任務(wù)信息驅(qū)動的3D打印云服務(wù)平臺知識管理模型

劉卓,余隋懷,初建杰,成方敏

(1. 西北工業(yè)大學(xué) 工業(yè)設(shè)計與人機工效工業(yè)和信息化部重點實驗室,西安 710072;2. 天津理工大學(xué) 藝術(shù)學(xué)院，天津 300384)

近年來,3D打印制造技術(shù)迅速發(fā)展,成為了具有巨大應(yīng)用潛力的制造技術(shù)。由于3D打印具有制造周期短、適合單件個性化需求、適合復(fù)雜零件制造等優(yōu)勢,在航空航天、醫(yī)療等高精尖領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用空間[1],同時也受到創(chuàng)客們的喜愛,這為3D打印的社會化制造提供了條件。同時,3D打印技術(shù)降低了制造工藝難度,在分散的設(shè)備上可以獨立制造任意形狀復(fù)雜的零件[2],這一特性正適應(yīng)于云制造多主體協(xié)同工作和資源快速組織的要求。在此背景下,國內(nèi)外出現(xiàn)了越來越多的3D打印云服務(wù)平臺。

3D打印云服務(wù)平臺是一種云設(shè)計與云制造網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式。該模式以3D打印制造技術(shù)為核心,以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)為支撐,將大量分散的3D打印設(shè)計與制造資源虛擬化并封裝為云服務(wù),由平臺進(jìn)行統(tǒng)一管理,使用戶可根據(jù)需求,隨時隨地、動態(tài)、敏捷地獲取3D打印服務(wù),實現(xiàn)3D打印資源、能力、知識的全面共享與協(xié)同[3]。

圍繞3D打印的產(chǎn)品開發(fā)過程是一個知識密集型的過程,在包括概念設(shè)計、結(jié)構(gòu)設(shè)計、計算機三維建模、模型切片處理、打印制造等步驟的產(chǎn)品全生命周期中,都離不開知識的應(yīng)用。隨著3D打印技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,相關(guān)知識資源不斷更新,增長迅速。將種類繁多、數(shù)量巨大的知識資源進(jìn)行集成與管理,并向客戶、設(shè)計師、制造商等不同角色的云平臺用戶提供有效的、個性化的知識服務(wù),輔助3D打印創(chuàng)新任務(wù)的完成,對3D打印云平臺的構(gòu)建與運營至關(guān)重要[4]。

目前,知識管理雖然受到了廣泛的重視,但對于云服務(wù)平臺的知識管理模式的研究還處于初級階段。李向前等[5]針對集團(tuán)企業(yè)云制造系統(tǒng),提出了靜態(tài)與動態(tài)兩種知識服務(wù)模式;趙楠等[6]針對云制造環(huán)境下的中小企業(yè),提出了知識資源服務(wù)能力評估模型和知識資源序列化組合模型;王亞輝等[7]針對產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計構(gòu)建了一種由案例驅(qū)動的知識管理模型;陰艷超等[8]提出了一種多維多條件云映射不確定規(guī)則推理方法,構(gòu)建了云制造知識服務(wù)模型;李穎新等[9]針對云制造環(huán)境,提出了一種研發(fā)設(shè)計任務(wù)與知識資源雙邊匹配方法。

從上述研究可看出,國內(nèi)外學(xué)者在云設(shè)計與云制造方面進(jìn)行了一些有益的探索,但目前的研究并不完善。大多數(shù)研究并未緊密結(jié)合云服務(wù)平臺特點,忽略了云平臺設(shè)計制造任務(wù)的用戶多樣性與過程復(fù)雜性,難以為云平臺用戶提供針對性的個性化知識服務(wù)。同時,由于3D打印技術(shù)的特殊性,3D打印云平臺與其他云設(shè)計制造平臺在商業(yè)運營模式、任務(wù)管理、資源構(gòu)成等方面有著較大的差異,現(xiàn)有的云平臺知識管理模型不能適用。如何面向3D打印云平臺,結(jié)合平臺任務(wù)特點,對知識進(jìn)行集成管理并為各創(chuàng)新任務(wù)主體提供有效知識服務(wù),仍然有待進(jìn)一步研究。鑒于此,本文從3D打印云平臺典型任務(wù)過程出發(fā),構(gòu)建了3D打印云平臺知識管理模型,并通過基于任務(wù)屬性實現(xiàn)個性化的知識服務(wù),從而為依托3D打印云服務(wù)平臺的產(chǎn)品設(shè)計制造任務(wù)提供有效的知識支撐。

