面向飞航构件的激光焊接工艺智能设计系统研究

这是一篇关于飞航构件,激光焊接,智能设计,知识问答,案例推理的论文, 主要内容为目前某飞航构件在热加工工艺设计过程中存在工艺设计经验和设计案例等工艺知识未有效收集和应用的问题,造成飞航构件在工艺设计过程中仍然依赖大量试错式的工艺试验获取较优的加工工艺参数,而这种方式使得构件尺寸超差等问题凸显,严重影响了飞航产品的整体质量,因此研究如何利用工艺设计过程中产生的工艺知识,实现热加工工艺的智能设计具有重要意义。基于上述问题本文开展了针对飞航构件的激光焊接工艺智能设计方法研究,依托飞航构件的激光焊接工艺知识库,提出一种知识问答完成参数设计,案例推理进行参数校正的智能设计方法。本文主要研究内容如下:基于知识图谱的飞航构件激光焊接工艺知识问答方法。针对工艺设计过程中大量的工艺知识与设计经验未得到有效收集与应用的问题,本文采用自顶向下的图谱构建方法,构建了飞航构件激光焊接工艺知识图谱,基于知识图谱完成知识问答方法的设计,实现工艺知识的收集与应用。针对工艺人员提出的多类工艺问题需求,本文提出Ro BERTa-Bi GRU-MHA(RBGMA)的激光焊接工艺问题意图识别模型,实现工艺问题的准确分类,并通过本文构建的激光焊接工艺知识问题语料集,进行模型识别精度对比实验,结果表明RBGMA模型的识别精度优于常用的CNN、RNN和Ro BERTa模型。基于灰色关联算法的飞航构件工艺案例推理方法。本文收集完成的飞航构件激光焊接工艺设计案例,整理形成工艺设计案例库,实现对案例知识的收集,并基于案例推理的基本原理,采用通过层次分析法进行权重修正的灰色关联度案例推理方法,构建以焊接缺陷为目标的案例推理模式,帮助设计人员依照推理获取的案例缺陷形式对设计案例进行参数调整,实现案例知识的重用。飞航构件的激光焊接工艺智能设计系统开发。基于上述关键技术的研究,本文以飞航构件激光焊接知识图谱与工艺设计案例库为数据基础,采用Java编程语言,基于Spring Boot与Vue开发框架,实现了以知识问答与案例推理为核心业务的交互式激光焊接工艺智能设计系统,为工艺设计人员提供了面向飞航构件的激光焊接工艺设计知识服务平台,提升了飞航构件在激光焊接工艺设计过程中的智能化与信息化水平。

