基于案例推理的兩級齒輪減速器系統(tǒng)的設(shè)計外文文獻翻譯、中英文翻譯,基于,案例,推理,兩級,齒輪,減速器,系統(tǒng),設(shè)計,外文,文獻,翻譯,中英文 基于案例推理的兩級齒輪減速器系統(tǒng)的設(shè)計 作者：JI Aimin，HUANG Quansheng，，XU Huanmin，CHEN Zhengming 摘要:兩級齒輪減速器的設(shè)計,是一項冗長沉悶而又費時的過程。為了提高我的效率和在智慧的設(shè)計過程中，將案例推理(CBR)技術(shù)應(yīng)用于兩級齒輪減速器的設(shè)計。首先，對當(dāng)前兩級齒輪減速器的設(shè)計方法進行了分析,并描述了CBR的原則。其次，根據(jù)減速器的特點,CBR的三個關(guān)鍵技術(shù)進行了研究并提供了相應(yīng)的方法，方法如下：(a)面向?qū)ο蟮闹R表示方法(b）結(jié)合感應(yīng)索引的最近鄰檢索方法（c)一定情況下適應(yīng)算法結(jié)合基于規(guī)則的修訂和人工修正。再者，為了提高案例檢索的可信度，一種新方法確定權(quán)重和相似的特征提出了公式，那就是組合加權(quán)法和層次分析法(AHP)和粗糙集的理論。最后，根據(jù)上面的分析結(jié)果,設(shè)計系統(tǒng)CBR的兩級減速器是在VC + UG和Access2003基礎(chǔ)上發(fā)展的。一種新方法提供了兩級齒輪減速器的設(shè)計。如果上述開發(fā)系統(tǒng)應(yīng)用設(shè)計兩級減速器設(shè)計可以提高效率,使設(shè)計師從乏味的設(shè)計減速器的過程釋放,把更多精力放在創(chuàng)新設(shè)計。研究結(jié)果充分反映出CBR技術(shù)在機械零件的設(shè)計的過程的可行性和有效性。 1 介紹 傳統(tǒng)的兩級齒輪減速器的設(shè)計方法是一個耗時的過程。即使現(xiàn)在CAD是在設(shè)計過程中,使用傳統(tǒng)的限制設(shè)計方法并沒消除。為了改變這種情況,許多人所做的研究減速器的設(shè)計方法，主要包括減速器的參數(shù)化設(shè)計和專家系統(tǒng)(ES）。這兩種方法有各自的缺點：參數(shù)化設(shè)計,每個部分的關(guān)系需要充分考慮,因為一個參數(shù)的改變可能會導(dǎo)致改變其他參數(shù)或減速機的結(jié)構(gòu)，那就需要設(shè)計師熟悉減速機,并能夠使用設(shè)計軟件包括函數(shù)的參數(shù)化設(shè)計。此外知識學(xué)習(xí)是非常困難的在減速器專家系統(tǒng)中，因為一些專業(yè)知識與規(guī)則是非常困難來表達的。CBR可以改善這兩種缺點。在CBR存在情況下新情況下完成的基礎(chǔ)上,所以可以通過新的情況修改部分或直接利用存在的案例 而且案例取得比規(guī)則更容易取得,因為主要知識在CBR的案例中。事實上， 案例通常比規(guī)則或模型提供更多的信息。許多研究人員已經(jīng)做了大量工作，關(guān)于CBR在工程中的應(yīng)用。 SUN ,開發(fā)了一個智能夾具設(shè)計CBR系統(tǒng)。KWONG，引入了一個方法來確定適當(dāng)?shù)陌l(fā)展CBR注塑參數(shù)的系統(tǒng)。LIU，提出檢索算法結(jié)合聚類技術(shù)來定位相似案例說明了機械設(shè)計CBR系統(tǒng)的可行性。PETERL，開發(fā)了一個自動化的關(guān)于CBR的知識系統(tǒng)，可以智能支持預(yù)處理階段分析工程接觸力學(xué)域。X10NG，提供應(yīng)用和創(chuàng)新基于CBR的概念設(shè)計方法,體現(xiàn)了工業(yè)設(shè)計的知識。開發(fā)的系統(tǒng)簡化了概念設(shè)計過程,幫助設(shè)計師,并為產(chǎn)品長期發(fā)展提供基礎(chǔ)。然而上述工作的注意在CBR理論研究優(yōu)于CBR技術(shù)與機械產(chǎn)品結(jié)合。因此,采取兩級齒輪減速器為例,整個機械部分將討論在CBR的過程。 2 CBR中的關(guān)鍵技術(shù) CBR是一種類似或類比方法。當(dāng)一個CBR系統(tǒng)解決一個新問題,它檢索或更多的情況下從前期案例最類似于新問題的情況，并修改情況滿足新條件。CBR的流程圖如圖1所示。根據(jù)CBR的流程圖,產(chǎn)品設(shè)計的發(fā)展在CBR系統(tǒng)需要解決一些問題,包括案例的描述,案例的檢索、案例修改、案例研究和案例基礎(chǔ)例描述維護,案例檢索和案例修改被稱為三個關(guān)鍵技術(shù)。 案例描述行為是案例數(shù)據(jù)編碼的結(jié)構(gòu)與一些傳統(tǒng)計算機所接受的標記。案例可以通過一些方法包括描述 包括火焰、對象、謂詞語義網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則,等等,其中,框架和對象是最常用的。 