一种三维工艺知识多粒度表示与重用方法研究

Research on multi granularity representation and reuse method of three dimensional process knowledge

孙　璞1，侯俊杰1，石　倩1，刘骄剑1，徐士杰2

（1.中国航天系统科学与工程研究院，北京 100048；2.中航飞机股份有限公司西安制动分公司，西安 713100）

SUN Pu1,　HOU Jun-jie1,　SHI Qian1,　LIU Jiao-jian1,　XU Shi-jie2



一种三维工艺知识多粒度表示与重用方法研究

Research on multi granularity representation and reuse method of three dimensional process knowledge

孙璞1，侯俊杰1，石倩1，刘骄剑1，徐士杰2

（1.中国航天系统科学与工程研究院，北京 100048；2.中航飞机股份有限公司西安制动分公司，西安 713100）

SUN Pu1,HOU Jun-jie1,SHI Qian1,LIU Jiao-jian1,XU Shi-jie2

摘要：针对三维工艺设计以工序模型为核心驱动工艺设计的过程特点，提出了一种三维工艺知识多粒度表示与重用方法。首先，分析了三维工艺知识的组成，明确了工艺知识所包含的信息成分。其次，根据三维工艺设计的过程特点，提出了一种基于三级多叉树的工艺实例知识表示方法，实现了工艺知识在不同粒度的有效表示。并基于该知识表示方法，以知识节点作为检索实例，在不同知识粒度上运用基于实例的推理（Case-Based Reasoning,CBR）方法实现了工艺知识的检索重用。最后，运用实例验证了该方法的有效性。

关键词：三维工艺设计；工艺知识表示；工艺知识重用；三级多叉树；知识节点；基于实例推理

0　引言

工艺设计由于过程复杂、经验性强、涉及面广，致使其对知识的依赖性强[1]。因此，企业不仅需要对工艺知识加以有效的表示和存储，更需要工艺知识的高效重用。重用经验知识，不仅可以缩短设计周期、提高设计质量，还有利于促进工艺的继承性和标准化[2]。

随着基于模型的定义（M o d e l - B a s e d Definition,MBD）技术的深化应用，基于MBD的维工艺设计逐渐得到了研究与应用。与传统二维工艺相比，基于MBD的维工艺以中间工序模型作为工艺演进过程中的知识载体，使得工艺知识与维模型的联系更紧密，工艺知识的表现形式更直观，工艺设计的过程更高效。

近年来，关于工艺知识的表示和重用的研究多以文本信息为分析主体，如：基于本体的知识表示和重用研究[3～5]。但由于文字符号难以实现知识与模型的有效关联，致使工艺知识表达抽象，知识组成不完备。基于此，部分学者对维工艺背景下工艺知识的表示和重用进行了有益的探索。文献[6]结合工序模型驱动的工艺设计方法，从工艺过程知识表达的最小知识单元——工艺知识元入手，进行知识的建模和表示。该方法尽管可以实现工艺知识的精确检索匹配，但对于成熟的典型工艺知识而言，知识粒度过细则会导致不必要的反复检索匹配，影响工艺设计的效率。文献[7]将规则知识嵌入到零件的工艺MBD信息模型中，基于特征识别技术，实现了工艺的自动决策。但产生式规则对知识的刻画粒度较粗，且在复杂零件的自动工艺决策过程中会比较复杂和费时。

针对知识与模型难以有效关联及工艺知识刻画粒度不适当等问题，本文提出了种维工艺知识多粒度表示与重用方法。通过明确维工艺知识的信息组成，建立了维模型与工艺知识有效关联。基于级多叉树实现了不同粒度工艺实例知识的有效组织与表示。并应用基于实例推理技术，实现了不同粒度工艺知识的检索重用，提升了工艺知识表示的完备性和知识重用水平，大幅提高了工艺设计效率。

1　三维工艺知识重用过程分析

图1　三维工艺知识的重用过程

在本文中，首先，根据知识的信息本质，在信息层面上对工艺知识的组成进行了详细分析，并将维模型信息纳入工艺知识，实现了知识与模型的紧密关联。其次，依据维工艺设计的过程特点，基于级多叉树实现了工艺知识的实例表示，实现了工艺知识的有效组织与多粒度表示。最后，根据不同层次的工艺设计问题，应用基于实例推理技术实现了不同粒度工艺知识的检索、修、重用。

