计人员与智能系统有机结合协同进行产品设计,提高设计能力。
Description
技术领域
本发明涉及一种飞机结构件智能设计技术,具体为一种基于飞机结构 件的人机混合增强智能设计方法。
背景技术
随着时代的进步和数字化技术的不断发展,尤其是高科技、高精密、 高速度装备的迅速发展,现代飞机的各方面性能越来越好、科技含量越来 越高,飞机的设计制造能力成为一个国家科技水平的重要标志。
飞机结构主要由机身、起落架、机翼、尾翼、飞行操作系统、动力装 置等组成,每一部分结构中又由机加件、钣金件、型材等结构件组成。飞 机结构件是飞机结构的主体框架,支撑着其它零部件的建立,它的设计效 率与质量直接影响到飞机产品的整体设计与制造的效率。航空结构件的种 类繁多,形状复杂,它们的设计制造是利用计算机和机械设备进行手动操 作的,手动操作耗时耗力,由于工作量庞大,设计质量与效率极其低下以 及飞机结构件设计知识的重用度低,阻碍了航空工业的发展。如何快速地 完成航空结构件的数字化快速设计,成为航空数字化产品设计制造需要解 决的关键问题。
发明内容
针对现有技术中基于人工或者机器的飞机结构件设计效率低、设计质 量低以及飞机结构件设计知识的重用度低等不足,本发明要解决的问题是 提供一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,可有效提高飞机 结构件设计效率以及设计质量,增加飞机结构件设计知识的重用度。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
本发明提供一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,包括 以下步骤:
1)运用人机混合增强的接口技术建立设计员与计算机之间的交互;
2)运用人机协同模式实现设计员与计算机之间的交互过程,构建专家 系统;
3)运用专家系统设计规则库进行规则推理,得到飞机结构件多个初步 结构方案,设计人员主动介入结构设计方案的选择,确定初步结构方案, 通过自学习机制学习设计人员的推理与决策,来修改并完善智能专家系统 的知识,增强结构件智能设计系统的方案优选能力。
步骤3)中,设计规则库是根据飞机结构件的刚度强度要求、工艺装配 要求、制造成本、应力应变要求以及协调性要求,按照IF-THEN的规则结 构创建一系列结构语句,并将这一系列结构语句组成为一个库,用于规则 推理。
步骤3)中,规则推理是依据飞机结构件设计规则库,基于专家系统进 行推理,得到飞机结构件特征信息和结构设计方案,设计员通过人机交互 界面对飞机结构件特征信息和结构设计方案进行评价,如果不满意,则通 过人机交互界面进行特征信息的修改,直到确定满意的结构设计方案。
步骤3)中,机器自学习机制是专家系统将新的结构方案进行知识提取 并存入动态数据库,运用自学习机制获取新的知识,从而对知识库进行扩 充;当系统检测到新的交互决策知识录入知识库,启动自学习模块,调整 已有规则的置信度或生成新规则,并通过人机接口界面进行显示。
步骤3)中,专家系统主要包含推理匹配模块、变型设计模块、知识- 模板-模型模块以及解释器模块,其中推理匹配模块主要包含规则推理和实 例推理,规则推理通过建立飞机结构件设计规则库,通过输入事实与规则 库中的规则进行匹配,生成对应的结构设计方案;
如果没有匹配到对应的飞机结构件模型,运用人机混合增强业务模式 中自学习机制对规则推理结果进行处理,将新的飞机结构件对应的事实生 成新的规则添加到规则库中,扩充并完善规则库;
实例推理通过建立飞机结构件实例库,将飞机结构件的设计知识添加 到知识库中,运用灰色关联理论,计算待设计飞机结构件与实例库中的实 例之间的相似度,找到最相似的实例;
变型设计模块是通过推理匹配模块匹配到相似的模型,对相似的模型 进行特征的更改,达到满足新的飞机结构件的设计需求;
知识-模板-模型模块包含飞机结构件的设计要求、设计知识以及模型, 设计要求和设计知识运用于飞机结构家规则推理的规则库的建立,模型运 用于实例推理部分的实例库的建立;
解释器模块做为设计员与计算机之间沟通的桥梁,计算机通过人机交 互界面将飞机结构件的设计方案展现给设计员评判,评判设计方案的合理 性。
步骤3)中,飞机结构件特征参数信息包括飞机结构件的类型、飞机结 构件结构参数、飞机结构件的建模基准以及飞机件结构件的图形预览界面; 飞机结构件的建模基准是用户在建模前给飞机结构件指定的定位基准,根 据定位基准进行飞机结构件草图的建立以及生成最后的模型。
步骤2)中人机协同模式包括选择、评判、建议、修改、解释以及参与, 其中:
选择模式是专家系统给出方案或设计路线,或参数值,由人作出选择;
评判模式是由人评判设计结果;
建议模式是人向机器提设计方向或方案建议;
修改模式是机器给出阶段设计结果,人进行修改;
解释模式是要求机器解释推理设计;
参与模式是设计者直接参与设计,部分设计由人来直接完成。
本发明具有以下有益效果及优点:
1.本发明基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法通过人机混合 增强智能设计方法提高飞机结构件设计效率以及设计质量,增加飞机结构 件设计知识的重用度。
2.本发明采用人机混合增强智能设计,将设计人员与智能系统有机结合 协同,各自发挥所长、避其所短,进行产品设计,提高飞机结构件设计能 力;智能设计系统完成常规设计;基于深层次经验和思维层次的设计由人 类思维创建;人机协同,实现高质、高效设计。
附图说明
图1为本发明所述一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法 流程图;
图2为实施例中人机交互界面示意图;
图3为本发明人机混合增强人机协同模式表达示意图;
图4为实施例中规则推理的规则库示意图;
图5为本发明人机混合增强提升机器智能系统决策、推理能力示意图;
图6为本发明机器自学习的结构框图;
图7为本发明专家系统人机交互主界面;
图8为专家系统自学习机制人机交互界面;
图9为本发明人机混合增强系统自学习工作机制流程示意图;
图10为是本发明系统的结构框图。
其中,1为飞机结构件类型的选择模块;2为特征参数模块;3为构件 要素的拾取模块;4为飞机结构件预览界面。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作进一步阐述。
本发明提供一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,包括 以下步骤:
1)运用人机混合增强的接口技术建立设计员与计算机之间的交互;
2)运用人机协同模式实现设计员与计算机之间的交互过程,构建专家 系统;
3)根据设计规则库以及设计要求进行规则推理,得到飞机结构件多个 初步结构方案,设计人员主动介入结构设计方案的选择,确定初步结构方 案,通过自学习机制学习设计人员的推理与决策,来修改并完善智能专家 系统的知识,增强结构件智能设计系统的方案优选能力。
步骤3)中,设计规则库规是根据飞机结构件的刚度强度要求、工艺装 配要求、制造成本、应力应变要求以及协调性要求,按照IF-THEN的规则 结构创建一系列结构语句,用于规则推理。
规则推理包含推理机、动态设计数据库、人机交互界面以及解释机制, 依据结构件设计要求,基于推理机,得到特征信息和结构方案,设计员通 过人机交互界面进行特征信息和结构方案的评价,如果不满意,则通过人 机交互界面进行特征信息的修改,直到确定满意的结构设计方案。
机器自学习机制是专家系统将新的结构方案进行知识提取并存入动态 数据库,运用自学习机制获取新的知识,从而对知识库进行扩充;当系统 检测到新的交互决策知识录入知识库,启动自学习模块,调整已有规则的 置信度或生成新规则,并通过人机接口界面进行显示。
专家系统主要包含推理匹配模块、变型设计模块、知识-模板-模型模块 以及解释器模块,其中推理匹配模块主要包含规则推理和实例推理,规则 推理通过建立飞机结构件设计规则库,通过输入事实与规则库中的规则进 行匹配,生成对应的结构设计方案;
如果没有匹配到对应的飞机结构件模型,运用人机混合增强业务模式 中自学习机制对规则推理结果进行处理,将新的飞机结构件对应的事实生 成新的规则添加到规则库中,扩充并完善规则库;
实例推理通过建立飞机结构件实例库,将飞机结构件的设计知识添加 到知识库中,运用灰色关联理论,计算待设计飞机结构件与实例库中的实 例之间的相似度,找到最相似的实例;
变型设计模块是通过推理匹配模块匹配到相似的模型,对相似的模型 进行特征的更改,达到满足新的飞机结构件的设计需求;
知识-模板-模型模块包含飞机结构件的设计要求、设计知识以及模型, 设计要求和设计知识运用于飞机结构家规则推理的规则库的建立,模型运 用于实例推理部分的实例库的建立;
解释器模块做为设计员与计算机之间沟通的桥梁,计算机通过人机交 互界面将飞机结构件的设计方案展现给设计员评判,评判设计方案的合理 性。
飞机结构件特征参数信息包括飞机结构件的类型、飞机结构件结构参 数、飞机结构件的建模基准以及飞机件结构件的图形预览界面;飞机结构 件的建模基准是用户在建模前给飞机结构件指定的定位基准,根据定位基 准进行飞机结构件草图的建立以及生成最后的模型。
