王體春 華洋 WU Yong

(1.南京航空航天大學(xué) 直升機傳動技術(shù)重點實驗室，南京 江蘇 210016;2.Department of Business Strategy and Innovation,Griffith University,Gold Coast Campus,QLD 4222,Australia)

汽車發(fā)動機的設(shè)計過程在本質(zhì)上是多領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)迭代耦合的過程。汽車發(fā)動機的設(shè)計工程具有發(fā)動機幾何形狀復(fù)雜、涉及學(xué)科多、性能要求高、研制數(shù)據(jù)量大等特點，因此其研究過程必須由多位設(shè)計人員合作完成，這就是汽車發(fā)動機設(shè)計過程中的協(xié)同設(shè)計。在協(xié)同設(shè)計過程中，對已有設(shè)計知識的準確獲取是設(shè)計工作成功完成的關(guān)鍵[1]。汽車發(fā)動機設(shè)計人員在設(shè)計過程中需要獲取大量的設(shè)計知識作為參考，而且承擔(dān)不同設(shè)計任務(wù)的設(shè)計人員需要獲取的知識不盡相同，而傳統(tǒng)的通過查詢標準規(guī)范手冊、工程圖紙等方法效率較低[2]，汽車發(fā)動機設(shè)計人員不能及時準確地獲取相關(guān)知識。因此，需要設(shè)計一種可以為汽車發(fā)動機設(shè)計工作提供高效、準確的設(shè)計知識的方法模型，來提高汽車發(fā)動機的設(shè)計效率。針對發(fā)動機協(xié)同設(shè)計過程中的知識獲取與重用問題，已經(jīng)有不少研究者進行了相關(guān)研究。李正網(wǎng)[3]通過研究知識庫的建立、知識的表示與映射以及推理策略和運行機制，提出了一種基于知識的汽車零配件設(shè)計系統(tǒng)。趙愛俠[4]通過分析發(fā)動機企業(yè)的工藝現(xiàn)狀、計算機輔助工藝過程設(shè)計(CAPP)研究與應(yīng)用現(xiàn)狀以及知識工程在CAPP中的應(yīng)用情況，提出了面向?qū)ο蟮幕旌鲜焦に囍R表示法，構(gòu)建了發(fā)動機設(shè)計知識庫模型。李婷等[5]結(jié)合面向方面思想和面向?qū)ο蠹夹g(shù)，從工程需求出發(fā)，建立了基于知識工程(KBE)的汽車發(fā)動機快速設(shè)計系統(tǒng)。近年來，知識推送技術(shù)的快速發(fā)展為解決這一問題提供了新的思路。迄今為止，國內(nèi)外學(xué)者針對協(xié)同設(shè)計工作過程中的知識推送問題進行了大量的研究。Zhang等[6]通過構(gòu)建等級化設(shè)計內(nèi)容模型對推送知識集進行過濾，通過設(shè)計知識、設(shè)計上下文、設(shè)計內(nèi)容和設(shè)計人員等多維情境驅(qū)動，提出了基于適用概率匹配和多維情境驅(qū)動的設(shè)計知識推送技術(shù)。Tosi等[7]根據(jù)Web語義標注的方式獲取用戶興趣描述文件，提出了一種基于內(nèi)容的知識推送方法。Giovannini等[8]提出了一種根據(jù)表示語法映射知識的反邏輯結(jié)構(gòu)的知識表示算法，消除了知識表達的歧義性。文獻[9- 10]通過分析和結(jié)合系統(tǒng)推送知識的特點，基于共性推薦技術(shù)提出了一種針對多媒體領(lǐng)域的知識推送方法。李興森[11]利用可拓理論，設(shè)計了具有目標智能性的決策樹規(guī)則可拓挖掘算法和基于MCLP的可拓分類算法，實現(xiàn)了知識的表達和存儲方案。李海峰[12]針對科技項目管理中知識共享的問題，提出了以知識載體為研究對象的知識集概念，給出了基于可拓學(xué)的知識集表示方法與知識集關(guān)聯(lián)分析方法，為項目管理中知識共享的研究提供了理論基礎(chǔ)。吉祥等[13]通過建立設(shè)計知識的本體模型，利用粗糙集和信息技術(shù)抽取知識推送規(guī)則，提出了基于本體和粗糙集的設(shè)計知識推送方法。董思洋等[14]通過研究知識主動推送和機體免疫過程的共同點，構(gòu)建了CAD平臺下基于免疫過程的工藝知識主動推送模型。沈銘瑜等[15]利用改進的解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM)建立細分結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)約束矩陣和約束網(wǎng)絡(luò)，通過設(shè)計性能捕捉模型來實現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)動的細分結(jié)構(gòu)主動推送設(shè)計。馮毅雄等[16]通過建立非線性權(quán)重的設(shè)計知識語義簡約矩陣,并將其映射至低維特征語義空間的方法，提出了基于特征語義分析的數(shù)控機床設(shè)計知識推送方法。張發(fā)平等[17]通過構(gòu)建知識應(yīng)用情境驅(qū)動的知識庫模型，并設(shè)計相應(yīng)的知識匹配算法，實現(xiàn)了基于情境的知識匹配和推送方法。

