李澤西，孟晨，王成

(1.陸軍工程大學(xué) 石家莊校區(qū),河北 石家莊 050003；2.陸軍裝備部駐西安地區(qū)軍事代表局 駐西安地區(qū)第四軍事代表室,陜西 西安 710000)

0 引言

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收是依據(jù)裝備訂貨合同或協(xié)議、產(chǎn)品圖樣和技術(shù)文件、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及檢驗(yàn)驗(yàn)收程序等，對生產(chǎn)單位提供的裝備進(jìn)行檢查、測試和實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)結(jié)果確定是否接收的過程[1]，作為質(zhì)量監(jiān)控的重要手段，其效率和有效性對裝備最終的交付質(zhì)量影響重大。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和新老裝備更新速度的加快，傳統(tǒng)的基于紙質(zhì)規(guī)范和人工判定的裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收方法存在著工作量大、重復(fù)性高、驗(yàn)收效果依賴于檢驗(yàn)人員經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷等問題，已無法滿足數(shù)字化質(zhì)量監(jiān)督和高精密復(fù)雜武器質(zhì)量監(jiān)控的現(xiàn)實(shí)需要。針對上述問題，目前主要有兩類相關(guān)研究：一類是從宏觀角度對實(shí)現(xiàn)數(shù)字化檢驗(yàn)驗(yàn)收的探討和展望[2]，例如：文獻(xiàn)[3]闡述了軍事裝備數(shù)字化檢驗(yàn)驗(yàn)收的推行模式，文獻(xiàn)[4]對比了檢驗(yàn)信息化的優(yōu)勢，文獻(xiàn)[5]從整體上探討了構(gòu)建復(fù)雜武器裝備數(shù)字化質(zhì)量檢驗(yàn)系統(tǒng)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)，文獻(xiàn)[6]提出了一種基于人工智能方法的航天產(chǎn)品制造總檢模式。另一類是利用本體技術(shù)對質(zhì)量監(jiān)控方法進(jìn)行智能化改進(jìn)，例如：文獻(xiàn)[7]設(shè)計(jì)了環(huán)境知識管理與質(zhì)量監(jiān)測平臺，文獻(xiàn)[8]提出了基于本體的電能質(zhì)量監(jiān)測信息智能檢索模型，文獻(xiàn)[9]建立了基于標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的工程質(zhì)量合規(guī)性監(jiān)控框架。第一類研究涉及面廣、可操作性不強(qiáng)，第二類研究側(cè)重于對靜態(tài)知識的分析表述，對質(zhì)量監(jiān)控工作流程的動態(tài)性關(guān)注不足，不利于形成對質(zhì)量的閉環(huán)控制；同時(shí)，對本體技術(shù)的具體運(yùn)用沒有詳細(xì)描述，未能針對領(lǐng)域情況提出適宜的本體建模方法，加之對質(zhì)量合格判定規(guī)則的設(shè)計(jì)相對單一，導(dǎo)致后續(xù)基于知識推理的質(zhì)量符合性判斷能力靈活性不高，難以滿足復(fù)雜情況下的合格判定要求。

本文在分析裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收領(lǐng)域特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出一種基于本體技術(shù)的裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法，詳細(xì)闡述了該方法中裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建方法和流程、裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫設(shè)計(jì)、基于本體知識推理的檢驗(yàn)結(jié)果智能判定等關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)。最后以炮彈產(chǎn)品部分檢驗(yàn)驗(yàn)收信息為例，在本體開發(fā)工具Protégé平臺上驗(yàn)證了所提方法的有效性。

1 裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法設(shè)計(jì)