步骤2)中人机协同模式包括选择、评判、建议、修改、解释以及参与, 其中:
选择模式是专家系统给出几个方案,或几条设计路线,或几个参数值, 由人作出选择;
评判模式是由人评判设计结果;
建议模式是人向机器提设计方向或方案建议;
修改模式是机器给出阶段设计结果,人进行修改;
解释模式是要求机器解释推理设计;
参与模式是设计者直接参与设计,部分设计由人来直接完成。
如图1所示,本发明在人机混合增强智能设计方法中,通过规则推理 以及机器自主学习工作方式,完成飞机结构件人机混合增强的业务模式; 依据人机混合增强接口技术、人机混合增强协同模式以及人机混合增强的 业务模式,最终建立飞机结构件人机混合增强智能设计专家系统,完成飞 机结构件智能设计。
一、人机混合增强的接口技术
人机混合增强的一个重要方面就是人机的交互与协作。设计者要将人 工决策信息输入计算机以控制其工作流程,计算机也要及时输出、反馈决 策结果。因此,人机交互是必要条件。人机接口是系统与用户对话的主窗 口,人机接口又称人机交互界面,良好的人机用户界面也是设计软件系统 走向实用化的一个重要前提,它使系统与用户进行对话,使用户输入必要 的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。
本发明中人机交互界面主要是对话框的创建,在对话框中添加相应的 控件并用程序实现相应,系统每个模块都有对应的人机交互界面,实现各 模块的功能。以飞机结构件翼梁中叵字形梁为例,在步骤1)中,通过人机 交互界面将计算机给出的逻辑模型展示给设计员,设计员根据人机交互界 面展示出的模型评判给出的逻辑模型是否满足设计要求;同时在进行飞机 结构件智能参数化设计过程中,通过程序段创建人机交互界面,飞机结构件的人机交互界面如图2所示,人机交互界面中包括飞机结构件类型的选 择模块1、特征参数模块2、构件要素的拾取模块3、以及对应飞机结构件 预览界面4。对于通过翼梁类型选择模块1选择叵字形梁,特征参数模块2 展示叵字形梁的特征参数信息,设计员可以手动更改特征参数模块2中的 特征参数,也可以选择直接计算机载入预先设定好的参数,设计员判断载 入的参数是否合理选择是否进行更改。通过人机交互界面设计人员可以进 行特征信息的修改以及实时更新修改后图形的预览。
二、人机混合增强协同模式
人机混合增强智能协同设计过程中,人机协同模式有选择、评判、建 议、修改、解释、参与等,如图3所示。其中选择,是机器给出几个方案, 或几条设计路线,或几个参数值等等,由人作出选择;评判,是由人评判 设计结果,如很好、较好、一般、差等;建议,人向机器提设计方向或方 案建议;修改,是机器给出阶段设计结果,人进行修改;解释,是要求机器解释推理设计;参与,是设计者直接参与设计,部分设计由人来直接完 成。
人机混合增强协同模式在飞机结构件设计过程中具体操作过程如下: 以翼梁结构件中的叵字形梁为例,设计员根据叵字形梁设计要求包括:剖 面高度高、承载能力中、制造成本低以及装配工艺性高,反馈给给计算机; 计算机根据叵字形梁设计要求给出叵字形梁逻辑模型,通过人机交互界面 展现出来,设计人员根据设计要求,对叵字形梁逻辑模型进行强度刚度有 限元分析以及可制造性分析,根据分析结果评判逻辑模型是否合理,如果不合理,对叵字形梁逻辑模型进行不断修改和更新,调整叵字形梁逻辑模 型的特征参数,修改叵字形梁逻辑模型的结构,然后再次对叵字形梁逻辑 模型进行强度刚度有限元分析以及可制造性分析,直到满足要求为止,如 果合理,就不需要对逻辑模型进行修改和更新;接着计算机根据满足设计 要求的逻辑模型,给出飞机结构件的可行结构设计方案,然后设计员对可 行设计方案进行评判,选择出最合理的结构设计方案。
在人机混合增强人机协同设计模式中每一环节的实现均需设计者和计 算机的协同,尤其对于设计和结构创新,更是离不开设计者的知识运用和 巧妙构思。模型以可视手段作为人机之间联系的桥梁。设计过程中不仅可 视设计结果,而且可视设计过程,有效激发设计者的创造性思维,使得设 计者充分参与设计,从而实现人机之间的有效协作。
三、人机混合增强的业务模式
人机混合增强的业务模式通过人机交互、自学习机制提升专家系统的 决策、推理设计能力。在人机交互决策过程中,通过自学习机制学习设计 人员的经验知识来提高机器智能系统推理决策能力。如图5所示,根据飞 机结构件设计要求,专家系统进行推理,设计人员处理计算机不能处理的 模糊的、不确定的问题;或者专家系统生成多个初步设计方案,设计人员 对初步设计方案进行决策优选;通过人机交互,人将决策知识传给计算机,专家系统进行自学习(人机混合增强模块通过自学习机制实现),专家系 统中对应规则的置信度;当以后专家系统进行推理设计时,会优先采用置 信度高的规则推理,并将优化设计结果推送给设计人员,从而提高了机专 家系统推理决策能力。