基于案例推理的变压器故障诊断专家系统的研究

这是一篇关于变压器故障诊断,专家系统,案例推理,SSH2的论文, 主要内容为人工智能自从诞生开始，就广泛被人们关注并且被应用在生活的方方面面。随着对人工智能领域的不断深入的研究，专家系统成为人工智能领域最为突出的分支，并且随着时间的推移不断的发展。人工智能理论旨在让计算机能够像人类的大脑思维一样处理和解决各个层面比较有专业性和复杂性的问题，而这些也促使人工智能领域出现了专家系统，专家系统的出现使得计算机真正的能像人类的专家一样解决问题，这也是人工智能近几年来最重要和突出的研究领域。 变压器就很难保证稳定状态的长期性，导致这种问题出现的原因是多方面的，首先变压器作为电力系统重要的组成部分，结构比较复杂，而且对变压器进行实时的监控比较难达成。其次造成变压器出现问题的因素复杂多样，与时间和环境因素没有太准确的逻辑关系，这也增加了解决问题的难度。迄今为止，大多数的电力系统中变压器设备依然依靠人工采样，定期维修或者出现问题再解决的方式进行处理。这样的方式即容易受到外界环境的干扰和影响，也容易受到人类专家的主观因素影响，导致问题得不到充分的解决。现代化的变压器的故障诊断问题的解决方案要求我们在处理变压器的故障时不再像传统处理故障的方式以一种定期审查或者临时维修的方式，实现变压器故障的状态的全方面的监测，保证变压器的稳定和高效工作。 我们将变压器的故障诊断和人工智能方向的专家系统相结合，根据专业性的知识和有价值的经验，构建出变压器故障诊断的专家系统的案例推理机制，从而我们对变压器的故障诊断和处理过程将能够以过去经验标准去处理，使得对变压器的故障处理将更加具有高效性和实用性。 本文主要阐述了基于案例的专家系统的特点以及推理逻辑，利用SSH2框架搭建技术，设计并实现了针对变压器故障诊断的基于案例推理的专家系统。本文主要内容包括以下几个方面： 1.简要介绍了专家系统以及变压器故障诊断相关的研究背景，研究现状，研究意义以及本文所需要研究的内容； 2.主要介绍了专家系统的产生背景，发展阶段以及分类特点，并介绍了其应用在变压器故障诊断中的优点； 3.描述了案例推理专家系统的主要推理原理，并根据该理论设计出专家系统的推理模块算法； 4.重点介绍了的变压器故障诊断专家系统的系统设计、数据库设计、功能设计。该专家系统在SSH框架下开发，SSH框架能够极大的提高了系统的开发效率。 此外，本文中对许多技术方面的问题研究的还不是很成熟，我们还需要在以后的学习与研究中进一步改进与完善。

车身覆盖件冲压成形工艺参数设计专家系统

这是一篇关于车身覆盖件,专家系统,案例推理,K最近邻算法,知识库设计的论文, 主要内容为车身覆盖件的设计是整车设计和加工中相当关键的一个环节,目前车身覆盖件冲压工艺参数设计方法大多是采用数值优化方法,这种方法在进行工艺参数求解时容易陷入局部最优解,无法得出理想的加工参数。针对这种情况,本文设计并开发了基于B/S架构和案例推理的车身覆盖件冲压成形工艺参数设计专家系统。本文的主要研究内容如下:(1)确定采用三元向量组来组织表达车身覆盖件冲压案例,并且引入了属性量化概念,对三元向量组中的属性进行了量化处理。根据主成分分析法计算出三元向量组中的特征属性所占权重,利用KD Tree改善了KNN算法在相似度计算时需要遍历所有案例的缺点,利用10折交叉验证代替经验来选取合适的k值。研究并归纳出一套通用的案例修改和重用流程,并且为车身覆盖件冲压成形工艺参数设计专家系统添加了自学习功能和系统维护功能。(2)通过对车身覆盖件冲压成形特性和案例组织表示方法的研究,完成了系统知识库的设计与开发。研究得出了整个系统的数据字典、数据流图和功能分析结果,明确系统采用B/S架构、Python、HTML、CSS和Java Script完成前后端开发,选定My SQL作为系统底层数据库。按照数据库概念设计的方法,使用E-R模型和自下而上的设计方法得出知识库的概念模型,之后根据概念模型和逻辑模型的映射关系以及转换规则将E-R模型转换为关系模型。建立以聚簇索引为主,哈希索引为辅的知识库索引机制,并对知识库的部署流程做了详细的研究。(3)完成了车身覆盖件冲压成形工艺参数专家系统的设计开发。开发的系统包含有用户管理、案例推理、后台管理、数据展示、数据库设计和安全性管理这六大功能模块,而且本系统采用前后端分离的并行开发模式完成功能开发和知识库开发,从而搭建了车身覆盖件冲压成形工艺参数设计专家系统的人机交互框架。(4)运用本系统对汽车翼子板设计案例进行求解,并对解集进行有效性验证。通过对汽车翼子板设计案例的求解,详细展示了KD树建造、KD树搜索、案例修改与重用,案例学习的全部流程,将求解出的解元素集导入到Dynaform中进行有限元仿真,并对仿真后的FLD图进行验证,证明解集的有效性。

