一种两阶段滚齿工艺相似实例检索方法技术

本发明专利技术公开了一种两阶段滚齿工艺相似实例检索方法，其特征在于，滚齿加工工艺参数决策时，按照以下步骤进行滚齿工艺相似实例检索，具体包括步骤为：（1）实现滚齿工艺实例库的建立和存储；（2）实现检索规则和数据字典的制定；（3）实现基于表达式驱动的滚齿工艺实例一阶段检索；（4）实现基于工艺实例网络的滚齿工艺实例二阶段相似检索。本发明专利技术的优点是：采用两阶段检索，利用表达式驱动初步检索得到较为合理的候选决策实例，再利用工艺实例网络进行相似检索，得到优选决策实例，提高了检索算法的检索效率和相似实例的检索准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种两阶段滚齿工艺相似实例检索方法
本专利技术涉及齿轮滚齿加工技术，尤其是涉及一种滚齿加工工艺实例推理过程中对滚齿工艺相似实例检索方法。
技术介绍
现代滚齿加工，均是采用自动化加工机床进行加工，加工时需要根据加工要求，对加工工艺参数进行优化决策。在滚齿加工过程中，工艺参数的智能决策的过程变得越来越重要，决策结果对齿轮加工质量和加工效率的影响受到人们广泛关注。国内很多企业尚处在经验决策阶段，工艺人员依据多年加工经验，运用手册等工具，结合工件参数、工艺路线和加工要求进行工艺参数决策。随着人工智能、机器学习等技术的发展，很多国内外学者将这些技术运用到工艺参数决策中，其中，具有代表性的一种技术：实例推理亦被引入其中。实例推理包含步骤有：检索、重用、修正实例、保存实例。基于实例的推理效果在某种程度上依赖于实例库的结构以及实例的知识表示方式，即在检索阶段，该阶段要达到两个目标：(1)检索出的实例尽可能少；(2)检索出来的实例尽可能与目标实例相关或相似。现有实例推理在检索阶段的处理方法大多进行一阶段检索，可能出现检索出的实例与目标实例无关的情况。另有一些检索方法：模板检索、分类网模型，有可能检索出多个干扰实例，给后面的修正实例、评价实例带来困难。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术所要解决的技术问题是，怎样提供一种能够提高滚齿工艺相似实例检索效率，提高相似实例的检索准确性的滚齿工艺相似实例检索方法，其能够实现两阶段滚齿工艺相似实例检索，实现滚齿工艺实例网络的构建，建立和存储滚齿工艺实例库，以达到为实例推理后续的工作：重用、修改实例、保存实例等提供可靠准确的优选决策实例和提高检索效率的目的。为了解决上述技术问题，本专利技术中采用了如下的技术方案：一种两阶段滚齿工艺相似实例检索方法，其特征在于，基于实例推理的滚齿加工工艺参数决策时，按照以下步骤进行滚齿工艺相似实例检索，具体步骤为：(1)实现滚齿工艺实例库的建立和存储；首先，运用二元组TempCase(tc),tc＝{KTemp,Relation}描述滚齿工艺实例库的逻辑结构，其中，KTemp是工艺实例的有限集合，KTemp＝{TempIDn,ContCasen|n≥0}，TempIDn是KTemp的代号标示符，ContCasen是KTemp的内容，Relation是KTemp上二元关系的有限集合；其次，运用物元模型描述设计工艺实例Rdesign＝(N,C,V)和问题工艺实例Rproblem＝(N0,C0,V0)，其中,N表示设计实例编号，C表示设计实例的物元特征的集合，V表示特征值的集合，N0表示问题实例编号，C0表示问题实例的物元特征的集合，V0表示特征值的集合；再次，构建KTemp的内容ContCasen＝{Ni,I,J,matterij,MapIsi|i≤m,j≤k},m为设计工艺实例个数，k为物元特征个数，matterij＝(ci,vi),ci∈C，vi∈V；最后，运用图论工具建立无向加权图，即工艺实例网络来表征KTemp上二元关系的有限集合Relation＝<O，E，W>，O是工艺实例网络单元中结点，即设计实例的集合，E是边的集合，W是权值的集合；(2)实现检索规则和数据字典的制定；首先，将科学引文索引(SCI)检索规则与Google检索规则融合，制定的检索规则有：大小写不区分；支持布尔运算，包含与(AND)、或(OR)、非(NOT)运算，默认与(AND)运算；忽略标点符号；位置检索；截词检索；范围检索，接着，根据齿轮制造工艺手册，制定基本转化规则库，切削用量库，切削速度库，进给量库等数据字典；(3)实现基于表达式驱动的滚齿工艺实例一阶段检索；首先，根据数据字典，针对具体滚齿工艺参数决策问题，将输入物元特征的值转化为输出物元特征的值，输出物元特征的值大部分是在某个范围内，用问题实例物元表示Rproblem＝(N0,C0,V0)，接着，将Rproblem转化为符合检索规则的表达式Exp，在滚齿工艺实例库中检索出符合表达式的设计工艺实例，即为候选决策实例Rresult，检索出的个数为RNum；(4)实现基于工艺实例网络的滚齿工艺实例二阶段相似检索；首先，遍历一阶段检索得到的候选决策实例Rresult，利用接近度公式计算结点vr所代表的实例第i个物元特征与问题实例Rproblem第i个物元特征之间的接近度，其次，考虑权重的影响，计算结点vr所代表的实例和问题实例Rproblem之间的综合接近度ρ(vr,v0)，再次，选择阈值e1(一般取0.03)，根据ρ(vr,v0)＜e1，可认为该结点vr所代表的实例为优选决策实例Ropresult，最后，利用工艺实例网络，检索含有Ropresult在工艺实例网络中代表的结点的边的权重，若小于阈值e1，取出该边的结点，得到可能优化决策实例Rmopresult。作为优化，所述步骤(1)中的工艺实例网络构建过程如下：Step1计数变量i＝1，j＝1，设计实例变量nextCase＝0；Step2用设计实例物元表示历史加工实例，作为无向加权图中的结点oj；Step3当j≤m，否则转到Step8；Step4当i≤k，nextCase＝j+1，按公式计算第nextCase个设计实例关于第i个物元特征与第j个设计实例第i个物元特征的接近度ρ(o(nextCase)i,oji)，否则转到Step7；Step5按照特征权重，计算第nextCase个设计实例物元与第j个设计实例物元的综合接近度ρ(onextCase,oj)，作为无向加权图中的边ek＝<onextCase,oj>上的权w(nextCase)j；Step6i＝i+1，转到Step4；Step7j＝j+1，转到Step2；Step8无向加权图的每个结点oj、对应边ek＝<onextCase,oj>、权w(nextCase)j都已得到，组成G＝<O,E,W>，算法结束。作为优化，步骤(1)中所述的滚齿工艺实例库的逻辑结构是实例库的本质描述，是滚齿工艺相似实例检索的基础；具体构建过程如下：Step1工艺实例的物元模型描述：设计实例物元：设计实例是在满足特定设计要求下所获得的设计结果，其物元模型表示为：其中，N表示设计实例的编号；c表示设计实例的特征名；v是N关于c的量值，记作v＝c(N)，N,c和v称为物元R的三要素。c和v构成的二元组M＝(c,v)表示物元N的特征，称为特征元。根据实例的名称N可以建立实例的索引。