1 3D打印云平臺典型任務(wù)過程與信息映射模型

1.1 云平臺典型任務(wù)過程定義與分析

3D打印云平臺是集成眾多獨立、分散、異構(gòu)的3D打印相關(guān)資源,以眾創(chuàng)眾包模式滿足客戶產(chǎn)品開發(fā)需求的“公有云”云服務(wù)平臺[10]。該平臺典型任務(wù)為圍繞3D打印技術(shù),調(diào)用平臺資源,設(shè)計并制造產(chǎn)品以滿足客戶需求的產(chǎn)品研制開發(fā)任務(wù)。任務(wù)完成過程即為平臺調(diào)用平臺各類資源滿足客戶需求的過程。

典型任務(wù)的完成過程是相似的。在研究分析3D打印產(chǎn)品開發(fā)任務(wù)的基礎(chǔ)上,平臺管理人員根據(jù)大量任務(wù)信息,提取典型任務(wù)共性,并抽象出典型任務(wù)中共同的執(zhí)行步驟,建立其中的邏輯關(guān)系,確定典型任務(wù)過程。

3D打印云服務(wù)平臺典型任務(wù)是由客戶、設(shè)計師、制造商和云平臺管理人員協(xié)同完成的,其中,云平臺管理人員包括一定數(shù)量的3D打印專家,負(fù)責(zé)為任務(wù)主體提供技術(shù)支持和維護(hù)平臺運行。根據(jù)對3D打印產(chǎn)品開發(fā)過程的分析,可將3D打印云平臺典型任務(wù)過程分為4個階段:

1) 需求提出階段。客戶需求是云平臺上產(chǎn)品開發(fā)任務(wù)的驅(qū)動。客戶在云平臺發(fā)布3D打印設(shè)計與制造需求,除了客戶的顯性需求,云平臺管理團(tuán)隊還需深入挖掘客戶的隱形需求,通過語義推理形成完整的需求信息。

2) 設(shè)計建模階段。根據(jù)需求分析結(jié)果,匹配需求數(shù)據(jù)與設(shè)計師屬性數(shù)據(jù),優(yōu)選設(shè)計師成員組成虛擬設(shè)計團(tuán)隊,在設(shè)計知識的支持下完成設(shè)計并向平臺提交三維數(shù)字化模型。設(shè)計結(jié)果作為設(shè)計決策階段的輸入數(shù)據(jù)。

3) 設(shè)計決策階段。設(shè)計決策階段分為兩個部分:(1) 設(shè)計結(jié)果(三維數(shù)字化模型、效果圖、設(shè)計報告等)反饋客戶,由客戶在眾多方案中選擇最優(yōu)方案并提出改進(jìn)意見,形成新的需求反饋給設(shè)計團(tuán)隊驅(qū)動設(shè)計改進(jìn),如此迭代多次直到客戶滿意為止;(2) 云平臺管理人員與云平臺專家評估設(shè)計結(jié)果制造可行性,并對模型進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、切片、增加支撐結(jié)構(gòu)等處理。經(jīng)過客戶與制造專家決策通過的設(shè)計方案作為生產(chǎn)輸入在平臺發(fā)布,包括處理后的三維模型、制造量、交付周期、生產(chǎn)任務(wù)書等。

4) 打印制造階段。建立生產(chǎn)需求與制造資源屬性的匹配關(guān)系,優(yōu)選制造資源組成虛擬制造團(tuán)隊,智能化分配任務(wù)完成產(chǎn)品打印制造與后期處理。產(chǎn)品生產(chǎn)完成后通過物流公司交付客戶,整個任務(wù)過程結(jié)束。

3D打印云平臺典型任務(wù)過程如圖1所示。

云平臺上的每項任務(wù)均要包含所有或部分過程階段,任務(wù)需包含哪些階段由平臺專家建議并由客戶根據(jù)自身需求決定。各階段任務(wù)由優(yōu)選后的特定云平臺資源承擔(dān)。云平臺管理人員根據(jù)任務(wù)完成情況不定期調(diào)整任務(wù)階段設(shè)定。

