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基于知識工程的電牽引采煤機現代設計 版權信息
- ISBN：9787118104400
- 條形碼：9787118104400 ; 978-7-118-10440-0
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于知識工程的電牽引采煤機現代設計 本書特色
丁華所*的《基于知識工程的電牽引采煤機現代 設計》針對電牽引采煤機現代設計技術研究存在的問 題，將知識工程理論融入電牽引采煤機設計領域進行 研究，面向采煤機總體設計和部件設計及cae分析過 程三個主要階段，建立了基于知識工程的電牽引采煤 機現代設計體系框架；給出了解決知識工程中的三大 關鍵技術，即知識獲取，知識表示和知識推理問題的 理論依據及技術路線；提出了基于混合知識表達模型 的電牽引采煤機知識表示方法，研究了基于s一致性 準則的粗糙集擴展模型的電牽引采煤機總體技術參數 知識獲取方法，提出了基于知識融合推理模型的電牽 引采煤機概念設計推理方法，構建了基于組件技術的 采煤機遠程cad／cae集成設計與分析模型。在此研究 基礎上，開發了基于知識工程的電牽引采煤機現代設 計系統，提高了電牽引采煤機設計的自動化和智能化 程度，為電牽引采煤機設計知識共享與繼承提供了有 效途徑。 全書總結了作者在該領域研究中所取得的*新研 究成果，希望為從事現代設計、知識工程理論與方法 研究的學者及研究生進行相關研究提供參考和幫助。
基于知識工程的電牽引采煤機現代設計 內容簡介
本書內容：建立了基于知識工程的采煤機數字化設計體系框架。開發了基于知識工程的采煤機數字化設計系統，提高了采煤機設計的自動化和智能化程度，為采煤機設計知識共享與繼承提供了有效途徑。面向采煤機總體和分系統設計及CAE分析過程三個主要階段，給出了解決知識工程中的三大關鍵技術即知識獲取、知識表示和知識推理問題的理論依據和技術路線。
基于知識工程的電牽引采煤機現代設計 目錄
第1章 緒論 1.1 研究目的與意義 1.2 國內外研究現狀 1.2.1 產品設計的現代設計方法研究現狀 1.2.2 電牽引采煤機設計研究現狀 1.3 主要研究內容第2章 基于kbe的電牽引采煤機設計體系 2.1 引言 2.2 kbe技術 2.2.1 kbe定義及內涵 2.2.2 kbe系統與專家系統的區別 2.3 基于kbe的產品設計方法 2.3.1 知識獲取方法 2.3.2 知識表示方法 2.3.3 知識推理方法 2.4 基于kbe的電牽引采煤機設計方法 2.4.1 基于s一致性準則的粗糙集擴展模型的電牽引采煤機知識獲取 2.4.2 基于混合知識表達模型的電牽引采煤機知識表示 2.4.3 基于知識融合推理模型的電牽引采煤機知識推理 2.5 基于kbe的電牽引采煤機設計體系框架 2.5.1 電牽引采煤機傳統設計流程 2.5.2 基于kbe的電牽引采煤機設計體系 2.6 小結第3章 基于混合知識表示的電牽引采煤機設計知識表示與知識庫構建 3.1 引言 3.2 電牽引采煤機設計知識構成與特點 3.2.1 電牽引采煤機設計規范與流程 3.2.2 電牽引采煤機設計領域知識構成 3.2.3 電牽引采煤機設計知識的特點 3.3 電牽引采煤機設計知識表示方法 3.3.1 電牽引采煤機設計知識表示要求 3.3.2 混合知識表示方法 3.3.3 實例知識的表示 3.3.4 規則知識的表示 3.3.5 過程知識的表示 3.4 電牽引采煤機設計知識庫構建方案 3.4.1 知識庫的設計要求 3.4.2 知識庫的總體結構 