外文翻译--集成设计与制造中的的智能综合系统 中文版

集成设计与制造中的的智能综合系统 摘要 智能综合系统 (在集成设计和生产中的产品设计，概念设计，细节设计，流程计划，成本预算及数控生产等各个阶段得到广泛应用。它将 GA( HM( 件包集成于一个操作环境中。设计与制造的技术将被 留，而其它功能如：数字分析，工程制图，数据运算等将又 现。 为整 个过程的协调者，控制着整个过程。作为此方法的应用，用于机械动力传动系统的智能综合系统已发展起来。 关键词：人工智能，综合系统， 械传动，设计，生产 1 引言 由于包含了多而复杂的阶段，产品的设计与生产过程变得冗长而费时。为了降低成本及缩短上市时间，使用先进的电脑技术将整个过程综合起来就变得十分必要。在这项研究中，智能综合系统发展成为综合设计与生产各阶段的方法。通过把 M 和 件包集成于一个操作环境中就能实现。 无论是设计和生产的集成还是人工智能 的运用都吸引着研究者的目光，但是，在设计与生产的整个过程中的复杂多样的人工智能技术的综合运用还未在文献中发现。因此，智能综合系统是一个新的研究。每个独立的人工智能系统都有优缺点。智能综合系统综合了它们的优点，屏弃了它们的缺点，从而给人工智能的集成运用提供了强有力的工具。 如今，许多 件包都被运用于工业生产中，但大多数情况下，它们都是独立的。作为此方法的重要特征，它将上述软件包集成在一个操作环境中。这对于工业者来说无疑是有效的方法，特别是中小型公司。在以下章节中，会首先对此方法作一个简要 的介绍，在主要结构，软件技术关系，设计生产活动，及集成过程等方面会有一个概述。然后，会有智能综合系统的主要特征的阐述，包括： 综合。此方法已应用于机械动力传动系统的设计与生产。主要特征将与运用一起阐述。 2 概述 智能综合系统中的软件技术及它们间的关系如 示。把多种元素综合于一个环境中的方法通过 现。设计与制造的技术将被 留，而其它任务如数字分析，工程制图，数据运算等将用 件包实现。 来处理设 计及给用户接触和数据转换提供有效方法。 为整个过程的协调者，控制着整个过程。 使用智能综合系统时，以下动作将贯穿于设计与生产的整个过程。 概念设计：产品设计的成型，概念的收集与评估。 细节设计：分析，次装配及元件设计，装配，工程制图，修改设计。 生产：过程计划，成本预算及数控生产。 集成过程见 展示了 何控制整个过程以及每个阶段软件的运用。应用于机械动力传动系统的智能综合系统将完成如下任务： 有 12 个要点，如输入输出轴的定位，生产成本等等。 通过以下顺序在原形上建立概念： 传动级数：一，二或三级。 输入输出轴的定位：平行，相交或正交。 每个传动级的元件：七种，包括齿轮，带和链。 智能综合系统能处理变速箱，带传动及两者结合的细节设计，包括：齿轮强度分析，载荷的选择，轴的设计，箱体设计，带及滑轮的选择，优化设计，元件及装配图和元件参量设计。 智能综合系统能完成如下工作：成本分析，主要元件生产进程计划及传动轴生产的数控编程。 系统控制 如图 2 所示，首先形成 后智能综合系统会创建符合元件特征的一切概念并选择最佳概念进行细节设计。在细节设计阶段，将会涉及到两种次系统：带传动及变速箱，从而形成动力传动系统。同时，元件设计方面的问题，如齿轮，传动轴和载荷等也将被解决。细节设计完成后，智能综合系统将转入到生产阶段，届时会进行数控，进程计划和成本预算的工作。如果需要重新设计，无论何时智能集成系统都能实现。 整个过程由系统控制器及 二级控制器所控制。系统控制器通过与二级控制器的连接控制着整个过程，而二级控制器则控制着每个具体阶段的活动。系统控制器及二级控制器都属于 有两种标准：控制标准和信息标准。 控制标准包含着与设计过程相关的信息。这些标准使设计过程形成并控制它们的发展，同时形成推理过程及依据应用环境和设计过程激活信息标准。例： 信息标准包含数值和设计特征形式的信息并激活能压缩设计信息的方程。例： 4. 智能综合系统中的人工系统网络 人工系统网络在综合过程中应用于两个阶段：（ 1）在概念设计阶段有四 个人工系统网络用于创建概念；（ 2）在细节设计阶段有四个人工系统网络用于在齿轮原始数据中获取设计特征。所有人工系统网络都是基于反向传播技术的快速多层感知器，也就是常说的反向传播网络。选择这种网络基于以下原因： 固定的结构：能在设计系统中建立一个标准结构，使修改和信息升级更为简单。 善于样品识别：对于整个过程中相似的应用程序，可提高它们的成功率。 4 1概念设计的人工系统网络 图 3 所示为一机械传动系统，从图上可知，通过将元件装配到指定的位置可形成一个概念。四个人工系统网络用于产生概念的过程：三个用于选择元 件，一个用于安排元件位置。 4 1 1元件网络 三个网络用于合并层次。每个网络数据各不相同，其中有一或两个输出被设置为 0。将它们设置为 0 可在维护标准网络结构的过程中有效的去除不需要的。 4 1 2排列网络 排列网络在选择过程中将 个阶段的定位和数目合并。一系列的生产标准首先定义每个阶段的数目。然而，在生产标准条件下的参量给出超过一个的结论时会产生一定程度的不确定。 