作為連接設(shè)計(jì)和制造的橋梁和紐帶，CAPP不僅是制造企業(yè)準(zhǔn)備工作的首要步驟，而且是企業(yè)各部門信急交匯的重要環(huán)節(jié)。由于CAPP在CIMS中的地位和作用，工藝規(guī)劃的自動(dòng)生成(也即智能工藝設(shè)計(jì))被視為生產(chǎn)自動(dòng)化中關(guān)鍵信息技術(shù)之一，各國(guó)競(jìng)相開展應(yīng)用技術(shù)研究。為此，本文從符合人類認(rèn)知心理學(xué)的角度出發(fā)，通過引入CBR(Case-Based Reasoning)技術(shù)，將其與RBR技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，構(gòu)造了一個(gè)基于實(shí)例的智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)，有效地解決了傳統(tǒng)智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的缺陷與不足。

　　2 基于實(shí)例的智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)—CBIPP

　　基于實(shí)例推理(Cased-Based Reasoning，CBR)是在基于規(guī)則推理和基于模型推理的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新型推理技術(shù)。它充分模仿人類的思維方式，高速準(zhǔn)確地分析推理所要解決的具體問題。CBR實(shí)際上是從用戶要求空間到實(shí)例空間的映射過程。將CBR技術(shù)應(yīng)用于智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

　　(1)充分利用以往成功的工藝設(shè)計(jì)實(shí)例，大大提高工藝設(shè)計(jì)的效率，縮短企業(yè)新產(chǎn)品的工藝設(shè)計(jì)周期，同時(shí)減少工藝設(shè)計(jì)過程中的人為錯(cuò)誤，提高設(shè)計(jì)的正確性;

　　(2)由于工藝實(shí)例自身包涵了大量的工藝設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，可省去大量知識(shí)的獲取與表達(dá);

　　(3)由于每得到一個(gè)新的工藝設(shè)計(jì)結(jié)果都可以存入工藝實(shí)例庫(kù)，從而擴(kuò)充了知識(shí)，使系統(tǒng)具有一定的自學(xué)習(xí)能力;

　　(4)從人類認(rèn)知心理學(xué)的角度出發(fā)，基于實(shí)例的推理史符合工藝設(shè)計(jì)人員的思維過程，因?yàn)楣に嚾藛T在設(shè)計(jì)工藝時(shí)，總是首先考慮以前的設(shè)計(jì)實(shí)例，找出相似工藝設(shè)計(jì)方案并對(duì)其進(jìn)行修改，以獲得新的設(shè)計(jì)方案(即新工藝實(shí)例)。

　　對(duì)新零件采用基于實(shí)例推理技術(shù)的工藝設(shè)計(jì)基本過程可表示為如圖1所示的流程。

圖1 基于實(shí)例推理的工藝設(shè)計(jì)流程圖

　　本文將CBR技術(shù)技術(shù)和RBR技術(shù)有機(jī)地結(jié)合起來，構(gòu)造了基于實(shí)例的智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)(Case-PacedIntelligent Process Planning System CPIPP)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2所示，共由兩大模塊組成。最高層是基于實(shí)例的推理機(jī)，它包含一個(gè)實(shí)例庫(kù)(以往成功的工藝設(shè)計(jì)實(shí)例);系統(tǒng)根據(jù)工藝設(shè)計(jì)詳細(xì)說明(源工藝實(shí)例)，由基于實(shí)例的推理機(jī)從實(shí)例庫(kù)返回一個(gè)最相似的實(shí)例(目標(biāo)工藝實(shí)例)，兩工藝實(shí)例中不相符的部分由位于第一層的基于規(guī)則的推理機(jī)、工藝知識(shí)庫(kù)(規(guī)則庫(kù))和工藝數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行推理，從而修改目標(biāo)工藝實(shí)例中相應(yīng)的工藝設(shè)計(jì)內(nèi)容來滿足工藝設(shè)計(jì)要求，最終完成工藝設(shè)計(jì)仟?jiǎng)?wù)。

