丁毓峰,江 鵬

(武漢理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，湖北 武漢 430070)

隨著工業(yè)4.0和“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來(lái)，知識(shí)資源不斷擴(kuò)充，導(dǎo)致用戶更加難以快速有效地獲取到所需的知識(shí)資源，出現(xiàn)“知識(shí)迷航”問(wèn)題，不利于知識(shí)資源的共享與重用。

知識(shí)推薦技術(shù)能有效解決知識(shí)資源使用過(guò)程中出現(xiàn)的上述問(wèn)題，因此得到眾多學(xué)者的關(guān)注。李春磊等[1]對(duì)機(jī)械加工特征進(jìn)行研究，并分析其幾何演變過(guò)程，在此基礎(chǔ)上提出了工藝知識(shí)推薦模型，并實(shí)現(xiàn)了工藝知識(shí)的推送，但并未考慮用戶的加工意圖與技能。吉祥等[2]利用粗糙集和信息技術(shù)從知識(shí)使用日志中抽取了知識(shí)推送規(guī)則，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的推送，但是該方法在建立設(shè)計(jì)人員的知識(shí)需求本體模型等方面還不夠完善。王占松等[3]對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)過(guò)程中用戶的意圖進(jìn)行研究并建模，在此基礎(chǔ)上提出了機(jī)械產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)的知識(shí)推薦方法。劉海濤等[4]通過(guò)有效集成知識(shí)學(xué)習(xí)日志與流程管理日志，采用相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)了流程知識(shí)推薦系統(tǒng)。余本功等[5]對(duì)用戶偏好進(jìn)行研究，并結(jié)合設(shè)計(jì)任務(wù)設(shè)計(jì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的混合推送算法。董思洋等[6]針對(duì)CAD平臺(tái)下產(chǎn)品可制造性設(shè)計(jì)分析時(shí)所面臨的知識(shí)推薦問(wèn)題，研究了人體免疫機(jī)理，并構(gòu)建了工藝知識(shí)推薦模型，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)的可制造性分析提供了參考知識(shí)。劉庭煜等[7]提出了情境感知的工作流任務(wù)知識(shí)推薦方法，但在自然語(yǔ)言處理方面存在語(yǔ)義消歧問(wèn)題。Liu等[8]針對(duì)傳統(tǒng)知識(shí)流模型不能滿足用戶知識(shí)需求的問(wèn)題，提出了基于角色的知識(shí)流視圖模型，提供面向角色的知識(shí)需求建模和知識(shí)支持。Lee等[9]定義了知識(shí)需求模型，并基于知識(shí)需求模型和信息過(guò)濾技術(shù)，提出了一系列挖掘用戶知識(shí)需求的算法。

然而針對(duì)汽輪機(jī)產(chǎn)品的工藝設(shè)計(jì)知識(shí)推薦的研究較少，筆者在以上研究基礎(chǔ)上，對(duì)汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程的工藝知識(shí)活動(dòng)進(jìn)行分析，對(duì)汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境進(jìn)行建模。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建工藝知識(shí)推薦模型，提出基于情境匹配的工藝設(shè)計(jì)知識(shí)推薦方法。最后以汽輪機(jī)葉片的工藝設(shè)計(jì)過(guò)程為例，驗(yàn)證該方法的可行性和有效性。

1 汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程中的工藝知識(shí)活動(dòng)分析

隨著汽輪機(jī)企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展，工藝設(shè)計(jì)活動(dòng)不再局限于汽輪機(jī)企業(yè)內(nèi)部，與汽輪機(jī)產(chǎn)品相關(guān)的協(xié)作企業(yè)和科研院所等組織都可以作為工藝資源的提供者和使用者。由于汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)資源分布在不同的地理位置，為了能夠?qū)⑻幱诓煌乩砦恢们遗c汽輪機(jī)產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)相關(guān)的工藝資源組織在統(tǒng)一框架下，快速完成工藝設(shè)計(jì)，需要對(duì)汽輪機(jī)工藝知識(shí)的推薦方法進(jìn)行研究。

