制造知识的表示及其度量方法的研究

合集下载

知识表示方法ppt

知识表示方法ppt
(2) 算符(operator):使问题从一种状态变化为另一种状态得 手段称为操作符或算符。
(3) 状态空间方法:就是一个表示该问题全部可能状态及其关 系得图,它包含三种说明得集合,即三元状态(S,F,G)。S:所有 可能得问题初始状态集合;F:操作符集合;G:目标状态集合。
状态空间法
❖ 状态空间法举例:下棋、迷宫及各种游戏。
❖ 问题归约(Problem Reduction)
✓ 就是另外一种基于状态空间得问题描述与求解方法 ✓ 已知问题得描述,通过一系列变换把此问题变为一个子问题
集合 ✓ 这些子问题得解可以直接得到(本原问题),从而解决了初始
问题
问题归约法
❖ 问题归约法得组成部分 ✓ 一个初始问题描述; ✓ 一套把问题变换为子问题得操作符; ✓ 一套本原问题描述。(本原问题:不能再分解或变换且 直接可解得子问题)
知识得划分
✓ 按知识得层次:
表层知识:描述客观事物得现象得知识。例如:感性、事实性知 识
深层知识:描述客观事物本质、内涵等得知识。例如:理论知识
✓ 按知识得确定性:
确定性知识:可以说明其真值为真或为假得知识 不确定性知识:包括不精确、模糊、不完备知识 不精确:知识本身有真假,但由于认识水平限制却不能肯定知识
知识得概念
❖ 知识、信息、数据及其关系
✓ 数据:就是信息得载体,本身无确切含义。如:水得温度就是 100℃,木头得长度就是2米,大楼得高度就是100层……
✓ 信息:就是数据得关联,赋予数据特定得含义,仅可理解为描述 性知识。数据就是没有联系得,孤立得,只有当数据用来描述 一个客观事物与客观事物得关系,形成有逻辑得数据流,她们 才能被称为信息。
4 15 8 12
6 10 14

论知识表示

论知识表示

论知识表示作者:马创新来源:《现代情报》2014年第03期基金项目:本文系江苏高校重点研究基地重大项目“先秦文献词汇知识挖掘”(项目编号:2010JDXM023)的研究成果之一。

作者简介:马创新(1980-),男,博士研究生,研究方向:知识组织与计算语言学。

·理论探索·〔摘要〕知识必须具有适当的表示形式才能便于使用,为了探索适合于人类和计算机使用的知识表示方法,文章首先分析了知识表示的完整过程,探讨知识表示的方法体系,然后介绍了几种主要的知识表示方法,并且构建了知识表示方法的评价框架,利用该框架从认知层面、本体层面和实现层面对几种主要的知识表示方法进行考察。

〔关键词〕知识表示;方法;体系;比较研究DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2014.03.005〔中图分类号〕TP311〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821(2014)03-0021-04The Research of Knowledge RepresentationMa Chuangxin(College of Liberal Arts,Nanjing Normal University,Nanjing 210097,China)〔Abstract〕Knowledge must have appropriate representation as to facilitate the use of human and computer.In order to explore the methods of knowledge representation suitable for humans and computers,this article first analysed the complete process of knowledge representation and discussed the methodology of knowledge representation.Then it introduced several main methods of knowledge representation.And it built a knowledge representation framework for evaluation,and estimated several main methods of knowledge representation from the cognitive level,the ontology level and the implementation level by the framework.〔Keywords〕knowledge representation;method;system;comparative study知识表示是知识组织的基础和前提,知识重组、知识聚类、知识存检、知识编辑、知识布局和知识监控等其他知识组织方式都要建立在知识表示的基础上[1]。

第二章 知识表示方法(1)

第二章 知识表示方法(1)

第二章知识表示方法人类的智能活动主要是获得并运用知识。

知识是智能的基础,为了使计算机具有智能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。

但人类的知识需要用适当的模式表示出来,才能存储到计算机中并能够被运用第一节知识与知识表示的概念●什么是知识数据与信息➢数据和信息这两个概念是不可以分开的,它们是有关联的。