1.2 云平臺典型任務(wù)信息映射模型

1.2.1 典型任務(wù)的信息映射模型

3D打印云平臺典型任務(wù)是一個包含產(chǎn)品全生命周期的產(chǎn)品研發(fā)過程,各階段參與任務(wù)的任務(wù)主體在云平臺知識服務(wù)的輔助下協(xié)同完成任務(wù)。由于產(chǎn)品開發(fā)過程的高耦合性,每個任務(wù)階段與其他任務(wù)階段都存在著復(fù)雜的信息交互關(guān)系[11]。在任務(wù)過程中,各個任務(wù)階段要接受相關(guān)任務(wù)階段的信息,任務(wù)結(jié)束后,要向相關(guān)任務(wù)階段發(fā)送信息。這樣,任務(wù)過程同時也是各領(lǐng)域信息往復(fù)映射的過程。因此,各個任務(wù)主體不僅要參考本任務(wù)領(lǐng)域的知識,也要參考相關(guān)任務(wù)領(lǐng)域的知識內(nèi)容,以便更好地完成任務(wù)工作。任務(wù)過程的信息映射可看做是任務(wù)案例域TC、任務(wù)需求域TR、設(shè)計建模域DM、分析決策域AD、打印制造域PM構(gòu)成的多層往復(fù)映射。其中,任務(wù)案例域TC是云平臺歷史任務(wù)產(chǎn)生的面向全周期任務(wù)的綜合性信息;任務(wù)需求域TR、設(shè)計建模域DM、分析決策域AD、打印制造域PM分別對應(yīng)任務(wù)過程的4個階段,是客戶需求的求解過程。

1) 任務(wù)案例域TC。云平臺歷史任務(wù)案例是任務(wù)信息的載體,包括了大量隱性的任務(wù)經(jīng)驗知識。對于新的任務(wù),相似的歷史任務(wù)信息可以作為重要的參考信息。有效地對相似任務(wù)案例知識重用與推理,是提升產(chǎn)品質(zhì)量與縮短任務(wù)周期的關(guān)鍵[12]。并且,任務(wù)案例知識包括了從需求提出到任務(wù)完成整個任務(wù)過程完整的信息鏈,信息之間的流轉(zhuǎn)過程知識也可以為新任務(wù)提供重要的經(jīng)驗支持[13]。任務(wù)案例域知識主要包括任務(wù)需求TC1、設(shè)計任務(wù)TC2、決策任務(wù)TC3、制造任務(wù)TC4等。

2) 任務(wù)需求域TR。在云平臺任務(wù)中,客戶的需求常常是模糊的、非結(jié)構(gòu)化的,致使客戶需求表達(dá)不充分,影響任務(wù)的開展。任務(wù)需求域知識可輔助客戶與設(shè)計師細(xì)化需求描述、發(fā)掘隱形需求,從而提升客戶滿意度。任務(wù)需求域主要包括商業(yè)需求TR1、功能需求TR2、審美需求TR3、性能需求TR4等。

3) 設(shè)計建模域DM。設(shè)計建模是面向任務(wù)需求使用設(shè)計語言進(jìn)行問題求解、并最終生成設(shè)計方案三維數(shù)字化模型的過程。設(shè)計建模域知識包括市場調(diào)研DM1、造型設(shè)計DM2、結(jié)構(gòu)設(shè)計DM3等。

4) 分析決策域AD。分析決策是整個任務(wù)過程中承前啟后的重要階段,連接著設(shè)計域和制造域,通過平臺專家和客戶的協(xié)同工作打通設(shè)計與制造間的壁壘,保證產(chǎn)品開發(fā)質(zhì)量。分析決策域知識主要包括可制造性分析AD1、力學(xué)分析AD2、價格分析AD3、模型處理AD4等。

5) 打印制造域PM。打印制造是依據(jù)設(shè)計方案進(jìn)行零件打印、表明處理、總體裝配等制造流程的方案最終實現(xiàn)過程。打印制造域知識主要包括工藝流程PM1、打印設(shè)備PM2、表明處理PM3等。

TR、DM、AD、PM可統(tǒng)稱為任務(wù)過程域,與任務(wù)階段一一對應(yīng)。

3D打印云服務(wù)平臺典型任務(wù)的信息映射即是通過以上5個域信息的完整映射構(gòu)成的,如圖2所示。

1.2.2 云平臺信息映射類型

云平臺典型任務(wù)的信息映射主要有以下5種:

1) 從案例域到過程域。在任務(wù)過程中,根據(jù)任務(wù)屬性選取與新任務(wù)相似的歷史任務(wù),得到相似任務(wù)集。一個任務(wù)案例包含若干個任務(wù)過程的知識信息。案例域向過程域的映射,不僅可為新任務(wù)過程的某個任務(wù)階段提供歷史案例中相應(yīng)階段的經(jīng)驗知識,更可以基于知識鏈提供相關(guān)階段的知識信息和知識關(guān)系以供參考,從而提供更為全面精確的知識服務(wù)。

