李 婷，孫定華，李戰(zhàn)國，李寶童，邱志惠，洪 軍

（西安交通大學(xué) 機械學(xué)院，西安 710049）

0 引言

發(fā)動機作為汽車的心臟，卻是我國汽車工業(yè)最薄弱的環(huán)節(jié)?，F(xiàn)代發(fā)動機產(chǎn)品的開發(fā)過程有很強的繼承性，主要是基于以往的知識和經(jīng)驗，所以以往的設(shè)計知識、經(jīng)驗和資源變就成為企業(yè)快速開發(fā)、贏得市場的保證。針對這些問題,本文以發(fā)動機設(shè)計流程為基礎(chǔ)，通過對國外成熟發(fā)動機設(shè)計知識的發(fā)現(xiàn)、提取與集成，實現(xiàn)發(fā)動機關(guān)鍵零部件設(shè)計知識的共享及重用。論文針對復(fù)雜結(jié)構(gòu)機械產(chǎn)品設(shè)計特性，研究了規(guī)則推理和實例推理，二者的結(jié)合方式。通過對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分解技術(shù)、知識提取技術(shù)、實例檢索技術(shù)、實例修改技術(shù)、實例庫構(gòu)建技術(shù)、參數(shù)驅(qū)動建模技術(shù)等KBE關(guān)鍵技術(shù)的研究與開發(fā)應(yīng)用，提出基于KBE的汽車發(fā)動機快速設(shè)計指導(dǎo)系統(tǒng)。擴展了KBE技術(shù)的內(nèi)涵，豐富了KBE技術(shù)的應(yīng)用，為進一步研究KBE技術(shù)在機械產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用提供理論與實踐基礎(chǔ)。

1 基于KBE的汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)框架

汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)面向汽車發(fā)動機的總體設(shè)計過程，其推理產(chǎn)生的結(jié)果作為引導(dǎo)與輔助后續(xù)結(jié)構(gòu)設(shè)計及詳細設(shè)計的依據(jù)。汽車發(fā)動機總體設(shè)計的領(lǐng)域知識由知識工程師向領(lǐng)域?qū)＜姨崛〔R總?cè)胫R庫；推理機應(yīng)用一定的控制策略對知識庫中的知識進行推理運用，輸出設(shè)計方案并提交給參數(shù)化設(shè)計系統(tǒng)，以進行三維建模及有限元分析驗證；同時通過性能評價模塊對所得到的設(shè)計方案進行檢驗并將評價結(jié)果存儲到知識庫中[1]。汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示：

圖1 汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于上述工作部署，將汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)分為推理系統(tǒng)、知識庫、參數(shù)化設(shè)計、性能分析及評價等模塊[1]。其中,參數(shù)化設(shè)計模塊主要是利用專家系統(tǒng)推理出來的設(shè)計方案。選擇合適的參數(shù)化驅(qū)動方式，將設(shè)計尺寸直接轉(zhuǎn)化為控制產(chǎn)品圖形的特征參數(shù)，直接驅(qū)動模型。性能分析模塊則通過有限元分析軟件對方案分析，并依照檢查規(guī)則檢驗產(chǎn)品的幾何模型，從而實現(xiàn)以知識驅(qū)動的建模與仿真分析。專家系統(tǒng)包括實例檢索、基于規(guī)則推理的實例修復(fù)、分析檢查與評價和設(shè)計方案產(chǎn)生四個模塊。知識獲取用于提取領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗、專業(yè)知識、規(guī)范準(zhǔn)則、科研數(shù)據(jù)及已有的設(shè)計成果等，經(jīng)歸納、總結(jié),最終提煉抽象形成知識。知識庫是領(lǐng)域知識的存儲器，用于存儲由知識獲取所得到的知識，并為推理機制提供相應(yīng)的知識，是設(shè)計系統(tǒng)的核心[2]。推理機根據(jù)用戶輸入的條件運用一定的控制策略檢索知識庫中的有關(guān)知識，通過推理得出結(jié)論，為仿真分析提供可供參考的設(shè)計方案。由于知識種類較多，其表示形式不一樣，本文采用了實例推理和規(guī)則推理集成的推理模式，它能充分利用汽車發(fā)動機設(shè)計中的實例知識和產(chǎn)生式知識。