由于汽車發(fā)動機的設(shè)計知識表現(xiàn)出數(shù)據(jù)密集、結(jié)構(gòu)互異等新特點，而現(xiàn)有的設(shè)計知識檢索技術(shù)通常是通過關(guān)鍵字匹配來實現(xiàn)的，該方法存在只匹配字符而無法分辨模糊語義的缺陷，導(dǎo)致檢索出的知識內(nèi)容過多且精度不高。為解決上述問題，文中提出了面向汽車發(fā)動機設(shè)計的可拓知識推送模型，設(shè)計了汽車發(fā)動機設(shè)計知識可拓推送體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了可識別模糊語義的汽車發(fā)動機設(shè)計可拓知識庫，然后利用可拓距計算知識和約束條件的關(guān)聯(lián)度，以實現(xiàn)知識的準確、有序推送。

1 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送體系結(jié)構(gòu)

在汽車發(fā)動機的設(shè)計過程中，首先需要將汽車發(fā)動機設(shè)計任務(wù)進行分解，然后分別分配給不同的設(shè)計人員進行協(xié)同設(shè)計，共同完成設(shè)計任務(wù)。因此，合理、有效的汽車發(fā)動機設(shè)計知識推送系統(tǒng)，應(yīng)該由設(shè)計任務(wù)流程觸發(fā)設(shè)計知識推送模塊，在設(shè)計流程的每一個節(jié)點上，設(shè)計知識推送系統(tǒng)會根據(jù)設(shè)計人員的需求以及當(dāng)前任務(wù)節(jié)點的約束條件，從汽車發(fā)動機設(shè)計知識庫中檢索出相關(guān)設(shè)計知識，然后進行嚴格的分類與排序，再將其推送給設(shè)計人員進行參考。基于此，文中提出了一種汽車發(fā)動機設(shè)計知識可拓推送體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送體系結(jié)構(gòu)

Fig.1 Extension push architecture for automotive engine design knowledge

該汽車發(fā)動機設(shè)計知識可拓推送體系結(jié)構(gòu)共分為6層：設(shè)計任務(wù)層、設(shè)計流層、設(shè)計人員層、知識推送層、知識操作層以及資源層。設(shè)計任務(wù)層包含了設(shè)計任務(wù)分解后的所有子任務(wù)及其設(shè)計要求；設(shè)計流層由設(shè)計任務(wù)節(jié)點組成，負責(zé)觸發(fā)知識推送體系的運行；設(shè)計人員層則是由負責(zé)各個設(shè)計子任務(wù)的設(shè)計人員組成；知識操作層包括知識管理模塊和知識推送模塊兩部分，知識管理模塊主要負責(zé)汽車發(fā)動機設(shè)計知識的獲取、基元化以及分類儲存管理，知識推送模塊則是根據(jù)任務(wù)節(jié)點的觸發(fā)信息來構(gòu)建汽車發(fā)動設(shè)計知識的模糊基元模型以及可拓關(guān)聯(lián)函數(shù)，計算汽車發(fā)動機設(shè)計知識的綜合關(guān)聯(lián)度，并在此基礎(chǔ)上進行知識的篩選與排序；資源層由設(shè)計知識庫、設(shè)計實例庫、規(guī)則庫以及數(shù)據(jù)庫4部分組成。

從汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送體系結(jié)構(gòu)中可以看出，汽車發(fā)動機設(shè)計知識可拓推送模型的構(gòu)建工作主要包括設(shè)計知識的可拓基元建模、基元知識庫的構(gòu)建以及知識推送方法設(shè)計3部分。

2 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的建模與知識庫的構(gòu)建

2.1 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓基元建模

汽車發(fā)動機設(shè)計知識的內(nèi)容十分復(fù)雜，包括設(shè)計原理類、實例類、規(guī)范手冊類、經(jīng)驗類、圖形類等知識[7]。為了實現(xiàn)汽車發(fā)動機設(shè)計知識推送的準確性與個性化，提高汽車設(shè)計知識庫的穩(wěn)定性，需要采用規(guī)范化語言將信息進行形式化的表達。因此，文中將可拓學(xué)中的基元理論引入到知識庫的設(shè)計中?；碚撌且环N有效的知識表示方法，具有強大的知識表達能力，能夠清晰地描述各類關(guān)系屬性。以可拓學(xué)中的基元作為汽車發(fā)動機設(shè)計知識分類的邏輯細胞，把表征設(shè)計知識的范圍與目的、動作與關(guān)系等知識都統(tǒng)一在有序的三元組J=(Γ，c，v)中，v代表設(shè)計任務(wù)Γ關(guān)于任務(wù)特征c的特征量值。因此,可拓基元模型可以通過定性和定量兩個角度，對汽車發(fā)動機設(shè)計知識進行形式化、模型化的描述。

汽車發(fā)動機設(shè)計是車輛設(shè)計的關(guān)鍵，發(fā)動機設(shè)計人員根據(jù)汽車發(fā)動機設(shè)計任務(wù)的目標，在設(shè)計任務(wù)的約束條件范圍內(nèi)，對汽車發(fā)動機設(shè)計問題進行求解，從而得到滿足要求的汽車發(fā)動機設(shè)計方案。無論汽車發(fā)動機設(shè)計任務(wù)如何分解，整個設(shè)計過程都需要大量的設(shè)計知識作為支撐，汽車發(fā)動機設(shè)計過程中涉及到的設(shè)計知識的共同特征如下：

(1)所有發(fā)動機設(shè)計任務(wù)都需要用到設(shè)計公式和規(guī)則等原理知識，并且都存在與其設(shè)計任務(wù)相類似的實例。

(2)汽車發(fā)動機的零件都有規(guī)定的材料、外形等獨有特征，而且都要滿足運動干涉、強度等設(shè)計約束。

(3)發(fā)動機部件設(shè)計需要滿足部件的布局方案、部件運動方案、裝配方案等。

根據(jù)以上特征，將汽車發(fā)動機設(shè)計知識分為靜態(tài)型知識、行為型知識、關(guān)系型知識3類。

汽車發(fā)動機設(shè)計過程中的靜態(tài)型設(shè)計知識主要包括發(fā)動機設(shè)計原理與發(fā)動機設(shè)計實例，對靜態(tài)型汽車發(fā)動機設(shè)計知識進行建模時，采用可拓基元理論中的物元模型J(R)。假設(shè)所描述的信息對象具有n個特征，則物元模型J(R)為

(1)

式中，C(N)和V(C)分別為設(shè)計對象Γ(N)的特征及其量值，并且V(C)既可以是精確的點值，也可以是具有模糊信息的區(qū)間量值，或者是隸屬函數(shù)、定性的語義描述等形式。

汽車發(fā)動機設(shè)計過程中的行為型設(shè)計知識主要包括發(fā)動機零件的布局、裝配與運動約束知識，對行為型汽車發(fā)動機設(shè)計知識進行建模時，采用可拓基元理論中的事元模型J(I)。假設(shè)所描述的設(shè)計行為具有m個特征，則事元模型J(I)為

