基于分级规划的工艺决策推理与知识管理策略

论述了基于分级规划的工艺决策推理控制策略,混合式推理策略以及工艺决策知识和数据管理策略。推理控制策略将复杂的工艺决策推理机分解成性质不同的三个子推理机,简化了推理机的结构,混合式推理策略综合了变异性,创成法以及人机交互法的优点,便于解决复杂多变的工艺决策问题,工艺决策知识管理策略使工艺决策知识和数据按三个子推理机分类存储,从而便于规则的搜索,存储,管理与维护。     

基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型

将基于分级规划的工艺决策子任务分解与求解策略、推理策略、知识管理策略与黑板推理方法中的多任务协同工作原理相结合,构造了基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型．系统在进行工艺决策时,根据领域黑板上的零件信息与其他工艺决策初始化信息,通过总控模块和控制黑板的控制,依次调用与各子任务相关的工艺决策规则、数据和函数对各子任务进行求解或推理,并将推理结果依次填入领域黑板或环境黑板,直至各子任务全部执行完为止,环境黑板上所记录的即是当前零件的工艺设计结果．     

基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型

将基于分级规划的工艺决策子任务分解与求解策略、推理策略,知识管理策略与黑板推理方法中的多任务协同工作原理相结合,构造了基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型,系统在进行工艺决策时,根据领域黑板上的零件信息与其他工艺决策初始化信息,通过总控模块和控制黑板的控制,依次调用与各子任务相关的工艺决策规划,数据和函数对各子任务进行求解或推理,并将推理结果依次填入领域黑板或环境黑板,直至各子任务全部执行完为止,     

基于分级规划的工艺决策任务分解与求解策略

根据分级规划原理，构造了基于分级规划的工艺决策任务分解策略，工艺决策任务求解以及工艺决策共性与个性问题分治策略、将工艺决策这个复杂的问题分解成一定数量，规模较小和易于求解的子任务，并将这些任务按不同的性质进行分类和分层，以便对不同性质的任务用最适合的方法进行求解。     

基于分级规划的工艺决策任务分解与求解策略

根据分级规划原理，构造了基于分级规划的工艺决策任务分解策略、工艺决策任务求解策略以及工艺决策共性与个性问题分治策略．将工艺决策这个复杂的问题分解成一定数量、规模较小和易于求解的子任务，并将这些任务按不同的性质进行分类和分层，以便对不同性质的任务用最适合的方法进行求解．     

基于关系数据库的工艺决策的知识表达与推理

工艺决策的常用手段是采取“知识库＋推理机”的方法．工艺决策过程所需的知识极其庞杂，应用关系理论来描述这些知识，将其规范化，有利于减少数据的冗余，保证数据的一致性、完备性、独立性和安全性，便于工艺知识的共享和扩充．针对ＨＺ－ＲＣＡＰ系统中用到的主要工艺知识，分析了它们的内在联系，并给出了它们的Ｅ－Ｒ图描述，文章最后讨论了应用关系数据库管理系统的查询功能实现推理的方法．     

基于分步事例推理的排除工艺故障决策

根据机械加工中积累的、排除各种工艺故障措施的历史经验,可以建立排除各种工艺故障措施的事例库,当某类工艺出现故障需要排除时,就可以通过快速搜索已有的事例来辅助决策。针对事例库大、工艺描述属性多的情况,提出了基于分步事例推理的方法,能够有效提高搜索效率、降低决策风险。     

基于关系数据库的工艺决策的知识表达与推理

工艺决策的常用手段是采取“知识库＋推理机”的方法。工艺决策过程所需的知识极其庞杂，应用关系理论来描核实 实些知识，将其规范化，有利于减少数据的冗余，保证数据的一致性、完备性、独立性和这生，便于工艺知识的共享和扩充。     

基于实例与知识的智能CAPP策略

提出了一种新的基于实例与知识的混合推理策略，它既可通过对已存在的实例零件的工艺进行变异设计来获得当前零件的工艺，也可根据工艺知识库中的知识进行创成设计，介绍了基于实例与知识的ＣＡＰＰ系统的总体结构。给出了实例与知识的表达方式，并详细讨论了基于实例和基于知识两种推理的实现过程。     

