智能设计技术
深度解析智能家居系统设计中的关键技术
深度解析智能家居系统设计中的关键技术智能家居系统的不断发展，让越来越多的人看到了它的潜力和价值。
然而，智能家居系统的设计中有许多关键技术需要集成和优化，才能确保系统的稳定性和可靠性。
本文将介绍智能家居系统设计中的关键技术。
一、传感器技术传感器技术是智能家居系统设计中的关键技术之一。
传感器是指能够将物理量、化学量、生物量等非电学量转换成电信号的电子元件。
在智能家居系统中，传感器用于感知室内环境的温度、湿度、气压、照度等信息，也能感知人、物的运动轨迹、门窗的状态等。
传感器的种类很多，如温度传感器、湿度传感器、光敏传感器、烟雾传感器等。
在智能家居系统设计中，需要选择合适的传感器类型，并且优化传感器的安装位置和数量，以确保传感器能够高效且准确地感知室内环境、设备状态、人员位置等信息。
二、通信技术通信技术是智能家居系统设计中的核心技术之一。
智能家居系统需要通过各种通信方式实现设备之间的互联互通，包括有线通信、无线通信、互联网通信等。
这些通信方式不同，具有各自的特点和优缺点，在智能家居系统设计中需要根据具体的需求进行选择。
有线通信是最传统也是最稳定的通信方式，但需要布线，比较复杂，适合对网络稳定性要求较高的场景。
无线通信是目前智能家居系统中比较主流的通信方式，可以使用 Wi-Fi、蓝牙等协议，实现设备之间的互联互通。
互联网通信能够实现不同地区、不同国家之间的设备互联互通，但需要考虑数据的安全性和隐私保护问题。
三、人机交互技术人机交互技术是智能家居系统设计中不可或缺的关键技术。
人机交互技术是指通过各种方式（语音、手势、界面等）让人与系统进行交互，包括智能音箱、手机 APP、遥控器、触控屏等。
人机交互技术的开发需要考虑人体工程学、用户体验等方面的问题，确保用户可以方便地使用系统，而不是束手无策。
智能家居系统的核心目标是提高家庭生活的便利性和舒适性，而人机交互技术则是实现这个目标的重要手段。
四、智能算法技术智能算法技术是智能家居系统设计中的重要技术之一。
第二章-智能设计技术
01 智能设计的产生与发展
智能设计的产生： 可以追溯到专家系统技术最初应用的时期，其初始形态都采
用了单一知识领域的符号推理技术——设计型专家系统，这对于 设计自动化技术从信息处理自动化走向知识处理自动化有着重要 意义，但设计型专家系统仅仅是为解决设计中某些困难问题的局 部需要而产生的，只是智能设计的初级阶段。
01 智能设计的产生与发展
近10年来，CIMS的迅速发展向智能设计提出了新的挑战，在计算机 提供知识处理自动化(这可由设计型专家系统完成)的基础上，实现决策 自动化，即帮助人类设计专家在设计活动中进行决策。在大规模的集成 环境下，人在系统中扮演的角色将更加重要。人类专家将永远是系统中 最有创造性的知识源和关键性的决策者。
03关于设计决策的分析说明
由于有支持资源为依据，可以减少决策的盲目性，提高决策 的可靠性和有效性。建造智能设计系统，正是要把各种资源和决 策结合起来，这是智能设计系统开发的一个显著特点。
将从智能设计系统的总体控制结构出发，根据智能设计决策 的实际需求，围绕可接受性决策展开讨论。可接受性决策的核心 内容和关键问题是对设计方案进行评价，而这种评价要综合考虑 所设计产品的技术指标、经济指标和社会指标等诸多方面的情况。
03关于设计决策的分析说明
决策： 应当是具有设计专家水平的决策。也就是说，能
够用较少的迭代设计次数，获得最佳的设计方案。 从总体上说，设计专家在决策中需要用到两类知识：
一类是专家在长期实践中积累的经验知识，另一类是 各种决策数据，后者是由支持资源提供的。
智能硬件产品设计的关键技术点
智能硬件产品设计的关键技术点随着科技的进步，智能硬件产品已经成为人们生活中必不可少的一部分。