3.4.3 知識庫的組織方式 3.5 電牽引采煤機設計知識庫的實現 3.5.1 實例庫的設計與實現 3.5.2 規則庫的設計與實現 3.5.3 模型庫的設計與實現 3.5.4 零件庫的設計與實現 3.5.5 材料庫的設計與實現 3.5.6 cae分析庫的設計與實現 3.6 小結第4章 基于s一致性準則的粗糙集擴展模型的電牽引采煤機知識獲取 4.1 引言 4.2 可獲取的電牽引采煤機設計知識 4.3 基于粗糙集的知識獲取 4.3.1 粗糙集理論的思想 4.3.2 粗糙集理論的基本概念 4.3.3 粗糙集與模糊集的關系 4.3.4 基于粗糙集的知識獲取步驟 4.4 基于經典粗糙集模型的屬性約簡 4.4.1 基于差別矩陣的屬性約簡算法 4.4.2 基于屬性重要度的啟發式約簡算法 4.5 基于廣義鄰域粗糙集模型的屬性約簡 4.5.1 連續屬性的離散化問題 4.5.2 連續屬性離散化的弊端 4.5.3 廣義鄰域粗糙集的屬性約簡算法 4.6 基于s一致性準則的粗糙集擴展模型的屬性約簡 4.6.1 一致性準則 4.6.2 基于占一致性準則的屬性約簡模型 4.6.3 實驗及分析 4.7 電牽引采煤機知識獲取模型 4.7.1 總體技術參數知識獲取過程 4.7.2 數據選取 4.7.3 數據預處理 4.7.4 屬性約簡和規則生成 4.8 實例分析 4.9 小結第5章 基于知識融合推理模型的電牽引采煤機概念設計推理 5.1 引言 5.2 基于實例的知識推理 5.2.1 常見的實例檢索方法 5.2.2 改進的近鄰算法 5.3 基于模型的知識推理 5.3.1 機器學習理論 5.3.2 支持向量機基本原理 5.3.3 支持向量機回歸原理與算法 5.3.4 ls—svm模型中的參數優化 5.3.5 實驗及分析 5.4 基于規則的知識推理 5.5 知識融合推理的電牽引采煤機概念設計推理模型 5.6 實例分析 5.7 小結第6章 基于組件技術的電牽引采煤機零件遠程cad／cae集成設計與分析模型 6.1 引言 6.2 底層組件技術 6.2.1 軟件復用與組件技術 6.2.2 使用和處理com對象 6.2.3 com組件的特點及開發方式 6.3 遠程cad參數化設計 6.3.1 ug參數化設計方法 6.3.2 參數化建模程序開發環境 6.3.3 遠程參數化實現方法與步驟 6.4 遠程參數化有限元分析 6.4.1 ansys參數化有限元分析 6.4.2 apdi.參數化語言 6.4.3 遠程參數化有限元分析實現方法 6.5 基于組件技術的遠程cad／cae集成設計與分析模型 6.5.1 網絡模型的選取 6.5.2 體系結構與集成方法 6.6 電牽引采煤機零件集成設計實例 6.6.1 系統開發過程 6.6.2 實例演示 6.7 小結第7章 基于kbe的電牽引采煤機現代設計系統 7.1 引言 7.2 設計系統框架與功能設計 7.2.1 系統框架設計 7.2.2 系統功能設計 7.3 設計系統開發平臺關鍵技術 7.3.1 系統開發模式的選取 7.3.2 開發平臺工具的選取 7.4 設計系統各子系統開發 7.4.1 概念設計子系統 7.4.2 參數化設計子系統 7.4.3 cae分析子系統 7.4.4 網絡cad／cae設計子系統 7.4.5 知識管理子系統 7.5 設計系統測試實驗 7.5.1 軟件測試的目的和內容 7.5.2 軟件測試過程模型 7.5.3 軟件測試的方法 7.5.4 軟件測試實驗 7.6 設計系統的應用 7.7 小結附錄參考文獻
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