為了合理利用工藝資源，實(shí)現(xiàn)汽輪機(jī)企業(yè)間工藝資源共享與重用，結(jié)合云制造的“分散資源集中使用”和“集中資源分散使用”等應(yīng)用理念，將汽輪機(jī)工藝資源進(jìn)行組織，并將知識(shí)推薦技術(shù)應(yīng)用于汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)以用戶需求為導(dǎo)向和驅(qū)動(dòng)的工藝設(shè)計(jì)知識(shí)服務(wù)。

基于知識(shí)推薦技術(shù)的汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程如圖1所示，產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)任務(wù)被分解成不同的工藝設(shè)計(jì)子任務(wù)分配給工藝設(shè)計(jì)人員，工藝設(shè)計(jì)人員開(kāi)始設(shè)計(jì)任務(wù)后，根據(jù)工藝設(shè)計(jì)人員設(shè)計(jì)任務(wù)信息和工藝設(shè)計(jì)人員信息，結(jié)合推薦算法匹配相關(guān)的工藝設(shè)計(jì)知識(shí)，以最合適的工藝資源推薦給工藝設(shè)計(jì)人員，在這些推薦知識(shí)的引導(dǎo)下，工藝設(shè)計(jì)人員結(jié)合自身的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和技能知識(shí)快速完成工藝設(shè)計(jì)任務(wù)。

圖1 基于知識(shí)推薦技術(shù)的汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程

2 工藝知識(shí)情境模型

2.1 工藝知識(shí)情境模型建立

知識(shí)情境指知識(shí)創(chuàng)造、應(yīng)用和共享等知識(shí)過(guò)程發(fā)生的背景、環(huán)境以及場(chǎng)景等，其描述了知識(shí)過(guò)程發(fā)生時(shí)的場(chǎng)景及狀況，同時(shí)也是知識(shí)共享與重用的重要基礎(chǔ)[10]。石美紅等[11]指出知識(shí)的運(yùn)用及產(chǎn)生是在特定的背景中發(fā)生的，因此知識(shí)所蘊(yùn)含的價(jià)值與意義只有在該背景下才可以展現(xiàn)出來(lái)，該背景被稱(chēng)為知識(shí)情境。

通過(guò)將汽輪機(jī)工藝知識(shí)的歷史使用日志進(jìn)行組織集成，從而形成特定工藝知識(shí)情境模型下的解決方案，即工藝知識(shí)情境案例，當(dāng)工藝設(shè)計(jì)人員根據(jù)工藝設(shè)計(jì)任務(wù)開(kāi)始一個(gè)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程，系統(tǒng)感知到相似的汽輪機(jī)工藝知識(shí)需求情境時(shí)，便可以從工藝知識(shí)情境案例庫(kù)中匹配對(duì)應(yīng)的工藝知識(shí)情境案例，從而及時(shí)為用戶提供汽輪機(jī)工藝知識(shí)推薦服務(wù)。

為了提供用戶個(gè)性化知識(shí)需求服務(wù)，提出多維層次汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境模型，從多個(gè)情境維度對(duì)汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境進(jìn)行描述，每個(gè)情境維度劃分為若干情境要素及其屬性，則工藝知識(shí)情境模型劃分為工藝知識(shí)情境維度層、工藝知識(shí)情境要素層以及工藝知識(shí)情境屬性層。工藝知識(shí)情境模型KC定義為：KC={KCD,CR}，其中KCD={KCD1,KCD2,…,KCDn}表示工藝知識(shí)情境維度的集合，CR表示各工藝知識(shí)情境要素的關(guān)系集合CR={CR1,CR2,…,CRn}，工藝知識(shí)情境維度KCi可以繼續(xù)劃分為若干工藝知識(shí)情境要素或其屬性，即KCDi={kcd1,kcd2,…,kcdn}，kcdi表示工藝知識(shí)情境要素或工藝知識(shí)情境要素的屬性。工藝知識(shí)情境要素間通過(guò)權(quán)值連接，并根據(jù)用戶反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。