➢数据:用一组符号及其组合表示的信息称为数据,泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示。

例:27.6 53 ABCD 黎明➢数据和信息之间的关系⏹数据是信息的载体和表示,信息是数据在特定场合下的具体含义,即信息是数据的语义。

⏹如:6个人(6是个数据,人是一种信息) 6本书(6是个数据,书是一种信息)⏹对同一个数据,它在某一场合下可能表示这样一个信息,但在另一场合下却表示另一个信息。

知识➢知识:是把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。

⏹知识是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,人们把实践中获得的信息关联在一起,就获得了知识。

信息之间有多种关联形式,最常见的且便于计算机利用的一种表达形式为:”如果……,那么……” 或”如果……,则……”,它反映了信息间的某种因果关系。

例如把“大雁向南飞”与“冬天就要来临了”这两个信息关联在一起,就得到了如下一条知识:如果大雁向南飞,则冬天就要来临了。

➢不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。

例如,“雪是白色的”是一条知识,它反映了“雪”与“颜色”之间的一种关系。

又如“如果头痛且流涕,则有可能患了感冒”是一条知识,它反映了“头痛且流涕”与“可能患了感冒”之间的一种因果关系。

知识的特性1、相对正确性知识是否正确是有前提条件的如:1+1=2,但是它是在十进制前提下才是正确的2、不确定性⏹例如:甲有一头秀发,乙是两鬓如霜。

您认为甲一定是青年人,乙就是老年人吗?不能完全确定,因为相反的事例是很多的。

比如:当年的白毛女并不是老人,而现在的老人有一头黑发并不足奇。

人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究

人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究

人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究智能制造是指基于人工智能技术实现的智能化生产制造系统。

在智能制造中,知识表示与推理是核心要素之一,它们为智能制造系统的决策和推理提供支持。

本文将介绍人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究。

一、知识表示知识表示是将领域知识转化为计算机可处理的形式,以便进行推理和决策。

在智能制造中,知识表示需要充分考虑生产制造领域的特点,如工艺流程、设备参数等。

目前,常用的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和图模型表示等。

逻辑表示是一种基于逻辑语言的知识表示方法,常用的有一阶逻辑和描述逻辑等。

通过逻辑表示,可以将领域知识转化为一系列的逻辑公式,以进行逻辑推理和推断。

逻辑表示具有形式化、精确性强的优点,能够准确地表达领域知识。

本体表示是一种基于本体论的知识表示方法,常用的有OWL和RDF等。

本体表示可以将领域知识组织为一种形式化的本体结构,其中包含实体、关系和属性等。

本体表示能够充分利用本体的推理能力,提供更加丰富的知识表达和推理功能。

图模型表示是一种基于图形结构的知识表示方法,常用的有贝叶斯网络和马尔可夫网络等。

图模型表示可以将领域知识表示为一张有向图或无向图,其中节点表示实体或变量,边表示实体之间的关系或变量之间的依赖。

图模型表示能够有效地处理不确定性和复杂性问题。

二、推理方法推理是基于已有知识进行推断和决策的过程,在智能制造中起着重要的作用。

常用的推理方法包括基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于概率的推理等。

基于规则的推理是一种基于规则库进行推断的方法,常用的有产生式规则和逆向推理等。

基于规则的推理通过匹配规则库中的规则,推导出新的事实或结论。

规则库中的规则可以由领域专家提供,也可以通过机器学习方法自动生成。

基于逻辑的推理是一种基于逻辑关系进行推断的方法,常用的有前向推理和后向推理等。

基于逻辑的推理通过逻辑公式之间的推理规则,推导出新的逻辑公式。

逻辑推理具有精确性强、形式化程度高等优点,在智能制造中得到广泛应用。

机械制造工艺学知识点总结(含名词解释)

机械制造工艺学知识点总结(含名词解释)

机械制造工艺学知识点总结(含名词解释)Made by Lucy绪论机械:是利用其几何形状实现力与运动方面的性能/功能要求的产品.制造:将原材料加工成为可供使用的物品、获得产品的过程.机械制造:用机械的方法制造机械产品.关键是获得几何形状和位置。

