试论认知计算机辅助工艺设计与人工智能

时间:2018-04-20 论文范文 我要投稿

  论文关键字:计算机辅助工艺设计(CAPP) 人工智能(AI)

  论文摘要:随着计算机技术的发展和应用,制造也得发展已经离不开计算机了,计算机辅助工艺设计和人工智能应运而生,当很多非专业性人士对此概念十分模糊,本文初步解释两个概念和其应用范围。 
  
  计算机辅助工艺设计(CAPP:Computer Aided ProeessPlanning),自1965年由挪威人Nikbel提出以来,其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程,智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分,是计算机集成制造系统(CIMS:Computer IntegratedManufacturing Systems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的,它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。
  将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中,使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式,解决复杂的工艺规程设计问题,使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP,是AI在CAPP中的一种应用。
  CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发,针对性强,具有较好的实用性,但对系统进行功能扩展困难;后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发,可以实现更多的柔性和开放性,这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。
  CAPP设计理论目前研究的很少,机械产品设计理论研究的较多,有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架,即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性,特别在智能化设计方法方面有较大的差别,因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成,即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。
  在机械产品工艺设计中,存在大量的不确定因素,许多问题需要靠经验来解决,早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统,不能很好地解决这些离散知识的获取问题,只能设计出检索式或派生式系统。近年来,人工智能技术在CAPP系统
  开发中的应用,使CAPP技术得到了较大的发展,人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN: ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物,它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成,具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性;多层前馈网络误差反向传播(ErrorBack Propagation,简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法,每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算:第一遍向前推算,从输入层开始,传递各层并经过处理后,产生一个输出,并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量;第二遍向后推算,从输出层至输入层,利用差错矢量对权值进行逐层修改。
  AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS:Rough Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具,在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力,通常采用二维决策表来描述论域的信息,其中列表示属性,行表示对象,每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性,论域中的对象根据条件属性的不同,被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中,可以用RS理论构建专家系统,对知识进行获取及优化,其基本思路是:将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式,一行表示一种零件,多种零件构成一个二维表,对属性进行量化,组织决策表,再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简,去掉冗余的条件属性和决策规则,得到最小化决策规则集,当输入待加工的零件加工特征时,就可得到优化的加工工艺。
  遗传算法,AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的,而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成,每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作,如二进制编码。初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度大小挑选个体,并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异,产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码,可以作为问题近似最优解。
  智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法,实际应用中,往往将多种智能技术相互结合,综合运用,发挥各自的特长,如人工神经网络具有知觉形象思维的特性,而模糊推理等具有逻辑思维的特性,将这些方法相互渗透和结合,可起到互补的作用,提高智能化水平。
  智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势,但从目前的人工智能技术水平来看,不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破,因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力,不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力,而CAPP系统不仅要有推理的功能,还要有“联想”的功能, CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平,必须在人工智能技术方面有新的发展,要解决人工智能技术方面的问题,必须在一些基础
  理论和基础科学方面有新的突破,如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见,在可以预见的将来,智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上,综合应用各种人工智能技术,实现CAPP系统的智能化。

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