智能硬件产品包括智能手表、智能家居、智能穿戴、智能健身器材等等。
在这些智能硬件产品中，设计是关键的一步，而设计中的技术点更是关键不可忽视的因素。
本文将从不同的类别划分，介绍智能硬件产品设计的关键技术点。
一、定位技术定位技术是智能硬件产品设计中不可忽视的关键因素。
无论是室内还是室外定位技术在智能硬件产品中都有重要的作用。
1、室内定位技术在室内环境下，GPS 信号通常无法收到，因此需要寻找室内定位技术。
目前常用的室内定位技术包括蓝牙定位、WiFi 定位、UWB 精准定位、超声波定位等。
室内定位技术的精度和定位速度将直接影响智能硬件产品用户的使用体验。
2、室外定位技术室外定位技术是指通过 GPS 定位或者基站定位技术来定位用户的位置。
而且随着技术的提升，室外定位技术的精准度和定位速度也越来越高。
在智能手表、智能车载等产品中室外定位技术是必不可少的关键技术点。
二、传感技术传感技术可以使智能硬件产品具有各种传感功能，包括温度传感、湿度传感、气体传感、心率传感等等。
1、体感技术体感技术是可以感知人体运动的技术，在智能穿戴等产品中有着广泛的应用。
通过使用体感技术，可以轻松追踪用户的运动数据，例如步数、距离、卡路里等等，从而为用户提供驾驶指导、运动训练等方面的数据支持。
2、心率技术智能手环、智能手表、智能健身器材等产品具有心率测量功能。
通过测量用户的心率，可以监测用户的心率变化，并为用户提供更加全面的健康数据支持。
三、操作系统技术操作系统技术是智能硬件产品设计中至关重要的一部分。
毕竟操作系统是智能硬件产品的“心脏”。
1、Android 操作系统Android 是智能手机平台上最常见的操作系统之一，也广泛应用于智能硬件产品中。
通过 Android 操作系统可以为用户提供更加智能、人性化的使用体验。
2、iOS 操作系统与 Android 类似，iOS 操作系统也是智能硬件产品中的常见操作系统之一。
建筑业智能化技术的应用与发展前景
建筑业智能化技术的应用与发展前景建筑行业是中国经济的重要支柱产业之一，也是国家战略性新兴产业。
近年来，建筑行业不断加速智能化技术的应用，智能设计、智能施工、智能运维等建筑智能化技术应用不断推进，已经成为建筑行业发展的趋势。
那么建筑业智能化技术的应用与发展前景是什么呢？一、智能设计智能设计是指应用人工智能、云计算、大数据等技术进行自动化设计和优化，并将设计结果一键生成智能化模型。
智能设计最大的优势是极大提高了设计效率和质量，使施工工期缩短，造价降低，施工安全性得到进一步保障。
二、智能施工智能施工是指利用智能化技术，通过机器人、无人机、传感器等设备实现自动化施工。
智能施工的优势在于提高施工效率并降低劳动强度；同时，可有效提高施工质量，并加强施工安全性，大大减少事故发生率。
三、智能运维智能化运维是指利用人工智能、物联网、大数据等技术对建筑进行远程监测、自动化维护等操作。
由于智能运维可以实时监控建筑状况，更加及时有效地发现并排除隐患，从而保障建筑设施的安全性。
四、应用前景目前，中国的建筑业已经成为全球最大的市场之一，加速推进智能化技术应用，将建筑业带向更加智能化、数字化的时代。
智能化技术的应用对降低建筑成本、保障施工安全、提高施工质量等方面都有着明显作用。
另外，智能化技术可以实现环保节能，并且在未来的城市化过程中，智能化技术将更加广泛应用。
总之，智能化技术是建筑业未来发展最具有前途的方向。
建筑业自动化管理和数字化、集成化建设将成为建筑行业的新基础设施。
建筑行业的数字化、一体化、和智能化的变革将进一步推动建筑业存量和增量的发展，建筑企业需积极转型升级，应对新的变革红利，更好地为社会、为客户服务。
智能化设计方案
智能化设计方案1000字智能化设计方案是指整合先进的智能技术，对项目进行优化设计，达到更高效、更安全、更可靠的目标。