2) 從過程域到案例域。在新任務(wù)完成過程中,產(chǎn)生新的任務(wù)知識,各階段新的知識與知識間的關(guān)系形成新的任務(wù)案例知識返回到案例域中。

3) 過程域正向映射。指任務(wù)信息從前期的任務(wù)過程域映射到后期的任務(wù)過程域,包括逐階段映射與跨階段映射。正向映射是前階段的任務(wù)信息對后階段的任務(wù)提供支持與約束,代表了信息隨任務(wù)過程的順序流向。

4) 過程域逆向映射。指任務(wù)信息從后期的任務(wù)過程域映射到前期的任務(wù)過程域,同樣包括逐階段映射與跨階段映射。逆向映射是后階段任務(wù)過程信息向前階段的反饋,使前階段任務(wù)過程參考后階段任務(wù)信息進(jìn)行調(diào)整與改進(jìn),促進(jìn)任務(wù)的順利完成。逆向映射代表了信息隨任務(wù)過程回溯的逆序流向。正向映射與逆向映射共同反映了任務(wù)過程反復(fù)迭代的特性。

5) 過程域子域平行映射。指一個過程域中的子域間,存在著不涉及過程順序的映射關(guān)系。子域間的平行映射反映了任務(wù)的復(fù)雜性。

通過上述5個域的5種信息映射方式,實現(xiàn)了3D打印云服務(wù)平臺信息的交互流通和任務(wù)的完成。

2 知識管理模式與知識服務(wù)實現(xiàn)方法

2.1 3D打印云平臺知識來源與內(nèi)容

3D打印云平臺典型任務(wù)知識依據(jù)來源可分為顯性知識與隱形知識[14]。顯性知識主要來源于現(xiàn)有相關(guān)知識系統(tǒng)中存在的知識,包括標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、文獻(xiàn)、專利等。隱性知識主要來源于領(lǐng)域?qū)＜遗c用戶的個性化知識,包括技術(shù)方法、經(jīng)驗教訓(xùn)、問題解決方案等知識。

3D打印云平臺任務(wù)知識依據(jù)內(nèi)容可分為如下4類:

1) 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。指任務(wù)過程中所需遵循的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備操作規(guī)范、法律法規(guī)等標(biāo)準(zhǔn)與手冊,標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范保證了任務(wù)實施的規(guī)范化;

2) 原理方法與支撐數(shù)據(jù)。指任務(wù)完成過程中,輔助任務(wù)主體完成任務(wù)的基礎(chǔ)性結(jié)構(gòu)化知識文件與數(shù)據(jù),如造型形式美法則、人機工程學(xué)設(shè)計原則、工藝流程等文檔資料和模型庫、材料庫、參數(shù)庫等支持?jǐn)?shù)據(jù)庫;

3) 文獻(xiàn)與專利。指與任務(wù)相關(guān)的新聞、報告、科技論文等文獻(xiàn)和相關(guān)專利;

4) 任務(wù)經(jīng)驗。指在任務(wù)完成過程中,產(chǎn)生的任務(wù)流程知識、設(shè)計與制造經(jīng)驗、失誤與教訓(xùn)、問題解決方案等隱形知識。

2.2 3D打印云平臺知識管理模式

3D打印云平臺是一個面向社會3D打印相關(guān)資源的“公有云”服務(wù)平臺。針對客戶在云平臺中的3D打印設(shè)計制造需求,云平臺組成虛擬團(tuán)隊,提供全產(chǎn)品生命周期服務(wù)[15]。在整個任務(wù)流程中,涉及各類跨領(lǐng)域多學(xué)科的專業(yè)知識,各領(lǐng)域知識輔助任務(wù)的完成。在任務(wù)不同階段,平臺基于任務(wù)屬性提供知識服務(wù),任務(wù)主體根據(jù)任務(wù)需求與執(zhí)行情況按需獲取平臺知識服務(wù)以促進(jìn)任務(wù)進(jìn)程。在每一個任務(wù)階段完成過程中,知識會得到演變與進(jìn)化,同時也會產(chǎn)生新的知識。任務(wù)執(zhí)行完畢后,整個任務(wù)流程產(chǎn)生的新知識存儲在相應(yīng)任務(wù)領(lǐng)域知識庫中,以供新任務(wù)檢索與重用。3D打印云服務(wù)平臺知識管理模式可分為4個部分:

1) 任務(wù)知識獲取。任務(wù)知識有3個主要的獲取途徑：(1) 從現(xiàn)有的相關(guān)知識庫中直接導(dǎo)入數(shù)據(jù),如標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與文獻(xiàn)專利等知識,可通過領(lǐng)域?qū)＜覍π袠I(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識庫、專利庫等數(shù)據(jù)庫中的知識篩選獲取;(2) 領(lǐng)域?qū)＜姨峁┲R,如原理方法與支撐數(shù)據(jù)類知識,主要通過搜集整理各領(lǐng)域?qū)＜业姆椒ㄅc經(jīng)驗知識而獲得;(3) 任務(wù)主體完成任務(wù)過程中產(chǎn)生的任務(wù)經(jīng)驗知識,此類知識本質(zhì)是任務(wù)主體通過分析綜合已有任務(wù)案例知識完成任務(wù)后產(chǎn)生的新的知識。

2) 任務(wù)知識的分類與表達(dá)。任務(wù)知識的合理分類與表達(dá)是知識與任務(wù)準(zhǔn)確匹配的基礎(chǔ)。依據(jù)任務(wù)過程,領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^多輪研討建立知識分類框架,實現(xiàn)知識的有效組織[16]。平臺管理人員將獲取的知識整理到各類知識數(shù)據(jù)庫中,根據(jù)知識分類框架構(gòu)建任務(wù)知識資源多領(lǐng)域本體,對知識進(jìn)行基于本體的語義表達(dá)。

3) 個性化知識服務(wù)。依據(jù)任務(wù)屬性,提供個性化的任務(wù)知識服務(wù),是3D打印云平臺知識管理的關(guān)鍵?；诒倔w對任務(wù)建模,建立知識與任務(wù)之間的映射模型,表達(dá)知識與任務(wù)之間的關(guān)系。通過任務(wù)主體檢索和平臺主動推送的方式進(jìn)行精確化、個性化的知識服務(wù)。

4) 知識庫的維護(hù)與進(jìn)化。在任務(wù)進(jìn)行中,會產(chǎn)生新的知識。新的知識經(jīng)平臺專家篩選與分類后,存儲進(jìn)入知識庫中,作為任務(wù)知識供新的任務(wù)參考使用。這一過程貫穿整個任務(wù)流程。云平臺知識管理人員需對知識庫進(jìn)行知識導(dǎo)入、知識修改、刪除知識等操作,對知識庫進(jìn)行維護(hù)。任務(wù)案例知識庫隨著平臺任務(wù)的增加而不斷擴充與進(jìn)化。

知識管理模式如圖3所示。

圖3 知識管理模式

2.3 知識服務(wù)方法

在3D打印云服務(wù)平臺任務(wù)中,任務(wù)主體通過主動檢索或平臺自動推送的方式獲取知識,從而獲得知識服務(wù)。知識服務(wù)內(nèi)容需密切關(guān)聯(lián)任務(wù)特點,以便使任務(wù)主體更高效地完成任務(wù)。本體是對特定領(lǐng)域中某套概念及其相互之間關(guān)系的形式化表達(dá),具有領(lǐng)域性、規(guī)范化和形式化的特點。相比于傳統(tǒng)的知識服務(wù)方式,基于本體的知識服務(wù)可以呈現(xiàn)更多的關(guān)聯(lián)知識[17]。本文通過基于本體對知識與任務(wù)進(jìn)行建模與表示,建立本領(lǐng)域概念之間的語義關(guān)系,為知識與任務(wù)過程的匹配奠定基礎(chǔ)。

2.3.1 基于本體的知識與任務(wù)建模

3D打印云服務(wù)平臺的知識可形式化描述為一個四元組，即

KOP=(NK,AK,DK,BK)

(1)

式中：KOP為知識模型;NK為知識名稱;AK為知識對象屬性,指知識涉及產(chǎn)品的屬性,包括產(chǎn)品名稱、所屬行業(yè)、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品造型特征、主要結(jié)構(gòu)、材料信息等屬性,知識對象屬性通過本體中的概念表示;DK為知識所屬域,DK={TC,TR,DM,AD,PM},一條知識可同時屬于多個域;BK為知識的基本信息,如知識ID、知識來源、存儲與修改時間等。為了知識管理的便捷和與任務(wù)匹配規(guī)則的統(tǒng)一,不同表達(dá)形式的知識均由此模型進(jìn)行表達(dá)。不同類型知識采用不同方式獲取知識對象屬性。專利、文獻(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)等文本類知識,通過獲取其關(guān)鍵詞定義其對象屬性。模型、圖片等非文本類知識,則由專家根據(jù)其具體內(nèi)容定義知識對象屬性。