(2)

式中，B(D)和U(B)分別為設(shè)計行為Γ(D)的特征及其量值。

汽車發(fā)動機設(shè)計過程中的關(guān)系型設(shè)計知識主要是發(fā)動機設(shè)計過程中的約束關(guān)系，對關(guān)系型汽車發(fā)動機設(shè)計知識進行建模時，采用可拓基元理論中的關(guān)系元模型J(Q)。假設(shè)所描述的設(shè)計約束關(guān)系具有k個特征，則關(guān)系元模型J(Q)為

(3)

式中，A(S)和G(A)分別為設(shè)計約束關(guān)系Γ(S)的特征及其量值。

2.2 汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元的模糊化描述

若構(gòu)建好的汽車發(fā)動機設(shè)計知識庫中存在知識基元Jp，則在已有的約束特征下構(gòu)建c0為其基元模型。由于汽車發(fā)動機設(shè)計任務(wù)的部分約束特征值并不是具體的數(shù)值，而是屬于某一區(qū)間的，因此，這類約束特征的特征量值具有模糊性。具有具體特征值的特征信息可以按照正?；＿^程用點值建模，對于具有模糊性的特征量值則需要采用區(qū)間量值進行建模。汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元Jp的模糊基元模型可以表示為

Rp=(J,C,V)=

(4)

2.3 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的知識庫構(gòu)建流程

將汽車發(fā)動機設(shè)計知識用基元進行形式化和模型化描述以后，再通過建立與基元模型相互映射的知識庫、規(guī)則庫、實例庫與數(shù)據(jù)庫，將基元模型化后的設(shè)計知識編譯成計算機系統(tǒng)可以識別的形式，就完成了基元知識庫的基本構(gòu)建，如圖2所示。

基元知識庫構(gòu)建的基本流程如下：

(1)通過領(lǐng)域?qū)＜液凸こ碳夹g(shù)人員等行業(yè)從業(yè)者、經(jīng)典設(shè)計案例以及設(shè)計原理與公式等多種途徑獲取汽車發(fā)動機設(shè)計知識，錄入知識庫，形成知識源。

(2)對知識源中的有效知識進行簡約抽取，并對抽取出來的知識進行合理分類，以加快設(shè)計過程中知識的流動，提高設(shè)計效率。

(3)對分類好的汽車發(fā)動機設(shè)計知識進行基元建模。

(4)通過可拓變換、蘊含挖掘?qū)⒒Ｐ蜆?gòu)造成基元可拓集。對于汽車發(fā)動機這樣的復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計而言，從知識源中抽取出來的知識并不是各自孤立存在的，可能是相互關(guān)聯(lián)的。這種情況可能會導(dǎo)致相互關(guān)聯(lián)的知識單元不在同一知識層面，需要對其進行知識分層并形成相應(yīng)的基元可拓集。

(5)通過知識編譯系統(tǒng)將汽車發(fā)動機設(shè)計知識編譯成計算機系統(tǒng)可以識別的形式，并分別存入與其類別相對應(yīng)的知識庫。

圖2 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓知識庫構(gòu)建流程

Fig.2 Extension knowledge base construction process for automobile engine design knowledge

3 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送模型

3.1 汽車發(fā)動機設(shè)計知識推送可拓關(guān)聯(lián)函數(shù)模型

可拓學(xué)是我國學(xué)者創(chuàng)立的一門原創(chuàng)性橫斷學(xué)科，它以形式化的模型研究事物拓展的可能性[18]，從而為智能化地解決問題拓寬了思路，可拓學(xué)所采用的新思路、新方法則稱為可拓變換[19- 20]。按照經(jīng)典數(shù)學(xué)的理論，區(qū)間內(nèi)所有點之間的距離都為0，但是可拓學(xué)引入了距的概念，使得區(qū)間內(nèi)不同點的位置可以根據(jù)距來確定。按照傳統(tǒng)知識推送算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則，當(dāng)約束條件精度不足時，就會出現(xiàn)與約束特征相關(guān)聯(lián)知識量龐大的問題，且傳統(tǒng)算法難以區(qū)分知識的優(yōu)先級。然而，在知識推送算法中引入可拓距后，就可以詳細刻畫出每條知識與約束條件之間的具體關(guān)聯(lián)度，從而可以將設(shè)計知識按照不同優(yōu)先級順序排列，推送給相關(guān)工作人員。該方法有效避免了傳統(tǒng)知識推送算法無法識別模糊語義以及知識優(yōu)先級難以區(qū)分的問題，提高了知識推送的準確性和有效性。