目的:T --时间,效率Q——质量C--成本S—-服务E--环保第一章机械制造过程生产过程:从确定生产需求之后,到得到产品的过程。

包括产品开发过程、产品制造过程和产品销售过程。

到现在,生产过程扩充到服务。

制造过程:直接把原材料和毛坯转换为成品的过程.包括毛坯制造、机械加工工艺、装配、热及表面处理、检验过程.制造过程“三流”:能量流、物质流、信息流.机械加工工艺过程:用切削加工的方法,直接改变工件几何形状及表面机械物理性能的过程。

简称工艺过程.工序:一个(或同时加工的一组)工件,在一个工作地,由一个(或相互协作的多个)工人所连续完成的工艺过程。

安装:如果在一个工序中需要对工件进行几次装夹,则每次装夹下完成的那部分工序内容成为一个安装.工位:在工件的一次安装中,通过分度装置,使工件相对于机床床身变换加工位置,则把每一个加工位置上的安装内装内容称为工位。

工步:加工表面,切削刀具,切削速度和进给量都不变的情况下所完成的工位内容.走刀:切削刀具在加工表面上切削一次所完成的工步.工步、走刀、工位和安装之间的关系:走刀<工步<工位<安装一次安装可以有多个工位、工步和多次走刀一个工位可以有多个工步和多次走刀,但一般在一次安装下完成;一个工步只能在一次安装和一个工位下完成,但可多次走刀.可以规范工艺、保证质量工艺规程:工艺过程的书面表达形式和文字记录,用法律文件形式规定下来的工艺过程。

(工艺过程可以有多个,工艺规程只能有一个。

)生产纲领:是指企业在计划期内应生产的产品产量和进度计划,多数以年计,零件的生产纲领还包括一定的备品和废品数量。

N=n(1+α)(1+β)QQ—-—产品的生产纲领α-—-备品率N———零件的生产纲领β---废品率生产类型:是企业(或车间、工段、班组)生产专业化程度的分类生产批量:年生产纲领确定后,还应根据车间(或工段)的具体情况,确定在计划期内一次投入或产出的同一产品/零件的数量.生产自动化:为什么生产自动化:批量法则、需求、历史发展含义:加工成型自动化、物料输送自动化、系统控制自动化目的:满足企业最大利润,满足工人劳动要求,以TQCSE为目标满足需求方法:生产设备自动化-——-单机自动化解决成型成型自动化问题生产过程自动化—-物流自动化解决传输自动化问题生产信息自动化——系统自动化解决管理与控制自动化问题质量:质量是除去性能/功能之外,产品对社会造成的损失的度量产品质量=装配质量+零件质量(加工质量+材料质量)加工质量:几何形状、位置实际值与理论值的符合程度(加工精度+表面质量)。

企业知识传导的度量及其激励机制研究

企业知识传导的度量及其激励机制研究

定 的渠 道 传 送 知 识 的相 互 作 用 过 程 。
1 知识 的分 类 . ( ) 按 知 识 可 表 达 程 度 划 分 。 世 界 经 合 组 织 1
( CD)将 知 识 分 为 四大 类 : 即 Kno what ( 道 oE w— 知
操 作 而 创 造 出 实 用 价 值 的 知 识 。第 三 ,系 统 认 知
道 为 什 么 的 知 识 ) 是 指 明 白 企 业 生 产 的 原 理 和 规 , 律 , 比 如 为 什 么 选 用 某 种 原 料 、为 什 么 生 产 某 种 产 品 而 非 另 外 一 种 等 ; Kn w—h ( 道 怎 样 做 的 知 o W 知 0 识 ) 是 指 做 某 些 事 情 的 技 术 和 能 力 , 比 如 熟 练 工 ,