2 汽車發(fā)動機快速設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 面向?qū)ο蟮膶嵗霸O(shè)計知識表示

在復(fù)雜結(jié)構(gòu)機械產(chǎn)品設(shè)計中，采用功能-結(jié)構(gòu)循環(huán)映射對產(chǎn)品進行層次分解，體現(xiàn)功能視圖和結(jié)構(gòu)視圖的融合，可使復(fù)雜產(chǎn)品從設(shè)計功能分解到零件結(jié)構(gòu)分解，符合產(chǎn)品設(shè)計的思維邏輯，避免了功能設(shè)計與結(jié)構(gòu)劃分之間的沖突。汽車發(fā)動機功-構(gòu)分解層次樹（部分）如圖2所示。

圖2 汽車發(fā)動機功-構(gòu)分解層次圖

汽車發(fā)動機是典型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)產(chǎn)品，相關(guān)設(shè)計領(lǐng)域知識十分復(fù)雜，單一的方法不能很好地描述設(shè)計領(lǐng)域知識，所以本文采用面向?qū)ο蟮闹R表達方法，以功能-結(jié)構(gòu)分解模型樹為指導(dǎo)，進行發(fā)動機產(chǎn)品模型建模和設(shè)計知識整理編目[3]。

產(chǎn)品建模包括三個方面：功能建模，結(jié)構(gòu)建模，原理建模。由功能—結(jié)構(gòu)樹橫向劃分產(chǎn)品-機構(gòu)-零件層次關(guān)系，構(gòu)建深度為3的樹型結(jié)構(gòu)。將樹中節(jié)點定義成一個通用節(jié)點類，當(dāng)中設(shè)置節(jié)點id為按哈夫曼編碼的節(jié)點標(biāo)識?？少x值屬性集合，主要記錄節(jié)點本身的信息、父節(jié)點和子節(jié)點，以及屬性操作方法集。

按照產(chǎn)品-機構(gòu)-零件層次關(guān)系節(jié)點類可衍生出產(chǎn)品級節(jié)點、機構(gòu)級節(jié)點和零件級節(jié)點。所有節(jié)點按樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行存儲，形成一個產(chǎn)品表示的基礎(chǔ)樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由此定義樹型結(jié)構(gòu)類。系統(tǒng)需要完成實例推理、規(guī)則推理和產(chǎn)品評估等工作，在對功能-結(jié)構(gòu)樹進行縱向調(diào)整，按照功能-結(jié)構(gòu)-評估將其分解為關(guān)系平行、相互索引的三個方面。分別定義，功能類對用戶提出的需求進行規(guī)范表示，結(jié)構(gòu)類用于記錄產(chǎn)品的實際設(shè)計數(shù)據(jù)，評價類記錄發(fā)動機各部分的評估方法和結(jié)果。這三個類皆衍生于結(jié)構(gòu)類,都是產(chǎn)品實例類的組成成員。功能-結(jié)構(gòu)-評估三個映射層之間有三種映射索引關(guān)系：功能－結(jié)構(gòu)映射，結(jié)構(gòu)－評估映射，結(jié)構(gòu)－功能映射。將這些映射定義為接口（interface），由相應(yīng)的類來實現(xiàn)。

汽車發(fā)動機設(shè)計領(lǐng)域知識十分復(fù)雜，根據(jù)知識的類型，將其分為：1）基礎(chǔ)知識：主要包括介紹發(fā)動機產(chǎn)品的經(jīng)典書籍、文章，關(guān)于發(fā)動機設(shè)計的學(xué)術(shù)著作、文章等；2）推理規(guī)則：用以指導(dǎo)發(fā)動機零件結(jié)構(gòu)選型、參數(shù)設(shè)計過程的規(guī)則，以產(chǎn)生式規(guī)則表示法表示；3）約束規(guī)則：用于對設(shè)計參數(shù)的約束，包括法律法規(guī)、常用的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)以及設(shè)計公式構(gòu)建的設(shè)計參數(shù)之間的約束；4）檢查規(guī)則：用于對初始設(shè)計的檢查，包括各種參數(shù)的經(jīng)驗范圍、實驗數(shù)據(jù)、圖表等，也包括CAE分析、運動仿真等數(shù)據(jù)結(jié)果。所以產(chǎn)品原理模型分為設(shè)計知識模型（基礎(chǔ)知識、推理規(guī)則、約束規(guī)則）和評價知識模型（檢查規(guī)則）兩種類型。以樹型結(jié)構(gòu)類為父類，分別衍生出設(shè)計知識類和評價知識類。知識模型是一種知識庫編目方式，只特定的設(shè)計和評價環(huán)節(jié)相關(guān)，不與產(chǎn)品實例相關(guān)。

