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基于CBR的发动机智能设计的研究
| 论文题名： | 基于CBR的发动机智能设计的研究 |
| 关键词： | 发动机设计;权重确定;遗传算法;推理技术 |
| 摘要： | 发动机设计是根据发动机的用途和要求对发动机的结构和性能参数进行计算、分析，并将其转化为具体的描述以作为制造依据的工作过程，是发动机生产的关键性环节，从根本上决定着发动机产品的品质、成本以及市场地位。基于实例的推理技术(CBR，Case-basedReasoning)是一种重要的智能设计方法，它基于过去的实例或经验等知识来对当前设计问题进行求解，包括实例描述、实例检索、实例修正和实例维护四个关键技术，具有知识获取简单、系统维护方便、求解逻辑合理、求解效率较高、具有自学习能力等优点。将CBR技术应用于发动机设计，对于发动机设计知识与经验的有效管理，充分利用企业现有的生产设备能力，降低开发成本、缩短开发周期具有十分重要的研究意义和应用价值。 基于实例的推理技术中，实例检索是最为关键的技术，也是其体现设计智能化的核心。实例检索是一个实例搜索过程，它的主要作用是在实例库进行实例匹配，并从中找出与当前求解问题相同或相似实例。基于加权最近邻(K-NN)算法的实例匹配是实例检索应用的主要手段，实例的相似性度量是实例检索的主要评判标准。本文重点研究了发动机智能设计系统检索技术，确定了采用K-NN技术作为智能设计检索技术，系统整合了比较合理的实例相似度计算方法，对一些实例匹配问题提出了新的相似度度量方法，并提出了一种“初步检索—推理检索”的分步式检索方法，极大地提高了其检索效率。对于实例特征项权重的确定问题，本文提出了以特征项数量为划分原则，采用AHP法和遗传算法两种权重确定技术，并详细介绍了两种方法确定特征项权重的实现原理和流程步骤。 将基于K-NN的CBR技术与发动机设计知识相结合，本文构建了发动机智能设计系统平台整体框架，并基于软件开发工具VisualStudio2008和数据库管理工具SQLServer2005搭建了发动机智能设计系统软件平台。发动机智能设计系统平台的计算处理模块分为权重计算模块、实例检索模块、实例维护模块和实例输出模块四部分;数据库包括发动机整机及各系统的源实例库和实例特征项权重库两部分;系统平台通过人机交互式界面完成发动机的智能设计工作，系统平台界面是由权重计算界面、实例推理界面、实例修改界面、实力维护界面和实例输出界面五部分组成。最后，本文以发动机整机的智能设计以及基于整机设计结果的发动机冷却系统智能设计实现过程作为实例，对基于CBR的发动机智能设计系统的实现原理和系统操作进行详细介绍。 |
| 作者： | 崔凯 |
| 专业： | 机械设计及理论 |
| 导师： | 廖希亮;闫伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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