3 工藝實(shí)例的形式化描述

　　在基于實(shí)例的智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)中，工藝實(shí)例的知識(shí)表達(dá)模型必須完整、有效地表達(dá)工藝設(shè)計(jì)過程中所需要的各類知識(shí)，從而為工藝設(shè)計(jì)問題求解提供支持。從工藝設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，所建立的知識(shí)表達(dá)模型既要包含零件本身的設(shè)計(jì)信息，也要包含相應(yīng)的工藝信急。基于如上考慮，從面向?qū)ο蟮乃枷氤霭l(fā)，本文定義了一個(gè)面向變型工藝設(shè)計(jì)的工藝實(shí)例表達(dá)模型，其基本定義如下：

　　定義1 工藝實(shí)例是滿足一定工藝設(shè)計(jì)要求的特定設(shè)計(jì)結(jié)果，一個(gè)完整的工藝實(shí)例(Case)可表示為一個(gè)五元組(Case-Name，Case-Type，Case-Content，F(xiàn)ea-lure-List，Value-List)。其中：

　　工藝實(shí)例數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)與工藝實(shí)例特征集中的特征存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。同一類工藝實(shí)例中，各實(shí)例依據(jù)實(shí)例特征的不同而相互區(qū)別。

　　定義2工藝實(shí)例類(Case-Type)描述了工藝實(shí)例的分類信息，可表示為一個(gè)八元組(Rough-Type，De-tail-Type，Material，Rough，Heat-Treat，Batch，Shape-Cuttin，CAPP-Agent)。其中：

　　Rough-Type——描述了工藝實(shí)例類的大類信急，以BNF范式表示為：

　　::={0|1}，0代表回轉(zhuǎn)體，1代表非回轉(zhuǎn)體;

　　Detail-Type——描述了工藝實(shí)例類的小類信息;

　　Turning代表回轉(zhuǎn)類工藝實(shí)例的形狀及加工屬性，Not-Turning代表非回轉(zhuǎn)類工藝實(shí)例的形狀及加工屬性。在回轉(zhuǎn)類工藝實(shí)例的形狀及加工屬性中：Out-Type代表外部基本形狀，Out-Function代表外部功能要素，In-Type代表內(nèi)部基本形狀，In-Function代表內(nèi)部功能要素，Out-Shape代表外平面或端面，In-Shape代表內(nèi)平面，Assist-Function代表輔助孔或成形刻線;在非回轉(zhuǎn)類工藝實(shí)例的形狀及加工屬性中，Out-Typen代表外部基本形狀，Shape-Cutting代表平面加工，Cur-Cutting代表曲面加工，Out-Attribute代表外形要素，Main-Hole代表主加工孔，In-Cutting代表內(nèi)部加工，Assist-Type代表輔助孔或成形。

　　CAPP Agent——是一個(gè)從工藝實(shí)例特征至工藝實(shí)例內(nèi)容的映射集，詳見定義3

　　定義3 工藝設(shè)計(jì)策略(CAPP-Agent)描述了特定工藝實(shí)例類的具體工藝設(shè)計(jì)求解策略，可表示為一個(gè)二元組(Task，Plan)。其中:

　　其中，描述了問題求解過程中需要進(jìn)行的操作，包括以消息傳遞的方式下達(dá)對(duì)子對(duì)象的設(shè)計(jì)任務(wù)和對(duì)內(nèi)外部各類函數(shù)的調(diào)用;則是以產(chǎn)生式規(guī)則的方式描述求解過程中的經(jīng)驗(yàn)性推理規(guī)則。

　　從上述定義可以看出，工藝實(shí)例的知識(shí)表達(dá)模型以分層的框架式結(jié)構(gòu)和面向?qū)ο蟮乃枷霝楹诵?，具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化能力;同時(shí)，完整、有效地表達(dá)變型工藝設(shè)計(jì)過程中所運(yùn)用的各類工藝設(shè)計(jì)知識(shí)(以規(guī)則的形式描述)，支持系統(tǒng)在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行基于規(guī)則的推理，從而完成工藝實(shí)例的修改。

　　4 工藝實(shí)例的檢索和匹配

　　4.1 工藝實(shí)例索引

　　工藝實(shí)例索引描述了工藝實(shí)例的惟一標(biāo)志。通過工藝實(shí)例索引的建立，使得系統(tǒng)的工藝實(shí)例庫(kù)中所存儲(chǔ)的所有工藝實(shí)例都能被惟一地確定。當(dāng)系統(tǒng)采用基于實(shí)例的推理時(shí)，依據(jù)外部的輸入條件可快速查找出相似的工藝實(shí)例。