案例檢索是一個找到一個相互關(guān)聯(lián)的過程案例特征指數(shù)或更多的類似案件相似。Ref.，將案例檢索分為三個部分:特征識別,初級匹配和最佳選擇。本文把案例檢索分為四個部分:主要特征提取、特征識別，初級匹配和最佳選擇。數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)集通常包括許多屬性和特征，一些屬性數(shù)據(jù)跟采集無關(guān)。那些不相關(guān)屬性影響數(shù)據(jù)采集的效率。刪除那些不相關(guān)的屬性可以提高數(shù)據(jù)采集的效率,使數(shù)據(jù)采集的結(jié)果更容易理解。特征提取的主要的目是在建立有效的索引的情況下基礎(chǔ)選擇關(guān)鍵特征。特征識別目的是在新情況下選擇關(guān)鍵特征識別。特征識別可以經(jīng)常作為提取關(guān)鍵特征的參考，因為它包括一個豐富的屬性特征，所以兩級減速器關(guān)鍵特征的提取更重要。這些典型的案例檢索方法包括最近鄰,感應(yīng)索引,神經(jīng)索引知識和模板檢索。 案例修改是修改最佳匹配的過程，以滿足新的設(shè)計需求,最常用的方法包括人工修改,知識密集修改和知識短缺修改。 3 在CBR中兩級齒輪減速器的設(shè)計 3.1 案例構(gòu)建 3.1.1案例描述 本文使用面向?qū)ο蟮陌咐硎灸Ｐ蛯?，提供了一個統(tǒng)一的對象。面向數(shù)據(jù)模型,即提供各種各樣的面向?qū)ο蟮母拍?數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),維護操作和靈活的擴展,并提供屏蔽具體數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型,并建立一個透明的對象轉(zhuǎn)換機制映射原則,進行合理、有效的管理。對象模型的映射原則是上層之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，是一種面向數(shù)據(jù)模型和底部的關(guān)系模型之間的某些關(guān)系對象模型層,數(shù)據(jù)庫,和其他功能模塊如圖2所示。 兩級齒輪減速器是一個復(fù)雜的裝配，為了方便表示,將兩級減速器分成五個組件類和兩類零件類。五個組件類是高變速齒輪組,低速齒輪組團式、高速軸中間軸承,軸和軸承和低速軸和軸承,兩個零件類是護罩和機架。這些組件類可以被拆分成零件類。最后，每一零件類映射到它底層關(guān)系數(shù)據(jù)庫表，因此,在圖3給出了兩級齒輪減速器中面向?qū)ο蟮闹R模型。 3.1.2 案例構(gòu)建 根據(jù)在圖3中的兩級齒輪減速器案例的表示模型，兩級齒輪減速裝置及其組件的特征屬性值被映射到底層數(shù)據(jù)庫,因此基礎(chǔ)是怎么建。在底層數(shù)據(jù)庫每一個表包括一個“案例數(shù)”域，這種關(guān)系建立在每一個零件和減速機映射的表所包括的“案例數(shù)”上。圖4顯示了案例存儲方式的基礎(chǔ)是兩級齒輪減速機的數(shù)據(jù)庫軟件Access。由于有限的空間，本文沒有列舉在Access中零件的儲存方式。 3.2 案例檢索 本文應(yīng)用最近鄰和感應(yīng)索引相結(jié)合的檢索方法,因為兩級的設(shè)計齒輪減速器是一種有著悠久歷史的體驗過程,兩級減速器包括許多案例。所以，最好使用感應(yīng)索引做一個粗略的檢索和使用最近鄰索引做一個很好的檢索。圖5顯示了詳細的檢索過程?，F(xiàn)在,反過來論文描述了兩級齒輪減速器的設(shè)計系統(tǒng)在CBR中案例檢索的子進程和方法。 3.2.1 關(guān)鍵特征提取 原始案例基礎(chǔ)是的特點是在關(guān)鍵特征提取前的預(yù)處理。 （1）數(shù)據(jù)的預(yù)處理。離散歸一化處理定量參數(shù)轉(zhuǎn)換到平等高頻定性參數(shù)時間間隔 。平等高頻定性參數(shù)的原則是最初的區(qū)間劃分為小的時間間隔(N是一個離散數(shù)量由用戶),而每一個小的時間間隔幾乎相同數(shù)量的數(shù)據(jù)。第一個和最后一個間隔是擴展摘要:上限第一次間隔改為零,和上一個下限間隔改為無窮大，那就 確保一個屬性值的情況下有一個對應(yīng)的小間隔，因為CBR是一個不間斷的過程研究(案例將不間斷地增加的數(shù)量）, 避免這種小間隔時再次分裂，而且新添加和檢索的新案件不是超出了原來的屬性值。N間隔等同于0,1,2,?,n - 1。定性特征屬性分配給“0、1” 以增加或減少命令。例如，在原始案例中“精確級減速器”三個選項供用戶選擇：分別按照上述方法，類的7、8、9可以表達為1,0.5,0。布爾屬性的屬性值很容易確定：相同的是1. 0，不同的是0。 （2)關(guān)鍵特征選擇。這些顯然不相關(guān)的特征不直接考慮數(shù)據(jù)采集。