基于人工智能、物联网、大数据分析等技术，智能化设计方案将传统的设计思路扩展到更广阔的领域，使得项目设计更加智能化，应对未来不断发展的市场需求。
下面，就智能化设计方案展开一些更深入的探讨。
一、设计流程在智能化设计方案中，设计流程是其中不可或缺的一部分。
通过合理设计流程，可以将智能化技术最大化地发挥出来，从而更好地优化和改进设计。
首先，设计团队应该制定合理的设计方案和流程，并明确每个参与者的任务和职责。
在这基础上，设计团队可以采用协同平台、设计管理软件等工具，使得设计流程更加高效、智能化，并且设计方案可以统一管理和维护。
二、深度学习在智能化设计方案中，深度学习是其中一个重要的技术。
深度学习可以基于模型和数据，通过计算机模拟人脑神经体系的方式，从海量数据中自动学习特征，从而进行复杂的数据分析和决策。
通过深度学习技术，设计团队可以更好地利用先进的数据驱动技术来进行技术创新和方案设计，并且可以提高智能化技术的应用价值，使项目设计更加高效和可持续。
三、物联网技术物联网技术是智能化设计方案中的另一个重要技术。
物联网技术通过连接各种物品设备，实现了物的互联，从而可以实现智能化生产、智能化供应链等业务领域，推进工业全面自动化的进程。
智能化设计方案中，物联网技术的应用可以使得设计更加智能、灵活，增强业务监控的自觉性和准确性，并且大大提高设计过程的效率和质量。
四、自动化技术自动化技术是智能化设计方案的表现形式之一，在智能化设计方案中广泛应用于生产工艺、设备加工等方面。
自动化技术在设计方案中，可以使得生产线和生产任务实现自动化、智能化和可持续性。
同时，自动化技术的应用可以使得整个生产过程的控制更加精准、实时，提高产品生产的质量和效率。
总之，智能化设计方案是一个重要的技术发展方向，在当今社会中广泛应用。
在设计流程、深度学习、物联网技术以及自动化技术的应用下，智能化设计方案将会更加完善，并且得到更广泛的应用。
人工智能下设计的分类
人工智能下设计的分类人工智能（AI）在设计领域的应用涉及到多个方面，而设计本身也包含了许多不同的领域。
以下是人工智能在设计中的一些常见分类：生成设计（Generative Design）：利用算法和计算机程序生成设计概念。
通过定义设计的参数和目标，人工智能可以自动生成多个设计方案，帮助设计师在短时间内快速探索多样化的设计可能性。
智能辅助设计（AI-assisted Design）：利用人工智能技术为设计师提供辅助和建议。
这可能包括图像识别、自然语言处理等技术，用于分析设计师的意图并提供相应的建议。
自适应设计（Adaptive Design）：基于用户反馈和行为，通过人工智能技术调整设计以更好地满足用户需求。
这种设计可以自动学习用户偏好，实现个性化的设计体验。
可持续设计（Sustainable Design）：利用人工智能技术来优化设计，以降低资源消耗、减少环境影响。
这可能涉及到能源效率、材料选择等方面的优化。
情感设计（Emotional Design）：利用情感计算和人工智能技术，使设计更加符合人的情感需求。
这包括设计能够引起用户情感共鸣的界面、产品等。
虚拟现实设计（Virtual Reality Design）：在虚拟现实环境中进行设计，通过人工智能技术提供更真实、交互性强的设计体验。
这在建筑、游戏开发等领域有广泛应用。
自动化布局设计（Automated Layout Design）：利用算法和人工智能技术，自动优化布局设计，确保在给定的空间内最大程度地满足功能和美观的要求。
演化设计（Evolutionary Design）：使用遗传算法等演化算法，通过模拟进化过程，生成和改进设计方案。
这种方法常用于需要进行多次迭代和优化的设计任务。
协同设计（Collaborative Design）：利用人工智能促进设计团队的协同工作。
这包括自动化协同工具、团队合作的优化等方面。