基于案例推理的桥梁运营事故决策系统的设计与实现

这是一篇关于桥梁运营事故,案例推理,知识图谱的论文, 主要内容为桥梁是我国最重要的基础设施之一,与人民群众的生活密切相关。对桥梁事故的监控是政府的重要工作和公众关注的焦点。因此,加强对桥梁事故的认识,研究事故发生后如何及时有效处理,具有重要的意义。案例推理是一种利用已有经验解决新问题的决策技术,可用于对桥梁运营事故的快速判断与处理。然而,传统案例推理方法由于案例表示方法单一且不直观,案例检索效率低下,检索过程复杂。针对上述问题,本文采用知识图谱技术,构建桥梁运营事故案例知识图谱,并基于不同节点构建多圈层案例检索方法,在此基础上搭建桥梁运营辅助决策系统,实现桥梁运营事故案例辅助决策,主要包括以下内容:(1)构建桥梁运营事故知识图谱案例库。针对桥梁运营事故案例的特征,在传统案例表示形式的基础上,提出一种基于知识图谱的案例表示方法。首先,面向桥梁运营事故问题,设计知识图谱的模式层。其次,通过对300余起事故案例信息的收集,并按照18个关键信息要素进行统计与分析,从而定义了桥梁运营期间事故案例的类、属性,以及实体之间的关系类型。最后,基于桥梁运营事故模式层,以自上而下的方式构建完成桥梁运营期间事故案例库。(2)构建基于多圈层的桥梁运营事故案例检索模型。该模型包括三个部分:圈层和权重划分、相似度计算以及算法设计实现。首先,根据节点对事件的影响程度,将节点分为核心层和一般层,并采用层次分析法确定各层节点的权重。其次,基于向量空间模型,使用欧氏距离和海明距离公式,分别从核心层和一般层节点计算案例的相似度,并根据节点权重得到案例的总相似度。最后,将相似度计算方法转化为可执行的算法,并通过程序实现。本文随机选取了三组核心节点均不相同的测试案例,与案例库中的324起案例进行了匹配验证。结果表明,基于多圈层的检索模型在减少所需匹配和计算的总节点数量,简化计算过程,提高检索效率方面表现优异。(3)设计并开发了基于案例推理的桥梁运营事故决策系统。首先,本文进行了系统需求分析,确定了系统的功能和整体架构。其次,本文使用Flask+Vue的前后端分离技术,开发了系统的各个功能模块,实现了用户登录、案例可视化展示、相似案例检索决策、案例管理和案例复用等功能。其中,相似案例检索决策功能可以提供多个结果,辅助决策者进行决策。最后,通过系统性能测试,证明了该系统具有一定的应用价值,可以满足桥梁运营事故决策的需求。

基于CBR和MADM的多Agent推荐系统研究

这是一篇关于推荐系统,多Agent,案例推理,多属性决策,JADE的论文, 主要内容为随着电脑及万维网的普及,通过Web获取信息并购买产品已经成为主流。然而网络上的信息资源以爆炸式的速度增长着,人们在购买产品之前要耗费大量的时间和精力去获取相关信息并筛选产品,于是出现了“rich data, poor information”的尴尬局面。为了解决这个问题,研究者提出了很多解决方案,推荐系统便是其中之一。 然而,现有的电子商务推荐系统却存在由于数据稀疏而引起的推荐质量低、推荐算法单一(基于协同过滤的推荐技术和基于内容的推荐技术)、只考虑产品属性值全部为精确或全部为非精确的情况等缺点。 针对上述问题,本文主要在以下几个方面对推荐系统做了深入研究: 1.在推荐系统中应用Agent技术,充分发挥其智能性、反应性、主动性等特点,可为资源发现和推荐提供强大的技术支持。提出了一种基于多Agent的推荐系统整体架构模型——CMARS(CBR-based Multi-Attribute Multi-Agent Recommendation System),设计了该系统各组成部分的功能、结构和流程。该系统由5种功能相互独立的Agent构成,它们 之间相互分工合作共同完成推荐任务,克服了传统推荐系统存在的局限性。2.将案例推理方法引入到推荐系统中,可对数据的稀疏性问题进行一定程度的改善。研究了案例的表示方法,能够完整有效地表达用户的自身特征和在购买过程中的各种需求信息。 3.算法方面,在考虑了属性分类的基础上提出了基于距离的混合数据类型的相似性度量方法和基于TOPSIS的多属性决策方法。在本算法中,用户的需求信息可为精确型的也可为非精确型的,具有更大的现实意义。 4.基于以上的技术和算法,本文初步实现了一个教材推荐系统,并设计了相应的实验对两种算法进行测试。实验结果表明,基于混合相似性度量的检索算法和基于TOPSIS的多属性决策算法均具有较高的推荐精度。 总之,本文将CBR方法,MADM方法和多Agent技术整合应用于电子商务推荐系统,并在混合数据的相似性度量和TOPSIS决策排序方面做了有益的尝试,本文的研究结果对于电子商务推荐系统、Web服务均有一定的参考价值。

