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      采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識表達(dá)模型構(gòu)建與實現(xiàn)

      2020-08-25 02:06:40張慧伶
      機械工程與自動化 2020年4期
      關(guān)鍵詞:知識庫采煤機機身

      張慧伶

      (1.礦山采掘裝備及智能制造國家重點實驗室,山西 太原 030023;2.太重煤機有限公司,山西 太原 030023)

      0 引言

      采煤機的設(shè)計大多利用計算機輔助計算、繪圖等方法,對專家經(jīng)驗的依賴度高。采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識資源的表達(dá)與共享,能挖掘知識的潛在價值,提升設(shè)計者的創(chuàng)新能力。

      2012年丁華等[1]利用過程式表達(dá)方法與產(chǎn)生式規(guī)則建立了知識混合表達(dá)模型。2015年王娜娜等[2]實現(xiàn)了滾筒式采煤機概念設(shè)計經(jīng)驗和知識的共享與重用。2016年郭生龍[3]搭建了電牽引采煤機知識管理系統(tǒng)。

      本文對采煤機設(shè)計過程中的知識進(jìn)行本體表示,構(gòu)建知識庫系統(tǒng),提供豐富的設(shè)計手段和參考知識,促進(jìn)了知識的共享和重用。

      1 采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識表達(dá)

      1.1 采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識分類

      圖1為采煤機創(chuàng)新設(shè)計流程。其中的知識可分為6類:參數(shù)類、結(jié)構(gòu)類、原理類、效應(yīng)類[4]、領(lǐng)域類[5]、專利類。

      圖1 采煤機創(chuàng)新設(shè)計流程

      1.2 基于改進(jìn)七步法的采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識本體知識表達(dá)

      根據(jù)設(shè)計需求調(diào)用表達(dá)完畢的知識即知識表達(dá)過程[6-7],基于改進(jìn)七步法的本體知識構(gòu)建流程如圖2所示。

      第一步:明確采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識本體所屬的專業(yè)領(lǐng)域。

      第二步:檢查知識本體可否復(fù)用,若可以則生成概念、實例等,否則重新構(gòu)建本體。

      第三步:獲取和明確采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識概念及術(shù)語,為本體構(gòu)建做準(zhǔn)備。

      第四步:定義采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識本體類和類的等級,如采煤機參數(shù)類的簡要概念結(jié)構(gòu),如圖3所示。

      第五步:定義類的屬性。屬性是類的特征,包括對象屬性和數(shù)據(jù)屬性。

      第六步:創(chuàng)建采煤機創(chuàng)新設(shè)計的相關(guān)實例。實例是類的具體體現(xiàn),也即個體。

      第七步:整理與審核。對本體進(jìn)行整理,請專業(yè)人員審查核驗,直至通過。

      圖2 基于改進(jìn)七步法的本體知識構(gòu)建流程

      2 實現(xiàn)采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識表達(dá)

      2.1 構(gòu)建知識庫

      從采煤機創(chuàng)新設(shè)計領(lǐng)域選擇知識實例分析數(shù)據(jù)屬性;對各粒度階段知識的屬性進(jìn)行語義表達(dá),生成知識條目存儲至創(chuàng)新設(shè)計知識庫;最后對知識庫進(jìn)行不斷擴充和完善。

      圖3 采煤機參數(shù)類的簡要概念結(jié)構(gòu)

      2.2 存儲知識庫中的知識實例

      對數(shù)據(jù)、圖紙等進(jìn)行描述的知識稱為實例。知識模板是輔助產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計的規(guī)范性知識表示方法[8],參數(shù)類的知識模板如表1所示。

      表1 參數(shù)類知識模板

      2.3 檢索知識

      圖4為基于本體的知識檢索模型,分為屬性檢索和語義檢索。其中,屬性檢索又包含原理檢索、功能檢索、結(jié)構(gòu)檢索、參數(shù)檢索、效應(yīng)檢索和領(lǐng)域檢索。語義檢索融匯了需求分詞、語義擴展、本體推理、全文檢索等技術(shù)。本檢索模型對定義不同概念間的語義關(guān)系十分有效,能夠為用戶檢索到滿足各種意圖的資源[9]。

      圖4 基于本體的知識檢索模型

      2.4 知識庫系統(tǒng)框架

      采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示。該系統(tǒng)可以幫助使用者將目標(biāo)問題轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)問題,獲取對應(yīng)的知識實例進(jìn)行分析。

      3 應(yīng)用實例

      本文開發(fā)采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識庫系統(tǒng)使用的開發(fā)平臺為Eclipse,語言環(huán)境為Java,后臺數(shù)據(jù)庫為Mysql,建立和存儲屬性語義關(guān)系的工具為Protege4.3,將文本文件存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的工具為Jena2.5.6,用于實現(xiàn)語義檢索和知識擴展的方法為Lucene開源檢索工具與Jena本體推理工具相結(jié)合。

      圖5 采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      以采煤機牽引機構(gòu)的改進(jìn)設(shè)計為例對所建模型加以說明。薄煤層采煤機的生產(chǎn)率與裝機功率呈正相關(guān),但與牽引力呈負(fù)相關(guān),因為狹小的煤巷限制了采煤機的橫向端面面積,降低了機身強度。

      (1) 問題分析:采煤機機身箱體壁厚增加可提高機身強度,但也擴大了橫截端面面積。

      (2) 問題轉(zhuǎn)述:使用通用工程參數(shù)將已知沖突變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)沖突,得到的“14-強度”為希望改進(jìn)的特性,“3-運動物體的長度”或“5-運動物體的面積”等為會產(chǎn)生負(fù)面影響的特性。

      (3) 獲取一般解:在阿奇舒勒矛盾矩陣表中代入標(biāo)準(zhǔn)沖突,得到的發(fā)明原理有“1-分割原理”、“3-局部質(zhì)量”、“8-重量補償”等。

      (4) 獲取類比知識:在知識庫系統(tǒng)中輸入“分割原理”等關(guān)鍵詞句,可搜索到相關(guān)內(nèi)容。基于多角度考慮可以為解決沖突提供多種途徑,比如分離采煤機身和截割部,以此避免推進(jìn)阻力和截割阻力加載于截割部,這是分割原理;也可考慮在底托架設(shè)計鉸接點代替在機身和截割部上的設(shè)計。

      4 結(jié)束語

      本文歸納整理了采煤機創(chuàng)新設(shè)計過程中的知識,利用本體理論對知識進(jìn)行表達(dá),開發(fā)了知識庫系統(tǒng),為用戶提供了知識激勵,幫助其進(jìn)行類比、聯(lián)想、開拓與發(fā)散性創(chuàng)新,使得采煤機創(chuàng)新設(shè)計知識的遷移、組合、再利用成為可能,促進(jìn)了該創(chuàng)新活動的長遠(yuǎn)發(fā)展。

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