汽车机械系统的智能设计
汽车机械制造的机械设计创新方法
汽车机械制造的机械设计创新方法汽车机械制造在现代社会中起着重要的作用，而机械设计则是汽车制造过程中至关重要的一部分。
随着科技的不断发展和创新，汽车机械设计也在不断进步和改进。
本文将探讨汽车机械制造中的机械设计创新方法。
一、整车结构设计创新整车结构设计是汽车机械制造中的基础工作，对汽车性能和外观起着决定性的影响。
在整车结构设计中，创新方法包括：1. 材料创新：采用轻量化材料如高强度钢材、铝合金和复合材料，可以降低整车质量，提高燃油效率和安全性能。
2. 结构创新：采用新的结构设计，如可折叠座椅、隐藏式车身零件等，可以提高车辆的适应性和实用性，提升用户体验。
3. 模块化设计：将整车设计分为多个模块，每个模块之间可以独立设计和制造，提高生产效率和灵活性。
二、发动机设计创新发动机是汽车的核心部件，其设计的创新对汽车性能和环保性有着重要的影响。
在发动机设计中，创新方法包括：1. 高效燃烧：优化气缸结构、燃烧室设计和燃油喷射系统，提高燃烧效率和功率输出。
2. 混合动力系统：将传统燃油发动机与电动机相结合，实现能源的高效利用和减排。
3. 热管理系统：采用改进的冷却系统和排气系统，提升热量回收效率，减少能量损失。
三、底盘与悬挂系统设计创新底盘与悬挂系统对汽车的操控性和乘坐舒适性起着重要的作用。
在底盘与悬挂系统设计中，创新方法包括：1. 悬挂系统优化：通过调整悬挂系统的几何参数，提高车辆的平稳性和操控性能。
2. 智能底盘控制：采用传感器和控制系统，实现底盘的主动控制和调节，提升驾驶安全性和乘坐舒适性。
四、安全系统设计创新安全是汽车机械制造中的重要关注点之一，安全系统的设计创新对于保护驾乘人员的生命安全至关重要。
在安全系统设计中，创新方法包括：1. 主动安全系统：包括刹车辅助系统、电子稳定系统等，提供驾驶员操控辅助和车辆稳定性控制。
2. 被动安全系统：包括安全气囊、座椅安全带等，提供车辆发生事故时的保护措施。
以上仅是汽车机械制造中机械设计创新方法的一些简要介绍。
工程机械控制技术专业毕业设计论文：基于人工智能的工程机械控制系统设计与实现
工程机械控制技术专业毕业设计论文：基于人工智能的工程机械控制系统设计与实现摘要本文研究了基于人工智能的工程机械控制系统的设计与实现。
首先介绍了研究背景和意义，接着阐述了研究的目的和方法。
在方法部分，详细介绍了所采用的人工智能算法和设计思路，包括神经网络、支持向量机等。
接着，详细描述了实验步骤，包括数据采集、模型训练和测试等。
最后，总结了实验结果和分析，并对比前人的研究成果，突出本研究的创新点和实际应用价值。
一、研究背景和意义随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
在工程机械领域，传统的控制系统存在着一些问题，如控制精度不高、响应速度较慢等。
因此，基于人工智能技术的工程机械控制系统设计与实现具有重要的意义。
通过人工智能技术，可以实现对工程机械的精准控制，提高设备的运行效率和质量，同时也可以降低能耗和减少人力成本。
本文的研究旨在设计一种基于人工智能的工程机械控制系统，并通过实验验证其可行性和有效性。
同时，通过本研究的设计和实验，可以为工程机械控制领域的发展提供新的思路和方法。
二、研究目的和方法本研究的主要目的是设计一种基于人工智能的工程机械控制系统，并通过实验验证其可行性和有效性。
具体而言，研究内容包括：1. 确定合适的人工智能算法：根据实际需求和控制要求，选择适合工程机械控制的人工智能算法，包括神经网络、支持向量机等。
2. 数据采集和处理：采集工程机械的运行数据，并进行预处理和特征提取，为人工智能算法的训练和测试提供数据基础。
3. 模型训练和测试：利用采集的数据进行模型训练和测试，验证人工智能算法的准确性和稳定性。
4. 控制系统的设计和实现：基于人工智能算法，设计并实现工程机械控制系统，包括硬件电路和软件程序等。
5. 实验验证：搭建实验平台，对所设计的控制系统进行实验验证，评估其实际应用效果。
本研究采用的方法主要包括理论分析、实验研究和系统设计等。
