張慧伶

(1.礦山采掘裝備及智能制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030023;2.太重煤機(jī)有限公司，山西 太原 030023)

0 引言

采煤機(jī)的設(shè)計(jì)大多利用計(jì)算機(jī)輔助計(jì)算、繪圖等方法，對專家經(jīng)驗(yàn)的依賴度高。采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識資源的表達(dá)與共享，能挖掘知識的潛在價(jià)值，提升設(shè)計(jì)者的創(chuàng)新能力。

2012年丁華等[1]利用過程式表達(dá)方法與產(chǎn)生式規(guī)則建立了知識混合表達(dá)模型。2015年王娜娜等[2]實(shí)現(xiàn)了滾筒式采煤機(jī)概念設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和知識的共享與重用。2016年郭生龍[3]搭建了電牽引采煤機(jī)知識管理系統(tǒng)。

本文對采煤機(jī)設(shè)計(jì)過程中的知識進(jìn)行本體表示，構(gòu)建知識庫系統(tǒng)，提供豐富的設(shè)計(jì)手段和參考知識，促進(jìn)了知識的共享和重用。

1 采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識表達(dá)

1.1 采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識分類

圖1為采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)流程。其中的知識可分為6類：參數(shù)類、結(jié)構(gòu)類、原理類、效應(yīng)類[4]、領(lǐng)域類[5]、專利類。

圖1 采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)流程

1.2 基于改進(jìn)七步法的采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識本體知識表達(dá)

根據(jù)設(shè)計(jì)需求調(diào)用表達(dá)完畢的知識即知識表達(dá)過程[6-7]，基于改進(jìn)七步法的本體知識構(gòu)建流程如圖2所示。

第一步：明確采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識本體所屬的專業(yè)領(lǐng)域。

第二步：檢查知識本體可否復(fù)用，若可以則生成概念、實(shí)例等，否則重新構(gòu)建本體。

第三步：獲取和明確采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識概念及術(shù)語，為本體構(gòu)建做準(zhǔn)備。

第四步：定義采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識本體類和類的等級，如采煤機(jī)參數(shù)類的簡要概念結(jié)構(gòu)，如圖3所示。

第五步：定義類的屬性。屬性是類的特征，包括對象屬性和數(shù)據(jù)屬性。

第六步：創(chuàng)建采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)的相關(guān)實(shí)例。實(shí)例是類的具體體現(xiàn)，也即個(gè)體。

第七步：整理與審核。對本體進(jìn)行整理，請專業(yè)人員審查核驗(yàn)，直至通過。

圖2 基于改進(jìn)七步法的本體知識構(gòu)建流程

2 實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識表達(dá)

2.1 構(gòu)建知識庫

從采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)領(lǐng)域選擇知識實(shí)例分析數(shù)據(jù)屬性；對各粒度階段知識的屬性進(jìn)行語義表達(dá)，生成知識條目存儲至創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識庫；最后對知識庫進(jìn)行不斷擴(kuò)充和完善。

圖3 采煤機(jī)參數(shù)類的簡要概念結(jié)構(gòu)

2.2 存儲知識庫中的知識實(shí)例

對數(shù)據(jù)、圖紙等進(jìn)行描述的知識稱為實(shí)例。知識模板是輔助產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的規(guī)范性知識表示方法[8]，參數(shù)類的知識模板如表1所示。

表1 參數(shù)類知識模板

2.3 檢索知識

圖4為基于本體的知識檢索模型，分為屬性檢索和語義檢索。其中，屬性檢索又包含原理檢索、功能檢索、結(jié)構(gòu)檢索、參數(shù)檢索、效應(yīng)檢索和領(lǐng)域檢索。語義檢索融匯了需求分詞、語義擴(kuò)展、本體推理、全文檢索等技術(shù)。本檢索模型對定義不同概念間的語義關(guān)系十分有效，能夠?yàn)橛脩魴z索到滿足各種意圖的資源[9]。

圖4 基于本體的知識檢索模型

2.4 知識庫系統(tǒng)框架

采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示。該系統(tǒng)可以幫助使用者將目標(biāo)問題轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)問題，獲取對應(yīng)的知識實(shí)例進(jìn)行分析。

3 應(yīng)用實(shí)例

本文開發(fā)采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識庫系統(tǒng)使用的開發(fā)平臺為Eclipse，語言環(huán)境為Java，后臺數(shù)據(jù)庫為Mysql，建立和存儲屬性語義關(guān)系的工具為Protege4.3，將文本文件存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的工具為Jena2.5.6，用于實(shí)現(xiàn)語義檢索和知識擴(kuò)展的方法為Lucene開源檢索工具與Jena本體推理工具相結(jié)合。

圖5 采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

以采煤機(jī)牽引機(jī)構(gòu)的改進(jìn)設(shè)計(jì)為例對所建模型加以說明。薄煤層采煤機(jī)的生產(chǎn)率與裝機(jī)功率呈正相關(guān)，但與牽引力呈負(fù)相關(guān)，因?yàn)楠M小的煤巷限制了采煤機(jī)的橫向端面面積，降低了機(jī)身強(qiáng)度。

(1) 問題分析：采煤機(jī)機(jī)身箱體壁厚增加可提高機(jī)身強(qiáng)度，但也擴(kuò)大了橫截端面面積。

(2) 問題轉(zhuǎn)述：使用通用工程參數(shù)將已知沖突變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)沖突，得到的“14-強(qiáng)度”為希望改進(jìn)的特性，“3-運(yùn)動物體的長度”或“5-運(yùn)動物體的面積”等為會產(chǎn)生負(fù)面影響的特性。

(3) 獲取一般解：在阿奇舒勒矛盾矩陣表中代入標(biāo)準(zhǔn)沖突，得到的發(fā)明原理有“1-分割原理”、“3-局部質(zhì)量”、“8-重量補(bǔ)償”等。

(4) 獲取類比知識：在知識庫系統(tǒng)中輸入“分割原理”等關(guān)鍵詞句，可搜索到相關(guān)內(nèi)容?；诙嘟嵌瓤紤]可以為解決沖突提供多種途徑，比如分離采煤機(jī)身和截割部，以此避免推進(jìn)阻力和截割阻力加載于截割部，這是分割原理；也可考慮在底托架設(shè)計(jì)鉸接點(diǎn)代替在機(jī)身和截割部上的設(shè)計(jì)。

4 結(jié)束語

本文歸納整理了采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)過程中的知識，利用本體理論對知識進(jìn)行表達(dá)，開發(fā)了知識庫系統(tǒng)，為用戶提供了知識激勵(lì)，幫助其進(jìn)行類比、聯(lián)想、開拓與發(fā)散性創(chuàng)新，使得采煤機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識的遷移、組合、再利用成為可能，促進(jìn)了該創(chuàng)新活動的長遠(yuǎn)發(fā)展。