結(jié)合汽輪機(jī)工藝知識(shí)的實(shí)際應(yīng)用情況，將工藝知識(shí)情境模型劃分為特征模型、任務(wù)模型和用戶模型，組成工藝知識(shí)情境維度層，每個(gè)維度之下又劃分為多個(gè)維度或工藝知識(shí)情境要素的屬性。該模型針對(duì)任務(wù)提供解決方案的同時(shí)也考慮了用戶的認(rèn)知水平和知識(shí)偏好等個(gè)性化的用戶信息，此外通過(guò)特征模型可以快速匹配工藝知識(shí)情境，加快系統(tǒng)對(duì)用戶需求的響應(yīng)。對(duì)工藝知識(shí)情境維度層中各模型定義如下：

KC={cid,EM,T,U}

(1)cid為工藝知識(shí)情境id，用于唯一標(biāo)識(shí)工藝知識(shí)情境。

(2)EM為特征模型，對(duì)工藝知識(shí)情境關(guān)鍵特征屬性的描述，用集合EM表示。

(3)T為任務(wù)模型，對(duì)用戶任務(wù)信息的描述，可以采用4元組表示，即T=(Tinfo,Ktask,Trel,Utask)。Tinfo為描述任務(wù)的基本信息；Ktask為任務(wù)過(guò)程相關(guān)的知識(shí)術(shù)語(yǔ)集合；Trel為任務(wù)在業(yè)務(wù)流程中的聯(lián)系信息，Utask為執(zhí)行任務(wù)的用戶集合。

(4)U為用戶模型，對(duì)用戶信息以及用戶的知識(shí)偏好和技能水平的綜合描述，可以采用3元組進(jìn)行表示，即U={Uinfo,Kpre,Pskill}，Uinfo為用戶的基本信息；Kpre為用戶在不同領(lǐng)域的知識(shí)偏好；Pskill為用戶的技能水平信息。

2.2 工藝知識(shí)情境與工藝知識(shí)映射

工藝知識(shí)情境是工藝知識(shí)產(chǎn)生和應(yīng)用的具體環(huán)境和背景，將工藝知識(shí)情境和工藝知識(shí)進(jìn)行映射是工藝知識(shí)推薦的基礎(chǔ)。

通過(guò)對(duì)汽輪機(jī)工藝知識(shí)進(jìn)行分析，將工藝知識(shí)表示模型采用6元組表示：K=(KID,KS,KD,KC,KDE,KV)。其中，KID為汽輪機(jī)工藝知識(shí)id，KS為汽輪機(jī)工藝知識(shí)來(lái)源，KD為汽輪機(jī)工藝知識(shí)所屬領(lǐng)域，KC為汽輪機(jī)工藝知識(shí)類(lèi)型，KDE為汽輪機(jī)工藝知識(shí)描述，KV為汽輪機(jī)工藝知識(shí)載體。

工藝知識(shí)情境與工藝知識(shí)的映射關(guān)系是多對(duì)多的關(guān)系，即一個(gè)工藝知識(shí)情境需要由多項(xiàng)工藝知識(shí)組合才能滿足其需求，而同一項(xiàng)工藝知識(shí)可以為不同的工藝知識(shí)情境提供服務(wù)，工藝知識(shí)情境KC={KCi|i=1,2，…，m}，工藝知識(shí)K={Kj|j=1,2，…，n}，其中m為工藝知識(shí)情境數(shù)量，n為工藝知識(shí)數(shù)量，其映射關(guān)系如圖2所示，例如滿足工藝知識(shí)情境KC1的需求需要工藝知識(shí)K1、K2，而工藝知識(shí)K1可以為工藝知識(shí)情境KC1和KC2提供服務(wù)。

汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境與汽輪機(jī)工藝知識(shí)間的映射關(guān)系由汽輪機(jī)工藝知識(shí)的使用日志記錄進(jìn)行確定，此外，通過(guò)知識(shí)推理，結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜液凸こ處煹慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)工藝知識(shí)情境與工藝知識(shí)間的映射關(guān)系進(jìn)行擴(kuò)充，從而形成汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境案例庫(kù)。

圖2 工藝知識(shí)情境與工藝知識(shí)映射關(guān)系示意圖

3 基于情境匹配的工藝知識(shí)推薦

3.1 工藝知識(shí)推薦模型

為了實(shí)現(xiàn)汽輪機(jī)工藝知識(shí)推薦服務(wù)，構(gòu)建如圖3所示的汽輪機(jī)工藝知識(shí)推薦模型，主要包括工藝知識(shí)需求情境模型構(gòu)建、工藝知識(shí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建以及工藝知識(shí)推薦過(guò)程。

工藝知識(shí)需求情境模型主要包括特征模型、任務(wù)模型和用戶模型，其結(jié)構(gòu)與工藝知識(shí)情境模型相同。根據(jù)用戶信息和用戶待完成的工藝設(shè)計(jì)任務(wù)分別構(gòu)建用戶模型和任務(wù)模型。為了挖掘用戶的隱性需求、知識(shí)偏好等信息，需要通過(guò)用戶對(duì)工藝知識(shí)的操作行為進(jìn)行分析，更新用戶模型。為了提高工藝知識(shí)推薦效率，根據(jù)用戶信息和任務(wù)信息提取特征屬性構(gòu)建特征模型。

基于工藝知識(shí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建工藝知識(shí)庫(kù)，從而為工藝知識(shí)推薦過(guò)程提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)工藝知識(shí)進(jìn)行分類(lèi)組織后，構(gòu)建工藝知識(shí)庫(kù)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)規(guī)則建立工藝規(guī)則庫(kù)；將工藝知識(shí)情境模型與工藝知識(shí)進(jìn)行映射構(gòu)建工藝知識(shí)情境案例庫(kù)，從工藝知識(shí)情境模型抽取特征，構(gòu)建工藝知識(shí)情境特征索引庫(kù)，方便工藝知識(shí)情境模型的快速篩選。

工藝知識(shí)推薦過(guò)程分為如下3個(gè)階段：

(1)需求感知階段。在汽輪機(jī)工藝知識(shí)推薦過(guò)程中，通過(guò)對(duì)工藝設(shè)計(jì)任務(wù)進(jìn)行感知，結(jié)合用戶信息和用戶知識(shí)行為構(gòu)建工藝知識(shí)需求情境模型，以表達(dá)用戶在進(jìn)行工藝設(shè)計(jì)時(shí)的工藝知識(shí)需求。

(2)知識(shí)獲取階段。將工藝知識(shí)需求情境模型的情境特征屬性與工藝知識(shí)情境特征索引庫(kù)中的特征進(jìn)行匹配，判斷有無(wú)相同或相似的工藝知識(shí)情境。如果各個(gè)特征屬性匹配完畢后，匹配值均高于閾值，則該工藝知識(shí)情境與工藝知識(shí)需求情境相似，將其加入工藝知識(shí)情境案例候選集中，后續(xù)進(jìn)行情境匹配，計(jì)算出情境匹配值，獲取滿足閾值的工藝知識(shí)情境并根據(jù)情境匹配值進(jìn)行排序，并獲得滿足閾值的工藝知識(shí)情境所映射的工藝知識(shí)；如果不存在相似的工藝知識(shí)情境，則通過(guò)工藝規(guī)則庫(kù)中的工藝規(guī)則進(jìn)行知識(shí)推理，得到滿足用戶需求的工藝知識(shí)。