问题实例物元：问题实例是一组约束的集合，它反映了产品在工程语义上的设计要求，其物元模型表示为：其中，N0表示问题实例的编号；c0表示问题实例的特征名；v0是N0关于c0的量值三元组，表示为v0i＝<v0il,v0ih,w0i>，i＝1,2,...,n；v0il,v0ih表示特征c0i的设计需求区间；w0i表示特征c0i的权值；Step2构建工艺实例的有限集合KTemp的主要内容ContCasen：将设计工艺实例用物元描述后，得到每个设计工艺实例的特征元，作为ContCasen的主体，从而将ContCasen表示为{Ni,I,J,matterij,MapIsi|i≤m,j≤k}，其中，m为设计工艺实例个数，k为物元特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种两阶段滚齿工艺相似实例检索方法，其特征在于，基于实例推理的滚齿加工工艺参数决策时，按照以下步骤进行滚齿工艺相似实例检索，具体步骤为： （1）实现滚齿工艺实例库的建立和存储；首先，运用二元组TempCase(tc),tc={KTemp,Relation}描述滚齿工艺实例库的逻辑结构，其中，KTemp是工艺实例的有限集合，KTemp={TempIDn,ContCasen|n≥0}，TempIDn是KTemp的代号标示符，ContCasen是KTemp的内容，Relation是KTemp上二元关系的有限集合；其次，运用物元模型描述设计工艺实例Rdesign=(N,C,V),N表示设计实例编号，C表示设计实例的物元特征的集合，V表示特征值的集合，和问题工艺实例Rproblem=(N0,C0,V0)，N0表示问题实例编号，C0表示问题实例的物元特征的集合，V0表示特征值的集合；再次，构建KTemp的内容ContCasen={Ni,I,J,matterij,MapIsi|i≤m,j≤k},m为设计工艺实例个数，k为物元特征个数，matterij=（cNi,j,vNi,j）,cNi,j∈C，vNi,j∈V；最后，运用图论工具建立无向加权图，即工艺实例网络来表征KTemp上二元关系的有限集合Relation=<O，E，W>，O是工艺实例网络单元中结点，即设计实例的集合，E是边的集合，W是权值的集合； （2）实现检索规则和数据字典的制定；首先，将科学引文索引(SCI)检索规则与Google检索规则融合，制定的检索规则有：大小写不区分;支持布尔运算，包含与（AND）、或(OR)、非(NOT)运算，默认与（AND）运算；忽略标点符号；位置检索；截词检索;范围检索，接着，根据齿轮制造工艺手册，制定输入输出基本转化规则库，切削用量库，切削速度库，进给量库等数据字典; （3）实现基于表达式驱动的滚齿工艺实例一阶段检索；首先，根据数据字典，针对具体滚齿工艺参数决策问题，将输入物元特征的值转化为输出物元特征的值，输出物元特征的值大部分是在某个范围内，用问题实例物元表示Rproblem=(N0,C0,V0)，接着，将Rproblem转化为符合检索规则的表达式Exp，在滚齿工艺实例库中检索出符合表达式的设计工艺实例，检索出的个数为RNum，即为候选决策实例Rresult； （4）实现基于工艺实例网络的滚齿工艺实例二阶段相似检索；首先，遍 历一阶段检索得到的候选决策实例Rresult，利用接近度公式计算结点vr所代表的实例第i个物元特征与问题实例Rproblem第i个物元特征之间的接近度，其次，考虑权重的影响，计算结点vr所代表的实例和问题实例Rproblem之间的综合接近度ρ(vr,v0)，再次，选择阈值e1（一般取0.03），根据ρ(vr,v0)＜e1，可认为该结点vr所代表的实例为优选决策实例Ropresult，最后，利用工艺实例网络，检索含有Ropresult在工艺实例网络中代表的结点的边的权重，若小于阈值e1，取出该边结点，得到可能优化决策实例Rmopresult。...