其 专 业 化 程 度 区分 为 :第 一 ,实 证 知 识 ( know—
wa ) h t :专 业 人 员 经 过 广 泛 而 深 入 的 训 练 和 实 际 经 验 , 可 以掌 握 特 定领 域 “ 实 ”的 基 本 知 识 。第 二 ,高级 事 技 能 ( n w h W) 书 本 上 习得 的 知 识 , 透 过 实 际 k o - O :从 或
移 动 的 知 识 及 内 隐 组 织 的 知 识 ,其 中 可 移 动 的 知 识 又
如果 出现 问题应 该请教 谁 。 日本 学者野 中 郁次 郎将 知
识 划 分 为 显 性 知 识 和 隐 性 知 识 两 大 类 别 。显 性 知 识 是 指 可以通 过 正常 的语 言方 式表 达 的 ,有 物质 载 体 的 ,
那么 隐性 知识 则是 隐藏在 水面 以下 的大 部分 ,它们 虽
然 比 显 性 知 识 更 难 发 觉 , 却 比 显 性 知 识 更 完 善 、 更

信息资源管理.doc

信息资源管理.doc

【例题2.1.1】对于企业来说人力、时间、资金、信息都属于( A )。

A)资源 B)信息资源C)物质资源 D)战略资源【例题2.1.2】在现代社会中,人类赖以生存与发展的战略资源包括物质资源和( A )。

A)信息资源 B)信息通信C)人力资源 D)文化资源【例题2.1.3】计算机、高级医疗设备制造的主要成本是( A )。

A)信息成本 B)人力成本C)技术成本 D)材料成本【例题2,1.4】按照广义信息资源的定义,以下各项中不属于信息资源内容的是( C )。

A)信息存储的标准 B)信息存储的设备C)信息存储的地点 D)信息存储的方法【例题2.1.5】信息资源还有( C )之称。

A)第一资源 B)第二资源C)第三资源 D)可再生资源【例题2.1—6】下列说法中不正确的是( D )。

A)信息是指描述的内容,以什么形式描述则取决于载体的性质。

B)载体又称媒体,是信息从信源(信息发送者)到信宿(信息接收者)的传递者。

C)信息借助于载体,可以脱离信源而运动或存储。

D)数据的物理特征与载体的性质无关,信息的内容与载体的性质有关。

【例题2.1—7】狭义的信息资源是指( C )及其载体。

A)信源 B)信宿C)信息 D)其他【例题2.1-8】描述事物发展变化前因后果的系统化的事实或从大量具体事实中总结出来事物发展变化的规律的信息内容层次是( B )。

A)智慧 B)知识C)迹象 D)事实【例题2.1-9】按反映信息内容的数据所占用计算机存储装置的存储空间大小来衡量信息量的大小。

这是一种基于( B )的信息度量方法。

A)信息量 B-)数据量C)概率 D)以上全不正确【例题2.1—1O】基于概率的信息度量方法中,一则消息出现的概率越大,相应的信息量( D )。

A)越大 B)不变C)不一定 D)越小【例题2.1—11】基于概率的信息度量方法中,若以自然数e为底数,所得的信息量的单位称为( B )。

A)比特(bit) B)奈特(nat)C)哈特(Hart)D)波特【例题2.1-1 2】信息资源丰裕度度量方法中,公式R=R+R2中,R1用来表示( B )。

机械制图基本知识点

机械制图基本知识点

机械制图基本知识点一:机械制图基本知识:1:零件尺寸的读数及测量:车间测量零件尺寸的基本工具:卷尺和游标卡尺。

1.1:卷尺一格的距离为1mm .1.2:游标卡尺的读数方法。

1.2.1以10分游标卡尺的读数为列:正确读法:分三个步骤1. 先读主尺的刻度值, 精密度为 1 mm 附尺“0”刻度位於 主尺刻度“13” 与 “14” 之间, 所以主尺刻度为 13 mm2. 再看 附尺与主尺重叠的刻度. 精密度为 0.1 mm(附尺右下角标注) 附尺上“4”刻度与主尺重叠, 所以附尺刻度為 0.1X4=0.4 mm3. 將主尺与附尺 数值相加 上面刻度代表 13.4 mm所以该游标卡尺的读数为:13.4mm.1.2.2游标卡尺的归零。