基于分级规划的加工方法排序规则研究

结合工艺决策的分级规划策略，构造了一种新的实用化的加工方法排序规则，该排序规则将传统排序规则分解成两个相关的部分：工序排序规则与工步排序规则。工序排序规则代表了排序规则的普遍性，描述了一类零件的总体加工过程，只与加工方法有关，与组成零件的形状特征等其他因素无关；工步排序规则代表了排序规则的特殊性，描述了工序中各特征的加工顺序，与特征有关而与加工方法无关。     

基于几何推理的建筑施工流程安排研究

为了克服传统人工方式安排施工流程的低效率，根据建筑工程的施工特点，结合人工智能和几何推理的原理，提出了一种建筑施工流程自动安排的方法．该方法从建筑模型的基本构件分解出发，建立建筑构件之间的几何拓扑关系图，推导建筑构件的拆卸过程，由拆卸过程求解建筑施工流程．该方法求解效率高，具有工程实用价值.     

基于分级规划的加工方法排序规则研究

结合工艺决策的分级规划策略,构造了一种新的实用化的加工方法排序规则,该排序规则将传统排序规则分解成两个相关的部分：工序排序规则与工步排序规则．工序排序规则代表了排序规则的普遍性,描述了一类零件的总体加工过程,只与加工方法有关,与组成零件的形状特征等其他因素无关;工步排序规则代表了排序规则的特殊性,描述了工序中各特征的加工顺序,与特征有关而与加工方法无关．     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．     

知识基工艺设计专家系统

系统使用Visual Prolog语言，基于知识进行计算机辅助工艺设计。在系统中采用零件特征与加工特性相结合的方法描述零件；分层和分类收集存放知识，知识基与推理机分离，用户可以打开知识库根据要求修改知识；推理机制采用反向推理，进行合一算法自动生成工艺规程。     

基于任务的产品工艺设计过程管理

在分析产品工艺设计流程现状的基础上,研究了现有ＣＡＰＰ系统中工艺过程设计和过程管理,提出了任务驱动型的ＣＡＰＰ思想．认为工艺设计的过程本质上是对任务完成过程的集合,通过对任务的生成、监控、设计、提交、签审、发放,正好控制工艺设计的流程,并在ＣＡＰＰ系统开发中进行了成功的尝试,为工艺设计的管理提供了一种可行的方法．     

工艺规程的AOS树表示及其实现方法

阐述了非线性工艺规程的概念，提出了以ＡＯＳ（Ａｎｄ与／Ｏｒ或／Ｓｅｑｕｅｎｃｅ序列）树为基础的非线性工艺规程的表示方法，提出了能够支持并行设计并提供多选择的工艺计划和制造资源的完整的非线性工艺自动设计方法。     

CAPP和PPC的集成决策模型与算法

实现ＣＡＰＰ和ＰＰＣ功能集成是从根本上解决生产计划与工艺整体优化的途径．根据ＣＡＰＰ和ＰＰＣ多级并行分布式集成体系结构,研究了支持ＣＡＰＰ和ＰＰＣ功能集成的决策模型与算法,建立ＣＡＰＰ和ＰＰＣ的集成决策目标以及在该统一目标下的多层集成单元递阶决策的模型,设计有效支持该决策模型的工艺技术分析算法和瓶颈处理算法．该模型和算法强调相关决策活动并行完成与将工艺计划和生产（作业）计划作为一个整体进行优化的原则．仿真实验结果表明,模型和算法是正确可行的．     

模具计算机辅助工艺设计系统的研制与开发

论述了现代模具制造业开发计算机辅助工艺设计（CAPP）系统的必要性与可行性，分析讨论了自行开发研制的模具制造CAPP系统零件信息的描述、工艺设计层次和决策逻辑等关键技术，并给出了该CAPP系统的结构。系统已通过运行测试，取得了较满意的效果。