3D打印云平臺任務(wù)的屬性包含了輸入、輸出、任務(wù)對象、任務(wù)過程等多種屬性。其中,任務(wù)過程屬性定義了任務(wù)所處階段。不同任務(wù)階段需要與該階段具有映射關(guān)系的領(lǐng)域知識支持,因此任務(wù)過程屬性與知識模型中的知識所屬域DK相關(guān)。任務(wù)對象指任務(wù)中涉及的產(chǎn)品對象,與知識模型中知識對象屬性AK相關(guān)。根據(jù)上述分析,任務(wù)可由一個六元組來表示

T=(IT,OT,AT,PT,ST,BT)

(2)

式中：T為任務(wù)模型;IT為任務(wù)輸入;OT為任務(wù)輸出;AT為任務(wù)對象屬性,指任務(wù)所涉及產(chǎn)品的屬性,與知識對象屬性表示方法一致;PT為任務(wù)過程屬性,即所處的任務(wù)階段;ST為任務(wù)主體信息,包括任務(wù)主體角色、團(tuán)隊成員構(gòu)成、協(xié)同信息等;BT為任務(wù)基本信息,包括任務(wù)發(fā)起者、任務(wù)周期、任務(wù)費用等。

2.3.2 個性化知識服務(wù)實現(xiàn)方式

在某個任務(wù)階段中,任務(wù)的對應(yīng)信息域和與對應(yīng)信息域具有映射關(guān)系的信息域,可為任務(wù)提供關(guān)聯(lián)知識信息,而無映射關(guān)系的知識域,則無法給任務(wù)主體提供所需的知識。因此在知識服務(wù)中,首先應(yīng)對知識進(jìn)行任務(wù)過程屬性過濾,提高服務(wù)效率與準(zhǔn)確性。此外,傳統(tǒng)的知識服務(wù)不能處理知識的語義信息,導(dǎo)致檢索或推送的知識資源不完善[18]?；诒倔w的任務(wù)建模可實現(xiàn)任務(wù)的語義表示,通過語義擴展挖掘任務(wù)潛在知識需求,可獲得更大范圍的與任務(wù)關(guān)聯(lián)的知識集。

基于上述分析,本文構(gòu)建了任務(wù)過程屬性過濾與任務(wù)對象屬性語義過濾的知識雙重過濾模型,實現(xiàn)了知識與任務(wù)的匹配,得到了面向當(dāng)前任務(wù)的完整的個性化知識服務(wù)。其實施步驟如下:

輸入: 任務(wù)信息;

輸出: 知識資源。

步驟1 任務(wù)主體根據(jù)任務(wù)輸入對當(dāng)前任務(wù)信息進(jìn)行描述,形成任務(wù)模型;

步驟2 針對任務(wù)模型的任務(wù)對象屬性,基于本體對詞集進(jìn)行語義擴展,得到擴展詞集;

步驟3 在知識資源中進(jìn)行任務(wù)過程屬性過濾,選擇對應(yīng)知識域與具有映射關(guān)系的知識域中的知識,得到候選知識資源;

步驟4 基于擴展詞集進(jìn)行檢索,在候選知識資源中進(jìn)行任務(wù)對象屬性語義過濾,逐一計算任務(wù)與候選知識的語義相似度;

步驟5 判斷語義相似度是否大于設(shè)定閾值,并對大于閾值的知識進(jìn)行排序;

步驟6 對應(yīng)知識域中輸出前N個知識資源,相關(guān)知識域中輸出前M個知識資源,結(jié)束。

雙重過濾模型算法流程如圖4所示。步驟2、步驟4的具體實現(xiàn)方法在后續(xù)小節(jié)中介紹。

圖4 雙重過濾模型算法流程

2.3.3 基于本體的語義擴展技術(shù)

傳統(tǒng)的知識匹配模型大多基于關(guān)鍵詞匹配,由于任務(wù)主體的潛在需求難以由關(guān)鍵詞進(jìn)行表達(dá),因此這種匹配方式無法提供給任務(wù)主體準(zhǔn)確的知識服務(wù)?；诒倔w的語義擴展可使任務(wù)信息得到充分表達(dá),以獲得針對任務(wù)的完整知識服務(wù)。語義擴展以任務(wù)對象屬性的概念為中心,基于本體獲取所有相關(guān)的概念,直到和中心詞的語義距離大于終止值時停止,得到擴展詞集。由于較為細(xì)分的概念會有較大的相似度,因此本體概念的語義距離不僅要考慮概念間的最小路徑距離,還應(yīng)考慮概念在相應(yīng)的本體類中的相對深度[19]。語義距離為

dis(a,b)=[l(a,b)-1]α×[Dc-depth(LCS(a,b))]β

(3)