1.3 简单说明标注了尺寸公差的零件的合格尺寸的读法:钣金零件的尺寸标注了公差后的合格尺寸读数。

通过以下几个例子来具体讲解。

例如1:,它的意思表示如下:+0.3表示取上公差。

-0.5标识取下公差。

故合格尺寸为:80-0.5到80+0.3 即79.5到80.3为合格尺寸。

再如2:,它的意思表示合格尺寸在64-0.5到64+0.5之间。

即:63.5到64.5为合格尺寸。

其它尺寸读法类推。

1.4下面为一份图纸的标题栏内容。

标题栏位于图框的右下角,零件的名称、图号、设计者、材料等都要在标题栏里表达清楚。

2:机械制图知识及对照图纸,翻转零件的快捷识图法:2.1机械图概念:产品或机械设备在设计、制造、检验、安装等过程中所使用的工程图样总称为机械制造图,简称机械图,它是工业生产中必不可少的技术文件。

2.2要看懂机械图样,首先要看懂图样中的视图,因为它表达了物体的形状。

要了解视图是怎样形成的,就必须先认识一下投影。

投影需要有光源、投射线、物体和投影面四个条件才能得到。

太阳照射树木,阳光在地面上投下了树木的影子,这其中,太阳叫做光源,太阳的光线叫做投射线,受光线照射的树木叫做物体,出现影子的地面叫做投影面,投影面上的影子即投影。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
收稿日期: &"""—!&—!, 修回日期: &""%—"#—&!
基金项目: 国家自然科学基金资助重大项目 (’,,,"#-")
万方数据
中国机械工程第 0G 卷第 0! 期 !AA" 年 I 月下半月
! 制造知识的结构表示
在人工智能中, 国内外的学者们进行了知识 结构表示的研究工作, 例如语义网、 框架和其它一 些知识表达模型。这些知识结构表示模型大体上 可分为 " 个层次, 即实际应用模型、 概念模型和客 观模型。而在 #$%& ’ %(#)* 分类当中, 一个数据 模型就是一个物理应用库或其应用类的概念模 型, 具有专门用途的数据模型称为专用数据模型 (%+,-) , 面向通用目的的数据模型称为通用数据 模型 ( .(+,-) 。这些零件数据模型, 在一定意义 上, 就是该零件知识结构的表示。因此, 将这两类 模型统称为知识表达 (或信息) 模型。 !/" 知识表达模型的回顾与分析 (0)实体—关系模型 ( 123435— 61783492-:4;, <)) [=] 该模 型 是 最 早 的 通 用 模 型 之 一, 由 *:12 提 出, 后 来 >:19615 提 出 了 扩 展 实 体—关 系 模 型 (<<)) 。他们将产品分为实体和实体的关系来表 达产品的信息, 并用属性来描述实体, 用约束来描 述关系。 <) 和 <<) 模型都是静态的概念模型, 不支持模型的修改, 尤其是删除操作。 ( ! ) $4?--@2 信 息 分 析 模 型 ( $&#, )
提供支持 部 分 集 成 管 缺乏 (假设 缺乏 (假设 缺乏 (假设 (假设部分 理 完全集成)完全集成)完全集成) 集成) 静态的、 某 静态的、 某 静态的、 某 是否支持模 些 结 构 基 些 结 构 基 些 结 构 基 完全支持 式进化 本支持 本支持 本支持
值得注意的是, 这些产品的知识表达模型存 在如下不足: !忽略了零件的宏观特征信息; "不 便于作为制造产品整个生命周期的表达模型; # 不适合作为度量表达模型; $不便于建立产品库,
[% . *] 接进行制造知识的计量, 并作了有益的探索 。
但仍有许多关键问题需要进一步进行研究。笔者 从制造信息学和描述复杂性的角度对制造知识的 分类、 结构表示及其度量和度量方法进行了初步 的探索性研究。
! 制造知识的分类