　　目前在人工智能中，實(shí)例索引技術(shù)主要有三種：

　　(1)最近相鄰法(Vearest Veighbor Approach)。它的核心思想是利用與實(shí)例庫(kù)中實(shí)例相匹配的輸入實(shí)例特征權(quán)數(shù)累加和來檢索實(shí)例。這種方法簡(jiǎn)單實(shí)用，但由于在大多數(shù)情況下，各特征的權(quán)值對(duì)各個(gè)實(shí)例都有所不同，因此，很難確定一組適用于所有實(shí)例的權(quán)值。

　　(2)歸納法(Inductive Approach)。它是利用類似決策樹的學(xué)習(xí)算法，在被分類的實(shí)例中，確定出實(shí)例的哪一特征判別能力最優(yōu)。歸納法在檢索目標(biāo)有明確定義，且每種目標(biāo)類型均有足夠多的例子進(jìn)行歸納的情況下，優(yōu)于權(quán)值鄰近法，其缺點(diǎn)是需要大量的實(shí)例進(jìn)行歸納。

　　(3)基于知識(shí)的方法(Knowledge-Paced Retrieval Approach)。它是利用實(shí)例庫(kù)中的實(shí)例知識(shí)來確定實(shí)例的哪些特征是重要的。在知識(shí)來源合適的情況下，這種方法是很適宜的。它的缺點(diǎn)是對(duì)較廣范圍的輸入事實(shí)進(jìn)行完全基于知識(shí)的索引往往是困難的。

　　CBIPP系統(tǒng)采用了基于上述三種方法綜合的面向?qū)ο蟮膶?shí)例索引機(jī)制，建立了兩級(jí)索引：第一級(jí)索引反映了工藝實(shí)例的類別(Case-Type);第二級(jí)索引反映了同類工藝實(shí)例中各特征的差異。另外，系統(tǒng)還可根據(jù)對(duì)工藝實(shí)例問題求解產(chǎn)生影響的特征建立索引。

　　4.2 實(shí)例檢索和實(shí)例匹配

　　類似于實(shí)例索引技術(shù)，實(shí)例檢索策略有以下三種：

　　(1)分層檢索與歸納索引配合使用，其檢索過程以用歸納索引形成的分類決策樹為基礎(chǔ)，由樹根開始逐層下降，直到不能下降為止;

　　(2)關(guān)聯(lián)檢索，又稱鄰近檢索，與權(quán)值鄰近索引配合使用，其檢索過程是基于權(quán)值鄰近索引中定義的實(shí)例特征屬性的相似度，將用戶輸入的新實(shí)例與庫(kù)中實(shí)例進(jìn)行關(guān)聯(lián)比較;

　　(3)基于知識(shí)的檢索，它是指利用現(xiàn)有的關(guān)于實(shí)例庫(kù)的實(shí)例知識(shí)來確定檢索實(shí)例時(shí)哪些實(shí)例屬性是重要的。

　　類似于實(shí)例索引的建立，CBIPP系統(tǒng)采用了三者結(jié)合面向?qū)ο蟮臋z索策略，其算法過程如下：

　?、偻ㄟ^人機(jī)接口獲取工藝設(shè)計(jì)初始信息(即源工藝實(shí)例信息);

　　②根據(jù)源工藝實(shí)例信息，確定工藝實(shí)例類(Case-Type)，并得到該層次結(jié)構(gòu)的所有工藝實(shí)例集;

　?、壅{(diào)用實(shí)例匹配算法，在工藝實(shí)例集中獲取一最相近工藝實(shí)例(目標(biāo)工藝實(shí)例)。

　　其中實(shí)例匹配算法如下：

　　5 工藝實(shí)例的修改(基于規(guī)則的推理)

