机械设计名词解释(2)

*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。 *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三部分组成。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，需通过黑板进行通信、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。各知识源之间的通信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，完成调计问题的求解。黑板结构模型是一种通用的适于大空间解和复杂问题的求解模型。

基于实例的推理(CBR)

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处实例库中。CBR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。

4智能设计系统的关键技术

智能设计系统的关键技术包括：设计过程的再认识、设计知识表示、多专家系统协同技术、再设计与自学习机制、多种推理机制的综合应用、智能化人机接口等。

1)设计过程的再认识

智能设计系统的发展取决于对设计过程本身的理解。尽管人们在设计方法、设计程序和设计规律等方面进行了大量探索，但从计算机化的角度看，目前的设计方法学还远不能适应设计技术发展的需求，仍然需要探索适合于计算机处理的设计理论和设计模式。

2)设计知识表示

设计过程是一个非常复杂的过程，它涉及到多种不同类型知识的应用，因此单一知识表示方式不足以有效表达各种设计知识，如何建立有效的知识表示模型和有效的知识表示方式，始终是设计类专家系统成功的关键。

3)多专家系统协同技术

较复杂的设计过程一般可分解为若干个环节，每个环节对应一个专家系统，多个专家系统协同合作、信息共享，并利用模糊评价和人工神经网络等方法以有效解决设计过程多学科、多目标决策与优化难题。

4)再设计与自学习机制

当设计结果不能满足要求时，系统应该能够返回到相应的层次进行再设计，以完成局部和全局的重新设计任务。同时，可以采用归纳推理和类比推理等方法获得新的知识，总结经验，不断扩充知识库，并通过再学习达到自我完善。

5)多种推理机制的综合应用

智能设计系统中，除了演绎推理外，还应该包括归纳推理、基于实例的类比推理、各种基于不完全知识的模糊逻辑推理方式等。上述推理方式的综合应用，可以博采众长，更好地实现设计系统的智能化。

6)智能化人机接口

良好的人机接口对智能设计系统是十分必要的，对于复杂的设计任务以及设计过程中的某些决策活动，在设计专家的参与下，可以得到更好的设计效果，从而充分发挥人与计算机各自的长处。

5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。

近10年来，CIMS的迅速发展向智能设计提出了新的挑战。在CIMS这样的环境下，产品设计作为企业生产的关键性环节，其重要性更加突出，为了从根本上强化企业对市场需求的快速反应能力和竞争能力，人们对设计自动化提出了更高的要求，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。需要指出的是，这里所说的决策自动化决不是排斥人类专家的自动化。恰恰相反，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。因此，CIMS这样的复杂巨系统必定是人机结合的集成化智能系统。与此相适应，面向CIMS的智能设计走向了智能设计的高级阶段——人机智能化设计系统。虽然它也需要采用专家系统技术，但只是将其作为自身的技术基础之一，与设计型专家系统之间存在着根本的区别。

设计型专家系统解决的核心问题是模式设计，方案设计可作为其典型代表。与设计型专家系统不同，人机智能化设计系统要解决的核心问题是创新设计，这是因为在CIMS这样的大规模知识集成环境中，设计活动涉及多领域和多学科的知识，其影响因素错综复杂。CIMS环境对设计活动的柔性提出了更高要求，很难抽象出有限的稳态模式。换言之，即使存在设计模式的自豪感，设计模式也是千变万化，几乎难以穷尽。这样的设计活动必定更多地带有创新色彩，因此创新设计是人机智能化设计系统的核心所在。

设计型专家系统与人机智能化设计系统在内核上存在差异，由此可派生出两者在其他方面的不同点，例如，设计型专家系统一般只解决某一领域的特定问题，比较孤立和封闭，难以与其他知识系统集成，而人机智能化设计系统面向整个设计过程，是一种开放的体系结构。

智能设计的发展与CAD的发展联系在一起，在CAD发展的不同阶段，设计活动中智能部分的承担者是不同的。传统CAD系统只能处理计算型工作，设计智能活动是由人类专家完成的。在ICAD阶段，智能活动由设计型专家系统完成，但由于采用单一领域符号推理技术的专家系统求解问题能力的局限，设计对象(产品)的规模和复杂性都受到限制，这样ICAD系统完成的产品设计主要还是常规设计，不过借助于计算机机支持，设计的效率大大提高。而在面向CIMS的ICAD，即I3CAD阶段，由于集成化和开放性的要求，智能活动由人机共同承担，这就是人机智能化设计系统，它不仅可以胜任常规设计，而且还可支持创新设计。因此，人机智能化设计系统是针对大规模复杂产品设计的软件系统，它是面向集成的决策自动化，是高级的设计自动化。

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