本申請(qǐng)涉及機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、機(jī)械設(shè)計(jì)是機(jī)械制造的前提，國(guó)家在智能制造方面的技術(shù)推動(dòng)和制造業(yè)產(chǎn)品升級(jí)加速迭代，要求機(jī)械設(shè)計(jì)迅速發(fā)展。而隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用落地，智能化的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法或技術(shù)已成為當(dāng)前機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域的迫切需求。

2、在相關(guān)的智能化機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案中，有的是根據(jù)多類(lèi)別數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建以多標(biāo)簽機(jī)械機(jī)構(gòu)智能設(shè)計(jì)算法模型為基礎(chǔ)的智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，將待設(shè)計(jì)需求導(dǎo)入智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)后輸出機(jī)械機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)方案；有的是通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)需求數(shù)據(jù)的特征提取得到待推薦數(shù)模特征，再確定待推薦特征所對(duì)應(yīng)的待推薦類(lèi)別，由待推薦類(lèi)別對(duì)應(yīng)的歷史機(jī)械設(shè)計(jì)方案確定機(jī)械設(shè)計(jì)方案；還有的是先獲取設(shè)計(jì)需求信息，含數(shù)模信息和工藝信息、目標(biāo)工作場(chǎng)景類(lèi)別，再根據(jù)獲取的需求信息建立智能算法模型推薦對(duì)應(yīng)的目標(biāo)設(shè)計(jì)方案。

3、上述的相關(guān)方案均是根據(jù)機(jī)械設(shè)計(jì)需求數(shù)據(jù)以及設(shè)計(jì)結(jié)果的數(shù)模信息，建立和訓(xùn)練智能算法，實(shí)現(xiàn)機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案的智能推薦。然而，利用歷史設(shè)計(jì)結(jié)果的數(shù)模信息訓(xùn)練智能算法模型，最終所做的決策或者說(shuō)給出的結(jié)果基本都是經(jīng)過(guò)大量歷史設(shè)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)分析得到的“經(jīng)驗(yàn)”而得到的，多為統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且得到的僅是結(jié)果，使得當(dāng)前機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)所推薦結(jié)果的邏輯性和可解釋性較差，在實(shí)際機(jī)械設(shè)計(jì)應(yīng)用中范圍有限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了改善機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)推薦的結(jié)果的邏輯性和可解釋性較差的問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)。

2、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，包括：

4、獲取設(shè)計(jì)需求信息；

5、將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)；

6、將每一所述知識(shí)點(diǎn)均分解為若干個(gè)知識(shí)類(lèi)型及每個(gè)所述知識(shí)類(lèi)型所對(duì)應(yīng)的若干條知識(shí)內(nèi)容；將每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容均進(jìn)行組合，最終形成滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)；

7、根據(jù)多個(gè)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的知識(shí)點(diǎn)推薦設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容；

8、輸出設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容。

9、在一個(gè)具體的可實(shí)施方案中，所述設(shè)計(jì)需求信息包括若干個(gè)最小需求信息單元；所述最小需求信息單元是根據(jù)用戶(hù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到，和/或依據(jù)用戶(hù)輸入的信息做語(yǔ)義提取所得到，和/或基于用戶(hù)從預(yù)設(shè)的最小需求選項(xiàng)中所選擇的若干個(gè)選項(xiàng)而形成。

10、在一個(gè)具體的可實(shí)施方案中，所述將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)的步驟具體包括：

11、利用歷史設(shè)計(jì)需求信息與機(jī)械結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)的映射關(guān)系訓(xùn)練模型將當(dāng)前的所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

12、在一個(gè)具體的可實(shí)施方案中，每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型均包括基礎(chǔ)理論型知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)型知識(shí)、規(guī)則型知識(shí)、需求約束型知識(shí)和其他類(lèi)別這五種中的至少一種；

13、在所述將每一所述知識(shí)點(diǎn)均分解為若干個(gè)知識(shí)類(lèi)型的步驟之后還包括：

14、標(biāo)出每個(gè)所述知識(shí)點(diǎn)的每個(gè)所述知識(shí)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的知識(shí)內(nèi)容及數(shù)量，并將該組標(biāo)記信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

15、在一個(gè)具體的可實(shí)施方案中，所述將每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容均進(jìn)行組合，最終形成滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的步驟具體包括：

16、利用歷史知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其相應(yīng)知識(shí)內(nèi)容組合的映射關(guān)系訓(xùn)練模型將當(dāng)前的每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容均進(jìn)行組合以獲得滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

17、在一個(gè)具體的可實(shí)施方案中，所述根據(jù)多個(gè)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的知識(shí)點(diǎn)推薦設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容的步驟具體包括：

18、利用多個(gè)滿(mǎn)足歷史設(shè)計(jì)需求的知識(shí)點(diǎn)與歷史設(shè)計(jì)結(jié)果間的映射關(guān)系訓(xùn)練模型根據(jù)當(dāng)前多個(gè)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的知識(shí)點(diǎn)推薦設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容。