网络化协同制造系统的跨层生产优化调度

这是一篇关于能效优化,协同层,智能优化算法,案例推理,ID3决策树的论文, 主要内容为网络化协同制造系统是一种信息高度集成的智能制造模式,其协同层具有大数据集成的知识库以及知识推理、数据挖掘、信息交互等服务功能,而目前大部分能效调度优化方法在优化过程使用的运算资源局限于企业层、车间层等边缘层,对于利用系统的协同层知识库与服务进一步提高能效的优化调度的研究较为缺乏,此外,网络化协同制造系统的生产过程具有有柔性制造、多工厂协同生产等特征,这使得能效分析与优化变得极其困难,因此,网络化协同制造系统跨越协同层与边缘层生产优化调度的研究具有极其重要的意义。本文针对在网络化协同制造系统中单作业车间与分布式多工厂的能效优化问题展开研究,提出了相应的算法,取得了良好的优化调度效果,主要工作如下:(1)对网络化协同制造系统的信息流和能量流特征、主控因素、外部干扰进行分析,面向能效优化控制目标,针对边缘层独立制造车间的实时调度,及云端网络化分布式多工厂协同制造的虚拟资源优化调度问题,分别建立其对应的优化模型和跨层协同机制。(2)针对单作业车间能效优化问题,提出了一种融合案例推理与混合群智能的调度优化方法。该方法在粒子群优化算法框架下,融合了遗传算法交叉变异算子,并基于调度问题的特征采用三元表示法将协同层知识库中的历史调度案例信息资源转化为数字表示形式,以此进行相似度运算,将其引入到调度优化算法种群筛选后的补充个体生成过程,提高后期迭代过程中的多样性。通过仿真与分析验证了该方法的有效性。(3)针对分布式多工厂能效优化的问题,提出一种融合了ID3决策树的高斯粒子群优化嵌套寻优算法,该算法将异地工厂看做独立的加工单元,把加工单元订单分配寻优作为作为嵌套寻优的外层,调度优化作为内层,多个单元寻优决策结果与云端外部寻优交互反馈,同时还引入了精英保留策略,并将ID3决策树技术融入外层寻优粒子生成过程,降低外层寻优过程中的随机性。最后,通过仿真对比实验验证方法的有效性。(4)根据以上的理论研究以及工厂的实际需求,使用Thymeleaf等前端技术搭建了前台可视化页面,同时,使用Spring Boot、Mybatis、Hadoop等大数据微服务信息技术对后台应用模块的逻辑功能进行了开发,并将开发后的系统应用于无锡某机床股份有限公司,实现了良好调度优化效果。

