2021年機械制圖畢業(yè)論文

1、機械制圖畢業(yè)論文 機械制圖是個復雜的過程，下面是機械制圖畢業(yè)，希望可以幫助到你！ 機械創(chuàng)新設(shè)計是一個極其重要而又困難的實踐性較強的研究課題。目前創(chuàng)新設(shè)計方法研究雖然已取得一些成果，但創(chuàng)新學還處于發(fā)展初期，各種不同理論及工具不斷涌現(xiàn)，遠沒有形成普遍可以接受的統(tǒng)一的理論體系。 本文認為，要進行機械創(chuàng)新設(shè)計要有兩個必要條件：一是充分獲取適用的知識；二是要使用符合創(chuàng)新設(shè)計思維并能激發(fā)創(chuàng)新思維的設(shè)計系統(tǒng)。設(shè)計過程充滿了矛盾，所獲取的知識應有助于矛盾的迅速解決，這就要求知識獲取工具緊密集成到設(shè)計過程中，因此要統(tǒng)一研究知識獲取工具與設(shè)計系統(tǒng)。另外，人類的創(chuàng)新設(shè)計思維模式是在 _的成功設(shè)計經(jīng)驗中總結(jié)形成的，因

2、此設(shè)計系統(tǒng)必需符合創(chuàng)新設(shè)計思維規(guī)律。創(chuàng)新設(shè)計思維規(guī)律應作為算機輔助創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。 基于上述考慮，本文從創(chuàng)新設(shè)計思維的研究出發(fā)，融合知識獲取方法，研究創(chuàng)新設(shè)計理論，進而 _機械產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)。 1 機械創(chuàng)新設(shè)計思維規(guī)律 我們常把思維的過程稱為“思路”，是因為可用路徑問題來說明人類思維過程。本文提出兩個機械創(chuàng)新設(shè)計思維原則： 一是最短路徑原則。設(shè)計者得到產(chǎn)品的功能要求后，往往首先檢索出最佳設(shè)計實例，這樣可以最迅速接近目標，然后運用價值工程方法，找出價值較低的極少數(shù)組件作為研究對象，再分析所得對象存在的矛盾，嘗試作最小變動以解決矛盾，如矛盾沒有解決則擬作更大變動或擴大研究對象范圍，最后得

3、出最優(yōu)結(jié)果。通過這樣途徑所消耗的能量最少，體現(xiàn)了最短路徑原則。 二是相似性聯(lián)想。湯川秀樹的定同理論認為，聯(lián)想能力就是找出事物彼此相似性的創(chuàng)造力，相似性是指事物間的內(nèi)在 _。 要用計算機系統(tǒng)來輔助設(shè)計師從自然界中發(fā)現(xiàn)形態(tài)各異的事物的相似性是很困難的，因此本文只研究從機械產(chǎn)品實例中挖掘相似性，以促進機械創(chuàng)新設(shè)計。 機械設(shè)計過程是從功能要求到作用原理，再到物理結(jié)構(gòu)的映射過程1。在CBR系統(tǒng)中，功能要求、作用原理與物理結(jié)構(gòu)可作為實例索引，因此可統(tǒng)稱它們?yōu)樗饕椖?。同一索引的不同類索引項目之間的聯(lián)想可稱為縱向聯(lián)想，而不同索引的同類索引的聯(lián)想可稱為橫向聯(lián)想。 判斷聯(lián)想是否合理的依據(jù)是相似性，相似性由已有產(chǎn)

4、品實例確定。比如，“超聲波研磨機產(chǎn)品實例”使“超聲波振動”作用原理與“研磨”功能要求縱向 _生了內(nèi)在 _；又如，多種產(chǎn)品實例可滿足同一功能要求，那么它們用于實現(xiàn)該功能的作用原理及物理結(jié)構(gòu)具有相似性。 功能要求是聯(lián)想的起點，經(jīng)驗豐富的設(shè)計師通常記憶有大量的設(shè)計實例，因而掌 握縱向及橫向相似性，所以能迅速地進行橫向及縱向的聯(lián)想，能觸類旁通，得出具有相似作用原理及物理結(jié)構(gòu)的實例（簡稱相似實例）并進行組合優(yōu)化，最后得到最優(yōu)解。 這兩項原則已被多種設(shè)計方法不自覺地采用了，基于實例推理不但能迅速接近最優(yōu)解，體現(xiàn)最短路徑原則；物場分析法（簡稱TRIZ）分析了上百萬設(shè)計實例，確定功能要求與作用原理及物理載體的

5、內(nèi)在 _，以及不同作用原理或物理載體的可替代關(guān)系，使設(shè)計師可根據(jù)功能要求找到適當?shù)淖饔迷砑拔锢磔d體，體現(xiàn)相似性聯(lián)想原則。 2 計算機輔助創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng) 兩項創(chuàng)新設(shè)計思維原則充分體現(xiàn)在計算機輔助創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)的設(shè)計中，系統(tǒng)還利用了多種創(chuàng)新設(shè)計方法及人工智能技術(shù)。計算機輔助創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)的流程如圖1所示，它包含如下關(guān)鍵技術(shù)： 2.1 實例檢索 利用基于實例推理（CBR）技術(shù)時首先要深入研究它的優(yōu)缺點。CBR是一種以實例為知識載體的知識供應方法。當前它仍有如下不足：首先，系統(tǒng)為了達到實用通常建立龐大的實例庫，這導致管理困難，系統(tǒng)運行效率低；其次，通過檢索得到的只是一個或很少實例，而其它不符合檢索要求但含