2　工艺知识的组成分析

上式中，Knowledge表示工艺知识。Model表示加工模型信息，主要包括几何形状、拓扑结构等几何信息（Geometry），以及附着在几何信息上的材料（Material）、尺寸（Dimension）、公差（Tolerance）、表面粗糙度（Roughness）、精度（Accuracy）等加工约束信息；Process表示工艺过程信息，主要包括加工方法（Method）及工艺路线（Route）等信息；Resource表示工艺资源信息，主要包括机床等加工设备信息（Equipment）及刀具、夹具、量具、辅具等工艺装备信息（Tool）。

从工艺知识重用的角度来讲，又可将工艺知识分为源对象信息和解对象信息两部分。源对象信息是在运用知识活动中可直接得到的信息，是进行知识推理的基础；而解对象信息则是通过推理过程得到的信息，是源对象信息基于推理规则的映射。在工艺知识中，加工模型信息是源对象信息，它是进行工艺知识检索、推理的信息基础。而工艺过程信息及工艺资源信息则是解对象，它们是工艺人员对加工模型信息、以往经验、工厂资源状况等进行综合分析后得出的结果。工艺知识的信息组成表如下所示。

3　基于三级多叉树的工艺知识实例表示

工艺知识的组成明确了工艺知识都由哪些信息组成，而工艺知识的实例表示则确定了知识表示的内容和结构，运用何种知识表示方法直接关系到实例推理的效率和准确度。准确、完整、高效地表达工艺实例知识是知识重用的重要基础[8]。图2表示了工艺实例知识的表示模型，在该模型中将知识分为3个层次，分别为：工艺方案知识、工序知识及加工知识元。

图2　基于三级多叉树的工艺知识表示模型

其中，加工知识元是工艺设计过程中知识使用的最小单元，它是完成个工步所需工艺信息的集合，主要包括加工模型信息、工艺过程信息及工艺资源信息。工序知识实际上是个加工知识元序列，特殊地，对于只有个工步的工序，则其加工知识元序列中知识元的数量为1。工艺方案知识则是个工序知识序列，实质上，它也可详细分解为加工知识元序列。

表1　工艺知识的信息组成表

针对本文提出的工艺知识表示模型，可将知识节点（knowledge point,KP）具体表示为：

上式中，i表示知识节点所在层级，j表示知识节点的序号，t为所在层级所具有的知识节点数；

特别地，当i=1表示该知识节点处于工艺方案知识层，此时有：

上式中，M1j表示工艺方案知识层第j个知识节点的加工模型信息，它是进行工艺方案检索重用的推理条件；P1j表示该工艺方案知识节点的工艺路线；R1j表示该工艺方案知识节点工艺资源的有序集合。

当i=2表示该知识节点处于工序知识层，此时有：

上式中，M2j表示工艺方案知识层第j个知识节点的加工模型信息，它是进行工序层知识检索重用的推理条件；P2j表示该工序层知识节点的加工方法集，它是工步的有序序列；R2j表示该工序层知识节点工艺资源的有序集合。

当i=3表示该知识节点处于加工知识元层，此时有：

上式中，M3j表示加工知识元层第j个知识节点的加工模型信息，它是进行加工知识元层知识检索重用的推理条件；P3j表示该加工知识元层知识节点的加工方法；R3j表示该知识节点的工艺资源信息。

式(6)～式(8)中，mijq表示知识节点KiPj加工模型信息的属性，q=1,2,…,n，n为加工模型信息所具有的属性个数；此外，可将属性mijq表示为个元向量组mijq（xijq,yijq,wijq），其中xijq表示属性名，yijq表示属性值，表示该属性在工艺规划中的重要程度，权值越大，表明该属性越重要。

为实现各层级知识节点间的相互关联，实现典型工艺方案知识、工序知识的重用，将明确各知识节点间的父子关系，实现工艺知识的精确组织。知识节点的组织方式如表2所示。

表2　知识节点的组织方式

4　基于实例推理的工艺知识重用

尽管基于实例推理的方法出现较早，但它仅需将实例简单地存储便可实现知识的检索重用，原理简单，实用性强，因此在工程领域得到了广泛应用。本文将各知识节点看作检索实例，实现工艺知识的检索重用。