1.1 整體思路

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收是一項(xiàng)政策性和技術(shù)性都很強(qiáng)的工作，檢驗(yàn)驗(yàn)收的依據(jù)、范圍、條件、步驟等都必須嚴(yán)格符合規(guī)定，其總體程序分為準(zhǔn)備、實(shí)施和總結(jié)3個(gè)階段，又可進(jìn)一步細(xì)分為受理檢驗(yàn)、檢驗(yàn)準(zhǔn)備、實(shí)施檢驗(yàn)、合格判定、接收與拒收、簽署合格證、拒收產(chǎn)品批的處理、資料整理和歸檔等步驟[10]。如圖1所示，其中C(Conformity)代表合格，N(Nonconformity)代表不合格。各步驟之間環(huán)環(huán)相扣，當(dāng)且僅當(dāng)產(chǎn)品在上一步驟中符合所有要求才可進(jìn)入下一個(gè)環(huán)節(jié)。

圖1 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序Fig.1 Inspection and acceptance procedures of equipment

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收作為一種兼具事前預(yù)防和事后把關(guān)雙重作用的質(zhì)量監(jiān)控手段，需要覆蓋對所有類型產(chǎn)品的檢驗(yàn)，包括零部件檢驗(yàn)、成品檢驗(yàn)和包裝檢驗(yàn)；涉及對整個(gè)檢驗(yàn)過程的精細(xì)化管理，從產(chǎn)品提交條件審查、檢驗(yàn)準(zhǔn)備、檢驗(yàn)試驗(yàn)到檢驗(yàn)結(jié)果的合格判定與資料歸檔；還需要通過對檢驗(yàn)過程和檢驗(yàn)結(jié)果的綜合分析，為質(zhì)量問題定位分析、解決措施制定和質(zhì)量問題的預(yù)防提供指導(dǎo)。

因此，本文對照裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序，將裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法相應(yīng)地設(shè)計(jì)為準(zhǔn)備、實(shí)施和總結(jié)3個(gè)階段，各階段按照裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序的具體規(guī)定展開并各有側(cè)重，其流程如圖2所示。

圖2 裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法流程圖Fig.2 Flow chart of equipment intelligent and inspection acceptance method

1.2 準(zhǔn)備、實(shí)施和總結(jié)各階段關(guān)鍵技術(shù)

1.2.1 準(zhǔn)備階段

準(zhǔn)備階段主要完成對裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫的構(gòu)建，這是裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫是裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收知識的載體，其質(zhì)量好壞對裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收的效果至關(guān)重要。構(gòu)建本體庫是一個(gè)非常繁雜的過程，需要對目標(biāo)領(lǐng)域有著精準(zhǔn)的把握，最好在專家指導(dǎo)下進(jìn)行。

依據(jù)我國國家軍用標(biāo)準(zhǔn)對裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序中準(zhǔn)備階段的要求，該階段的核心任務(wù)是完成產(chǎn)品提交條件審查，需保證所提交的產(chǎn)品是經(jīng)承制單位檢驗(yàn)部門按照規(guī)定檢驗(yàn)合格且未處于停止驗(yàn)收狀態(tài)的產(chǎn)品，即產(chǎn)品質(zhì)量處于受控狀態(tài)。按照產(chǎn)品質(zhì)量波動理論[11]，在同樣的生產(chǎn)過程中生產(chǎn)同樣產(chǎn)品，它們的質(zhì)量特性不會是一個(gè)固定不變的恒量，總是在一定范圍內(nèi)波動變化，而造成質(zhì)量波動的主要因素簡稱為5M1E，即原材料(Material)、工藝方法(Method)、操作者(Man)、設(shè)備(Machine)、測量(Measurement)和環(huán)境(Environment)。考慮到裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收是一個(gè)始終圍繞產(chǎn)品質(zhì)量把控的過程，可從5M1E指出的6個(gè)方面來提取裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收信息中的核心要素，作為后續(xù)裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建的基礎(chǔ)，同時(shí)應(yīng)根據(jù)該領(lǐng)域特點(diǎn)設(shè)計(jì)合適的本體構(gòu)建策略，以高效高質(zhì)地完成裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫的構(gòu)建。

1.2.2 實(shí)施階段

實(shí)施階段主要完成裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫的設(shè)計(jì)和對檢驗(yàn)結(jié)果的智能判定，這是裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的核心環(huán)節(jié)。