首先，根据实际需求和控制要求，选择适合工程机械控制的人工智能算法。
基于人工智能的机械系统建模与仿真
基于人工智能的机械系统建模与仿真在当今科技飞速发展的时代，机械系统的设计和优化变得越来越复杂，而人工智能（AI）的出现为机械系统的建模与仿真带来了全新的思路和方法。
机械系统建模与仿真旨在通过数学模型和计算机模拟来预测机械系统的性能、行为和响应，从而帮助工程师在设计阶段就能够发现潜在的问题，并进行优化和改进。
机械系统通常由多个部件组成，这些部件之间相互作用，共同实现特定的功能。
例如，汽车发动机就是一个复杂的机械系统，其中包括气缸、活塞、曲轴、连杆等部件，它们的运动和相互关系决定了发动机的性能。
传统的机械系统建模方法往往基于物理定律和数学方程，通过手工推导和计算来建立模型。
这种方法虽然在一定程度上能够准确地描述机械系统的行为，但对于复杂的系统，建模过程往往非常繁琐，而且计算量巨大。
人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新的途径。
AI 可以通过学习大量的数据来自动发现机械系统中的规律和模式，从而建立更加准确和高效的模型。
例如，利用机器学习算法可以对机械系统的运行数据进行分析，预测系统的故障和维护需求；通过深度学习算法可以对机械系统的图像或视频数据进行处理，实现对系统状态的实时监测和诊断。
在机械系统建模方面，人工智能技术可以用于建立系统的动态模型。
传统的动态建模方法通常基于牛顿定律、拉格朗日方程等，需要对系统的物理结构和力学特性有深入的了解。
而利用AI 技术，如神经网络，可以直接从系统的输入输出数据中学习系统的动态特性，无需对系统的物理原理进行详细的分析。
这种基于数据驱动的建模方法在处理复杂的非线性系统时具有很大的优势。
此外，AI 还可以用于机械系统的参数优化。
在机械设计中，往往需要确定一系列的参数，如零件的尺寸、材料的性能等，以实现系统的最优性能。
通过建立优化模型，并利用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，可以在庞大的参数空间中快速找到最优的参数组合。
为了更好地理解基于人工智能的机械系统建模与仿真，我们以一个简单的机械系统为例。
基于PLC的龙门往复式洗车机系统设计
基于PLC的龙门往复式洗车机系统设计目录一、内容概括 (2)1.1 洗车机行业的发展现状 (2)1.2 PLC在洗车机系统中的应用 (3)1.3 研究意义及目的 (4)二、PLC技术概述 (5)2.1 PLC定义及工作原理 (6)2.2 PLC的主要特点 (7)2.3 PLC的分类及应用领域 (8)三、龙门往复式洗车机系统设计 (10)3.1 系统设计要求及目标 (11)3.2 系统组成及工作原理 (12)3.3 关键部件设计 (14)四、基于PLC的控制系统设计 (15)4.1 控制系统架构设计 (17)4.2 PLC控制系统硬件选型与配置 (18)4.3 PLC控制系统软件设计 (20)4.4 控制系统与上位机的通信设计 (22)五、系统实现与测试 (22)5.1 系统搭建与调试 (24)5.2 系统功能测试 (25)5.3 系统性能评估与优化 (26)六、系统应用与评估 (27)6.1 系统应用场景分析 (28)6.2 系统应用效果评估 (29)6.3 用户反馈与持续改进 (31)七、总结与展望 (32)7.1 研究成果总结 (33)7.2 未来研究展望 (34)一、内容概括本文主要探讨了基于PLC（可编程逻辑控制器）的龙门往复式洗车机系统的设计方案。
该系统通过集成先进的PLC控制技术，实现了对龙门往复式洗车机的自动化控制，包括洗车流程的精确控制、设备运行状态的实时监测以及故障诊断与报警功能。
在系统设计方面，本文首先分析了龙门往复式洗车机的基本工作原理和现有存在的问题，然后依据这些分析结果，提出了基于PLC的控制系统整体设计方案。
该方案涵盖了PLC的选择、控制程序的设计、传感器与执行器的配置以及通信接口的实现等多个关键技术点。
在实施细节上，本文详细描述了PLC控制系统的硬件搭建、软件编程、调试与测试等过程。