工艺人员在工艺设计时，首先对工艺问题进行简要描述，并确定工艺问题属于工艺方案层、工序层还是工步层，从而基于相似度计算在知识库中进行知识检索。若检索所得结果与问题精确匹配，则直接调用知识库中知识；若检索所得结果与问题不是精确匹配，则由工艺人员根据实际情况加以修使用，同时将该实例存于数据库中，以便后续使用。基于CBR的工艺知识重用过程如图3所示。

图3　基于CBR的工艺知识重用

表1详细描述了工艺知识的信息组成，从中可以看出在工艺设计过程中，加工模型信息般可通过读取维图直接得到，这些信息可作为工艺知识检索、推理的条件，它们在CBR中也作为进行相似度匹配的参数。而工艺过程信息、工艺资源信息则是在工艺规划过程中所求信息，它们是工艺知识检索、推理的结果。

其中，加工模型信息主要包括：几何信息、材料、尺寸、公差、表面粗糙度、精度。针对不同知识层级的工艺设计问题，所应用的加工模型信息会有所不同。如：工艺方案知识匹配仅需几何信息、材料信息，而在工序知识和加工知识元的匹配中则需要上述所有加工模型信息作为匹配参数。在这些匹配参数中，几何信息是维CAD模型，公差是区间值，材料是离散值，表面粗糙度、精度及尺寸是连续值，各个参数值的属性是不同的，因此需要针对不同参数值属性进行相似度计算。

当q1＜b1且b1＜q2≤b2时，两区间存在重叠区域，则有：

3）离散值匹配。设问题空间中某离散型属性值为q，知识库中相对应的属性值为b。则其相似度计算公式为：

4）连续值匹配。设问题空间某连续值为q，知识库中相对应的属性值为b。则其相似度计算公式为：

公式(14)中，S是匹配属性的个数，wi为各个属性在相似度计算中的权值，它是表示该属性在工艺规划中的重要程度。特别地，各属性权值的确定可通过工艺专家予以确定。

基于以上公式，可计算出问题描述与知识库中知识的相似度值。特别地，对于加工知识元层级的问题，可直接选择相似度最高的修后即可应用。而对于工艺方案层和工序层的问题，在检索得到相应的知识节点后，还要找出其子节点，做相应修后实现典型工艺方案知识与工序知识的重用。

5　实例验证

基于上述方法，本文以C#为开发语言，VS2013为开发工具，开发了个维机加工艺知识管理与重用系统。图4是以矩形齿花键套的内孔加工为例，应用该系统实现知识重用的实例界面。

从上图可看出，在知识重用过程中，工艺人员首先要确定所求知识所属的知识层级，接着输入相应的匹配参数，如：几何模型、材料、尺寸等，通过参数的相似度计算，得到知识相似度列表，列表依相似度降序依次排列。如图所示，序号为1的知识是与检索参数相似度最高的条知识。通过对比分析可知，该条知识与所求问题的尺寸和公差稍有不同，因此可对该条知识稍加修便可应用于所求问题。

图4　矩形齿花键套内孔加工相似加工知识元检索

图5　工序、工艺方案层知识检索界面

工序知识层及工艺方案知识层的工艺知识重用界面如图5所示。与加工知识元层知识的重用类似，工序及工艺方案知识层的知识重用均是通过将加工模型信息作为匹配参数来实现工艺知识的检索、修、重用。与加工知识元所不同的是，工序及工艺方案知识需要关联其知识子节点，从而实现典型工序及典型工艺方案的检索重用。

6　结束语

参考文献：

[2] Alizon F,Shooter S B,Simpson T W. Reuse of manufacturing knowledge to facilitate platform-based product realization[J]. Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2006,06(02):170.

[3] 吕素刚.基于本体的加工工艺知识库系统研究及应用[D].南京:南京航空航天大学,2011.

[5] 严键,陈友玲,刘文科.基于本体映射的零件工艺实例重用方法研究[J].计算机应用研究,2012(01):177-180.

[7] 龚亮亮,张振明,等.基于模型定义的工艺知识表示及工艺决策方法研究[J].机械制造,2013,05:78-81.

[8] 吴晓晓,敬石开,刘海滨.航天产品设计知识的表示与重用技术研究[J].制造业自动化,2009(11):04-07,18.

作者简介：孙璞（1989 -），男，陕西富平人，硕士研究生，研究方向为制造业信息化。

收稿日期：2015-12-07

中图分类号：TP391.7

文献标识码：A

文章编号：1009-0134(2016)03-0097-04