　　5.1 基本定義

　　定義4 欠特征是源工藝實(shí)例含有而目標(biāo)工藝實(shí)例沒有的特征。

　　定義5 過特征是源工藝實(shí)例沒有而目標(biāo)工藝實(shí)例含有的特征。

　　5.2 工藝實(shí)例的修改

　　通過索引和匹配檢索到的最相似的目標(biāo)工藝實(shí)例，如果與源工藝實(shí)例完全相同，則可直接調(diào)出目標(biāo)藝實(shí)例的工藝內(nèi)容(Case-Content )來解決新問題，而不經(jīng)過修改;但通常情況下，檢索到的目標(biāo)工藝實(shí)例內(nèi)容無法完全滿足新零件的工藝設(shè)計(jì)要求，這種情況下就需調(diào)整修改目標(biāo)工藝實(shí)例的工藝內(nèi)容來適配新工藝設(shè)計(jì)問題。修改的內(nèi)容主要包括：①過特征的工序(工步)的刪除;②欠特征的工序(工步)的增加;③工序(工步)的重新排序;④尺寸鏈的計(jì)算;⑤制造資源(設(shè)備、刀夾量具)的調(diào)整和切削用量的優(yōu)化;⑥工序圖的重新繪制。

　　工藝實(shí)例修改的基本過程如下：首先比較源工藝實(shí)例與目標(biāo)工藝實(shí)例的特征，根據(jù)兩者的差異，確定源工藝實(shí)例中的過特征及欠特征。在此基礎(chǔ)上，由該工藝實(shí)例對(duì)應(yīng)的CAPP-Agent運(yùn)用基于規(guī)則的推理技術(shù)(Rule-Based Reasoning,RBR)，修改目標(biāo)工藝實(shí)例的工藝內(nèi)容，并最終確定源工藝實(shí)例中的實(shí)例內(nèi)容。

　　如圖2所示，基于規(guī)則的推理部分主要由三大部分構(gòu)成：工藝數(shù)據(jù)庫(kù)、工藝知識(shí)庫(kù)、基于規(guī)則的推理機(jī)。其中，工藝數(shù)據(jù)庫(kù)用自主開發(fā)的工程數(shù)據(jù)庫(kù)OSCAR實(shí)現(xiàn)(OSCAR面向工程事務(wù)，支持復(fù)雜對(duì)象存儲(chǔ)管理)，庫(kù)中存儲(chǔ)應(yīng)用環(huán)境的具體數(shù)據(jù)，記錄適時(shí)制造領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)信息，包括設(shè)備、夾具、量具、材料、切削液、刀具、輔助材料、形狀特征、工藝方法、標(biāo)準(zhǔn)化和互換性數(shù)據(jù)以及工時(shí)定額表;工藝知識(shí)庫(kù)的基本任務(wù)是建立工藝數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)對(duì)象的一般映射，提供相關(guān)查詢、匹配，根據(jù)特征分布獲取加工方法和設(shè)備，根據(jù)工藝效率，計(jì)算零件數(shù)據(jù)演化，形成遞歸求解，輔助實(shí)現(xiàn)工藝評(píng)估和排序，把對(duì)零件進(jìn)行的工序操作在時(shí)間和空間上排序，確定整個(gè)的工藝排列順序和在工序或工步中所進(jìn)行的操作;工藝知識(shí)庫(kù)中所含推理知識(shí)用元規(guī)則形式表示，以實(shí)現(xiàn)工藝決策推理的元級(jí)控制，推理機(jī)制采用黑板結(jié)構(gòu)，調(diào)用工藝知識(shí)庫(kù)中推理規(guī)則和工藝數(shù)據(jù)庫(kù)中事實(shí)進(jìn)行工藝決策，簡(jiǎn)單直觀，易于實(shí)現(xiàn)。以一條關(guān)于車削的加工方法之規(guī)則為例，其推理規(guī)則描述如下：

　　若：零件的輔助特征類型為外螺紋

　　精度為1-2 公差帶4h～6h

　　則：加工方法為車削

　　6 結(jié)論

　　結(jié)合CPR技術(shù)和RBR技術(shù)，構(gòu)造了一個(gè)基于實(shí)例的智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)，給出了工藝實(shí)例完整、清晰的形式化描述，并闡述了工藝實(shí)例檢索和匹配的策略和算法。實(shí)踐表明，在智能工藝設(shè)計(jì)中引入CBR技術(shù)，可極大地提高工藝設(shè)計(jì)的效率與質(zhì)量，解決了工藝專家知識(shí)獲取的瓶頸問題，改善了系統(tǒng)的開放性，較好地滿足企業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際要求。