綜上所述，產(chǎn)品模型實例是一個四元組：

實例={功能模型，結(jié)構(gòu)模型，評估模型，實例索引，原理索引}

其中，實例索引項有兩種：功能索引，特征索引。功能索引是從功能屬性中提取出描述設(shè)計問題的特征屬性集，用于零件級以上的實例索引。特征索引是零件幾何特征集，用于特征級索引。原理索引分為設(shè)計原理索引、評價原理索引，分別用于獲取設(shè)計知識和評價知識。由此，定義產(chǎn)品實例類如圖3所示：

圖3 產(chǎn)品實例類類圖

2.2 基于CBR和RBR的系統(tǒng)推理框架

尋找問題的解決方法依賴于歸納推理中詳盡的領(lǐng)域知識和類比推理中豐富的經(jīng)驗知識。整合RBR和 CBR兩種推理方法，各自發(fā)揮長處，產(chǎn)生一種復(fù)合式推理框架[4]。在這個結(jié)構(gòu)中，CBR是主體，責(zé)實例獲取和規(guī)則歸納，RBR負責(zé)設(shè)計實例評價和為實例修復(fù)提供規(guī)則依據(jù)。如下圖4所示：

圖4 復(fù)合式推理結(jié)構(gòu)框架圖

控制器負責(zé)根據(jù)問題的特性選擇適合的推理形式，控制著工作流方向，以及用戶信息交互。規(guī)則庫和實例庫分別存儲了參考規(guī)則和各種實例，RBR提供邏輯推理方法，如向前推理，向后推理和雙向推理；CBR提供實例推理系統(tǒng)，包括實例檢索，結(jié)果轉(zhuǎn)換以及結(jié)果保存。RBR和CBR獨立工作和提供推理結(jié)果。二者的合作有助于理解帶有RBR解釋能力的CBR框架的推理結(jié)果。另外，CBR的學(xué)習(xí)能力還有助于它獲取新知識，以不斷充實規(guī)則庫。所以這種合成的推理形式。

如結(jié)構(gòu)-功能結(jié)構(gòu)樹所示，零件需記錄自己的幾何特征。所以在設(shè)計中，采用兩階段獲取方法從實例庫中獲取最相似實例。在零件級以上，利用功能檢索進行實例匹配。當(dāng)設(shè)計進行到零件選型階段利用特征索引進行匹配。兩個匹配步驟均采用帶權(quán)最鄰近算法計算相似度，并對所得相似度進行歸一化處理[5]。設(shè)相似度閾值b，若坐高相似度高于b，則直接采納原實例設(shè)計數(shù)據(jù)，反之則進入實例修復(fù)。系統(tǒng)中提供一種手動實例修復(fù)方法。通過RBR推理機制，結(jié)合規(guī)則庫操作，推導(dǎo)出符合要求的設(shè)計方案。系統(tǒng)整合來自兩個推理引擎的結(jié)果，得到最終推理結(jié)果。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

系統(tǒng)主要包括概念設(shè)計模塊、曲柄連桿機構(gòu)設(shè)計模塊和配氣機構(gòu)設(shè)計模塊。曲柄連桿機構(gòu)設(shè)計模塊主要完成曲軸、連桿組、活塞和活塞銷等零件的設(shè)計。配氣機構(gòu)設(shè)計模塊主要完成曲軸、連桿組、活塞和活塞銷等零件的設(shè)計。利用Automation技術(shù)對CATIA進行二次開發(fā)，旨在實現(xiàn)系統(tǒng)應(yīng)用程序與CATIA的信息交互。在系統(tǒng)中,設(shè)計人員將實例的產(chǎn)品全局參數(shù)、零部件特征參數(shù)等靜態(tài)屬性和零部件尺寸關(guān)聯(lián)和特征關(guān)聯(lián)動態(tài)行為分別存儲到數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫中。借助ADO和數(shù)據(jù)庫技術(shù)構(gòu)建與記錄產(chǎn)品模型。