纺纱信息管理与工艺推荐系统的开发

这是一篇关于纺纱信息,信息管理,毛纺工艺,工艺推荐,案例推理的论文, 主要内容为随着信息化与智能化管理系统在纺织行业的应用,一些企业的生产效率得到很大提升,产品质量和生产成本也得到了优化。面对竞争日益激烈的市场,这些企业往往更具有竞争力,对于市场变化的反应更快。但对于大多数纺织企业来说,其信息化、智能化管理水平并不高。因此,有必要推进信息化、智能化管理系统的建设,改变原有的生产管理模式。对此,本课题与浙江湖州高盛毛纺有限公司进行合作,开发了一套纺纱信息管理与工艺推荐系统。主要研究内容与工作如下:(1)首先分析了企业生产管理的现状,然后对企业的需求进行了实际调研,确定了纺纱信息管理与工艺推荐系统的需求。在需求分析基础上,对系统的结构及数据库进行设计,并基于B/S(浏览器/服务器)模式,采用前后端分离技术,前端使用vue框架,后端使用springboot框架,结合Mysql数据库开发系统。其中,纺纱信息管理子系统主要对纺纱工艺参数、基于离线检测的质量数据、纺纱台账、仓储台账、产量报表和管纱质量报表的信息化管理进行研究,具备增删查改等功能。(2)毛纺工艺推荐子系统是对工艺参数、成纱质量的深层次应用,主要通过构建基于案例推理(CBR)的工艺推荐模型来实现。具体研究内容包括:1)基于纺纱信息管理子系统中的纺纱工艺参数和质量数据,再根据纱线特征和纤维性能指标对工艺设计的影响,构建了包含纱线规格及纤维性能指标、各工序工艺参数、成纱质量数据三部分内容的案例库并实现了案例的表达。2)确定了案例的特征属性和对应的相似度计算算法,并通过纱线和纤维两个层面的特征属性的综合相似度来进行毛纺工艺的推荐。3)采用层次分析法(AHP)和专家打分法相结合,确定了在计算综合相似度时纱线层面的特征属性的权重,避免了设计人员自主赋予权重可能带来的偏差,并根据权重最高的特征属性(纺纱方式),对历史案例进行过滤,提高了推荐效率。毛纺工艺推荐子系统不仅能够使得企业的工艺知识完善保存,也提高工艺的重用效率,加快工艺设计,进而提高企业的反应速度。

基于案例推理的桥梁运营事故决策系统的设计与实现

这是一篇关于桥梁运营事故,案例推理,知识图谱的论文, 主要内容为桥梁是我国最重要的基础设施之一,与人民群众的生活密切相关。对桥梁事故的监控是政府的重要工作和公众关注的焦点。因此,加强对桥梁事故的认识,研究事故发生后如何及时有效处理,具有重要的意义。案例推理是一种利用已有经验解决新问题的决策技术,可用于对桥梁运营事故的快速判断与处理。然而,传统案例推理方法由于案例表示方法单一且不直观,案例检索效率低下,检索过程复杂。针对上述问题,本文采用知识图谱技术,构建桥梁运营事故案例知识图谱,并基于不同节点构建多圈层案例检索方法,在此基础上搭建桥梁运营辅助决策系统,实现桥梁运营事故案例辅助决策,主要包括以下内容:(1)构建桥梁运营事故知识图谱案例库。针对桥梁运营事故案例的特征,在传统案例表示形式的基础上,提出一种基于知识图谱的案例表示方法。首先,面向桥梁运营事故问题,设计知识图谱的模式层。其次,通过对300余起事故案例信息的收集,并按照18个关键信息要素进行统计与分析,从而定义了桥梁运营期间事故案例的类、属性,以及实体之间的关系类型。最后,基于桥梁运营事故模式层,以自上而下的方式构建完成桥梁运营期间事故案例库。(2)构建基于多圈层的桥梁运营事故案例检索模型。该模型包括三个部分:圈层和权重划分、相似度计算以及算法设计实现。首先,根据节点对事件的影响程度,将节点分为核心层和一般层,并采用层次分析法确定各层节点的权重。其次,基于向量空间模型,使用欧氏距离和海明距离公式,分别从核心层和一般层节点计算案例的相似度,并根据节点权重得到案例的总相似度。最后,将相似度计算方法转化为可执行的算法,并通过程序实现。本文随机选取了三组核心节点均不相同的测试案例,与案例库中的324起案例进行了匹配验证。结果表明,基于多圈层的检索模型在减少所需匹配和计算的总节点数量,简化计算过程,提高检索效率方面表现优异。(3)设计并开发了基于案例推理的桥梁运营事故决策系统。首先,本文进行了系统需求分析,确定了系统的功能和整体架构。其次,本文使用Flask+Vue的前后端分离技术,开发了系统的各个功能模块,实现了用户登录、案例可视化展示、相似案例检索决策、案例管理和案例复用等功能。其中,相似案例检索决策功能可以提供多个结果,辅助决策者进行决策。最后,通过系统性能测试,证明了该系统具有一定的应用价值,可以满足桥梁运营事故决策的需求。

