基于知识工程的工程设计.pdf

基于知识工程的工程设计是一种利用人工智能和专家系统技术来提升工程设计效率和质量的方法。该方法的核心在于将专家经验和专业知识转化为可被计算机理解和应用的形式，以便在设计过程中自动或半自动地提供决策支持。知识工程在工程设计中的应用可以显著减少重复劳动，提高创新设计能力，并加速产品开发流程。 1. 知识工程的定义与内涵 知识工程（Knowledge Engineering，KE）由E.A. Feigenbaum教授在1977年提出，是人工智能的一个分支，专注于构建和维护包含专家知识的系统。它涉及知识的获取、表达和推理，目的是为了解决需要专业技能的问题。知识工程在工程设计中的具体体现是知识基工程（Knowledge-Based Engineering，KBE），它是一个利用产品模型存储和处理知识的计算机软件系统，通过知识驱动和繁衍来提供工程问题的最佳解决方案。 2. 知识工程的发展现状 在国外，KBE技术已被广泛应用于工业领域，尤其是在汽车、航空等行业。各大公司和研究机构都在研究如何将KBE技术融入计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工程(CAE)、计算机辅助制造(CAM)、产品数据管理(PDM)和人工智能(AI)等技术中，以提高产品创新设计能力。例如，福特汽车公司、空中客车公司、日立、马自达和本田等都成功地采用了KBE技术。 在国内，KBE技术的研究相对较晚，但已经取得了一些进展。上海交通大学等科研机构在模具设计、注塑模设计等方面开发了KBE系统，有效提高了设计效率。然而，整体上，KBE技术在国内的应用还处于初级阶段，需要进一步完善理论体系和实现方法。 3. 关键技术 KBE系统的关键技术主要包括： - 知识获取：这是从专家经验、文献资料中提取工程设计知识的过程，包括问题识别、知识的形式化和测试等步骤。 - 知识表示：将获取的知识以计算机可理解的方式表达，这直接影响系统的智能化程度。 - 推理机制：设计一个能够依据知识进行推理的系统，帮助解决复杂工程问题。 - 知识库：存储和管理所有获取的知识，包括各种形式的数据和信息，如计算公式、设计规范、专家经验等。 4. 应用前景 虽然KBE技术在某些简单产品设计上已有应用，但其潜力远未完全挖掘。未来，KBE技术有望在更复杂的工程设计任务中发挥更大作用，如系统集成设计、优化设计和自适应设计等。此外，随着大数据、机器学习和云计算等技术的发展，KBE系统将能够处理更大量、更复杂的信息，进一步提升工程设计的效率和精度。 总结来说，基于知识工程的工程设计是一种将人类智慧与计算机技术相结合的方法，它旨在通过知识的自动化处理和应用，优化工程设计流程，促进技术创新。随着技术的不断进步，KBE将在工程设计领域发挥越来越重要的角色。