式中：dis(a,b)為概念a與b的語義距離；l(a,b)為概念a與b的最短路徑距離；Dc為本體類模型的最大深度；LCS(a,b)為概念a與b的最近公共父概念節(jié)點；depth(LCS(a,b))為LCS(a,b)到本體根節(jié)點的最短路徑距離；α、β分別為最短路徑距離與相對深度這兩個因素的權(quán)重。

2.3.4 語義相似度計算方法

任務(wù)模型語義擴展后,計算擴展詞集與知識資源的語義相似度。語義相似度基于本體計算,逐一計算任務(wù)模型擴展詞集與候選知識對象屬性的相似度。可用概念間的語義距離來反映語義相似度。語義距離越小,相似度越大[20]。為了使相似度值域在0～1,a、b兩概念的語義相似度sim(a,b)計算公式為

(4)

于是,任務(wù)模型Tx與知識資源Ky總的語義相似度為

(5)

式中：n、m分別為任務(wù)對象屬性擴展詞集概念數(shù)量和知識對象屬性的概念數(shù)量。

3 模型實現(xiàn)

根據(jù)上述提出的知識管理模型,開發(fā)3D打印云服務(wù)平臺知識管理系統(tǒng),實現(xiàn)云平臺上知識的有效管理與應(yīng)用。該系統(tǒng)集成在3D打印云平臺之上,面向3D打印企業(yè)、設(shè)計師、3D打印愛好者等多類用戶提供知識服務(wù),輔助產(chǎn)品的開發(fā)。系統(tǒng)基于Windows平臺,采用Eclipse作為開發(fā)環(huán)境,使用Java程序語言和Oracle數(shù)據(jù)庫,搭建一個基于B/S架構(gòu)的3D打印云平臺知識管理系統(tǒng)。

3.1 3D打印知識管理系統(tǒng)架構(gòu)

知識管理系統(tǒng)面向3D打印云平臺典型任務(wù),實現(xiàn)本體管理、知識管理、任務(wù)管理和知識服務(wù)等功能。系統(tǒng)架構(gòu)共分為3個層次:

1) 數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層是3D打印云服務(wù)平臺系統(tǒng)的基礎(chǔ),包括知識庫、用戶庫、過程庫、軟件庫、規(guī)則庫等,采用oracle數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)信息的存儲。知識庫中包含多個子知識庫,每個知識域都有對應(yīng)的知識庫。用戶庫存儲用戶的信息,每一種用戶角色對應(yīng)一個用戶庫。過程庫存儲著與任務(wù)過程相關(guān)的信息,如任務(wù)過程的階段劃分,每階段任務(wù)的任務(wù)主體角色等。

2) 管理層。管理層是知識系統(tǒng)的核心,管理人員通過管理層完成知識系統(tǒng)的管理維護(hù)。主要包括過程管理模塊、知識管理模塊和系統(tǒng)管理模塊。

3) 界面層。界面層為用戶提供工作接口,用戶通過界面層進(jìn)行知識檢索并得到知識服務(wù)。

3D打印知識管理系統(tǒng)基本構(gòu)架如圖5所示。

圖5 3D打印知識管理系統(tǒng)基本構(gòu)架

3.2 知識管理系統(tǒng)的管理維護(hù)

知識管理系統(tǒng)的管理與維護(hù)由包括3D打印專家的平臺管理人員完成,主要工作是本體管理、知識錄入、知識語義建模和知識庫的更新維護(hù),包括3個功能模塊:

1) 本體管理模塊平臺管理人員借助此模塊完成本體的構(gòu)建,包括本體概念的導(dǎo)入、修改和刪除等。

2) 知識管理模塊包括知識域劃分與映射關(guān)系定義、知識錄入和知識語義化表示、知識庫的維護(hù)。

3) 評價管理模塊每一階段任務(wù)完成后,任務(wù)主體對知識服務(wù)進(jìn)行評價。平臺管理人員和平臺專家對評價結(jié)果進(jìn)行分析,依據(jù)評價結(jié)果對知識服務(wù)方案進(jìn)行改進(jìn)。

3.3 面向任務(wù)的知識服務(wù)

3D打印云服務(wù)平臺中,面向用戶的知識服務(wù)封裝為云平臺產(chǎn)品開發(fā)任務(wù)模塊中的子功能模塊。在3D打印云平臺產(chǎn)品開發(fā)任務(wù)中,參與任務(wù)的各任務(wù)主體依據(jù)規(guī)定的流程完成分配的任務(wù)。在任務(wù)主體執(zhí)行任務(wù)時,根據(jù)任務(wù)執(zhí)行情況和自身需求在系統(tǒng)中輸入任務(wù)信息,通過對知識資源的雙重過濾,完成面向任務(wù)的個性化知識服務(wù)。