【技术特征摘要】
1.一种两阶段滚齿工艺相似实例检索方法，其特征在于，基于实例推理的滚齿加工工艺参数决策时，按照以下步骤进行滚齿工艺相似实例检索，具体步骤为：(1)实现滚齿工艺实例库的建立和存储；首先，运用二元组TempCase(tc),tc＝{KTemp,Relation}描述滚齿工艺实例库的逻辑结构，其中，KTemp是工艺实例的有限集合，KTemp＝{TempIDn,ContCasen|n≥0}，TempIDn是KTemp的代号标示符，ContCasen是KTemp的内容，Relation是KTemp上二元关系的有限集合；其次，运用物元模型描述设计工艺实例Rdesign＝(N,C,V)和问题工艺实例Rproblem＝(N0,C0,V0)，其中,N表示设计实例编号，C表示设计实例的物元特征的集合，V表示特征值的集合，N0表示问题实例编号，C0表示问题实例的物元特征的集合，V0表示特征值的集合；再次，构建KTemp的内容ContCasen＝{Ni,I,J,matterij,MapIsi|i≤m,j≤k},m为设计工艺实例个数，k为物元特征个数，matterij＝(cNi,j,vNi,j),cNi,j∈C，vNi,j∈V；最后，运用图论工具建立无向加权图，即工艺实例网络来表征KTemp上二元关系的有限集合Relation＝<O，E，W>，O是工艺实例网络单元中结点，即设计实例的集合，E是边的集合，W是权值的集合；(2)实现检索规则和数据字典的制定；首先，将科学引文索引(SCI)检索规则与Google检索规则融合，制定的检索规则有：大小写不区分；支持布尔运算，包含与(AND)、或(OR)、非(NOT)运算，默认与(AND)运算；忽略标点符号；位置检索；截词检索；范围检索，接着，根据齿轮制造工艺手册，制定输入输出基本转化规则库，切削用量库，切削速度库，进给量库数据字典；(3)实现基于表达式驱动的滚齿工艺实例一阶段检索；首先，根据数据字典，针对具体滚齿工艺参数决策问题，将输入物元特征的值转化为输出物元特征的值，输出物元特征的值大部分是在某个范围内，用问题实例物元表示Rproblem＝(N0,C0,V0)，接着，将Rproblem转化为符合检索规则的表达式Exp，在滚齿工艺实例库中检索出符合表达式的设计工艺实例，即为候选决策实例Rresult，检索出的个数为RNum；(4)实现基于工艺实例网络的滚齿工艺实例二阶段相似检索；首先，遍历一阶段检索得到的候选决策实例Rresult，利用接近度公式计算结点vr所代表的实例第i个物元特征与问题实例Rproblem第i个物元特征之间的接近度，其次，考虑权重的影响，计算结点vr所代表的实例和问题实例Rproblem之间的综合接近度ρ(vr,v0)，再次，选择阈值e1，根据ρ(vr,v0)＜e1，可认为该结点vr所代表的实例为优选决策实例Ropresult，最后，利用工艺实例网络，检索含有Ropresult在工艺实例网络中代表的结点的边的权重，若小于阈值e1，取出该边的结点，得到可能优化决策实例Rmopresult。2.如权利要求1所述的两阶段滚齿工艺相似实例检索方法，其特征在于，所述步骤(1)中的工艺实例网络构建过程如下：Step1计数变量i＝1，j＝1，设计实例变量nextCase＝0；Step2用设计实例物元表示历史加工实例，作为无向加权图中的结点oj；Step3当j≤m，否则转到Step8；Step4当i≤k，nextCase＝j+1，按公式计算第nextCase个设计实例关于第i个物元特征与第j个设计实例第i个物元特征的接近度ρ(o(nextCase)i,oji)，否则转到Step7；Step5按照特征权重，计算第nextCase个设计实例物元与第j个设计实例物元的综合接近度ρ(onextCase,oj)，作为无向加权图中的边ek＝<onextCase,oj>上的权w(nextCase)j；Step6i＝i+1，转到Step4；Step7j＝j+1，转到Step2；Step8无向加权图的每个结点oj、对应边ek＝<onextCase,oj>、权w(nextCase)j都已得到，组成G＝<O,E,W>，算法结束。3.如权利要求2所述的两阶段滚齿工艺相似实例检索方法，其特征在于，步骤(1)中所述的滚齿工艺实例库的逻辑结构是实例库的本质描述，是滚齿工艺相似实例检索的基础；具体构建过程如下：Step1工艺实例的物元模型描述：设计实例物元：设计实例是在满足特定设计要求下所获得的设计结果，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：阎春平，曹卫东，肖雨亮，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;85