基于协同过滤及案例推理的刀具推荐系统研究

这是一篇关于刀具推荐,协同过滤,相似度方法,案例推理,案例属性权重优化的论文, 主要内容为刀具在制造业中占有重要地位,然而随着产品的多样化、个性化的发展,刀具的种类也越来越多,刀具种类的不断增加使得用户在选购过程中产生一定的困扰,如何能够帮助用户从系统中推荐出所需求的刀具是其需要解决的重点问题。采用推送+查找的双向服务推荐合适的刀具。推送服务采用基于用户的协同过滤推荐算法,依据用户历史信息为其推荐产品,但推荐准确率受相似度度量方法的影响,准确率不高。查找服务采用案例推理技术,将查找到相似案例所用到的刀具进行推荐。本文从双向服务设计刀具推荐系统,在刀具推荐领域具有很好的实用价值。本文以用户获取合适的加工刀具为研究对象,采用协同过滤及案例推理技术,以能够给用户准确的推荐刀具为目的。研究了传统协同过滤算法的相似度度量方法、案例推理的案例属性权重优化方法,最后通过B/S架构建立包括车刀、铣刀的双向服务的刀具推荐系统。本文主要研究内容及结论如下:(1)研究系统向用户主动推送刀具服务时,存在准确率低的问题。将传统协同过滤算法相似度度量方法进行融合,提高了推荐准确率。提出基于Jaccard的协同过滤刀具推荐算法。通过Jaccard相似度方法和Pearson相似度方法从局部考虑共同评分项之间的关系,巴氏系数和KL散度方法从全局考虑用户的所有评分项之间的关系,对其Jaccard相似度方法、Pearson相似度方法、巴氏系数、KL散度方法进行融合。将融合后的算法与传统算法进行对比实验,结果表明在邻居数目为40时,MAE值趋于平缓,且与余弦相似度、修正的余弦相似度、皮尔逊相似度相比,MAE指标分别提升了5.20%、2.20%、2.76%,RMSE指标分别提升了3.75%、1.46%、1.31%,提高了准确率。验证该算法的有效性。(2)研究用户在主动查询时,为其提供准确的刀具的问题。采用案例推理技术,灰色关联法作为案例检索的方法,对灰色关联的属性指标权重采用BP神经网络进行优化,通过实例验证了所提方法的有效性。针对案例检索结果受到案例属性权重的影响,引入BP神经网络对其案例属性的综合权重进行优化,优化后的权重在考虑了专家经验和客观事实的基础上,还充分的融入了用户的评价,使得结果更加符合实际要求,最后案例检索方法采用灰色关联法,计算案例的关联度,筛选出最为匹配的案例。通过实例验证,结果表明可从案例库中筛选出最相似的案例,验证所提方法的合理性。(3)研究双向服务的刀具推荐系统的设计与实现。为实现向用户准确的推荐刀具,设计刀具推荐系统框架,对其该系统的功能需求进行分析,利用My SQL建立相应的数据库,通过JAVA、VUE等开发语言对刀具推荐系统进行开发设计,实现了刀具推荐功能。