人机混合增强的业务模式中根据飞机结构件的设计要求建立专家系统 规则库,进行规则推理,得到飞机结构件多个初步结构方案,设计人员主 动介入结构设计方案的选择,确定初步结构方案,智能系统通过学习设计 人员的推理与决策,来修改并完善智能专家系统的知识,增强结构件智能 设计系统的方案优选能力。
本发明中采用python建立专家系统,运用PYQT5图形界面开发模块开 发专家系统人机交互界面。如图4所示,以飞机结构件翼梁为例,根据翼 梁的设计要求包括剖面高度、开孔尺寸、承载能力、抗裂纹扩展能力、制 造成本以及装配工艺性,按照规则要求建立翼梁结构件规则库。专家系统 主界面如图7所示,界面中飞机结构件设计影响因素主要是输入待推理结 构件的设计要求,下面三个文本框分别显示了专家系统的推理过程、触发 的规则以及最终的推理结果。当依次输入飞机结构件设计要求时,点击“开 始推理”按钮时,就开始进行规则推理。当能够推理出结果时,会在“结 论”下的文本框中显示出对应的飞机结构件名称;当不能推理出结果时, 专家系统将会采用自学习机制进行学习。
本发明采用自学习机制的机器智能系统学习,如图6所示。自学习机 制中的学习环节是从人机交互决策环境中获得有关信息,并依据这些信息 和推理环节反馈回来的相关信息修改知识库,对数据信息进行分类并做出 决策,进而提高系统的推理性能。依据数据信息的特征,推理环节根据知 识库完成任务的情况,把获得的信息反馈给学习环节,自学习机制实际上 是一个能自动处理不确定数据信息,并能自动完善、调整知识的信息处理方式。
如图9所示,专家系统自主学习工作流程,具体如下:首先根据设计 要求推理生成结构设计方案,系统要判断该方案是否生成过,若是,则提 高设计方案对应规则的置信度,并完善知识库。若否,专家系统将新的结 构方案进行知识提取并存入动态数据库,运用自学习机制获取新的知识, 从而对知识库进行扩充。当系统检测到新的交互决策知识录入知识库,启 动自学习模块,调整已有规则的置信度或生成新规则,并通过人机接口界 面进行显示。
以飞机结构件组合腹板梁为例,当在专家系统中输入组合腹板梁相应 的设计要求时,不能通过规则推理找到相应的飞机结构件,此时专家系统 采用自学习机制进行学习。如图8所示为组合腹板梁自学习机制的人机交 互界面,专家系统自动获取组合腹板梁设计要求并添加到自学习机制人机 交互界面的规则条件中,设计人员输入规则结论,点击“学习”按钮,将 自学习的结果显示到学习结果的文本框中,点击“添加规则库”按钮,将 规则添加到规则库中,然后专家系统调整规则库中已有规则的置信度,实 现了规则库的完善和扩充,提高了专家系统推理结果的准确性以及可信度。
如图10所示,人机混合增强智能设计专家系统主要包含推理匹配模块、 变型设计模块、知识-模板-模型模块以及解释器模块。
推理匹配模块主要包含规则推理和实例推理。规则推理通过建立飞机 结构件设计规则库,通过输入事实与规则库中的规则进行匹配,如果通过 规则推理匹配到对应的飞机结构件模型,则通过匹配到的模型生成对应的 结构设计方案;如果没有匹配到对应的飞机结构件模型,运用步骤3)中人 机混合增强业务模式中自学习机制对规则推理结果进行处理,将新的飞机 结构件对应的事实生成新的规则添加到规则库中,扩充并完善规则库。实 例推理通过建立飞机结构件实例库,将飞机结构件的设计知识添加到知识 库中,运用灰色关联理论,计算待设计飞机结构件与实例库中的实例之间 的相似度,找到最相似的实例。
变型设计模块主要是通过推理匹配模块匹配到相似的模型,对相似的 模型进行特征的更改,达到满足新的飞机结构件的设计需求。
知识-模板-模型模块主要包含了飞机结构件的设计要求、设计知识以及 模型,设计要求、设计知识主要运用于飞机结构家规则推理的规则库的建 立,模型主要运用于实例推理部分的实例库的建立。
解释器模块主要体现了步骤1)人机混合增强的接口技术,解释器模块 主要是设计员与计算机之间沟通的桥梁,计算机通过人机交互界面将飞机 结构件的设计方案展现给设计员评判,评判设计方案的合理性。