为了确保系统的可靠性和稳定性，还加入了一系列的故障处理机制和安全性保障措施。
本文通过实际应用验证了所设计基于PLC的龙门往复式洗车机系统的有效性，其性能稳定可靠，完全满足了洗车行业的需求。
智能机械系统的设计与实现
智能机械系统的设计与实现智能机械系统是指通过智能化技术来实现机械设备的自主决策和智能化操作的一种系统。
随着人工智能技术的不断发展，智能机械系统在工业、交通、医疗等领域的应用越来越广泛。
如何设计和实现一个高效可靠的智能机械系统成为了工程师们的重要任务。
一、智能机械系统的基本原理智能机械系统的基本原理是利用各种传感器和控制器来获取机械设备的运行状态和环境信息，然后通过人工智能算法进行数据处理和分析，最终实现智能化的决策和操作。
在设计智能机械系统时，首先要确定需要监测的参数和所需的传感器类型，例如温度、压力、速度等。
然后，选择合适的控制器和人工智能算法，对传感器获取到的数据进行处理和分析，最终生成相应的操作指令并发送给机械设备。
二、智能机械系统的关键技术1. 传感器技术：传感器是智能机械系统中获取信息的重要设备。
不同的机械设备需要不同类型的传感器来监测其工作状态和周围环境，如温度传感器、光学传感器等。
传感器的选择和布置位置直接影响到智能机械系统的性能和精度。
2. 控制器技术：控制器是智能机械系统中控制和指导机械设备运行的重要组成部分。
合理选择控制器的类型和参数，对机械设备的运行稳定性和效率有重要影响。
常见的控制器类型有PLC（可编程逻辑控制器）、DSP（数字信号处理器）等。
3. 算法技术：人工智能算法是智能机械系统的核心。
不同的机械设备对算法的要求各不相同，如有些设备需要实现故障检测和预测，有些设备需要实现自主倒车和避障等功能。
常见的算法包括机器学习算法、神经网络算法等。
三、智能机械系统的应用案例1. 工业制造：智能机械系统在工业制造中的应用广泛。
例如，在汽车制造过程中，通过智能机械系统可以实现自动化装配线，提高生产效率和产品质量。
2. 交通运输：智能机械系统在交通运输中的应用主要体现在车辆控制和智能交通系统方面。
通过智能机械系统的实时监测和决策，可以提高交通运输的安全性和效率。
3. 医疗保健：智能机械系统在医疗保健领域的应用可以提高医疗设备的效率和精确性。
一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现
现代电子技术Modern Electronics TechniqueSep.2022Vol.45No.182022年9月15日第45卷第18期随着科技的不断更新与发展，人工智能技术掀起了新的浪潮，在各个领域得到了广泛的应用。
汽车作为一个集成了多种智能化技术的综合体，改变了人们的出行方式，给交通带来了极大的便利。
在科技发展的浪潮DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.18.032引用格式：曹月花，李辉.一种基于EdgeBoard 的智能车系统设计与实现[J].现代电子技术，2022，45（18）：166⁃170.一种基于EdgeBoard 的智能车系统设计与实现曹月花，李辉（杭州电子科技大学信息工程学院，浙江杭州310000）摘要：文中提出一种基于EdgeBoard 的智能车系统，主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。
首先，在百度AI Studio 平台上部署飞桨深度学习框架，以计算卡EdgeBoard 为主处理器，板载ATmega2560内核的WBOT 控制器为下位机，CMOS 高分辨率摄像头为视觉模块，闭环编码电机和智能舵机为动力装置，运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC 铝板搭建车模结构，从而构建一套完整的智能车模型；其次，通过深度学习训练模型，实现道路数据信息采集和数据的预处理，构建深度学习框架对数据集进行训练；再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard 对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard 主处理器与WBOT 下位机的通信、WBOT 命令的接收以及控制指令的发送等功能；最后，通过实验对该智能系统的有效性进行验证。