这些分类只是人工智能在设计领域中的一些方面，随着技术的发展，人工智能将继续为设计师提供更多创新的工具和方法。
智能化设计方案
智能化设计方案概述随着科技的快速发展和人们对智能化生活的需求增加，智能化设计方案正逐渐受到广大消费者和企业的关注。
智能化设计方案是指通过运用先进的技术和智能设备，为用户提供更加便捷、舒适和智能的生活和工作环境。
本文将介绍智能化设计的概念、应用范围以及相关的技术和设备。
一、智能化设计的概念智能化设计是指将传感技术、网络技术和信息技术等融合在一起，通过建立智能化系统，实现对生活和工作环境的智能化控制和管理。
智能化设计将人们的需求和机械设备的自动化控制相结合，通过数据采集、分析和处理，实现对环境的自动感知、自动调节和自动优化，从而提供更加智能化、高效化和舒适化的体验。
二、智能化设计的应用范围智能化设计的应用范围非常广泛，涉及到生活、工作、教育、医疗、交通、安全等各个领域。
以下是一些常见的智能化设计应用：1. 智能家居：通过智能家居系统，将各种家电设备、照明系统、安防设备等联网，并通过手机APP进行集中控制和管理，实现远程操控、智能调节和自动化控制，提高居住舒适度和安全性。
2. 智能办公：通过智能化设备和系统，实现对办公环境的自动化控制和管理，包括智能照明、智能空调、智能门禁等，提高工作效率和员工的舒适度。
3. 智能交通：通过智能交通系统，实现车辆的信息感知、智能导航和智能调度，提高交通效率和安全性。
例如，智能交通信号灯、智能车辆控制系统等。
4. 智能医疗：通过智能化技术和设备，实现对医疗设备、病房环境等的智能监测和管理，提高医疗服务的质量和效率。
5. 智能教育：通过智能化教育设备和系统，实现对教育过程的智能化管理和优化，提高教学效果和学生的学习体验。
三、智能化设计的关键技术与设备为了实现智能化设计方案，需要依靠以下关键技术和设备：1. 传感技术：包括温度传感器、湿度传感器、光线传感器、气体传感器等，用于感知环境状态和用户需求。
2. 网络技术：包括Wi-Fi、蓝牙、物联网等，用于设备之间的联网和通信，实现信息共享和远程控制。
使用AI技术进行智能化设计的使用方法
使用AI技术进行智能化设计的使用方法智能化设计是指利用人工智能（AI）技术来实现自动化、智能化的设计过程。
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域开始应用AI技术进行智能化设计。
本文将介绍使用AI技术进行智能化设计的一些常见方法和注意事项。
一、数据收集和准备在进行智能化设计之前，首先需要收集并准备大量的相关数据。
这些数据可以包括产品特性、市场需求、用户反馈等信息。
数据的质量和数量对于后续的模型训练和结果质量都起着至关重要的作用。
1. 收集相关数据通过市场调研、用户调查等手段，收集产品特征、竞争对手情报以及用户需求等各种有关数据。
同时还可以利用互联网上公开可得的相关数据库。
2. 数据预处理在进行建模之前，需要对所收集到的数据进行预处理，包括去除噪声、填充缺失值、归一化等操作，以保证数据质量。
二、选择合适的AI模型和算法根据实际需求选择合适的AI模型和算法。
以下是一些常见的AI模型和算法，可以根据具体情况选择使用。
1. 机器学习模型机器学习模型是一种基于数据进行训练和预测的方法。
常见的机器学习模型包括决策树、支持向量机、随机森林等。
根据具体需求选择合适的机器学习模型。
2. 深度学习模型深度学习模型是一种基于神经网络的方法，具有更强大的建模能力。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
适用于处理大规模数据和复杂任务。
三、进行AI模型训练和验证1. 数据集划分将收集到的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。