网络结构会根据人工系统网络输入端的设计特征而定，只有当输出端改变时才会改变。如图 4。 顺序数据为网络准备好，而网络是使用拥有 合适的计算，并在 0 与 1 之间评定结果的 序。结果与 匹配，形成与下表相似的顺序数据，它展示了网络的三个输入与四个输出。 4 2用于确定齿轮初始尺寸的人工系统网络 首先，动力，传动速度，齿轮斜率和中心距等信息将会在齿轮的细节设计阶段确定。随后，智能综合系统会进入齿轮尺寸阶段来确定包括模数，齿数，直径和螺旋角等几何参数。接下来，智能综合系统会运行与额定接触和弯曲强度有关的程序。 在确定齿轮尺寸过程中，安全系数，精度及装载系数等都将被确定。这些系数都来自与用于手动设计的图表，而这些图表的原始数据往往是不可获得的，这就给装入计算机带来困难。然而，智能综合系统的应用解决了这些问题。在这种情况下，四个智能综合系统能直接使用从图表获得的数据，这就给将设计过程编入系统提供了合适的解决方案。 5. 智能综合系统基础运算法则的应用 现在我们已经可以看到诸如登山和 法，但是由于研究涉及的面过于广阔，造成 耗时巨大。一种研究方法的出现提供了合适的解决方法，它可以在不分析所有要点的情况下覆盖研究的内容。在智能综合系统中有两种运算法则：一种用于人工系统网络结构的最佳化；一种用于寻找齿轮设计参数的最佳组合。由于篇幅所限，这里只讨论前者。 由于标准和指导的缺乏，反向网络的设置是个困难的过程。基础运算法则正是用来解决这个问题。基于网络性能，基础运算法则用来寻找最佳布局，转换工作和调试过程，这些都是影响网络性能的重要因素。考虑到它们会综合起来影响性能和集中，这些因素的最佳化会同时进行。这使得最佳化过程更有效。 与影响网络 性能的因素相关的信息会被以二进制的形式编码。图 5 所示为一 C 型转换过程，第一个隐藏层有 19 个元素，第二层有 9 个，设置元素有 5 个。最佳化过程见图 6。首先，从基础获得的数值在搜索范围随机设置。与人口染色体相关的网络以降序设定和分类。 5. of to a 5. of to a 适当的染色体值决定于用于设置网络的测试数据。理想和网络输出值之间的 错误越少，染色体就越合适。由于点线机的转轮上有比例，每个染色体的空间以它们的匹配度来分配，而它们的匹配度是从相应的错误处获取。因此，可以确定的是，匹配度越大的染色体会得到转轮越多的比例，也越有可能重新生产。 重新生产染色体以用来形成下个阶段的主要部分。它代表了下阶段的 98%。剩下的为随机染色体，无作用，将会跳过下阶段。一旦下阶段形成，就会有 2%的可能性带入转变元素，用于防止获得局部最小化。变化的概率被设置的很低，以便最后的集中建立在最佳化基础上。现在，下阶段就完成了，等待新的匹配阶段的建立。在最后阶段结束后 ，由最匹配的染色体确定的网络会成为最终网络，等待应用及连接的记录。 图 7 所示为用基础运算法则设置有装载因素 K 的人工系统网络的结果。这个结果显示，网络性能随阶段的递增而递增。生低于目标输出 2%的输出的元素数目增加到 些数值表明，基础运算法则集中于最佳化设计上，而一般的性能也在提高。 7. GA 6. 超媒体和 媒体在智能综合系统中有两 种应用： 件包的 ，用户输入设计参数及定义 都是建立在 。 样用于控制系统和其他智能综合系统元素之间数据的转换。 用一个超媒体工具 发 ,它为用户输入软件包要求的数据提供了条件，并会解释设计中的专业术语。 智能综合系统中的 件包包括 者是一个齿轮强度分析软件；后者是带传动设计软件用来选择楔形带和滚轮。 图及 数控生产相连接的过程可按以 下任意方式完成： 用 成 这是一个先进的 件包。制图会以参数设计的方式完成，生产流程规划及数控生产会以软件包里的生产模式完成。 系统控制器间的连接通过 的专用工具 现。 用 成 图通过 成。用 成参数设计。完成的图以 式保存。二级控制器会调用 序来分析这个 分析的基础上， 序会 给数控机床 一个数控程序来制造元件。 7. 总结 一个新颖的基于综合系统方法的人工智能已发展起来，广泛应用于包括产品设计，概念设计，细节设计，流程规划，成本预算及盛产在内设计与生产等活动的综合。它作为计算机辅助工具，在减少成本及销售时间方面有很好的作用。 此方法中应用的集成人工智能技术。它综合了各种技术的优点，屏弃了它们的缺点。因此提供了一个强有力的以综合工具为基础的人工智能。 智能综合系统在现存的单一软件的综合方面给出了有效的方法，这对于工业者，尤其是中小企业的帮助是无庸质疑的。 致谢 感谢以下研究者及学者给予此研究的帮助： 样感谢 限公司提供软件。 1 D. of an to an ( 1989, t. 75989. 2 6, 1995, 71 488. 3 A. by a (4) (1996) 413 421. 4 D. K. K. M. A J. 6 (1), 1996, 8. 5 D. M. of 14 1997, 10101014. 6 K. M. K. D. of 46 1996, 453468. 7 M. to 1997. 8 D. 995, 35 1995, 73480. 9 T. of 1995. 10 of 1996.