结果表明：所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能；相比较于传统的智能车，文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快，识别率高，对车道限制少，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以应用于智能交通系统中。
汽车智能技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作和理论学习，加深对汽车智能技术的理解和掌握，重点探索汽车智能电子产品的设计、开发、调试及测试过程，提升对智能驾驶、智能座舱等领域的认知。
二、实验内容1. 实验背景随着科技的飞速发展，汽车行业正经历着前所未有的变革。
电动化、智能化、网联化成为汽车产业发展的三大趋势。
汽车智能技术作为支撑这一变革的核心，日益受到重视。
2. 实验环境实验室配备了先进的汽车智能技术设备和软件，包括汽车微控制器、车载网络与总线系统、车载终端应用程序、汽车传统传感器及智能传感器等。
3. 实验步骤（1）智能驾驶系统开发- 设计智能驾驶系统的硬件架构，包括微控制器、传感器、执行器等。
- 编写智能驾驶算法，实现车道保持、自适应巡航、自动泊车等功能。
- 对智能驾驶系统进行仿真测试，验证其性能。
（2）智能座舱系统开发- 设计智能座舱的硬件架构，包括显示屏、触摸屏、语音识别等。
- 开发智能座舱软件，实现语音控制、信息娱乐、导航等功能。
- 对智能座舱系统进行用户体验测试，优化交互逻辑。
（3）车载网络与总线系统测试- 对CAN、FlexRay、MOST、LIN控制器局域网及以太网Ethernet车载网络进行测试。
- 分析测试数据，诊断网络故障。
（4）车载AI应用运维- 使用Python程序实现机器学习数据预处理、算法设计、程序实现、车载AI应用运维。
- 对车载AI应用进行测试和优化。
4. 实验结果与分析（1）智能驾驶系统- 通过仿真测试，验证了智能驾驶系统的性能，实现了车道保持、自适应巡航、自动泊车等功能。
（2）智能座舱系统- 用户测试结果显示，智能座舱系统操作便捷，用户体验良好。
（3）车载网络与总线系统- 测试结果表明，车载网络与总线系统运行稳定，故障率低。
（4）车载AI应用- 通过优化算法和模型，车载AI应用在准确性和效率方面得到了显著提升。
三、实验总结1. 实验收获通过本次实验，我们深入了解了汽车智能技术的相关知识，掌握了智能驾驶、智能座舱等领域的开发流程，提高了实际操作能力。
智能小车控制系统设计实现
关键词：智能小车；控制系统；设计和实现1智能小车控制系统概述智能小车控制系统是一个综合、复杂的系统，其既有多种技术，也含有嵌入式的软件设备和硬件设备、图像识别、自动控制和电力传动、机械结构等技术知识，智能小车的控制系统主要是围绕嵌入式控制系统进行的，将其作为操控的中心，并借助计算机系统，最终完成自动造作和控制的过程[1]。
智能小车的控制系统流程图见图1所示。
2智能小车的设计和实现2.1智能小车的硬件设计硬件设计是保证智能小车平稳运行的必要条件，它关系着控制系统的精度和稳定性，因此在设计时需要用在模块化设计思想，该研究是通过采取硬件系统K60芯片作为核心控制器，并通过图像采集模块和电机、舵机驱动模块、测速模块、电源模块等组成硬件设计系统图，见图2。
首先，电源电路设计，该设计时智能小车的动力来源，为小车运行提供不断的电力，一般采取7.3V、容量为2000mAh的可充电型的镍铬电池作为电源，但是其不能直接为控制器传输电力，需要在转变电路后才可以进行传输。
转变电路可以保证控制器直接对电池内的电压进行调节，保证不同模块可以正常工作和运行，智能小车主要是依靠控制电力和电机驱动进行转变的。
