智能与设计性型专家系统

智能与设计性型专家系统第1页，共23页，2023年，2月20日，星期五

8.1.2智能CAD的概念

智能CAD是人工智能（AI）和CAD技术相结合的一门综合性研究领域，其英文名为IntelligentCAD，简写为ICAD。迄今为止，虽然对ICAD有许多定义，但还没有一个大家公认的统一的定义。本书给出其中的一个定义为：ICAD是一种由多个智能体（或称专家系统）与多种CAD功能模块有机集成的支持产品设计的复杂系统。上述ICAD概念的表述强调了以下思想：

(1)ICAD是传统CAD技术与专家系统技术的有机集成。

(2)ICAD中一般包含有多个专家系统，或称智能体，它们独自负责解决某个单一领域的设计问题，但它们又是分布式的。

(3)ICAD系统应该是为复杂产品的创新设计、革新设计或变型设计提供支持环境或工作平台，不应该是针对某类产品设计的专用系统。

(4)ICAD支持复杂产品设计的范围应包括产品需求分析、方案设计、结构设计、可制造性分析、工程分析、优化设计、可靠性设计、详细设计和运动仿真等环节。

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8.1.3智能CAD的发展

根据智能化的水平，可将ICAD的发展分为初级和高级两个阶段。

1．ICAD的初级阶段—设计型专家系统

随着CAD技术与专家系统技术的发展，人们开始把它们结合起来使CAD系统具备某些计算机化的智能来解决某些设计问题。

2．ICAD的高级阶段—面向动态联盟的集成化智能设计系统

集成化智能设计（integratedintelligentCAD，IICAD）系统是智能CAD的高级阶段，代表了ICAD的发展方向，从而在人的主导下将复杂产品的设计自动化推向更高的水平。第3页，共23页，2023年，2月20日，星期五

§8.2智能CAD的方法与应用

8.2.1面向方案形成过程的智能CAD方法

方案是一个设计的核心，它表示设计结果或接近设计结果，所以，智能CAD的一类方法，自然是面向方案形成过程的，具体如下：

1．基于推理的设计方法方案的形成过程可以看作为一个推理的过程，它的输入是已有的设计数据和设计知识，ICAD系统借助于推理，如正向推理、反向推理、混合推理等，由计算机得出设计的方案。至于设计知识的表示，常用的有谓词逻辑、框架结构、产生式规则表示等，将在8.3节中进行介绍。

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2．基于搜索的方法

如果把设计的各种可能的方案组合成为设计空间，那么设计过程可被看成是在设计空间中的解的搜索，设计的结果即是对应于设计空间中的某个点（一种设计方案）。搜索方法可分为两大类，即盲目搜索和启发式搜索。

3．基于约束满足的设计方法

方案的形成过程可以看成是一个约束满足问题，即所有的设计要求与限制都可被看作是对变量的约束，而最终的方案则是满足所有的约束条件后的设计。约束集限制下的子空间即为设计的解空间，而求解的过程则是基于约束进行的。第5页，共23页，2023年，2月20日，星期五

8.2.2基于设计对象表达的智能CAD方法

对于设计问题的求解，人们有很多理解，从信息加工角度来看，设计是人们对某一领域知识的创造、检索、整理、表示、传播以及在客观世界的再现，是一个设计对象的描述信息逐步增加的过程。因此，从设计对象表达的角度出发，人们提出了更适合于设计问题求解的智能CAD方法：基于实例的设计方法（CBD）和基于原型的设计方法（PBD）。

1．基于实例的设计方法一个典型的CBD过程包括以下步骤：

(1)根据当前的设计问题从实例中检索出相应的实例。

(2)调整该实例中的求解方案，使之适合于求解当前的设计问题。

(3)求解当前设计问题并形成新的实例。

(4)根据一定的策略将新实例加入到实例库中。第6页，共23页，2023年，2月20日，星期五2．基于原型的设计方法

设计原型是一些经验性的设计要素的组合，概括了一类事物的基本特征或共同属性，是对一类事物的抽象。在进行设计活动时，原型既给出了一个基本的设计对象描述模型，又限定了设计模型，并对设计过程的推进起导引作用。一类设计对象的原型可用如下方式表示：原型知识=原型+变换规则+范例原型=子原型+结构关系+特性基于原型的设计系统须具备以下两种学习能力：