以云平臺上某款智能醫(yī)療呼吸機樣機機殼的設(shè)計制造任務(wù)為例驗證平臺的可用性。以設(shè)計階段中的造型設(shè)計階段為例,任務(wù)主體(造型設(shè)計師)得到的任務(wù)輸入為需求提出階段客戶所提需求,如表1所示。

表1 智能呼吸機客戶需求

收到任務(wù)后,外觀設(shè)計師在知識管理系統(tǒng)中,根據(jù)需求描述輸入任務(wù)信息。平臺基于2.3.2中定義的方法獲取相關(guān)知識。首先,對任務(wù)進(jìn)行建模。其中,任務(wù)對象屬性AT=(簡潔,現(xiàn)代感,白色,藍(lán)色,人機交互,布局)。任務(wù)過程屬性PT=(DM2)?；谑?3)對AT進(jìn)行擴展,令α=0.8,β=0.2,閾值設(shè)為1。以“科技感”為例,根據(jù)式(3)得到其與“現(xiàn)代感”的語義距離為0.64<1,因此將其作為擴展詞。經(jīng)語義擴展后的任務(wù)對象屬性為FAT=(簡潔,明快,現(xiàn)代感,科技感,未來感,白色,藍(lán)色,人機交互,布局,構(gòu)造)。之后,基于任務(wù)過程屬性對知識進(jìn)行過濾。根據(jù)圖2可知,DM2與TC及TR2,TR3,PM3具有映射關(guān)系,因此選擇知識所屬域DK中存在相關(guān)域的知識進(jìn)行進(jìn)一步篩選。最后,基于式(4)與式(5)對候選知識進(jìn)行進(jìn)一步篩選，得到檢索結(jié)果,如圖6所示。從圖6可以看出,檢索出的知識內(nèi)容不僅針對當(dāng)前任務(wù)階段,而且也包含了關(guān)聯(lián)任務(wù)階段的知識,形成了以本任務(wù)階段為中心、相互關(guān)聯(lián)的知識體系,對任務(wù)主體提供全面的知識輔助。在設(shè)計過程中,通過云平臺上的聊天功能與客戶及相關(guān)設(shè)計師進(jìn)行溝通。外觀設(shè)計任務(wù)完成后,按任務(wù)要求輸出草圖、效果圖、三維模型、設(shè)計說明文檔等數(shù)據(jù),作為后一階段即結(jié)構(gòu)設(shè)計階段的任務(wù)輸入。

圖6 檢索結(jié)果界面

與此類似,其他任務(wù)階段的任務(wù)主體獲取任務(wù)相關(guān)知識以完成任務(wù),最終經(jīng)過所有過程階段完成產(chǎn)品的設(shè)計與制造,并形成新的知識,經(jīng)管理人員編輯篩選后錄入知識庫。任務(wù)完成后,任務(wù)主體對知識服務(wù)的準(zhǔn)確性與有效性進(jìn)行評價,管理人員根據(jù)評價結(jié)果改進(jìn)知識屬性標(biāo)簽。

4 結(jié)束語

本文面向3D打印云服務(wù)平臺,提出了任務(wù)信息驅(qū)動的知識管理模型。通過分析平臺典型任務(wù),將平臺任務(wù)過程分為需求提出、設(shè)計建模、設(shè)計決策、打印制造四個階段。根據(jù)任務(wù)過程將任務(wù)信息歸納為任務(wù)案例域、任務(wù)需求域、設(shè)計建模域、分析決策域和打印制造域。分別對任務(wù)與知識進(jìn)行建模,基于本體概念對任務(wù)與知識進(jìn)行語義化表示,采用任務(wù)過程屬性和任務(wù)對象屬性相似度雙重過濾的方式實現(xiàn)了知識的個性化服務(wù)。在此知識管理模型基礎(chǔ)上開發(fā)了面向3D打印云服務(wù)平臺的知識管理系統(tǒng),為任務(wù)主體提供了關(guān)于本任務(wù)完整的知識集,提高了任務(wù)完成效率。

本文所提出的知識管理模型,仍有改進(jìn)的空間。如任務(wù)階段劃分的改進(jìn)、任務(wù)模型的優(yōu)化、語義相似度算法的優(yōu)化等,均有待未來進(jìn)行更深入的研究。