人机混合增强智能设计系统具体实现方式如下:根据结构件设计要求, 设计人员明确设计目标任务,将设计目标任务通过人机交互界面传递给计 算机,计算机进行相似案例的推理匹配;对计算机推理出的一定相似度的 实例,设计员要参与评价此实例是否可用,如果设计员评定此实例可用, 就确定为相似实例,如果设计员评定此实例不可用或者计算机未推理出一 定相似度的实例,则需设计人员人工进行结构设计给出相似实例;相似实 例确定后,推理机进行变型设计,输出设计方案;设计方案生成后,设计 人员对结构件设计结果进行全面评价,对不满意的方案返回人为修改,直 到满意为止,对满意的结果返回到用户界面作为最终确定设计方案,并将 结果存放在实例库中,为后续实例推理增加更多可以参考应用知识。
本发明综合利用了人机一体思想,其典型表现就是人机混合增强智能, 是将人的作用引入到智能系统中,形成人机混合智能范式。在这种范式中 人始终是智能系统的一部分,当系统中计算机的输出置信度低时,人主动 介入调整参数给出合理正确的问题求解,构成提升智能水平的反馈回路。 把人的作用引入到智能系统的决策回路中,可以把人对模糊、不确定问题 分析与响应的高级认知机制与机器智能系统紧密耦合,使得两者相互适应, 协同工作,形成双向的信息交流与控制,使人的感知、认知能力和计算机 具体推理、强大的运算及存储能力相结合,构成‘1+1>2’的人机混合增强智 能形态。
Claims (7)
1.一种基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于包括以下步骤:
1)运用人机混合增强的接口技术建立设计员与计算机之间的交互;
2)运用人机协同模式实现设计员与计算机之间的交互过程,构建专家系统;
3)运用专家系统设计规则库进行规则推理,得到飞机结构件多个初步结构方案,设计人员主动介入结构设计方案的选择,确定初步结构方案,通过自学习机制学习设计人员的推理与决策,来修改并完善智能专家系统的知识,增强结构件智能设计系统的方案优选能力。
2.根据权利要求1所述的基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于:步骤3)中,设计规则库是根据飞机结构件的刚度强度要求、工艺装配要求、制造成本、应力应变要求以及协调性要求,按照IF-THEN的规则结构创建一系列结构语句,并将这一系列结构语句组成为一个库,用于规则推理。
3.根据权利要求1所述的基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于:步骤3)中,规则推理是依据飞机结构件设计规则库,基于专家系统进行推理,得到飞机结构件特征信息和结构设计方案,设计员通过人机交互界面对飞机结构件特征信息和结构设计方案进行评价,如果不满意,则通过人机交互界面进行特征信息的修改,直到确定满意的结构设计方案。
4.根据权利要求1所述的基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于:步骤3)中,机器自学习机制是专家系统将新的结构方案进行知识提取并存入动态数据库,运用自学习机制获取新的知识,从而对知识库进行扩充;当系统检测到新的交互决策知识录入知识库,启动自学习模块,调整已有规则的置信度或生成新规则,并通过人机接口界面进行显示。
5.根据权利要求1所述的基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于:步骤3)中,专家系统主要包含推理匹配模块、变型设计模块、知识-模板-模型模块以及解释器模块,其中推理匹配模块主要包含规则推理和实例推理,规则推理通过建立飞机结构件设计规则库,通过输入事实与规则库中的规则进行匹配,生成对应的结构设计方案;
如果没有匹配到对应的飞机结构件模型,运用人机混合增强业务模式中自学习机制对规则推理结果进行处理,将新的飞机结构件对应的事实生成新的规则添加到规则库中,扩充并完善规则库;
实例推理通过建立飞机结构件实例库,将飞机结构件的设计知识添加到知识库中,运用灰色关联理论,计算待设计飞机结构件与实例库中的实例之间的相似度,找到最相似的实例;
变型设计模块是通过推理匹配模块匹配到相似的模型,对相似的模型进行特征的更改,达到满足新的飞机结构件的设计需求;
知识-模板-模型模块包含飞机结构件的设计要求、设计知识以及模型,设计要求和设计知识运用于飞机结构家规则推理的规则库的建立,模型运用于实例推理部分的实例库的建立;
解释器模块做为设计员与计算机之间沟通的桥梁,计算机通过人机交互界面将飞机结构件的设计方案展现给设计员评判,评判设计方案的合理性。
6.根据权利要求1所述的基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于:步骤3)中,飞机结构件特征参数信息包括飞机结构件的类型、飞机结构件结构参数、飞机结构件的建模基准以及飞机件结构件的图形预览界面;飞机结构件的建模基准是用户在建模前给飞机结构件指定的定位基准,根据定位基准进行飞机结构件草图的建立以及生成最后的模型。
