一種三維工藝知識多粒度表示與重用方法研究

Research on multi granularity representation and reuse method of three dimensional process knowledge

孫　璞1，侯俊杰1，石　倩1，劉驕劍1，徐士杰2

（1.中國航天系統(tǒng)科學與工程研究院，北京 100048；2.中航飛機股份有限公司西安制動分公司，西安 713100）

SUN Pu1,　HOU Jun-jie1,　SHI Qian1,　LIU Jiao-jian1,　XU Shi-jie2

?

一種三維工藝知識多粒度表示與重用方法研究

Research on multi granularity representation and reuse method of three dimensional process knowledge

孫璞1，侯俊杰1，石倩1，劉驕劍1，徐士杰2

（1.中國航天系統(tǒng)科學與工程研究院，北京 100048；2.中航飛機股份有限公司西安制動分公司，西安 713100）

SUN Pu1,HOU Jun-jie1,SHI Qian1,LIU Jiao-jian1,XU Shi-jie2

摘要：針對三維工藝設計以工序模型為核心驅(qū)動工藝設計的過程特點，提出了一種三維工藝知識多粒度表示與重用方法。首先，分析了三維工藝知識的組成，明確了工藝知識所包含的信息成分。其次，根據(jù)三維工藝設計的過程特點，提出了一種基于三級多叉樹的工藝實例知識表示方法，實現(xiàn)了工藝知識在不同粒度的有效表示。并基于該知識表示方法，以知識節(jié)點作為檢索實例，在不同知識粒度上運用基于實例的推理（Case-Based Reasoning,CBR）方法實現(xiàn)了工藝知識的檢索重用。最后，運用實例驗證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：三維工藝設計；工藝知識表示；工藝知識重用；三級多叉樹；知識節(jié)點；基于實例推理

0　引言

工藝設計由于過程復雜、經(jīng)驗性強、涉及面廣，致使其對知識的依賴性強[1]。因此，企業(yè)不僅需要對工藝知識加以有效的表示和存儲，更需要工藝知識的高效重用。重用經(jīng)驗知識，不僅可以縮短設計周期、提高設計質(zhì)量，還有利于促進工藝的繼承性和標準化[2]。

隨著基于模型的定義（M o d e l - B a s e d Definition,MBD）技術(shù)的深化應用，基于MBD的維工藝設計逐漸得到了研究與應用。與傳統(tǒng)二維工藝相比，基于MBD的維工藝以中間工序模型作為工藝演進過程中的知識載體，使得工藝知識與維模型的聯(lián)系更緊密，工藝知識的表現(xiàn)形式更直觀，工藝設計的過程更高效。

近年來，關(guān)于工藝知識的表示和重用的研究多以文本信息為分析主體，如：基于本體的知識表示和重用研究[3～5]。但由于文字符號難以實現(xiàn)知識與模型的有效關(guān)聯(lián)，致使工藝知識表達抽象，知識組成不完備。基于此，部分學者對維工藝背景下工藝知識的表示和重用進行了有益的探索。文獻[6]結(jié)合工序模型驅(qū)動的工藝設計方法，從工藝過程知識表達的最小知識單元——工藝知識元入手，進行知識的建模和表示。該方法盡管可以實現(xiàn)工藝知識的精確檢索匹配，但對于成熟的典型工藝知識而言，知識粒度過細則會導致不必要的反復檢索匹配，影響工藝設計的效率。文獻[7]將規(guī)則知識嵌入到零件的工藝MBD信息模型中，基于特征識別技術(shù)，實現(xiàn)了工藝的自動決策。但產(chǎn)生式規(guī)則對知識的刻畫粒度較粗，且在復雜零件的自動工藝決策過程中會比較復雜和費時。

針對知識與模型難以有效關(guān)聯(lián)及工藝知識刻畫粒度不適當?shù)葐栴}，本文提出了種維工藝知識多粒度表示與重用方法。通過明確維工藝知識的信息組成，建立了維模型與工藝知識有效關(guān)聯(lián)。基于級多叉樹實現(xiàn)了不同粒度工藝實例知識的有效組織與表示。并應用基于實例推理技術(shù)，實現(xiàn)了不同粒度工藝知識的檢索重用，提升了工藝知識表示的完備性和知識重用水平，大幅提高了工藝設計效率。

1　三維工藝知識重用過程分析

圖1　三維工藝知識的重用過程

在本文中，首先，根據(jù)知識的信息本質(zhì)，在信息層面上對工藝知識的組成進行了詳細分析，并將維模型信息納入工藝知識，實現(xiàn)了知識與模型的緊密關(guān)聯(lián)。其次，依據(jù)維工藝設計的過程特點，基于級多叉樹實現(xiàn)了工藝知識的實例表示，實現(xiàn)了工藝知識的有效組織與多粒度表示。最后，根據(jù)不同層次的工藝設計問題，應用基于實例推理技術(shù)實現(xiàn)了不同粒度工藝知識的檢索、修、重用。

