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基于知识库的可靠性增长技术分析

2020-10-20丁江华

数码设计 2020年7期
关键词:知识库技术分析

摘要:随着信息化社会的不断发展,产品的设计理念发展也更加迅猛,产品更新换代的周期也在不断缩短。正因如此,在产品设计中对以往的产品数据库进行整合和更新就显得非常重要。通过梳理产品数据库的方式,可以很好地利用相关的设计数据,用于进行后续产品的设计。所以本文就以数据库的可靠性增长技术为基础,进行相关研究分析。

关键词:知识库;可靠性增长;技术分析

中图分类号:TG659文献标识码:A文章编号:1672-9129(2020)07-0054-01

Abstract:With the continuous development of the information society, the development of product design concept is also more rapid, product replacement cycle is also constantly shortening. Because of this, it is very important to integrate and update the previous product database in product design. By combing the product database, relevant design data can be well utilized for the design of subsequent products. Therefore, based on the database reliability growth technology, this paper carries out related research and analysis.

Key words:knowledge base;Increase in reliability;Technical analysis

随着网络信息化的不断发展,基于B/S结构的系统已经逐渐成为了市场的主要系统模式。B/S结构的系统有着较为鲜明的优点,不但扩展性能优秀,兼容性也较好,同时拥有较高的信息共享模式,系统维护和升级方式也更为便捷。以B/S结构为基础的系统开发可以同时满足跨时间跨地区的多种软件应用需求,其拥有的数据库系统对于分析可靠性分析基础功能的整合上有着重要帮助。

1基于知识库的设计增长理论

产品故障信息库指的是在产品设计过程中,工程师用来记录产品故障信息的集合数据库。产品知识库可以利用互联网信息数据库的信息储存和信息传输技术进行高效的知识表达,从而对产品中存在的故障进行故障分析和处理。

知识库的表达形式主要分为符号化和形式化两种,本文所研究分析的是产品设计过程中故障所代表的表达形式,和涉及数据的相应结构等,从而对产品故障在知识库中的存储进行分析。现阶段而言,知识的主要表达形式包括产生式规则、框架、事例以及语义网络。而在产品可靠性增长数据分析系统中,则主要以产生式规则来进行知识的表达。

2系统的主体框架

从实际应用的角度来看,产品的设计、制造、使用和维护等各方面因素决定产品的使用可靠性。可靠性增长分析数据库系统是基于产品故障所反馈的信息所建立的一种可靠性增长数据系统,通过此系统,可以根据固有的故障模式对故障原因进行推断,并根据原因来对故障进行解决,在产品设计的过程中,基于知识库的可靠性增长必须依靠知识库在建立初期设立好的FMEA报告,用来对产品进行设计性预测故障分析。在设计过程中,应提前进行可靠性试验,在发现产品故障后,根据知识库进行分类录入,以便提升后续问题的解决效率。

以知识库为基础的可靠性分析数据库系统除了要包括基本的产品信息之外,也要对应产品故障、故障查询进行整理。通过相关系统记录的产品信息也要尽可能全面,包括基本信息、产品图纸以及客户市场需求等。在此基础上,工程师在产品设计的过程中,也要实时对产品的故障信息进行及时录入,用以更新产品故障数据库。

可靠性增长分析数据库系统根据产品故障的表达模式与功能要求分析,系统的主要框架如下图1 所示。

3系统设计

在本系统中,可靠性分析数据库是从故障模式与影响方式入手的,对相应的故障进行分析,试图找出产品设计中出在的缺陷,并加以改进。

3.1需求分析。可靠性增长分析数据库系统所面向的对象并不单一,而是整合管理员和用户为一体,为所有用户提供故障记录和预测分析等服务。在此基础上,本数据库系统也有专门面对工程师的相关平台,幫助管理员进行用户管理和角色管理。作为用户,可以从此端口进行产品信息录入和故障分析等。

3.2系统架构设计。具体实现技术上,研究开发的基本架构采用 MVC(Model/View/Control)架构,将中间层严格分成业务逻辑层、DAO 层及数据持久层等。本系统主要有如下五个分层:(1)表现层:由 JSP 页面组成;(2)MVC 层:使用 MVC 框架技术;(3)业务逻辑层:主要由 Spring IOC 容器管理的业务逻辑组件组成;(4)DAO 层;(5)Hibernate 持久层;(6)数据库服务层。

3.3业务实体设计。在可靠性增长分析数据库系统中有,主要的实体模块有以下几个部分:首先是用户,库包含了用户实体的基本信息,例如用户名,密码以及账户信息等。其次是具体产品,具体产品则代表着产品的实体信息,例如产品名称,产品编号以及产品的实质性内容等。最后产品故障则代表着相关产品的故障信息以及失效模式等。

结语:以数据库为基础进行搜索的方法是组合问题的一种,在这种基础上,用户需要将不同问题的组合看成一种状态空间。而在这些状态空间中会存在一些问题状态,这些状态在理论上将会对产品产生直观性的重要影响。所以通过数据库搜索的方法可以更好,更加精准的发现产品故障的重要程度,用来及时解决产品出现的问题。在此基础上,通过建立相关的可靠性增长数据系统,可以对现有的产品信息进行更好的保存,通过搜索信息则可以精准地发现产品潜在故障,并寻求到历史解决方案,来对问题故障进行解决。

参考文献:

[1]王燕萍.可靠性与可靠性增长方法的研究[J],2020(09):113-115.

作者简介:丁江华,1987-04,男,汉,湖北仙桃,硕士研究生,宜昌测试技术研究所,443000,工程师,质量管理。

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