通常采用70%～80%作为训练集，剩余部分作为测试集。
2. 模型训练使用训练集对所选定的AI模型进行训练，并调整相关参数以获得最佳效果。
在训练过程中要注意防止过拟合问题，可以采用交叉验证等技术解决。
3. 模型验证使用测试集对已经训练好的AI模型进行验证。
通过评估模型的准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能和可靠性。
四、优化和改进在完成AI模型训练和验证之后，可以根据实际情况对模型进行优化和改进。
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专题综述智能设计技术北京航空航天大学 李建平 北京石油化工学院 徐林林 北京机械工业学院 滕 启摘 要:智能设计技术就是对智能CAD理论和应用的研究。
它除具有传统CAD的功能外,更具有知识处理能力,能够对设计的全过程提供智能化的计算机支持,并具有面向集成智能化等特点。
文章对智能设计技术的发展前沿进行了分析和研究,给出了智能方案设计的几项研究重点。
关键词:智能设计技术;智能CAD;人机智能化设计系统Abstract:In telligent design technology refers to theoretical and applicati on research i nto in telligen t C AD.In addition to tra ditional C AD functions,intelligent design technology has intelligence handling capabili ty and can provide i ntelligen t computer sup port in the whole design process,also it is integrated intelli gence oriented.This paper discusses the development trends in intelli gent design technology and points out its key research subjects.Key words:intelligent design technology;intelligent C AD;man-machine intelligent design system传统C AD系统由于缺乏设计工程师所具有的推理和决策能力,已经不能满足设计过程自动化的要求。
而智能C AD(ICAD)系统既具有传统C AD 系统的数值计算和图形处理能力,又有知识处理能力,能够对设计的全过程提供智能化的计算机支持,这就是对智能C AD理论和应用的研究。
1 智能设计的特点(1)以设计方法学为指导。
智能设计的发展,从根本上取决于对设计本质的理解。
设计方法学对设计本质、过程设计思维特征及其方法学的深入研究是智能设计模拟人工设计的基本依据。
(2)以人工智能技术为实现手段。
借助专家系统技术在知识处理上的强大功能,结合人工神经网络和机器学习技术,较好的支持设计过程自动化。
(3)以传统C AD技术为数值计算和图形处理工具,提供对设计对象的优化设计、有限元分析和图形显示输出上的支持。
(4)面向集成智能化。
不但支持设计的全过程,而且考虑到与C AM的集成,提供统一的数据模型和数据交换接口。
(5)提供强大的人机交互功能。
使设计师对智能设计过程的干预,即与人工智能融合成为可能。
2 智能设计的技术发展对智能设计的需求体现在越来越高的设计质量要求;越来越短的设计周期要求;越来越复杂的设计对象及其环境的要求等3个方面。
