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摘要：为了改进汽车机械系统方案设计的方法，设计人员就要提高汽车机械系统设计的智能性。本文先是介绍了汽车机械系统智能设计的总体结构，然后详细介绍了中体结构中的案例库和数据库的建立以及推理过程中需要解决的案例相似度和案例定位问题。目的是为了吸取汽车机械系统设计的经验、创建更加智能的汽车机械系统。
关键词：案例库；知识库；案例相似度
前言：目前的汽车机械系统设计主要有形态学矩阵法、键合法和专家系统这三种方法。其中，形态学矩阵法和键合法是从功能的角度对汽车机械系统进行组合分析，然后给出多种组合方案，但是由于汽车机械涉及的部件比较多，相应地，给出的组合方案数目也比较大，一一对比评价这些方案需要很大的工作量，而专家系统在知识获取和推理方面存在较大的问题，因此，要改进汽车机械系统的设计，研究出一种高效的汽车机械系统的智能设计方案是很有必要的。
1.汽车机械系统智能设计的总体结构
汽车机械系统的智能设计主要是建立以知识案例库为基础的汽车机械智能设计系统，这样可以有效利用设计师积累的经验，最大限度地减少概念设计中所做的重复工作，从而提高汽车机械系统的智能设计研发效率，缩短设计师研发所用的时间。设计师要根据汽车机械系统研发过程中遇到的知识匹配工作量很大等问题，建立全面的汽车机械知识案例库以及汽车机械知识辅助信息库，用来分析汽车发动机、散热器和齿轮等关键部位和汽车的整机性能。
具体的汽车机械智能设计系统总体结构包括：人机交互接口、控制和管理模块、案例库、推理机、零件信息库、数据收集和干预处理模块、知识库和规则库以及解释器等。用户可以通过人机交互接口输入对汽车的设计要求，然后设计人员通过控制和管理模块，在案例库里寻找合适的案例进行匹配，匹配成功之后将案例进行适当的修改，修改成功之后输出汽车机械设计的工艺方案，同时，也要将该工艺方案输入到案例库中存稿。其中，如果案例匹配不成功或是案例修改不成功，要通过推理机中的推理过程，重新设计机械系统中关键部件的结构和参数，然后通过数据收集和干预处理模块将零件的结构和参数保存在零件信息库中。另外，如果最终的工艺方案不满足客户的要求，要重新进行汽车机械系统的设计[1]。
2.建立汽车机械系统智能设计的基础类库
因为汽车机械系统包含的零件数量巨大，所以要建立信息量巨大的知识库。汽车机械系统的设计人员要查阅大量汽车机械系统智能设计方面的文献资料，还要增强与汽车机械系统智能设计专家的交流，确保建立的知识库具有广泛的知识覆盖面和多种知识表达方式，这样可以让设计人员简单、准确地使用知识库中的内容。汽车机械系统的智能设计主要采用基于本体和自上而下的方式来构建汽车机械系统的知识模型，首先要将汽车机械系统的零件、组件、部件和产品进行分类，然后再将汽车机械系统的实体、属性和关系等元本体进行具体描述。具体的汽车机械系统智能设计的实例知识模型如下表所示：
2.1案例库的建立
案例库主要是包含多种汽车机械零件产品信息的知识库，具体的产品信息有产品的结构功能参数、产品的功率、产品的用途以及产品的型号等，对于不同的案例，要依据不同的属性参数使用成组技术来进行分类管理。当案例库建立成功之后，要用*.dat的文件格式来存储各个案例，存储的名称为“案例名称+空格+各种元件的编号”。比如，汽车的夹具单元案例库就包括无动力夹具、气动夹具、手动夹具和复杂夹具，这些夹具还会分为有无定位面、单方向打开或是两方向打开，再往下的参数就是一次旋转还是两次旋转，旋转方式下面的参数是有无定位销。由此可见，汽车机械零件的选取要考虑的问题有很多，因此要建立全面的汽车机械零件案例库，为用户检索匹配和提取调用各种元件参数提供便利。
2.2数据库的建立
数据库可以为机械零件的选择提供相关的数据基础支持，还可以为知识库和规则库提供底层的数据源，汽车机械系统智能设计的数据库建立主要是建立机械知识数据库，具体的数据库表包括对象表、部件统计表、部件参数表、零件失效信息表、工艺方案表和设备信息表。其中，要根据零件失效信息表中的零件失效信息来确定工艺方案，然后根据工艺方案表来选择设备信息表。
3.智能设计中推理过程需解决的关键问题
汽车机械系统的智能设计要采用CBR和RBR两种推理模式结合的方法，来解决案例相似度以及案例定位的问题。
首先是案例相似度的问题，要先假设案例的参数，比如，将案例设定为C（C1，C2，C3，...，Cn），将需要解决问题的案例设定为P（P1，P2，P3，...，Pn），将已经存在的案例对象设定为ci（c1，c2，c3，...，cn），将问题案例对象设定为pi（f1，f2，f3，...，fn），用这些假设来对相似度做基础的定义，具体的计算公式如下：
其中，公式（1）中的sim（P，C）是指需要解决问题的案例以及已经存在的案例的相似度；pi是指问题的第i个对象；ci是指案例中的第i个对象；wi是指权重，即第i个描述符对于案例的重要性。公式（2）中的sim（pi，ci）是指问题以及案例中第i个对象的相似度；fi是指案例C中第i个对象的属性值；bi是指案例P中第i个对象的属性值；di是指属性的权重。依据这两个公式的计算，来判断推理过程中需要解决的案例相似度问题。
然后是案例定位问题，该问题是指汽车机械系统智能设计中零件单元案例的位置分布。设计人员通过控制和管理模块在案例库中选取了合适的案例，然后要进行组件的总成装配工作，装配位置的正确性是非常重要的，在选取装配位置的过程中，要将单元案例坐标与汽车车身的机械坐标相互转换，必须要保证两者间转换的准确性。具体的坐标转换分为两步：第一步是将坐标系平移，使其与新的坐标原点重合；第二步，要旋转变换坐标系，让单元案例的坐标轴和汽车车身机械坐标轴相重合[2]。
结论：综上所述，汽车机械系统的智能设计比较复杂。分析可得，通过建立覆盖面比较广的汽车机械系统智能设计案例库、知识库、以及零件信息库，为设计人员提供更全面的汽车机械系统相关知识，以此来为用户提供完美的汽车机械系统设计方案。希望本文的研究可以为设计人员提供更加便利的汽车机械系统智能设计。
参考文献：
[1]苏玉刚.汽车AMT的系统设计和智能控制技术研究[D].重庆大学，2004.
[2]龙芬.电动汽车智能充电系统的设计[J].温州职业技术学院学报，，：1-5.
论文作者:钟辉波,孔泽林
论文发表刊物:《基层建设》2017年第26期
论文发表时间:2017/12/18
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