(1)从实例中进行学习。

(2)从类比中进行学习。

第7页，共23页，2023年，2月20日，星期五

8.2.3智能CAD的应用

智能CAD的应用非常广，在这里只给出其中几个应用的例子。

1．自动方案生成理想的智能CAD是：人类提出设计的要求，由计算机来模拟设计师，自动地设计出形式多样的且能满足要求的设计方案来。

2．智能交互在智能CAD系统中，系统可以用户输入的信息为基础，通过计算机已具备的知识和推理，自动获得更多的信息，从而使得交互变得简便。

3．智能显示

(1)色彩方面。。

(2)真实感方面。

第8页，共23页，2023年，2月20日，星期五§8.3知识的表示

知识的自动化处理技术是ICAD的核心技术，知识处理包括知识表示、知识利用和知识获取，本节只讨论知识表示。知识是人类对于客观事物规律性的认识。知识可划分为两个层次，即领域知识和元知识，其中元知识是“关于知识的知识”。知识的表示就是研究如何用最合适的形式来组织知识，使其对所需解决的问题最为有利。知识的表示也是当今正处于发展的一个方向，知识表示的方法也日益增多，这里仅简单介绍几种常见的方法。

8.3.1谓词逻辑

1．命题演算

2．谓词演算第9页，共23页，2023年，2月20日，星期五

8.3.2框架结构

框架是一种描述立体形态的数据结构。框架有如下形式：（<框架名>

（<槽名1>（<侧面1>（<值1>，<值2>，…））（<侧面2>（<值1>，<值2>，…））┇（<槽名2>（<侧面1>（<值1>，…）…）┇))

8.3.3产生式表示法知识用规则表示的专家系统，称为基本规则的专家系统或称为产生式系统，这是专家系统中用得最多的一种知识表示方法。一个产生式系统由规则库、综合数据库和推理机三个部分组成。第10页，共23页，2023年，2月20日，星期五

1．规则库

产生式系统中所有规则组成的集合称为规则库，或称为知识库。产生式规则实质上就是一个以

IFx为真，THEN执行y

的形式表示的语句，即：

IF<前提事实1为真>且

<前提事实2为真>且┇

<前提事实n为真>THEN<结论1><结论2>┇<结论m>第11页，共23页，2023年，2月20日，星期五

2．综合数据库

综合数据库有时也称作语境（上下文），它是规则所涉及的对象。数据库中的数据可以为表结构，也可为树或网结构。工程设计专家系统数据库中的数据结构，多半采用树结构或层次性的树或网状结构，以表示各参数之间的层次与类别关系。

3．推理机

推理机可以根据当前语境的状态，控制下一步应选择哪一个规则。产生式系统的最大特点是模块性和自然性。由于规则表示具有良好的模块化结构，因此每条规则可自由增删、修改，规则间的关系通过语境间接地表示出来，所以易于实现知识库和推理机的分离；由于规则是一种自然的知识表达方式，因此可充分地表示各种知识。除上述表示方法外，还有过程模式表示、语义网络模式等表示方法。读者可参阅有关文献。第12页，共23页，2023年，2月20日，星期五§8.4知识推理

知识的利用问题，即怎样设计推理机构去利用知识，按一定的推理策略，解决具体的工程问题。目前，常用的推理方法有以下四类：

(1)演绎推理。演绎推理也称为单调推理。演绎推理是在已知领域一般性知识的前提下，通过演绎求解一个具体问题或证明一个结论的正确性，所以它所得的结论实际上早就隐含在前提之中，只不过通过演绎将已有的事实揭露出来。