圖3 汽輪機(jī)工藝知識(shí)推薦模型

(3)知識(shí)推薦階段。將獲取到的工藝知識(shí)推薦給用戶，工藝設(shè)計(jì)人員根據(jù)推薦的工藝知識(shí)進(jìn)行選擇、查閱、更改和完善以完成工藝設(shè)計(jì)任務(wù)。將本次解決工藝設(shè)計(jì)任務(wù)的解決方案儲(chǔ)存到工藝知識(shí)情境案例庫(kù)中，以便工藝知識(shí)重用。

3.2 情境模型匹配算法

在工藝知識(shí)推薦系統(tǒng)中，通過(guò)計(jì)算工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境案例庫(kù)中的工藝知識(shí)情境模型相似度，匹配出用戶所需的工藝知識(shí)情境案例。為了便于計(jì)算工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型間的相似度，可將情境模型轉(zhuǎn)化成樹(shù)狀層次結(jié)構(gòu)，稱(chēng)為情境模型樹(shù)。

在情境模型樹(shù)中，各個(gè)節(jié)點(diǎn)則是情境模型中的情境要素，其中，根節(jié)點(diǎn)沒(méi)有父節(jié)點(diǎn)，葉子節(jié)點(diǎn)沒(méi)有子節(jié)點(diǎn)，除根節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn)外的節(jié)點(diǎn)稱(chēng)為中間節(jié)點(diǎn)。依次計(jì)算對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)相似度，最終加權(quán)得到兩根節(jié)點(diǎn)間的相似度，即情境模型相似度。在情境模型樹(shù)中，葉子節(jié)點(diǎn)和非葉子節(jié)點(diǎn)間的相似度采用不同的計(jì)算方法。

3.2.1 葉子節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算

假設(shè)e和e′分別為兩情境模型樹(shù)中對(duì)應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn)，計(jì)算其相似度則是計(jì)算各屬性間的相似度，進(jìn)行加權(quán)求和得到，根據(jù)情境模型樹(shù)中葉子節(jié)點(diǎn)的屬性類(lèi)型不同分別計(jì)算屬性相似度。

(1)數(shù)值類(lèi)屬性。n1和n2分別為實(shí)體e和e′的數(shù)值類(lèi)屬性值，n1,n2∈n，max(n)、min(n)分別為該屬性的最大值和最小值，則數(shù)值類(lèi)屬性的相似度計(jì)算公式為：

(1)

(2)確定區(qū)間類(lèi)屬性。(a,a′)和(b,b′)分別為e和e′的確定區(qū)間類(lèi)屬性的屬性值，其相似度計(jì)算公式為：

(2)

(3)模糊區(qū)間類(lèi)屬性。模糊區(qū)間類(lèi)屬性指屬性參數(shù)由區(qū)間值形式提供，且在參數(shù)區(qū)間內(nèi)即可滿足要求。為確定該類(lèi)屬性相似度，采用梯形函數(shù)對(duì)區(qū)間進(jìn)行劃分，如圖4所示，在最優(yōu)取值區(qū)間，其相似度為1，其余區(qū)間可由隸屬函數(shù)關(guān)系表示為：

Simfr(e,e′)=

(3)

圖4 模糊區(qū)間類(lèi)屬性的隸屬度函數(shù)

(4)向量類(lèi)屬性。向量類(lèi)屬性的相似度通過(guò)調(diào)整余弦相似度的方式進(jìn)行計(jì)算，如式(4)所示。

(4)

(5)集合類(lèi)屬性。當(dāng)屬性類(lèi)型為集合類(lèi)時(shí)，需計(jì)入其集合元素個(gè)數(shù)對(duì)匹配計(jì)算的影響，e和e′的該類(lèi)屬性中元素個(gè)數(shù)差異使用式(5)計(jì)算。

(5)

