基于知识工程下机械产品数字化设计原理与关键技术

林 放，卢幸伟，翁国洲

(江门职业技术学院，广东 江门 529000)

0 引言

机械设计与制造过程中智能化设计可以极大地缩短机械产品研发周期，提高机械产品生产效率。传统机械设计专家系统在实际应用中存在知识表达方式不统一、智能化程度低等问题，在实际应用与发展中存在一定的局限性[1-3]。因此，为了提高机械产品智能化设计与效率，衍生出基于知识的工程(Knowledge Based Engineering，KBE)，是现代机械设计的核心与关键。

KBE技术可以概括为，基于现代设计与制造技术、人工智能技术，以三维建模软件、仿真系统和产品数字化管理技术为技术支撑，将知识表示、建模、挖掘、推理、集成和管理等工具集成应用到机械设计与开发的各个阶段[4-5]，对于提高机械工程设计的高效和精确具有重要发展意义[6]。

1 KBE概念与工作原理

1.1 定义

目前，针对KBE技术，国际上没有一种准确的定义。在英国Coventry大学KBE中心提出，KBE技术是一种存储并处理与产品模型有关的知识，并基于产品模型的计算机系统，是目前促进机械设计工程化、实用化开发的软件工具。美国Washington大学认为KBE是一种设计方法学，与CAD技术相互结合，在机械设计过程中可以存储几何和非几何信息，描述机械产品设计并分析研发过程中的工程准则。上海交通大学提出，KBE技术主要是基于知识驱动和繁衍，对机械工程问题提出最佳解决方法，是领域专家知识的集成、创新与管理，属于机械设计领域与AI技术的集成。后期，美国Ford汽车公司认为KBE技术是运用特殊积累和存储知识完成工程任务的计算机软件，并且可以分为以下几种类型。

1)产生式。通过将机械产品说明、设计规则、定义几何约束条件等综合生产机械设计结果。

2)指导型。基于相关机械设计与制造知识评估机械设计结果。

3)选择型。将相关机械设计领域知识与用户需求结合，帮助用户在近似结果中做出选择。

4)创成型。基于模型推理方法构造一个较大的设计空间，并实现定位求解，完成机械产品的设计。

综上所述，KBE技术可以概括为，基于现代设计与制造技术、人工智能技术，以三维建模软件、仿真系统和产品数字化管理技术为技术支撑，将知识表示、建模、挖掘、推理、集成和管理等工具集成应用到机械设计与开发的各个阶段，是一种面向机械工程研发全过程的设计方法。对于提高机械工程设计的高效和精确具有重要发展意义。

1.2 技术体系结构

KBE系统是一个典型的CAD/CAM/CAE/AI技术的集成体系。KBE技术在层次结构上可以分为三个层次，分别为核心层、集成技术层和应用层(图1)。

图1 KBE技术层次结构示意图

1)核心层。以智能技术为技术核心，主要包括领域知识学的获取技术、表示方法、推理技术和领域知识的维护。

2)集成技术层。主要包括CAD、CAM、CAE、PDM技术的集成。

3)应用层。反映KBE技术面向不同应用领域时的应用机制和管理体系。

2 KBE关键技术分析

在KBE技术结构中，关键技术主要包括知识系统、知识获取、机械产品建模和分析技术等关键技术。知识系统主要用于机械工程设计知识的表示和知识推理，面向机械设计人员，体现出KBE系统的智能化水平；知识获取技术主要是用于机械工程知识的获取，主要包括自动获取和人工获取，体现出KBE系统获取知识的能力，及时更新并修正相关领域专家的知识内容，不断提高系统机械工程设计能力与分析能力，不断达到设计目标。基于知识获取技术的支持，可以逐渐提高KBE系统的设计效率；机械产品建模和分析技术主要包括计算机辅助图形技术(CAD)和计算机辅助工程技术(CAE)，是KBE系统的基础技术。

2.1 知识系统

传统专家系统要求应用统一的知识表示语言，并且要求KBE系统基于该语言进行正向和反向推理，但是在实际应用过程中许多知识不能达到上述要求，因此，传统专家系统在实际应用中存在一定的缺陷与限制。KBE系统的主要目标是实现知识的统一表示，扩大传统专家系统的应用范围与生产效率，主要表现及其特点如下。

1)知识表示方法不同。KBE系统在传统专家系统的规则和框架等知识表示的基础上，集成多种表示方法，可以实现更加高效、充分和全面的表达专家知识，综合应用神经网络技术和机遇模糊的知识表示；另一方面，KBE系统还增加了知识获取技术，能够表示相关领域深层知识，并且在处理大量知识的同时采用多层知识表达形式，类似于人类智能多层次、多分辨率的表达方式。

2)知识推理机制不同。KBE系统包括各种科学计算、演绎推理，并且可以加入各种基于不完全知识的推理，当KBE系统遇到超出其知识领域推理时，系统推理性能逐步下降，此时可以采用神经网络技术等避免KBE系统出现崩溃。

综上所述，KBE技术在功能和基本工作原理上与传统专家系统类似，但是在实际应用及本质中存在一定的差异性，KBE系统追求采用多种方法实现所需的知识，并且不强求用统一的知识表示语言进行表达。

2.2 知识获取

在KBE系统中知识获取主要是利用数据库管理来存储数据，用深度学习的方法分析、挖掘数据，从数据库中挖掘的知识可以应用于信息管理、过程控制和决策支持。

在机械设计工程领域一般都会存储大量的设计实例以供参考，这些机械设计实例都可以存储在数据库中。目前，KBE系统开展数据挖掘算法与知识实际使用方法主要包括以下4种方法。

1)分类模式。能够将数据集中的数据项映射到某个给定的类上。

2)回归模式。与分类模式相似，主要区别在于回归的预测值属于连续的，但是分类模式是零散的。

3)聚类模式。能够将数据划分到不同的类中。

4)关联模式。是各个数据项之间的关联规则。

2.3 产品建模和分析方法

产品建模主要是基于CAD关键技术，同时也是KBE系统的核心技术，主要是机械设计过程中各个环节的知识和信息流动。目前，机械产品信息模型主要包括几何模型、特征模型和集成化机械产品模型等发展阶段。集成化机械产品模型主要是将专家设计经验和设计过程的相关知识表示在机械产品信息模型中，实现机械设计过程的自动化和智能化水平。

3 基于KBE的机械设计方法

在传统机械产品设计过程中，设计过程主要以机械设计人员为中心，由于机械设计人员反复进行重复性的设计任务，在后期设计过程中不可避免地会出现一定的设计瓶颈。基于KBE系统的机械设计是以知识模型为中心，将各类机械产品数据库、知识库和设计案例等与设计模型相互关联，输入机械设计相关设计要求，系统即可基于知识实现设计与方案决策，极大地提高了机械设计过程的智能化水平。

在进行机械设计过程中，往往会涉及零部件的几何结构、装配关系、材料性能和参数计算等多方面知识。设计知识不仅包括专家的经验、还包括专家对设计对象的结构特征、功能特征、行为特征等内在性质的认识程度，因此往往采用面向对象的知识表达方法，在计算机辅助设计过程中，根据不同的知识结构，分别采取不同的方法来获取和表达设计知识。

4 结论

基于知识的工程(Knowledge Based Engineering，KBE)是现代机械设计的核心与关键。本研究以KBE系统为研究对象，基于其基本定义与开发特点，系统论述了KBE系统在机械产品生产与管理中的核心技术与应用。研究表明，基于KBE系统可以提高机械产品生产效率，有利于提高机械设计研发过程的智能化水平，对机械设计与智能化发展具有一定的推动意义。