传统的C AD技术以数值计算和图形处理为主要特征,在设计中已得到广泛的应用,并在很大程度上减轻了设计者的劳动强度,提高了设计的质量和工作效率。
但由于设计活动是一种人类特有的智能行为,在设计方案的确定、模型的建立和评价决策等许多设计环节中,有相当多的工作还不能建立起精确的数学模型并用数值计算的方法求解,而需要设计师发挥自己的创造能力,运用多学科的知识和实践经验,经过分析推理和综合构思才能取得良好的设计结果。
由于传统的CAD缺乏对设计的智能支持,70年代后期人工智能和设计领域的学者即提出了智能C AD的概念。
随之智能C AD的理论研究和开发应用受到越来越多的关注,众多专家相继推出了大批智能CAD系统,并应用于机械、集成电路和建筑等设计领域。
这一阶段大多采用单一知识领域的符号推理技术 设计型专家系统,故此系统只能满足设计中某些困难问题的需要,是智能设计的初级阶段。
但此阶段对设计自动化技术即数值信息走向知识处理自动化有着重要意义。
自80年代末,日益增强的集成化要求智能设计系统不但提供知识处理自动化,而且需要实现决策自动化,以支持大规模的多学科多领域知识集成设计全过程的自动化。
在大规模的集成环境下,人类专家在智能设计系统中扮演的角色将更加重要,人类专家将永远是系统中最有创造性的知识源和关键性问题的最终决策者。
与此相适应,由CI MS的智能设计走向了智能设计的高级阶段 I2CAD。
由于集成化和开放性的要求,在I2CAD系统中,智能活动由人机共同承担,它不仅可以用于常规设计,而且能够支持创新设计。
由于I2CAD系统的大规模、集成化和高难度的特点,初级ICAD系统在特定领域仍有广泛的应用前景。
今后的智能设计既要巩固和发展初级I C AD系统的理论研究,大力推广其实际应用,又要加强对理论研究、技术开发和实践经验的积累。
3 智能设计技术研究重点(1)智能方案设计。
方案设计是方案的产生和决策阶段,是最能体现设计智能化的阶段,是设计全过程智能化必须突破的难点。
(2)知识获取和处理技术。
基于分布和并行思想的结构体系和机器学习模式的研究,基于基因遗传和神经网络推理的研究,其重点均在非归纳及非单调推理技术的深化等方面。
(3)面向CAD的设计理论。
包括概念设计和虚拟现实,并行工程,健壮设计,集成化产品性能分类学及目录学,反向工程设计法及产品生命周期设计法等。
(4)面向制造的设计。
以计算机为工具,建立用虚拟方法形成的趋近于实际的设计和制造环境。
具体研究C AD集成、虚拟现实、并行及分布式CAD/C AM系统及其应用、多学科协同、快速原型生成和生产的设计等人机智能化设计系统(I2C AD)。
智能设计是智能工程与设计理论相结合的产物,它的发展必然与智能工程和设计理论的发展密切相关,相辅相成。
设计理论和智能工程技术是智能设计的知识基础。
智能设计的发展和实践,既证明和巩固了设计理论研究的成果,又不断提出新的问题,产生新的研究方向;反过来还会推动设计理论和智能工程研究的进一步发展。
智能设计作为面向应用的技术其研究成果最后还要体现在系统建模和支撑软件开发及应用上。
4 智能设计的研究方法(1)原理方案智能设计。
方案设计的结果将影响设计的全过程,对于降低成本、提高质量和缩短设计周期等有至关重要的作用。
原理方案设计是寻求原理解的过程,是实现产品创新的关键。
原理方案设计的过程是总功能分析 功能分解 功能元(分功能)求解 局部解法组合 评价决策 最佳原理方案。
按照这种设计方法,原理方案设计的核心归结为面向分功能的原理求解。
面向通用分功能的设计目录能全面地描述分功能的要求和原理解,且隐含了从物理效应向原理解的映射,是智能原理方案设计系统的知识库初始文档。
基于设计目录的方案设计智能系统,能够较好的实现概念设计的智能化。
(2)协同求解ICAD应具有多种知识表示模式、多种推理决策机制和多个专家系统协同求解的功能。