式中：count(e)用于計(jì)算e的集合類(lèi)屬性中元素?cái)?shù)量。Diff(e,e′)值越大，表示其屬性差異越小，設(shè)定閾值θ，當(dāng)Diff(e,e′)<θ時(shí)，計(jì)入集合元素?cái)?shù)目差異對(duì)匹配的影響。集合類(lèi)屬性相似度采用式(6)計(jì)算。

Sims(e,e′)=

(6)

(6)模糊類(lèi)屬性。采用[0,1]間的數(shù)值將模糊概念進(jìn)行量化，則可以用式(7)對(duì)其進(jìn)行相似度計(jì)算。

(7)

式中：f1和f2分別為e和e′的模糊類(lèi)屬性量化后的屬性取值。

(7)對(duì)象類(lèi)屬性。對(duì)象類(lèi)屬性是指屬性值為另一個(gè)情境要素的屬性。定義兩個(gè)對(duì)象類(lèi)屬性的情境要素相同時(shí)其相似度為1，否則為0，則其相似度計(jì)算方法為：

(8)

式中：o1和o2分別為葉子節(jié)點(diǎn)e和e′的對(duì)象類(lèi)屬性。

根據(jù)屬性相似度采用式(9)計(jì)算葉子節(jié)點(diǎn)相似度。

(9)

式中：e和e′為兩個(gè)情境模型樹(shù)中對(duì)應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn)；n為與之對(duì)應(yīng)的屬性數(shù)量；ωk為葉子節(jié)點(diǎn)中第k個(gè)屬性的權(quán)重值；sp(pk,pk′)為屬性相似度大小。

3.2.2 非葉子節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算

對(duì)于情境模型樹(shù)的非葉子節(jié)點(diǎn)，即中間節(jié)點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)，其相似度計(jì)算公式為：

(10)

式中：E和E′為兩個(gè)情境模型樹(shù)中對(duì)應(yīng)的非葉子節(jié)點(diǎn)；m為E的子節(jié)點(diǎn)數(shù)量；ωi為E中第i個(gè)子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重；Ei和Ei′分別為E和E′中第i個(gè)子節(jié)點(diǎn)；Sim(Ei,Ei′)為Ei和Ei′的相似度大小。

計(jì)算出各中間節(jié)點(diǎn)的相似度，最終計(jì)算出根節(jié)點(diǎn)間的相似度，即情境模型樹(shù)的相似度，也是工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型間的相似度。

4 實(shí)例驗(yàn)證及應(yīng)用

汽輪機(jī)葉片工作在高溫、高應(yīng)力、蒸汽激振力、腐蝕與磨蝕共同作用的苛刻環(huán)境中，對(duì)材料和加工工藝均提出了很高的要求，合理的工藝規(guī)劃直接影響到產(chǎn)品的安全運(yùn)行。為了驗(yàn)證所提的工藝知識(shí)推薦方法，將其應(yīng)用到某型號(hào)汽輪機(jī)等截面直葉片的加工工藝設(shè)計(jì)中。具體過(guò)程如下：

(1)汽輪機(jī)工藝知識(shí)需求情境模型構(gòu)建。為了便于計(jì)算，對(duì)汽輪機(jī)葉片工藝知識(shí)需求情境模型進(jìn)行了一定的簡(jiǎn)化，形成如表1所示的汽輪機(jī)葉片工藝知識(shí)需求情境模型，其中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的括號(hào)中的數(shù)值表示該節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重。

表1 汽輪機(jī)葉片工藝知識(shí)需求情境模型

(2)篩選工藝知識(shí)情境案例候選集。通過(guò)汽輪機(jī)葉片工藝知識(shí)需求情境模型的關(guān)鍵特征屬性與工藝知識(shí)情境特征索引庫(kù)中的工藝知識(shí)情境特征模型進(jìn)行匹配，過(guò)濾掉與當(dāng)前工藝設(shè)計(jì)任務(wù)中不同材料和毛坯以及非等截面直葉片加工工藝設(shè)計(jì)的工藝知識(shí)情境案例，得到如表2所示的工藝知識(shí)情境案例候選集。