本文从结构、 信息特征等方面, 借用开关因素 的概念, 对制造知识进行了分类。 按制造知识的结构, 制造知识可分为单元知 识和合成知识。所谓单元知识是指不能被其它制 造知识 (除它本身以外) 表示的知识; 合成知识是
制造知识的表示及其度量方法;"%) !""# $ !%&! !& $ !"&’ $ "#
制造知识的表示及其度量方法的研究
李高正 师汉民
摘要: 对制造知识进行了定义和分类; 以制造知识中产品知识为例, 对产 品建模方法进行了对比研究, 提出了一种新的适合于产品制造知识度量的建 模方法。从描述复杂性和信息量的角度, 给出了机械加工零件几何知识度量 的一般性计算方法。根据成组技术中关于机加工零件相似性的研究成果, 提 出了基于事件推理方法进行零件几何知识计量的框架。 关键词: 制造知识; 知识表达; 知识度量; 基于事件推理 中图分类号: ()!* 文献标识码: + 指由单元知识合成, 表示某一整体特征的知识。 按产品的信息特征, 制造知识可分为形状特 征知识和精度特征知识、 装配特征知识、 检验特征 知识、 材料特征知识。上述特征知识又可归纳为
[!, &] 量则决定了其交换价值 。如果说, 在以物质、
由精度特征、 装配特征和检验特征构成的精度特 征知识 (按照国际标准和我国国家标准, 表面粗糙 度和几何公差的标注范围中已经包含了装配知识 因而第二类统称为精度 0 信息和检验知识 0 信息, 特征知识) ; 第三类是材料特征知识。 按制造知识产生的过程, 制造知识可分为设 计知识、 工艺知识、 装配知识、 检验知识和材料知 识等。工艺知识又包括宏观变形知识 (如冲压、 切 削、 锻造等) 和微观变形知识 (如淬火、 退火、 冷处 理、 渗碳等) 。 按制造知识的用途, 制造知识可分为常识、 通 用知识、 专门知识、 技巧和诀窍知识等。 制造知识与设计及制造过程紧密相联, 具有 多个侧面和层次, 它大致可分为产品知识和制造 过程知识。所谓产品知识是指确切描述产品的特 征所必需的信息, 它包括产品的几何形状、 尺寸、 公差、 材质、 各种技术规范及技术要求; 所谓制造 过程知识, 是指为了实现某一制造过程, 并获得满 足预定要求的零件所需注入制造过程的各种知 识, 包括生产控制信息 (工艺知识) 和管理知识。 制造企业的产品各式各样、 纷繁复杂。本文 仅研究与机械加工零件几何特征有关的知识, 即 几何知识。针对制造知识中的几何知识结合零件 的信息特征, 本文将几何知识进一步划分为零件 的几何造型知识 (第一类特征知识, 即形状知识) 和零件的几何属性知识 (包括形状定型知识, 如形 状尺寸和位置尺寸等, 以及第二类特征知识) 。 ・ !"&’ ・
制造知识的表示及其度量方法的研究— — —李高正
师汉民
根据零件的几何相似性, 运用基于事件推理的方 法进行产品制造知识的度量。针对以往模型的优 点和不足之处, 本文提出了一种新的零件表达模 型。 !!! 零件表达模型 根据国际标准和我国标准, 可将零件的特征 表达分为三大类型: 几何造型特征表达、 几何属性 (尺寸与公差) 特征表达和材料特征表达。由于零 件的整体特征隐含在零件的几何造型特征和属性 特征背后, 需要借助于零件整体特征的定义和推 理方法, 才能知道零件的整体特征。为便于表达 模型建库、 查询和检索, 本文将零件的整体特征作 为辅助特征添加到零件的特征表达中。综合空间 因素理论和零件特征的表达类别, 运用零件的宏 观特征、 几何造型、 几何属性和材料 " 个因素建立 零件的知识表达模型能够准确、 完整地表达零件, 形成一个完整的概念体系。根据零件的这一结 构, 可以如下定义零件的表达空间: 定义 # 零件的表达空间可以用一 个数组 其中, " ! 为零 ! & 来定义, 件的整体特征集合, 根据不同的宏观分类方法和 构造法则会有不同的宏观特征集合; # ! 