要計算汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元Jp關(guān)于設(shè)計約束條件c0的綜合關(guān)聯(lián)程度，需要先構(gòu)建知識基元Jp與設(shè)計約束條件c0之間的可拓距，然后將可拓距代入可拓關(guān)聯(lián)函數(shù)，求得相應(yīng)的可拓關(guān)聯(lián)度。

汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元Jp關(guān)于約束條件c0的值為

c0(Jp)=(c01(Jp)，c02(Jp)，…，c0m(Jp))=

可拓距計算公式為

(5)

ρ(c0i(Jp)，Vip(c0i))=

ρ(v(c0i)pR，Vip(c0i))]

(6)

將汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元Jp的關(guān)于約束條件c0的第i項值c0i(Jp)以及約束條件第i項的節(jié)域的值域Vi=[v(c0i)L，v(c0i)R]代入式(5)中，得到約束特征c0i關(guān)于Jp的節(jié)域可拓距為

ρ(c0i(Jp)，Vi)=

(7)

汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元Jp的關(guān)于約束條件c0i的可拓關(guān)聯(lián)度表示為

ki(c0i(Jp)，Vip(c0i))=

(8)

對于每個約束特征c0i，取權(quán)系數(shù)αi，并且滿足α1+α2+…+αm=1，則汽車發(fā)動機設(shè)計知識基元Jp的關(guān)于約束條件c0的綜合關(guān)聯(lián)度為

(9)

3.2 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送模型

設(shè)汽車發(fā)動機設(shè)計知識庫基元為U={J}，c0=(c01，c02，…，c0m)為學(xué)習(xí)任務(wù)需要滿足的m個約束條件，基元J關(guān)于c0的量值為

c0(J)=(c01(J)，c02(J)，…，

c0m(J))(x1，x2，…，xm)

(10)

V(c0j)為xi(i=1，2，…，m)的量值域，X0i為正域，X0i?V(c0i)，建立關(guān)聯(lián)函數(shù)ki(xi)，記

k(c0(J))=(k1(c01(J))，

k2(c02(J))，…，km(c0m(J)))=

(k1(x1)，k2(x2)，…，km(xm))

(11)

(12)

為J關(guān)于c0的綜合關(guān)聯(lián)度，記

K(J)∈I，Y′=TKK(TJJ)∈I}

(13)

為U上的多約束特征的可拓基元集。

式(13)中，TU、TK、TJ是對基元知識庫U、關(guān)聯(lián)函數(shù)K以及知識基元J的可拓變換。

對于設(shè)計任務(wù)約束條件c0而言，假如約束條件c0i是汽車發(fā)動機設(shè)計過程中必須要滿足的，則可以用約束條件c0i對汽車發(fā)動機設(shè)計知識庫進行初步篩選，再對經(jīng)過篩選的設(shè)計知識基元構(gòu)建關(guān)于約束條件c0的模糊基元模型，并計算其關(guān)于約束條件的綜合可拓關(guān)聯(lián)度，這樣可以大幅提高計算效率。

對于某一設(shè)計知識基元Ji，若其關(guān)于約束條件c0的綜合可拓關(guān)聯(lián)度中，K(Ji)>0，則認為設(shè)計知識基元Ji滿足設(shè)計任務(wù)約束條件，表示該知識基元為有效知識基元；若K(Ji)<0，則表示該知識基元為無效知識基元；若K(Ji)=0，則需要根據(jù)協(xié)同設(shè)計系統(tǒng)規(guī)定來決定是否保留該知識基元。