表2 工藝知識(shí)情境案例候選集

(3)工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型匹配。通過(guò)情境模型匹配算法計(jì)算出工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境案例候選集中工藝知識(shí)情境模型的相似度。首先，根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)屬性類(lèi)型計(jì)算工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型的各葉子節(jié)點(diǎn)相似度，結(jié)果如表3所示；然后根據(jù)各葉子節(jié)點(diǎn)的相似度，依次計(jì)算情境模型樹(shù)中各中間節(jié)點(diǎn)的相似度，最終計(jì)算出情境模型樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)相似度，即工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型的相似度。

表3 工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型各葉子節(jié)點(diǎn)相似度

同樣地，計(jì)算出其他工藝知識(shí)情境模型與工藝知識(shí)需求情境模型的相似度，如表4所示。

表4 工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型相似度

(4)汽輪機(jī)葉片加工工藝知識(shí)推薦。獲取情境模型相似度滿足閾值0.9的工藝知識(shí)情境案例，并根據(jù)情境模型相似度、任務(wù)模型相似度和用戶模型相似度進(jìn)行綜合排序，結(jié)果分別對(duì)應(yīng)表4中的案例3、案例2，獲取與其相映射的工藝知識(shí)推薦給用戶。案例3對(duì)應(yīng)的工藝知識(shí)為{J2631.042015.010_動(dòng)葉片機(jī)械加工工藝過(guò)程卡，J2631.042015.010_動(dòng)葉片機(jī)械加工工序卡片，J2631.042015.010_動(dòng)葉片檢驗(yàn)卡片，……}。

(5)工藝知識(shí)應(yīng)用和更新。工藝設(shè)計(jì)人員根據(jù)推薦的工藝知識(shí)進(jìn)行查閱、更改和完善以完成工藝設(shè)計(jì)任務(wù)。將完成本次工藝設(shè)計(jì)任務(wù)的解決方案儲(chǔ)存到工藝知識(shí)情境案例庫(kù)中，以便工藝知識(shí)重用。

5 結(jié)論

面對(duì)企業(yè)在工藝設(shè)計(jì)活動(dòng)中因知識(shí)資源繁多和用戶檢索能力差異造成的“知識(shí)迷航”問(wèn)題，提出了基于情境模型匹配的工藝知識(shí)推薦方法。通過(guò)對(duì)汽輪機(jī)工藝設(shè)計(jì)過(guò)程中的工藝知識(shí)活動(dòng)進(jìn)行分析，構(gòu)建了汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境模型和工藝知識(shí)表示模型，并通過(guò)工藝知識(shí)使用日志、知識(shí)推理以及領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)知識(shí)等途徑，將汽輪機(jī)工藝知識(shí)情境和工藝知識(shí)進(jìn)行映射形成工藝知識(shí)情境案例庫(kù)。構(gòu)建了汽輪機(jī)工藝知識(shí)推薦模型，通過(guò)工藝知識(shí)需求情境模型與工藝知識(shí)情境模型的匹配算法，實(shí)現(xiàn)了基于情境匹配的工藝知識(shí)推薦方法。最后以某型號(hào)汽輪機(jī)葉片的工藝設(shè)計(jì)過(guò)程的工藝知識(shí)推送為例，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。由于汽輪機(jī)工藝知識(shí)復(fù)雜，工藝知識(shí)推薦技術(shù)還有很多問(wèn)題需要深入研究，針對(duì)不同應(yīng)用情境的工藝知識(shí)，研究由不同粒度的工藝知識(shí)情境要素所構(gòu)建的工藝知識(shí)情境模型進(jìn)行描述，從而適應(yīng)復(fù)雜的工藝知識(shí)應(yīng)用情境；結(jié)合知識(shí)圖譜等信息技術(shù)，逐步完善工藝知識(shí)組織和推理機(jī)制，為用戶提供更為個(gè)性化的工藝知識(shí)推薦服務(wù)。