为基本 模块集合, 也可称为基元集合, 基元是指在集合 (除了它本身) 不能被其它元素定义和表示 #! 中 ! 的元素; 表示一个预置关系的全 $ 为关系集合, 集; 热处理方式以及 #% ! 表示零件材料的种类、 硬度等属性的全集。 本文没有研究零件的整体特征的提取, 而是 直接引用了文献 [$, 借鉴 &’() %]中的研究成果。 中关于零件分类编码理论, 结合零件的加工方法 对零件的宏观特征进行分类, 将零件分为轴类、 箱 体类、 支架类、 盘套齿轮类、 连接零件类、 标准件类 以及其它特殊形状零件类等七大类型。 在 &*+ 系统中, 零件的表达有两种通 用 形 式, 即边界表达 ( , - ./0)和实体造型 ( &)1)表 达。 边界表达是用点、 线、 面作为基元, 来表示零 件; 实体造型是将低层次的点、 线、 面经过浓缩而 形成具有一定几何特征的几何体, 然后通过一组 布尔运算来完成零件的表示。 根据各种 &*+ 平台 中 &)1 运用的特征体素, 本文将 &)1 表达的基元 归纳为四面体、 立方体、 圆柱体、 圆锥体、 球体、 环、 螺旋体、 管道体、 延展体, 以及其它复杂形体 #2 种。 根据零件表达空间的定义, 机械加工零件几 何表达在一定的粒度下总可表示为{" , , 其 #, $} ! 中, " 为整体特征集合 " 中的一个特征, # 为零 万方数据 "!, #!, $!, #% !
合成对象内 有限支持 的关系 对象结构的 支持 关系 易变元素的 不支持 关系 变量关系 不支持 运算中定义 不支持 的变量关系 外部应用的 不支持 集成管理
支持, 通过 支持, 通过 优先关系 优先权实 现 实现 支持 支持 不支持 部分支持 部分支持 支持 支持 支持 完全支持 完全支持
支持 有限支持 不支持 不支持 不支持
表"
评估因素 完全抽象 数据类型 多层实例化 合成对象
产品知识表达模型的对比与评价
<) 模型 缺少算子 支持部分 命令 支持 $&#, 模型 缺少算子 支持部分 命令 支持 有限支持 <F;61-模型 通过操作 约束实现 支持部分 命令 支持 <+, 模型 通过操作 约束实现 支持部分 命令 支持
$4?--@2 信息分析模型的基础是二元关系法。 $&B #, 模型提供了很小一组经过仔细定义的结构, 然后利用这些结构为用户组建 (构造) 高层次的结 构。$&#, 模型像 <) 模型一样, 也有两个原始单 元。一个是实体, 它有两种形式: 词法形式 ( CD>) 和非词法形式 ( $DCD>) , 非词法形式和 <) 模型 的实体概念非常一致, 而词法形式是一些非词法 形式的名字和属性的对象。 $&#, 模型的另一个 基本元素是角色 ()971) , 它粗略地对应于 <) 模型 中的 “关系” 。 $&#, 模型的特点是它以自然语言 为基础, 使用信息的图形表达, 并由 *+* 公司提 供的各种工具支持。)971 约束的广泛使用, 使 $&B #, 模型比 <) 模型稍微正式一点。另外, $&#, 模型是 (+<% E %><( 标准主要使用的信息模型之 一。 (") <F;61-- 模型 <F;61-- 是一种概念模型语 言, 并且已经开发为 (+<% E %><( 内容的一部分。 [00] 。 <F;61-- 语言主要集中在感兴趣事件的定义上 事件由数据和行为定义。数据表示一个认识实体 的属性, 行为由规则来定义和表示。一个用 <FB ;61-- 语言表示的产品知识表达模型包括事件的 定义 (实体、 类型、 功能等) , 定义事件关系的规则, 以及 作 用 在 关 系 上 的 规 则。后 来 又 开 发 了 <FB [00] , 它是 <F;61-- 模型的图形表达, ;61--—. 模型 万方数据 ・ 0A!I ・
相关文档
最新文档