19、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，采用如下的技術(shù)方案：

20、一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，包括需求獲取模塊、復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和輸出模塊；所述需求獲取模塊用于獲取設(shè)計(jì)需求信息；所述輸出模塊用于輸出推薦的設(shè)計(jì)結(jié)果；所述復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于實(shí)現(xiàn)如下過(guò)程：將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)；將每一所述知識(shí)點(diǎn)均分解為若干個(gè)知識(shí)類(lèi)型，其中每一所述知識(shí)類(lèi)型均對(duì)應(yīng)有若干條知識(shí)內(nèi)容；將每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容均進(jìn)行組合，最終形成滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)；根據(jù)多個(gè)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的知識(shí)點(diǎn)推薦設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容。

21、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)裝置，采用如下的技術(shù)方案：

22、一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如上述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法。

23、第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，采用如下的技術(shù)方案：

24、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如上述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法。

25、綜上所述，本申請(qǐng)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

26、1.從設(shè)計(jì)工程師設(shè)計(jì)過(guò)程中的知識(shí)調(diào)用角度出發(fā)構(gòu)建了基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方案，在獲取涉及需求信息后，經(jīng)知識(shí)點(diǎn)轉(zhuǎn)化、知識(shí)分解、知識(shí)組合和結(jié)果推薦這4個(gè)過(guò)程，最終輸出的推薦設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容，改善了設(shè)計(jì)結(jié)果邏輯性和可解釋性較差的問(wèn)題，使得設(shè)計(jì)質(zhì)量顯著提升，進(jìn)而也使得設(shè)計(jì)效率提升顯著；

27、2.設(shè)計(jì)結(jié)果的推薦過(guò)程是基于知識(shí)邏輯，且推薦的設(shè)計(jì)結(jié)果是由設(shè)計(jì)涉及的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容組成，可解釋智能設(shè)計(jì)的邏輯，所以推薦的設(shè)計(jì)結(jié)果更加可靠，更有利于促使智能設(shè)計(jì)的實(shí)際工業(yè)應(yīng)用；

28、3.相較于相關(guān)技術(shù)中的傳統(tǒng)方式，本申請(qǐng)基于設(shè)計(jì)的知識(shí)鏈路分為了知識(shí)點(diǎn)轉(zhuǎn)化、知識(shí)分解、知識(shí)組合和結(jié)果推薦4個(gè)部分，在一定程度上能夠減少單個(gè)算法模型訓(xùn)練過(guò)程中的整體數(shù)據(jù)量，以減少內(nèi)存消耗、較低訓(xùn)練成本。

技術(shù)特征：

1.一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述設(shè)計(jì)需求信息包括若干個(gè)最小需求信息單元；所述最小需求信息單元是根據(jù)用戶(hù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到，和/或依據(jù)用戶(hù)輸入的信息做語(yǔ)義提取所得到，和/或基于用戶(hù)從預(yù)設(shè)的最小需求選項(xiàng)中所選擇的若干個(gè)選項(xiàng)而形成。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)的步驟具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型均包括基礎(chǔ)理論型知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)型知識(shí)、規(guī)則型知識(shí)、需求約束型知識(shí)和其他類(lèi)別這五種中的至少一種；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述將每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容均進(jìn)行組合，最終形成滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的步驟具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述根據(jù)多個(gè)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的知識(shí)點(diǎn)推薦設(shè)計(jì)結(jié)果及其涉及的知識(shí)內(nèi)容的步驟具體包括：

7.一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，包括需求獲取模塊、復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和輸出模塊；所述需求獲取模塊用于獲取設(shè)計(jì)需求信息；所述輸出模塊用于輸出推薦的設(shè)計(jì)結(jié)果；

8.一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)裝置，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一所述的基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及機(jī)械智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，其技術(shù)方案要點(diǎn)是，包括：獲取設(shè)計(jì)需求信息；將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)；將每一所述知識(shí)點(diǎn)均分解為若干個(gè)知識(shí)類(lèi)型，每一所述知識(shí)類(lèi)型均對(duì)應(yīng)有若干條知識(shí)內(nèi)容；將每一所述知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)類(lèi)型及其知識(shí)內(nèi)容均進(jìn)行組合，最終形成滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)；將多個(gè)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的所述知識(shí)點(diǎn)組合構(gòu)成設(shè)計(jì)結(jié)果并輸出。本申請(qǐng)從實(shí)際機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)過(guò)程中的知識(shí)調(diào)用出發(fā)，通過(guò)挖掘設(shè)計(jì)知識(shí)、分解知識(shí)點(diǎn)以及設(shè)計(jì)知識(shí)組合，構(gòu)建了基于知識(shí)的機(jī)械結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方案，設(shè)計(jì)結(jié)果的邏輯性和可解釋性強(qiáng)，設(shè)計(jì)質(zhì)量和效率顯著提升。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭銳,胡曉琪,盧向偉,鄭凱,顧祥
受保護(hù)的技術(shù)使用者：無(wú)錫錫簡(jiǎn)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23