(2)归纳推理。与演绎相反，归纳推理则是一种需要有知识生殖的过程，即它是由一类事物的大量事例推出该类事物普遍规律的一种推理方法。

(3)不精确推理。似然推理和模糊推理是不精确推理的两种主要表现形式。第13页，共23页，2023年，2月20日，星期五

(4)非单调推理。非单调推理中，较为典型的推理形式有默认逻辑和约束逻辑。默认逻辑可以表示为：“当且仅当没有事实证明S不成立时，S总是成立的”。约束逻辑可以表示为：“当且仅当没有事实证明S在更大范围内成立时，S只能在指定的范围内成立”。专家系统中，推理以知识库中的已有知识为基础，是一种基于知识的推理，基于知识的推理的计算机实现构成推理机。这种基于规则的推理系统，其推理方法有正向推理、反向推理和正反向混合推理。正向推理是从已知事实的一个初始状态出发，按一定的推理策略，运用知识库中的知识，推断出结论。反向推理则是先提出结论（假设），然后寻找支持这个结论的证据。正反向混合推理是指把正向推理和反向推理结合起来第14页，共23页，2023年，2月20日，星期五§8.5设计型专家系统

8.5.1专家系统的基本结构

一个较为完整的专家系统的基本结构如图8.2所示，它由六个部分组成。

(1)知识库。它是领域知识的存贮器，用以存放一定形式表达的专家知识、经验和书本知识及常识，以备系统推理判断用

(2)综合数据库。它用于存贮某一领域内的固有数据和在推理过程中得到的各种中间信息。图8.2专家系统的基本结构第15页，共23页，2023年，2月20日，星期五

(3)推理机。推理机是一组程序，用来控制推理的过程。

(4)

解释模块。它是一组程序，负责对推理给出必要的解释，为用户了解系统的推理过程、向系统学习和维护系统提供方便，使用户易于接受。

(5)知识获取模块。知识的获取模块是一组知识库管理程序，它不仅负责维护知识库的一致性，更重要的是在帮助获取知识的过程中提供知识的构造、排错和更新功能，使知识库能根据领域专家的要求，方便地建立、扩充和维护。

(6)人机接口。人机接口负责管理并执行用户、领域专家与专家系统之间的对话通信。它控制调度推理、解释、维护知识库等过程。

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8.5.2设计型专家系统的特点

专家系统的共有特点如下：

(1)具有丰富的知识和科学的推理能力。专家系统能运用专家级的知识和经验，结合数值计算的结果进行推理和判断。

(2)具有透明性的特点。专家系统具有很强的解释功能和咨询功能，即正确、详细地解释推理的过程和作出结论的理由。

(3)具有灵活性的特点。专家系统能不断地接纳新知识，修改原有知识，以使自身在工程实践中日趋完善。

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此外，设计型专家系统还有如下特点：

1．常采用“设计—评价—再设计”的设计过程模型

这种设计模型要求专家系统必须能揭示上一设计方案不能被接受的原因，并能吸收上次设计过程中的成功经验和失败教训，进行自我修改，调整设计参数、改变判定条件等等。

2．设计过程决策、技术问题决策及判断决策需要多种资源支持

图8.4中给出了设计型专家系统所需的各种资源，他们大多数也是当前CAD中所用的资源，因而说明有关决策与相应CAD的资源是紧密结合的。

第18页，共23页，2023年，2月20日，星期五8.5.3设计型专家系统的建立

1．知识库的建造

(1)知识的获取知识的获取就是把用于求解某专门问题的知识从知识源中提取出来，并转换成计算机能识别的代码。专家知识的获取方法，如图8.5所示，大体上分为两种。第一种方法[如图8.5（a）]，是通过知识工程师从领域专家处获取知识。第二种方法[如图8.5（b）]，是通过知识获取工具获取知识。

图8.5知识的获取方法第19页，共23页，2023年，2月20日，星期五

知识的获取过程通常要经过以下五个主要步骤：

1）定知识源阶段。知识源包括专家过去的问题求解实例、教科书以及隐含在专家头脑中的问题求解经验等。

2）概念化阶段。本阶段的任务是将前一阶段获得的知识源进行整理

3）形式化阶段。本阶段的任务就是要把上个阶段得出的相关概念映射成知识的形式化表示。

4）实现阶段。把形式化的知识映射成一个可执行的程序，形成一个原形（prototype）专家系统。

5）完善阶段。

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(2)知识库的组织结构由于工程设计领域问题的复杂性，其知识库也比较庞大，这时往往首先采用任务分解的思想将一个大型的设计任务分解成许多相对独立的子任务。对于机械设计知识的多样性和设计过程的阶段性，我们可以把机械设计过程分解为不同的层次，如图8.7所示。位于某一层次的具体设计对象所用