2　工藝知識的組成分析

上式中，Knowledge表示工藝知識。Model表示加工模型信息，主要包括幾何形狀、拓撲結(jié)構(gòu)等幾何信息（Geometry），以及附著在幾何信息上的材料（Material）、尺寸（Dimension）、公差（Tolerance）、表面粗糙度（Roughness）、精度（Accuracy）等加工約束信息；Process表示工藝過程信息，主要包括加工方法（Method）及工藝路線（Route）等信息；Resource表示工藝資源信息，主要包括機床等加工設備信息（Equipment）及刀具、夾具、量具、輔具等工藝裝備信息（Tool）。

從工藝知識重用的角度來講，又可將工藝知識分為源對象信息和解對象信息兩部分。源對象信息是在運用知識活動中可直接得到的信息，是進行知識推理的基礎；而解對象信息則是通過推理過程得到的信息，是源對象信息基于推理規(guī)則的映射。在工藝知識中，加工模型信息是源對象信息，它是進行工藝知識檢索、推理的信息基礎。而工藝過程信息及工藝資源信息則是解對象，它們是工藝人員對加工模型信息、以往經(jīng)驗、工廠資源狀況等進行綜合分析后得出的結(jié)果。工藝知識的信息組成表如下所示。

3　基于三級多叉樹的工藝知識實例表示

工藝知識的組成明確了工藝知識都由哪些信息組成，而工藝知識的實例表示則確定了知識表示的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，運用何種知識表示方法直接關(guān)系到實例推理的效率和準確度。準確、完整、高效地表達工藝實例知識是知識重用的重要基礎[8]。圖2表示了工藝實例知識的表示模型，在該模型中將知識分為3個層次，分別為：工藝方案知識、工序知識及加工知識元。

圖2　基于三級多叉樹的工藝知識表示模型

其中，加工知識元是工藝設計過程中知識使用的最小單元，它是完成個工步所需工藝信息的集合，主要包括加工模型信息、工藝過程信息及工藝資源信息。工序知識實際上是個加工知識元序列，特殊地，對于只有個工步的工序，則其加工知識元序列中知識元的數(shù)量為1。工藝方案知識則是個工序知識序列，實質(zhì)上，它也可詳細分解為加工知識元序列。

表1　工藝知識的信息組成表

針對本文提出的工藝知識表示模型，可將知識節(jié)點（knowledge point,KP）具體表示為：

上式中，i表示知識節(jié)點所在層級，j表示知識節(jié)點的序號，t為所在層級所具有的知識節(jié)點數(shù)；

特別地，當i=1表示該知識節(jié)點處于工藝方案知識層，此時有：

上式中，M1j表示工藝方案知識層第j個知識節(jié)點的加工模型信息，它是進行工藝方案檢索重用的推理條件；P1j表示該工藝方案知識節(jié)點的工藝路線；R1j表示該工藝方案知識節(jié)點工藝資源的有序集合。

當i=2表示該知識節(jié)點處于工序知識層，此時有：

上式中，M2j表示工藝方案知識層第j個知識節(jié)點的加工模型信息，它是進行工序?qū)又R檢索重用的推理條件；P2j表示該工序?qū)又R節(jié)點的加工方法集，它是工步的有序序列；R2j表示該工序?qū)又R節(jié)點工藝資源的有序集合。

當i=3表示該知識節(jié)點處于加工知識元層，此時有：

上式中，M3j表示加工知識元層第j個知識節(jié)點的加工模型信息，它是進行加工知識元層知識檢索重用的推理條件；P3j表示該加工知識元層知識節(jié)點的加工方法；R3j表示該知識節(jié)點的工藝資源信息。

式(6)～式(8)中，mijq表示知識節(jié)點KiPj加工模型信息的屬性，q=1,2,…,n，n為加工模型信息所具有的屬性個數(shù)；此外，可將屬性mijq表示為個元向量組mijq（xijq,yijq,wijq），其中xijq表示屬性名，yijq表示屬性值，表示該屬性在工藝規(guī)劃中的重要程度，權(quán)值越大，表明該屬性越重要。

為實現(xiàn)各層級知識節(jié)點間的相互關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)典型工藝方案知識、工序知識的重用，將明確各知識節(jié)點間的父子關(guān)系，實現(xiàn)工藝知識的精確組織。知識節(jié)點的組織方式如表2所示。

表2　知識節(jié)點的組織方式

4　基于實例推理的工藝知識重用

盡管基于實例推理的方法出現(xiàn)較早，但它僅需將實例簡單地存儲便可實現(xiàn)知識的檢索重用，原理簡單，實用性強，因此在工程領域得到了廣泛應用。本文將各知識節(jié)點看作檢索實例，實現(xiàn)工藝知識的檢索重用。