同时需把同理论相关的基于知识程序和方法的模型组成一个协同求解系统,在元级系统推理及调度程序的控制下协同工作,共同解决复杂的设计问题。
某一环节单一专家系统求解问题的能力,与其他环节的协调性和适应性常受到很大限制。
为了拓宽专家系统解决问题的领域,或使一些互相关联的领域能用同一个系统来求解,就产生了所谓协同式专家系统的概念。
在这种系统中,有多个专家系统协同合作,这就是协同式多专家系统。
多专家系统协同求解的关键,是要工程设计领域内的专家之间相互联系与合作,并以此来进行问题求解。
协同求解过程中信息传递的一致性原则与评价策略,是判断目前所从事的工作是否向着有利于总目标的方向进行。
多专家系统协同求解,除在此过程中实现并行特征外,尚需开发具有实用意义的多专家系统协同问题求解的软件环境。
(3)知识获取、表达和利用技术专家系统技术是IC AD的基础,其面向CAD应用的主要发展方向可概括为:机器学习模式的研究,旨在解决知识获取、求精和结构化等问题;推理技术的深化,要有正、反向和双向推理流程控制模式的单调推理,又要把重点集中在非归纳、非单调和基于神经网络的推理等方面;综合的知识表达模式,即如何构造深层知识和浅层知识统一的多知识表结构;基于分布和并行思想求解结构体系的研究。
(4)黑板结构模型黑板结构模型侧重于对问题整体的描述以及知识或经验的继承。
这种问题求解模型是把设计求解过程看作是先产生一些部分解,再由部分解组合出满意解的过程。
其核心是由知识源、全局数据库和控制结构3部分组成。
全局数据库是问题求解状态信息的存放处,即黑板。
将解决问题所需的知识划分成若干知识源,它们之间相互独立,需通过黑板进行通讯、合作并求出问题的解。
通过知识源改变黑板的内容,从而导出问题的解。
在问题求解过程中所产生的部分解全部记录在黑板上。
各知识源之间的通讯和交互只通过黑板进行,黑板是公共可访问的。
控制结构则按人的要求控制知识源与黑板之间的信息更换过程,选择执行相应的动作,完成设计问题的求解。
黑板结构模型是一种通用的适于大解空间和复杂问题的求解模型。
(5)基于实例的推理(CB R)CBR是一种新的推理和自学习方法,其核心精神是用过去成功的实例和经验来解决新问题。
研究表明,设计人员通常依据以前的设计经验来完成当前的设计任务,并不是每次都从头开始。
CBR的一般步骤为提出问题,找出相似实例,修改实例使之完全满足要求,将最终满意的方案作为新实例存入实例库中。
CB R中最重要的支持是实例库,关键是实例的高效提取。
CBR的特点是对求解结果进行直接复用,而不用再次从头推导,从而提高了问题求解的效率。
另外,过去求解成功或失败的经历可用于动态地指导当前的求解过程,并使之有效地取得成功,或使推理系统避免重犯已知的错误。
通过对智能设计技术特点、发展方向与研究方法的介绍,可对此技术有较为全面的了解和认识。
对今后进一步学习、研究和应用该技术提供指导。
参 考 资 料1 藏勇.现代机械设计方法.北京:冶金工业出版社,19982 陈子辰,唐任仲.21世纪制造业面临的挑战和对策.机电工程,1998(1):3-63 王红岩,蔡卫东,史锦屏.通知制造系统的关键技术.锻压机械,2001(6):18-204 张向军,桂长林.智能设计中的基因模型.机械工程学报,2001(1):31-33作 者:滕 启地 址:北京清华大学机械系人事科邮 编:100084收稿日期:2002-11-26对起重机箱形梁设计技术规范的一些看法太原重型机械(集团)有限公司技术中心 袁伟瑾摘 要:在现行的技术规范中忽略了一个在大车运行时限制最大瞬时水平方向变形值的条件,尤其是在起重机制动过程中,而主梁的水平刚性非常重要。
某热轧厂钢卷仓库内的2台35t、80m/min的钢卷搬运起重机,原来每个月至少要更换2次车轮,在改进了主梁水平刚性后的15个月内,车轮没有再更换过,收到了令人惊奇的效果。