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数据挖掘技术在汽车发动机概念设计中的应用研究
| 论文题名： | 数据挖掘技术在汽车发动机概念设计中的应用研究 |
| 关键词： | 数据挖掘;设计方案;汽车发动机 |
| 摘要： | 数据挖掘是20世纪90年代中期因应用而生的一门新技术,被认为是二十一世纪改变人类社会的十大技术之一,它的主要内容是从大量数据中提取和挖掘出知识与信息,辅助决策人员进行决策。 概念设计是发动机设计过程中的第二步,在该步骤中要针对发动机的最基本参数进行规划,从整体上给发动机一个定位。主要参数设计的好坏直接影响到接下来一连串设计工作的成效,它是发动机设计过程中的重中之重。 本文基于柳机厂目前因市场激烈竞争而面临的迫切需要完善产品性能,同时又要减少研究设计成本问题,针对发动机研发设计过程中的概念设计,利用数据挖掘分类技术决策树算法来对发动机性能进行预测,辅助设计师对设计方案做出决策。由于决策树模型在可理解性、易训练性、易实施性和通用性等方面优于其它分类方法,该系统利用决策树算法对大量数据进行机器学习,进而挖掘出分类信息来辅助设计师对新设计方案进行性能预测,达到提高发动机性能的同时降低设计成本的目标。 本人在深入研究数据挖掘分类技术算法和发动机设计过程的前提下,对发动机性能预测系统的需求和可行性进行了认真分析,明确了系统设计目标与原则,选择确认系统开发工具,建立系统,最终完成了发动机性能预测系统的创建。经过试用和检测,该系统能达到输入发动机设计参数值,预测出性能参数值的目的。能够辅助设计师进行发动机概念设计。 针对新设计方案的预测问题,本文从发动机零部件数据库里数以万计的产品数据记录中找出可用记录,建立气缸表,活塞表,曲轴表,凸轮轴表和气门表并连接成星型模型数据仓库,再运用Microsoft决策树算法对数据仓库进行挖掘,建立发动机性能预测系统。 系统建立好后,本人用ID3算法手工建立决策树对系统进行算法检验,用测试用例输入测试系统准确率,再用散点图评价系统预测的准确性,最后用实际应用举例说明系统的准确率和它对企业产生的效益。各种检验方法和实例应用证明,本系统的合理性、准确性都较好,可以作为辅助发动机概念设计的应用工具。 |
| 作者： | 朱俊仪 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 何泾沙;胡迎春 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京工业大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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