工藝人員在工藝設計時，首先對工藝問題進行簡要描述，并確定工藝問題屬于工藝方案層、工序?qū)舆€是工步層，從而基于相似度計算在知識庫中進行知識檢索。若檢索所得結(jié)果與問題精確匹配，則直接調(diào)用知識庫中知識；若檢索所得結(jié)果與問題不是精確匹配，則由工藝人員根據(jù)實際情況加以修使用，同時將該實例存于數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)使用。基于CBR的工藝知識重用過程如圖3所示。

圖3　基于CBR的工藝知識重用

表1詳細描述了工藝知識的信息組成，從中可以看出在工藝設計過程中，加工模型信息般可通過讀取維圖直接得到，這些信息可作為工藝知識檢索、推理的條件，它們在CBR中也作為進行相似度匹配的參數(shù)。而工藝過程信息、工藝資源信息則是在工藝規(guī)劃過程中所求信息，它們是工藝知識檢索、推理的結(jié)果。

其中，加工模型信息主要包括：幾何信息、材料、尺寸、公差、表面粗糙度、精度。針對不同知識層級的工藝設計問題，所應用的加工模型信息會有所不同。如：工藝方案知識匹配僅需幾何信息、材料信息，而在工序知識和加工知識元的匹配中則需要上述所有加工模型信息作為匹配參數(shù)。在這些匹配參數(shù)中，幾何信息是維CAD模型，公差是區(qū)間值，材料是離散值，表面粗糙度、精度及尺寸是連續(xù)值，各個參數(shù)值的屬性是不同的，因此需要針對不同參數(shù)值屬性進行相似度計算。

當q1＜b1且b1＜q2≤b2時，兩區(qū)間存在重疊區(qū)域，則有：

3）離散值匹配。設問題空間中某離散型屬性值為q，知識庫中相對應的屬性值為b。則其相似度計算公式為：

4）連續(xù)值匹配。設問題空間某連續(xù)值為q，知識庫中相對應的屬性值為b。則其相似度計算公式為：

公式(14)中，S是匹配屬性的個數(shù)，wi為各個屬性在相似度計算中的權(quán)值，它是表示該屬性在工藝規(guī)劃中的重要程度。特別地，各屬性權(quán)值的確定可通過工藝專家予以確定。

基于以上公式，可計算出問題描述與知識庫中知識的相似度值。特別地，對于加工知識元層級的問題，可直接選擇相似度最高的修后即可應用。而對于工藝方案層和工序?qū)拥膯栴}，在檢索得到相應的知識節(jié)點后，還要找出其子節(jié)點，做相應修后實現(xiàn)典型工藝方案知識與工序知識的重用。

5　實例驗證

基于上述方法，本文以C#為開發(fā)語言，VS2013為開發(fā)工具，開發(fā)了個維機加工藝知識管理與重用系統(tǒng)。圖4是以矩形齒花鍵套的內(nèi)孔加工為例，應用該系統(tǒng)實現(xiàn)知識重用的實例界面。

從上圖可看出，在知識重用過程中，工藝人員首先要確定所求知識所屬的知識層級，接著輸入相應的匹配參數(shù)，如：幾何模型、材料、尺寸等，通過參數(shù)的相似度計算，得到知識相似度列表，列表依相似度降序依次排列。如圖所示，序號為1的知識是與檢索參數(shù)相似度最高的條知識。通過對比分析可知，該條知識與所求問題的尺寸和公差稍有不同，因此可對該條知識稍加修便可應用于所求問題。

圖4　矩形齒花鍵套內(nèi)孔加工相似加工知識元檢索

圖5　工序、工藝方案層知識檢索界面

工序知識層及工藝方案知識層的工藝知識重用界面如圖5所示。與加工知識元層知識的重用類似，工序及工藝方案知識層的知識重用均是通過將加工模型信息作為匹配參數(shù)來實現(xiàn)工藝知識的檢索、修、重用。與加工知識元所不同的是，工序及工藝方案知識需要關(guān)聯(lián)其知識子節(jié)點，從而實現(xiàn)典型工序及典型工藝方案的檢索重用。

6　結(jié)束語

參考文獻：

[2] Alizon F,Shooter S B,Simpson T W. Reuse of manufacturing knowledge to facilitate platform-based product realization[J]. Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2006,06(02):170.

[3] 呂素剛.基于本體的加工工藝知識庫系統(tǒng)研究及應用[D].南京:南京航空航天大學,2011.

[5] 嚴鍵,陳友玲,劉文科.基于本體映射的零件工藝實例重用方法研究[J].計算機應用研究,2012(01):177-180.

[7] 龔亮亮,張振明,等.基于模型定義的工藝知識表示及工藝決策方法研究[J].機械制造,2013,05:78-81.

[8] 吳曉曉,敬石開,劉海濱.航天產(chǎn)品設計知識的表示與重用技術(shù)研究[J].制造業(yè)自動化,2009(11):04-07,18.

作者簡介：孫璞（1989 -），男，陜西富平人，碩士研究生，研究方向為制造業(yè)信息化。

收稿日期：2015-12-07

中圖分類號：TP391.7

文獻標識碼：A

文章編號：1009-0134(2016)03-0097-04