試論認(rèn)知計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)與人工智能

　　論文關(guān)鍵字：計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)(CAPP)　人工智能(AI)

　　論文摘要：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，制造也得發(fā)展已經(jīng)離不開(kāi)計(jì)算機(jī)了，計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)和人工智能應(yīng)運(yùn)而生，當(dāng)很多非專(zhuān)業(yè)性人士對(duì)此概念十分模糊，本文初步解釋兩個(gè)概念和其應(yīng)用范圍。 
　　
　　計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來(lái)，其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過(guò)程，智能化CAPP是當(dāng)前CAPP系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分，是計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶�！叭斯ぶ悄堋�(Artificial Intelligence)簡(jiǎn)稱(chēng)AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能研究如何用計(jì)算機(jī)去模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能；如何把計(jì)算機(jī)用得更聰明；如何設(shè)計(jì)和建造具有高智能水平的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)；如何設(shè)計(jì)和制造更聰明的計(jì)算機(jī)以及智能水平更高的智能計(jì)算機(jī)等。人工智能是相對(duì)于人類(lèi)智能而言的，它是采用人工的方法和技術(shù)來(lái)模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能行為的一門(mén)綜合學(xué)科。
　　將人工智能技術(shù)(AI技術(shù))應(yīng)用到CAPP系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，使CAPP系統(tǒng)在知識(shí)獲取、知識(shí)推理等方面模擬人的思維方式，解決復(fù)雜的工藝規(guī)程設(shè)計(jì)問(wèn)題，使其具有人類(lèi)“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應(yīng)用。
　　CAPP系統(tǒng)分為專(zhuān)用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶(hù)的特定需求定制開(kāi)發(fā)，針對(duì)性強(qiáng)，具有較好的實(shí)用性，但對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行功能擴(kuò)展困難；后者可以由用戶(hù)根據(jù)自身特定的要求進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，可以實(shí)現(xiàn)更多的柔性和開(kāi)放性，這種系統(tǒng)與CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))、CAM(計(jì)算機(jī)輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。
　　CAPP設(shè)計(jì)理論目前研究的很少，機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論研究的較多，有學(xué)者認(rèn)為設(shè)計(jì)理論與方法由設(shè)計(jì)理論基礎(chǔ)層、設(shè)計(jì)工具和支持技術(shù)平臺(tái)層等三大部分組成。有的學(xué)者提出四理論框架，即設(shè)計(jì)過(guò)程理論、性能需求理論、知識(shí)流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設(shè)計(jì)理論與機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設(shè)計(jì)方法方面有較大的差別，因此認(rèn)為面向智能化的CAPP設(shè)計(jì)理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成，即基礎(chǔ)科學(xué)層、信息技術(shù)層和智能化設(shè)計(jì)方法層。
　　在機(jī)械產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)中，存在大量的不確定因素，許多問(wèn)題需要靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)解決，早期建立在單純依賴(lài)于成組技術(shù)基礎(chǔ)上的CAPP系統(tǒng)，不能很好地解決這些離散知識(shí)的獲取問(wèn)題，只能設(shè)計(jì)出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來(lái)，人工智能技術(shù)在CAPP系統(tǒng)
　　開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用，使CAPP技術(shù)得到了較大的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實(shí)世界的客觀事物，它由大量的簡(jiǎn)單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成，具有信息的分布式存儲(chǔ)、并行處理、自組織和自學(xué)習(xí)及聯(lián)想記憶等特性；多層前饋網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡(jiǎn)稱(chēng)BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，每一個(gè)訓(xùn)練范例在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過(guò)兩遍傳遞計(jì)算：第一遍向前推算，從輸入層開(kāi)始，傳遞各層并經(jīng)過(guò)處理后，產(chǎn)生一個(gè)輸出，并得到一個(gè)該實(shí)際輸出和所需輸出之差的差錯(cuò)矢量；第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯(cuò)矢量對(duì)權(quán)值進(jìn)行逐層修改。
　　AI在CAPP中的另一應(yīng)用——粗糙集技術(shù)。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長(zhǎng)處理含糊和不確定問(wèn)題的數(shù)學(xué)工具，在理論中“知識(shí)”被認(rèn)為是一種對(duì)對(duì)象的分類(lèi)能力，通常采用二維決策表來(lái)描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對(duì)象，每行表示該對(duì)象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對(duì)象根據(jù)條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類(lèi)中。在CAPP系統(tǒng)中，可以用RS理論構(gòu)建專(zhuān)家系統(tǒng)，對(duì)知識(shí)進(jìn)行獲取及優(yōu)化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達(dá)成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構(gòu)成一個(gè)二維表，對(duì)屬性進(jìn)行量化，組織決策表，再采用一定的約簡(jiǎn)算法對(duì)屬性集和屬性值進(jìn)行約簡(jiǎn)，去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則，得到最小化決策規(guī)則集，當(dāng)輸入待加工的零件加工特征時(shí)，就可得到優(yōu)化的加工工藝。
　　遺傳算法，AI在CAPP系統(tǒng)的又一應(yīng)用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問(wèn)題可能潛在解集的一個(gè)種群開(kāi)始的，而一個(gè)種群則由經(jīng)過(guò)基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成，每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是帶有染色體特征的實(shí)體。因此，在一開(kāi)始需要實(shí)現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作，如二進(jìn)制編碼。初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來(lái)越好的近似解，在每一代，根據(jù)問(wèn)題域中個(gè)體的適應(yīng)度大小挑選個(gè)體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異，產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個(gè)過(guò)程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過(guò)解碼，可以作為問(wèn)題近似最優(yōu)解。
　　智能化CAPP系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實(shí)際應(yīng)用中，往往將多種智能技術(shù)相互結(jié)合，綜合運(yùn)用，發(fā)揮各自的特長(zhǎng)，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有知覺(jué)形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結(jié)合，可起到互補(bǔ)的作用，提高智能化水平。
　　智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢(shì)，但從目前的人工智能技術(shù)水平來(lái)看，不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實(shí)質(zhì)性的突破，因?yàn)槟壳暗娜斯ぶ悄芗夹g(shù)主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力，而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能，還要有“聯(lián)想”的功能， CAPP系統(tǒng)開(kāi)發(fā)是要解決大量的人類(lèi)思維活動(dòng)方面的智能問(wèn)題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，必須在人工智能技術(shù)方面有新的發(fā)展，要解決人工智能技術(shù)方面的問(wèn)題，必須在一些基礎(chǔ)
　　理論和基礎(chǔ)科學(xué)方面有新的突破，如在生命科學(xué)、數(shù)學(xué)等方面要有新的突破。由此可見(jiàn)，在可以預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用各種人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。
　　通過(guò)以上論述，相信大家對(duì)計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)與人工智能以及AI在CAPP中的應(yīng)用有了一定的了解。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識(shí)獲取、表達(dá)和處理的靈活性和有效性上得到進(jìn)一步的發(fā)展，提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，從而提高現(xiàn)代制造技術(shù)水平，是我國(guó)由制造大國(guó)成為制造強(qiáng)國(guó)。
　　
　　參考文獻(xiàn)：
　　［1］鄭堅(jiān)， 面向智能化的CAPP設(shè)計(jì)理論與方法研究，江西藍(lán)天學(xué)院學(xué)報(bào)；
　�。�2］王杰教授四川大學(xué)08級(jí)機(jī)制專(zhuān)業(yè)討論課；

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