然而,許多特征很難確定其在數(shù)據(jù)采集的意義。這些特征選擇需要有效策略。這篇論文使用決策樹來選擇大小的主要特征，信息增益決定建立索引樹的關(guān)鍵，特征的信息增益算法，可以再保險決定屬性。 兩級減速器的關(guān)鍵特征選擇，在原始案例基礎(chǔ)下，顯示如表1給出。 首先,顯然無關(guān)的特征數(shù)據(jù)采集是直接淘汰。其他的特征變成離散歸一化處理定性屬性，然后選擇上述的信息增益算法。其次，傳動功率的屬性分為三個小間隔根據(jù)上述提到的等頻率間隔：（0，1 0)，[1 0，20]and(20，∞)。定性數(shù)值范圍分別為0、1、2。傳動比的屬性，分別將使用壽命和傳輸效率劃分為若干個相應(yīng)的小間隔。每個時間間隔數(shù)值范圍是用0，1、?n表示。齒輪驅(qū)動的布局分為兩個類型。開發(fā)配置用0表示,恢復(fù)配置代表1.離散處理的結(jié)果得到表2。 布置形式的屬性被視為識別屬性和其他屬性作為決策屬性?；痉譃閮蓚€根據(jù)識別屬性類。第一個類是由6個案例的布置形式擴展形式,第二個安排形式是由其他情況下的同軸形式安排。根據(jù)算法的信息增益,很容易獲得收益的信息的所有屬性如下：Gp=0.29,Gt=0.12,Gk=0.29,Gη=0.01。因此,屬性傳動功率的傳動比和壽命可以選為主要特征的價值特征屬性。 3.2.2 初級匹配 初級的匹配是,從一組案例下選擇與當(dāng)前設(shè)計相關(guān)案例的過程。這一過程是通過索引樹實現(xiàn)的由所有關(guān)鍵特征和決策信息獲得計算。如圖6所示的索引樹中初級實現(xiàn)了基于匹配的情況索引樹。 3.2.3 最好的選擇 最好的選擇是一個過程,最好的情況是選擇從初級匹配的情況下獲得的。最好的情況下選擇最近鄰,也是計算體重的關(guān)鍵特點和案例的相似度如此不可或缺的。 （1）權(quán)重的特點 權(quán)量特征的特點是用來評估可以影響精度的重要性推理的結(jié)果。根據(jù)最初的來源信息的方法確定的重量特點可以分為兩類：主觀方法和客觀的方法。主觀方法的信息來自專家,和信息的目標是統(tǒng)計原始數(shù)據(jù)。兩級方法的代表方法是層次分析法(AHP)和粗糙集理論。層次分析法是一種決策方法，決策問題分為包括目標、規(guī)則、項目等一些層次結(jié)構(gòu),定性分析和定量分析。使aij的i維度比j重要。重量wli的i通過下面方程計算出來： ，i=1,2,.....n (1) 粗糙集理論是一種數(shù)據(jù)的推理方法鑒于知識分類,適用于分析依賴降低知識和特征屬性之間,而且解決了問題的特征屬性的重量相似度度量。重量計算的有關(guān)公式給出如下: 本文應(yīng)用層次分析法的方法和粗糙集理論這兩種方法是為了補償缺陷。組裝的組合方法根據(jù)線性疊加原理,材料組合形式如方程所示： （5） 根據(jù)相結(jié)合的方法,減速機的主要特點的三個權(quán)重分別獲得，如傳動功率的屬性：w1=0.52;傳動比的屬性：w2=0.28;壽命屬性：w3=0.20。 （2） 類似 兩級減速器的特征值由定量和定性的參數(shù)組成。因此,本文提出了一種新的案例相似度的算法，表示如下: 特征的相似度： 兩種案列的相似度： 假設(shè)按表3的設(shè)計條件去設(shè)計兩級齒輪減速器，檢索如表4的兩個案列。 每個關(guān)鍵特征的權(quán)重分別是0.52,0.28,0.20。根據(jù)方程（6）-（8）可以得到這個案例的相似度，計算過程如下： 3.3 案例修改 本文采用修正的組合規(guī)則和人工修正修改情況。修改流程圖在圖7中給出。規(guī)則包括經(jīng)驗公式,計算公式。例如，小齒輪的寬度通常是一個齒輪增加5 ~ 1 0毫米。限制是評估設(shè)計的可行性主要措施，如運用經(jīng)驗公式計算齒輪齒面接觸疲勞強度,齒輪齒根彎曲疲勞強度等。 4 總結(jié) （1）兩級減速器通過面向?qū)ο蟮闹R模型，這樣方便和準確的表達減速機的知識和有利于檢索。 （2）根據(jù)兩級齒輪減速器設(shè)計的實際情況，組合加權(quán)法AHP和粗糙集理論,提出了可以提高案例檢索的可信度。 （3）關(guān)于CBR的兩級齒輪減速器的設(shè)計系統(tǒng)，使兩級齒輪減速器的設(shè)計更容易,更快捷和更多可以使用智能方法，以及其他組件對CBR的參考。 （4）在兩級減速器設(shè)計中運用CBR的前提條件是要有足夠的先前案例。如果需要兩級減速器滿足特殊的設(shè)計要求，那么相關(guān)案件必須添加到基礎(chǔ)案例上。 參考文獻 [1]CADET Sycara K．A case—based synthesis tool for engineeringdesign[J]．International Journal for Expert System，1992，4(2)：57-88． 【2】YANG H，LU W F’L1N A C．