發(fā)動機概念設(shè)計階段，根據(jù)用戶提出的發(fā)動機功率、轉(zhuǎn)矩、排放、應(yīng)用車型及成本等產(chǎn)品目標(biāo)（設(shè)計輸入），依據(jù)經(jīng)驗初步確定發(fā)動機的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)、主要零部件的結(jié)構(gòu)形式、發(fā)動機各系統(tǒng)的布置方案和參數(shù)等作為發(fā)動機實例的一般信息，并由此構(gòu)建產(chǎn)品功能模型。用整機功能主參數(shù)構(gòu)建索引項，從實例庫中可獲取符合用戶需求的所有實例，如圖5所示。

圖5 整機功能級實例索引

以發(fā)動機曲軸設(shè)計為例，說明發(fā)動機關(guān)鍵零部件結(jié)構(gòu)設(shè)計過程。進入曲軸連桿機構(gòu)設(shè)計環(huán)節(jié)。從功能模型獲得動力性指標(biāo)，并以此構(gòu)建功能索引，進一步篩選實例（如圖6所示）。本系統(tǒng)實例獲取的推理過程分功能索引和特征索引兩個級別，獲取曲軸設(shè)計所需的示例數(shù)據(jù)，是以其各零件特征索引項為依據(jù)，從實例庫最終選出符合要求的實例（如圖7所示）。完成基于相似度計算的實例檢索，若最終獲取的候選實例與求解實例的相似度達到閾值b，則將候選實例的設(shè)計方案應(yīng)用于當(dāng)前設(shè)計。當(dāng)不滿足閾值要求時，則利用產(chǎn)生式知識，通過RBR 方法給出輔助實際建議。

圖6 機構(gòu)級實例索引

圖7 特征級實例索引

設(shè)計完成后進行“計算評價參數(shù)”及“檢查設(shè)計參數(shù)”，若存在與設(shè)計規(guī)則不符的參數(shù)則給出不符合參數(shù)提示，反之則提示符合規(guī)則。進行曲拐建模，由設(shè)計參數(shù)驅(qū)動CATIA軟件進行自動建模，建模結(jié)果如圖8所示。

圖8 曲拐模型和曲軸完整模型

4 結(jié)論

1）本文詳細討論了基于KBE的汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)。目的在于通過設(shè)計重用和專家知識推理，減輕汽車發(fā)動機總體概念設(shè)計的負擔(dān)。通過設(shè)計知識查詢和方案推薦減緩產(chǎn)品設(shè)計過程對經(jīng)驗設(shè)計師的依賴。系統(tǒng)不僅是記錄產(chǎn)品信息的數(shù)據(jù)庫，且可以完成從實例庫中提取知識。

2）通過分析產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)分解模型樹，借助面向方面思想和面向?qū)ο蠹夹g(shù)，分別建立同構(gòu)的產(chǎn)品功能模型、結(jié)構(gòu)模型和原理模型。綜合考慮系統(tǒng)的KBE功能，分析各功能模塊之間的關(guān)系，結(jié)合產(chǎn)品模型，提出發(fā)動機產(chǎn)品實例建模方法。通過這種方法，系統(tǒng)將各種國外發(fā)動機成熟機型的技術(shù)資料和各種設(shè)計知識，以規(guī)范化形式收錄入數(shù)據(jù)庫中。

3）針對發(fā)動機設(shè)計過程特征，合理調(diào)整CBR和RBR兩個推理框架的結(jié)合方式。CBR是主體，責(zé)實例獲取和規(guī)則歸納。按照各設(shè)計環(huán)節(jié)所需信息的粒度不同，建立功能索引和特征所引兩步結(jié)合的實例獲取操作。RBR負責(zé)設(shè)計實例評價和為實例修復(fù)提供規(guī)則依據(jù)。其推理過程所使用的規(guī)則，一方面由專家提供，另外CBR會將從實例庫中歸納出的規(guī)則存入規(guī)則庫，供RBR推理使用。

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