若存在基元J0，滿足

(14)

說明該知識基元的綜合可拓關(guān)聯(lián)度最大，最符合設(shè)計任務(wù)要求，則將其放在知識推送序列的第一位。

3.3 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送流程

汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送流程圖如圖3所示,具體的流程如下：

圖3 汽車發(fā)動機設(shè)計知識的可拓推送流程圖

Fig.3 Extension push flow chart of automobile engine design knowledge

(1)對設(shè)計任務(wù)進行分解，任務(wù)分解完成之后，不同的子任務(wù)存在與之對應(yīng)的約束；

(2)根據(jù)任務(wù)節(jié)點生成的約束條件對基元知識庫進行初選，選擇符合要求的知識基元，形成一個知識基元集，若不存在相關(guān)知識，則說明不存在此類設(shè)計知識，并提示管理員及時更新知識庫；

(3)如果基元集構(gòu)建成功，則為知識基元構(gòu)建知識推送決策的模糊基元模型；

(4)計算知識基元關(guān)于約束特征與對應(yīng)的經(jīng)典域和節(jié)域之間的可拓距；

(5)計算知識基元關(guān)于約束特征與對應(yīng)的經(jīng)典域和節(jié)域之間的可拓關(guān)聯(lián)函數(shù)；

(6)根據(jù)各個約束特征的不同權(quán)重，計算出各個基元關(guān)于約束特征的綜合關(guān)聯(lián)度；

(7)根據(jù)綜合關(guān)聯(lián)度的大小對各個基元進行篩選、排序，將綜合關(guān)聯(lián)度知識基元按順序推送給工作人員。

4 實例應(yīng)用

汽車發(fā)動機的設(shè)計是車輛設(shè)計過程中的關(guān)鍵設(shè)計任務(wù)。車輛的發(fā)動機設(shè)計涉及到排量、進氣形式、氣缸排列形式、汽缸數(shù)、每缸氣門數(shù)、壓縮比、配氣機構(gòu)、缸徑、行程、額定功率、額定扭矩等參數(shù)的計算，可靠的參數(shù)計算及方案設(shè)計實例可以給設(shè)計者提供準確有用的參考，極大地提高設(shè)計效率和準確性。文中以某車企汽車發(fā)動機設(shè)計的一個子問題為例，對基于可拓學(xué)的機械產(chǎn)品設(shè)計知識推送方法進行詳細說明，并證明其可行性與有效性。

通過對設(shè)計任務(wù)進行分析、整理與分類，得到該發(fā)動機設(shè)計任務(wù)的模糊約束特征，其值以區(qū)間形式給出：額定功率(120，130)kW，額定扭矩(200，210)N·m，最大扭矩轉(zhuǎn)速(4 600，4 800)r/min。

如果利用傳統(tǒng)的基于實例的協(xié)同設(shè)計知識推送模型進行推送，其一般推送步驟為：①明確目標實例的設(shè)計需求，定義目標實例的特征，如汽車發(fā)動機、額定功率、額定扭矩等；②根據(jù)定義的目標實例特征，在實例庫中檢索出與目標實例特征最為相似的實例知識；③根據(jù)相關(guān)的修正規(guī)則篩選、修改相似實例，將篩選后的實例推送給設(shè)計人員進行參考。這種算法很難實現(xiàn)對特征屬性尤其是模糊特征屬性的定義，從而無法實現(xiàn)對知識的精確檢索與智能篩選。采用文中可拓知識推送模型進行推送的步驟如下。

首先根據(jù)專家法設(shè)定約束特征權(quán)重值依次為0.4、0.4、0.2，然后根據(jù)式(4)建立汽車發(fā)動機基元實例的決策模糊基元模型：

Rp(Ji,C,V)=

根據(jù)汽車發(fā)動機設(shè)計這一關(guān)鍵約束特征對實例庫進行篩選，選出適合的汽車發(fā)動機設(shè)計實例，因?qū)嵗龜?shù)量較多，這里列出部分實例，如表1所示。