其次是K60最小系统板，在设计时需要将K60的管脚部分做成最小系统的单独电路板，这样可以简化电路板的设计，促使调试更加顺利，K60系统板主要由K60芯片、复位电路、时钟电路、JTAG下载电路、电源滤波电路组成。
再其次是电机驱动电路，该电路是在集成芯片的驱动下进行的，可以为控制器更其他模块提供较大的电流最终集成电机驱动芯片，但是要特别注意这部分因为在电机驱动过程中有较大的分功率，会导致小车在进行调试时因为过大的电流导致小车电路发生堵塞现象，而使小车电路被烧毁，因此需要设计者避免这种现象，可以将驱动电路做成驱动板[2]。
最后是舵机接口电路。
在智能小车设计中，舵机主要保证小车可以顺利转向，因此舵机的运行电压、转向动作、转向速度都是需要考虑的因素，一般选择舵机时主要选择Futaba3010，选择供电电压为6V。
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汽车机械系统的智能设计
发表时间：2016-06-08T16:13:42.060Z 来源：《基层建设》2016年4期作者：郑建标[导读] 随着科技的不断创新，智能汽车必将在未来的生活中得到普及。
东莞力嘉塑料制品有限公司广东东莞 523000
摘要：随着科技的不断创新，智能汽车必将在未来的生活中得到普及。
本文以汽车机械系统为研究对象，通过相识度算法和变换矩阵算法来对汽车部件的正确装配进行了推理，通过系统基础库、案例库、数据库的构建，并在案例推理和规则推理的基础上，提出了一种汽车机械系统的智能设计的总体设计结构，目的在于提高企业的设计效率和设计水平。
该设计系统不仅延续了普通汽车机械设计的技巧、经验，并且也大大降低了工作人员的工作周期。
关键词：科技；智能设计；推理
引言
当代的机械方案设计主要采用3种设计方法------形态学矩阵法、键合法、专家系统。
形态学矩阵法以及键合法都是从功能的方面进行分析的，其方式是从组合好的方案数目中进行逐一的评价，由于其组合的方式多种多样，因此，此种方法比较难以获得比较好的方案。
专家系统也存在着不同的问题-----难以处理对知识的获取和推理。
产品创新的核心与基础作为产品的设计理论，目的在于提高新产品的开发与设计，汽车机械系统的智能设计就解决了这传统的三种方法存在的问题，从实质上来看实例推理和匹配的过程就是汽车机械系统的智能设计，在汽车机械系统的智能设计方面对于案例推理和规则推理的混合推理在研究的应用方面较少。
因此，为了提高产品的设计效率，本文提出了基于案例推理和规则推理的混合推理来研究汽车机械智能设计系统。
一、汽车机械系统的智能设计系统的总体结构
通过对于数据库以及案例库的构建，设计师的长期的积累经验可以在汽车机械系统的智能设计系统中得到充分的应用，通过减少设计的重复率，大大的缩短工作量以及工作时间，从而提高企业对于汽车机械系统的智能设计系统的研发效率。
根据对汽车机械系统的智能设计系统研发过程中碰到的难题，来构建汽车机械系统的智能设计系统的知识案例库和辅助信息库，对于汽车本身的重要部件（如：发动机、轮胎、散热器等）以及汽车的各方面性能进行具体的分析，让汽车机械系统的智能设计系统的总体结构图更加合理的表达出来。
用户可以通过对于页面的操作，来完成对于汽车机械系统的智能设计系统的设计要求，若设计结果不符合要求，则重新进行设计。
流程如下：
图一汽车机械系统的智能设计系统的设计流程图
二、汽车机械系统的智能设计系统中基础类库的构建
当今时代，智能化的普及已经涉及到生活的方方面面，产品也都雨来越具有鲜明的特点，取得人们的普遍认可。
对于汽车机械系统的智能涉及方面，汽车本身的部件较多，需要建立一个庞大的信息库来存储对于信息进行储存分析。
系统人员可以通过查阅相关的资料、与相关专家进行交流，来对汽车机械系统的智能设计系统数据库的建立做一个准确的判断，确定数据库本身所包含知识的范围，实现在进行汽车机械系统的智能设计系统时，对于数据简单、准确的调用。
本系统进行的知识建模方式为基于本体的自上而下的方式，首先确定汽车机械系统的类别，如：产品类、部件类、组件类、零件类一起其它的分类，然后确定其汽车机械系统的相关实体属性。