6、有適用知識的實例沒有利用，支持創(chuàng)新的力度不夠；最后，實例調(diào)整嚴重依賴領(lǐng)域知識，難度大，所以很多CBR系統(tǒng)簡化為實例檢索系統(tǒng)2。導致這三項缺點的深層原因是實例是 _的，不同實例所蘊含的知識難以組合利用。為了克服這個矛盾本文提出通過相似性聯(lián)想找出相似實例，并利用遺傳算法進行組合優(yōu)化，實現(xiàn)實例知識的重用。 本系統(tǒng)的實例檢索功能用商品化PDM系統(tǒng)IMAN中的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與配置管理功能及搜索功能來實現(xiàn)，實例的可視化表示與管理依靠IMAN的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹功能實現(xiàn)。 2.2可視化的實例模型表達及矛盾分析 概念設(shè)計技術(shù)的發(fā)展方向為研究一種統(tǒng)一的設(shè)計方案表達方法3。文獻4對 _學者吉川弘之提出的FBS圖進行擴充，使用兩

7、個框架分別描述一個設(shè)計方案的功能層次與結(jié)構(gòu)層次，并存儲功能單元與結(jié)構(gòu)單元的對應關(guān)系，使計算機理解產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)及其功能。這種方法的缺點是結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)系不夠直觀，因此本系統(tǒng)在功能層次圖與結(jié)構(gòu)層次圖的基礎(chǔ)上增加功能關(guān)系圖，以語義網(wǎng)絡(luò)的方式描述結(jié)構(gòu)及之間的作用關(guān)系，使結(jié)構(gòu)與功能處于同一張圖中，設(shè)計者可直觀地理解產(chǎn)品原理，根據(jù)功能關(guān)系圖并運用價值工程方法分析實例存在的矛盾。 實現(xiàn)創(chuàng)新的關(guān)鍵是正確分析產(chǎn)品中所存在的矛盾5。產(chǎn)品設(shè)計中的基本矛盾是產(chǎn)品功能成本比不能滿足用戶要求，它有兩種表現(xiàn)形式，一是未能實現(xiàn)某些產(chǎn)品 功能質(zhì)量目標；二是某些功能質(zhì)量得到改善而某些功能質(zhì)量卻惡化。 矛盾分析結(jié)果用于指導新作用原理

8、、新物理結(jié)構(gòu)的聯(lián)想，進而找出相似實例。 2.3基于WEB的創(chuàng)新設(shè)計知識庫 本系統(tǒng)的創(chuàng)新設(shè)計知識庫包括作用原理庫、物理結(jié)構(gòu)庫與實例庫。當系統(tǒng)根據(jù)相似性搜索到新作用原理或物理結(jié)構(gòu)后，相應的實例自動調(diào)出。 作用原理庫與物理結(jié)構(gòu)庫的 _借鑒了TRIZ的成果，再針對機械領(lǐng)域補充出二百四十余種作用原理（其中包括五十余種基本措施）。在每種作用原理下分別存儲多種物理結(jié)構(gòu)，形成物理結(jié)構(gòu)庫。實例庫主要針對幾種常見的家電產(chǎn)品進行 _。 創(chuàng)新設(shè)計知識庫是創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)的核心部件，它是一種WEB文本知識庫，文本經(jīng)過筆者 _的機械知識XML標記處理，使知識庫建立在國際標準XML文本之上，因此可實現(xiàn)知識資源的異地共享，并且在

9、此知識庫之上可建立基于WEB的機械產(chǎn)品計算機輔助創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)，滿足異地協(xié)同設(shè)計的需要。 2.4相似性的量化方法及改進的遺傳算法 每種產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)不同，需要不定相同的遺傳算法編碼。本系統(tǒng)為了提高運行效率，采用浮點數(shù)編碼方式。 在傳統(tǒng)的遺傳算法中，初始群體是通過用隨機的方法來產(chǎn)生的6，這具有一定的盲目性。因此本文提出利用實例的作用原理或物理結(jié)構(gòu)的相似性作為篩選實例產(chǎn)生初始群體的依據(jù)。 實現(xiàn)該途徑的關(guān)鍵在于相似性的量化也即相似度的計算方法。相似度實質(zhì)是實例的關(guān)聯(lián)知識，必須以一定的算法在實例 _中挖掘得到?？v向聯(lián)想的相似度實質(zhì)是功能目標與實現(xiàn)手段的關(guān)系程度，橫向聯(lián)想的相似度實質(zhì)是實現(xiàn)手段的可替代關(guān)系程度

10、。相似度越高意味著得到已有產(chǎn)品實例的更多支持。根據(jù)相似度來篩選初始群體就等于利用以前的設(shè)計經(jīng)歷，使初始群體的產(chǎn)生有合理的基礎(chǔ)，因此能加快遺傳算法的收斂。本文根據(jù)相似性聯(lián)想原理提出如下縱向及橫向聯(lián)想的相似度計算方法。 設(shè)產(chǎn)品實例 _為C，功能元素 _為F，作用原理或物理結(jié)構(gòu)元素 _為G。分別記為：C=Ci|i=1,2,?,n; F=Fj|j=1,2,?,m; G=Gk|k=1,2,?,q。實例 _中的實例Ci以不同的隸屬度uij及uik分別隸屬于Fj及Gk。 設(shè)元素Gk到元素Fj的縱向聯(lián)想相似度為rkj，則： rkj = 又設(shè)G空間中有元素Gk和Gm。實例Cji分別以隸屬度uik和uim隸屬于元素Gk 和Gm，設(shè)從Gk到Gm的橫向聯(lián)想相似度為rkm，則： rkm = 隸屬度作為實例對象的一項屬性來存儲。系統(tǒng)根據(jù)以上算法從實例 _中挖掘相似度知識，輔助設(shè)計師從相似度較高的方向進行聯(lián)想，并用于指導遺傳算法初始群體的產(chǎn)生，從而促進設(shè)計創(chuàng)