表1 部分實例特征Table 1 Features of partial cases

根據(jù)基于可拓學(xué)的機械產(chǎn)品設(shè)計知識推送方法，得到知識基元Ji關(guān)于c=(c1，c2，c3)=(額定功率，額定扭矩，最大扭矩轉(zhuǎn)速)的經(jīng)典域為V1=(V11，V22，V33)=([120，130]，[200，210]，[4 600，4 800])，知識基元Ji關(guān)于c的節(jié)域為V=(V1，V2，V3)=([115，130]，[180，220]，[4 600，4 800])。將實例基元J1關(guān)于約束特征c1的特征值和經(jīng)典域V11代入式(6)，獲得c1關(guān)于J1的經(jīng)典域可拓距：

將實例基元J1關(guān)于約束特征c1的特征值和節(jié)域V代入式(7)，獲得c1關(guān)于J1的節(jié)域可拓距：

然后將求得的實例基元J1關(guān)于約束特征c1的經(jīng)典域與節(jié)域可拓距代入式(8)，得到實例基元J1關(guān)于約束特征c1的可拓關(guān)聯(lián)度k1(c1(J1),V11(c1))=-1。同理可得，實例基元J1關(guān)于約束特征c2、c3的可拓關(guān)聯(lián)度k2=-1、k3=0。最后將可拓關(guān)聯(lián)度k1、k2、k3以及約束特征權(quán)重值α=(α1,α2,α3)=(0.4,0.4,0.2)代入式(9)，可計算出實例基元J1關(guān)于約束條件c的綜合關(guān)聯(lián)度為

同理可得，發(fā)動機實例基元J2、J3、J4、J5、J6關(guān)于約束條件c的綜合關(guān)聯(lián)度分別為K(J2)=0.332、K(J3)=0.264、K(J4)=0.185、K(J5)=0.180、K(J6)=0，則6個實例基元按綜合關(guān)聯(lián)度排序為K(J2)>K(J3)>K(J4)>K(J5)>K(J6)>K(J1)。假設(shè)系統(tǒng)設(shè)定推送知識基元個數(shù)為3，則將J2、J3、J4按順序推送給設(shè)計人員，在協(xié)同設(shè)計系統(tǒng)中如圖4、圖5所示。

圖4 汽車發(fā)動機設(shè)計任務(wù)查收Fig.4 Check of automobile engine design task

圖5 汽車發(fā)動機設(shè)計知識查看Fig.5 View of automobile engine design knowledge

如圖4、圖5所示，設(shè)計人員在接收到設(shè)計任務(wù)并在系統(tǒng)中進行相關(guān)設(shè)計知識查詢后，系統(tǒng)會按知識關(guān)聯(lián)度將查詢到的設(shè)計知識按順序推送給設(shè)計人員查閱。設(shè)計人員可以參考推送的設(shè)計知識，進行下一步的設(shè)計工作。

5 結(jié)語

根據(jù)知識過濾與推送技術(shù)，文中提出了一種面向汽車發(fā)動機設(shè)計的可拓知識推送模型，采用基于可拓距的約束條件關(guān)聯(lián)度計算方法來獲得設(shè)計任務(wù)與各知識庫中知識基元的綜合可拓關(guān)聯(lián)度，然后結(jié)合系統(tǒng)預(yù)設(shè)的閾值，對各知識基元進行選擇和排序，將符合要求的知識基元按序推送給工作人員。某車企汽車發(fā)動機設(shè)計實例結(jié)果表明，文中提出的面向汽車發(fā)動機設(shè)計的可拓知識推送模型是有效的和可行的。

文中提出的面向汽車發(fā)動機設(shè)計的可拓知識推送模型，為汽車發(fā)動機協(xié)同設(shè)計過程的知識個性化推送提供了一種新的思路，在其他復(fù)雜裝備發(fā)動機設(shè)計中也具有借鑒意義。但在可拓推理過程中如何解決深層次知識的處理問題，以使其更好地適應(yīng)復(fù)雜裝備產(chǎn)品的適應(yīng)性設(shè)計需求，還需要進行深入的研究，以提高設(shè)計知識推送的準確性，今后將在這方面做進一步的研究。