A case-based progress planningsystem for machining of rotational part[J]．Journal of IntelligentManufacturing,1994，6(5)：41l_43O． [3]AGNAR Aamodt， ENRIC Plaza． Case—based reasoning：foundational issues， methodological variations， and systemapproaches[J]．Artificial Intelligence Communications，1994，7(1)：39—59． [4]SUN Shuhuang，CHEN Jahau Lewis．A fixture design system usingcase—based reasoning[J]． Engineering Application ArtificialIntelligence，1996，5(9)：533-540． 【5]KWONG C K，SMITH G E LAN W S．Application of case basedreasoning in injection moulding[J]．Journal of Materials ProcessingTechnology,1997，63：463-467． [6】LIU Jiali，YAN Xiangbin，QI Wei，et a1．A case—based reasoningsystem for mechanical design[C]／，2DD8 International Conference onManagement Science&Engineering a5th)，Long Beach，USA，September 1 12．2008：585—590． [7]WR／GGERS Peter,SIPLIVAYA Marina，JOUKOVA Irina，et a1．Intelligent suppo~of the preprocessing stage of engineering analysisusing case-based reasoning[J]．Engineering with Computers，2008，24(4)：383_4O4． [8】XIONG Hongyn n， SUN Surong． Design and realization ofcase—based reasoning product conceptual design system[C]／，2fJ0 7thInternational Conference on Computer-Aided Industrial Design andConceptual Design，Hangzhou，China，November 17—19，2006：1-4 ． 【9]CHEN Wenwei，HUANG Jincai．Data warehouse and datamining[M]．Beijing：Post&Telecom Press．2004．(in Chinese) 【10】MENG Yanni．Research on design of gear on CBR[D]．Xian：Northwestern Polytechnical University,2006．(in Chinese) [1 1】OCIEPKA P，SWIDER J．0bject—oriented system for computeraiding of the machines conceptual design process[J]．Journal ofMaterials Processing Technology,2004，15(8)：221—227． [12]QIAN Mei，WANG Bing，wU Genfeng，et a1．A representation ofcomplex structured knowledge based on object—oriented models[J]．Computer Engineering＆Science，2002，3(24)：62—65．(in Chinese) [13]WU Sen，GAO Xuedong，BASTIAN M．Data warehouse and datamining[M]．Beijing：Metallurgical Industry Press，2003．(in Chinese) [14】QrN Shoukang． Comprehensive evaluation principle andapplication[M]．Beijing：Publishing House of Electronics Industry,2003．(in Chinese) [15]ZHANG Z．Static and dynamicfeature weighting in case-basedreasoning(CBR)[D]．Burnaby,Canada：Simon Fraser University,1997．