7.根据权利要求1所述的基于飞机结构件的人机混合增强智能设计方法,其特征在于:步骤2)中人机协同模式包括选择、评判、建议、修改、解释以及参与,其中:
选择模式是专家系统给出方案或设计路线,或参数值,由人作出选择;
评判模式是由人评判设计结果;
建议模式是人向机器提设计方向或方案建议;
修改模式是机器给出阶段设计结果,人进行修改;
解释模式是要求机器解释推理设计;
参与模式是设计者直接参与设计,部分设计由人来直接完成。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113380033A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及系统 |
CN113722838A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-11-30 | 西安航空制动科技有限公司 | 一种基于Python模型的飞机复杂系统设计方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109033609A (zh) * | 2018-07-20 | 2018-12-18 | 中航沈飞民用飞机有限责任公司 | 航空机加件面向智能制造的产品工艺编程仿真的方法 |
CN109636117A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-16 | 北京理工大学 | 一种装配信息集成管理系统 |
CN110334369A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-10-15 | 武汉理工大学 | 一种汽车内饰件设计系统 |
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2020
- 2020-11-12 CN CN202011262345.6A patent/CN112347698A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109033609A (zh) * | 2018-07-20 | 2018-12-18 | 中航沈飞民用飞机有限责任公司 | 航空机加件面向智能制造的产品工艺编程仿真的方法 |
CN109636117A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-16 | 北京理工大学 | 一种装配信息集成管理系统 |
CN110334369A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-10-15 | 武汉理工大学 | 一种汽车内饰件设计系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
严贵生, 蔡颖, 闫海新: "智能化人机混合工艺决策CAPP系统的研究", 新技术新工艺, no. 02, pages 9 - 11 * |
郝博 等: "基于改进灰色关联的飞机结构件变型设计", 《组合机床与自动化加工技术》, no. 9, pages 147 - 150 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113380033A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及系统 |
CN113380033B (zh) * | 2021-06-09 | 2022-08-16 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及系统 |
CN113722838A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-11-30 | 西安航空制动科技有限公司 | 一种基于Python模型的飞机复杂系统设计方法 |
CN113722838B (zh) * | 2021-09-23 | 2023-09-29 | 西安航空制动科技有限公司 | 一种基于Python模型的飞机复杂系统设计方法 |
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