汽车机械系统的智能设计系统实例知识模型如下所示：
基本信息：创建者信息、版本信息、标签ID、标签名称等。
产品信息：相关客户需求、ID、装配特征、创建者信息、功能描述、制造特征等。
工程知识：设计知识、版本信息、ID、创建者信息、创建日期等。
其中各部分的作用依次是：定义实例数据内容；记录设计实例的相关信息；设计知识。
2.1案例库的构建
案例库的构建与储存，使对汽车机械系统的智能设计系统信息的调用更加的方面快捷，更加节省了研究时间，提高了研究的效率。
建立的案例库应涵盖多方面的产品信息，其中包括产品的参数、型号、功率、用途等各个方面。
对于案例库的构建，不同的案例库可以根据不同的参数类型来进行存储，来进行分类管理。
由于汽车本身的零件数量种类繁多，建立案例库时可以根据零件本身的特性及相关特征进行分类区分，例如：无动力夹具分为无定位面、有定位面，以不同的特征来区分，来达到构建案例库的目的。
2.2数据库的构建
在对产品的智能进行设计时，数据库的构建是必不可少的一项内容，它是知识定义、数据信息和技术总体的一个表现。
在建立数据库时，首先我们要做的就是数据库模型的建立，产品智能化的好坏主要决定于数据库模型质量建立的好坏，数据库的建立对于汽车机械系统的智能设计系统的研究有着极其重要的作用，它不仅能为汽车机械系统的智能设计系统的研究提供基础的数据支持，还能为知识库、规则库提供相关的底层数据源，来提高汽车机械系统的智能设计系统的研究效率。
本文研究对象的数据库中主要包括对象表、部件表、设备信息、零件失效信息表等数据。
数据库中的逻辑关系：
对象表：对象表ID、对象名称、对象结构、部件1、部件2...部件N
部件表：部件ID、对象ID部件名称、零件名称、技术图纸ID、材料材质、材料牌号、零件1、零件2...零件N 设备信息表：设备ID、设备名称、型号规格、性能参数
工艺方案表：工艺方案ID、方案名称、工序号、工序名称、工艺内存、失效模式、零件ID、设备ID
零件失效信息表：失效模式ID、失效模式名称、失效位置、失效程度、失效描述、零件ID、工艺方案ID
三、过程中遇到的问题及解决方法
在对于汽车机械系统的智能设计的研究中，通过案例推理个规划推理的混合推理模式，遇到的问题主要在于两方面：（1）需要解决案例定位（2）案例的相似度
案例的定位问题主要在于汽车零件的位置分布问题，设计师在总成装配时需要对于单元案例的坐标和汽车机械坐标两者之间进行转换，其中设计师能否正确的对于装配位置有一个准确的判断具有重要的意义。
汽车的机械系统的智能化设计中往往会存在所意想不到的问题，因此对智能化汽车故障的检测也是汽车机械系统的智能设计的一项重要工作。
工作状态智能监测系统：通过合理布置传感器采集制造过程的主要参数、分析采集到的数据，判断系统工作是否正常、对系统的运行趋势做出预测、对故障状态能够给出应对策略与建议。
虽然对于故障的智能监测能减少故障的发生，及时解决问题。
但我国现在的技术还存在着很多的弊端，需要不断的对这些系统的设计进行不断的完善。
四、结论
智能化的时代已经来到了人们的身边，智能化的产品之所以能得到人们的普遍接受，是因为其可以满足人们对于本身的需求，获得一个身心方面的放松，让更多的注意力放到本身更注重的方面去。
汽车机械系统的智能设计的研究与开发已经与当今时代接轨，本文以汽车机械系统的智能设计为研究对象，通过案例推理个规划推理的混合推理对汽车机械系统的智能化进行设计，结合生活发展状况，其发展前景非常辽阔。
为了更好的进一步研究，汽车机械智能设计系统的知识库、数据库将不断的进行更新来进一步的完善其系统功能，为使用者提供更多更方便的用途，也让汽车机械系统的智能设计更好的用于企业当中去，为我们的生活提供一定的方便。
参考文献：
[1]江志农，王慧，魏忠青.基于案例与规划推理的故障诊断专家系统[J].计算机工程，2011-11-09.
[2]王姣，祁美玲.RBR和CBR 在数控机床故障诊断专家系统中的应用［J].组合机床与自动化加工技术，2011-01-17.
[3]崔凯，廖希亮，马新建，等.基于实例推理的柴油机辅助匹配选型的研究［J]；内燃机与动力装置；2011-03-12.。