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫設(shè)計(jì)主要利用語義網(wǎng)絡(luò)規(guī)則語言(SWRL)對質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行語義表達(dá)。裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫設(shè)計(jì)應(yīng)結(jié)合裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)際，從產(chǎn)品規(guī)范和工作程序兩個(gè)角度出發(fā)，對涉及裝備質(zhì)量的各項(xiàng)約束規(guī)則進(jìn)行分析拆解，并借鑒已構(gòu)建本體庫框架，使得規(guī)則庫在兼顧不同產(chǎn)品檢驗(yàn)項(xiàng)目多樣性的同時(shí)保證較高的靈活性，并能配合完成裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)施階段中的實(shí)施檢驗(yàn)環(huán)節(jié)。

對檢驗(yàn)結(jié)果的智能判定通過本體知識推理實(shí)現(xiàn)。已構(gòu)建的本體庫和規(guī)則庫所組成的智能審查單元是進(jìn)行知識推理的基礎(chǔ)。利用網(wǎng)絡(luò)本體語言(OWL)在本體庫中描述的顯式定義知識以及使用SWRL在規(guī)則庫中表達(dá)的隱含約束規(guī)則，推理引擎可依據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果中的關(guān)鍵信息，通過推理算法找出智能審查單元中與之相關(guān)的質(zhì)量約束信息并進(jìn)行概念一致性檢查，進(jìn)而作出其合格與否的判定，若符合要求則進(jìn)入智能審查單元效果評價(jià)環(huán)節(jié)，此處主要配合完成裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)施階段中的合格判定環(huán)節(jié)。

1.2.3 總結(jié)階段

總結(jié)階段主要完成對智能審查單元的效果評價(jià)，這是裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的輔助環(huán)節(jié)。

智能審查單元的效果評價(jià)主要考察本體推理結(jié)果的正確性和時(shí)效性，在檢驗(yàn)結(jié)果智能判定之后進(jìn)行。通過對同一裝備同一審查結(jié)果以及同一裝備不同審查結(jié)果的多次分析，確保智能審查單元的穩(wěn)定運(yùn)行，并為審查單元的改進(jìn)提供幫助。此處主要配合完成裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收總結(jié)階段的資料歸檔環(huán)節(jié)。通過將符合要求的判定結(jié)果與本體庫、規(guī)則庫及其他相關(guān)資料納入結(jié)果庫，形成對裝備質(zhì)量的閉環(huán)管理，并為后續(xù)的裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收提供指導(dǎo)。

2 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建

2.1 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建策略

為提高建模的精度、降低建模的復(fù)雜程度，必須依據(jù)裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收領(lǐng)域的特點(diǎn)設(shè)計(jì)合適的本體構(gòu)建策略。基于七步法和全面質(zhì)量管理理念，劉琳娜[12]提出一種基于質(zhì)量環(huán)的領(lǐng)域本體建模方法，用于實(shí)現(xiàn)武器裝備的本體建模，該方法與裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收領(lǐng)域較為契合，但也存在步驟冗余、操作性較弱等弊端。因此，本文在該方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建策略，如圖3所示，主要包括核心本體界定、本體擴(kuò)展、本體實(shí)現(xiàn)、本體檢測和循環(huán)改進(jìn)5大步驟。

圖3 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建策略Fig.3 Construction strategy of ontology library of equipment inspection and acceptance

步驟1核心本體界定，包括目標(biāo)及領(lǐng)域分析、核心要素提取兩個(gè)步驟。目標(biāo)及領(lǐng)域分析是開展建模的基礎(chǔ)，二者需同時(shí)進(jìn)行；核心要素提取是核心本體界定的關(guān)鍵，關(guān)系到后續(xù)能否有效進(jìn)行知識推理，應(yīng)予以充分重視。

圖4 核心本體界定Fig.4 Core ontology definition

步驟2本體擴(kuò)展，主要包括考察復(fù)用現(xiàn)有本體、收集獲取信息、本體內(nèi)容設(shè)計(jì)3個(gè)方面?？疾鞆?fù)用現(xiàn)有本體主要依據(jù)核心本體中的內(nèi)容尋找現(xiàn)存的相關(guān)本體進(jìn)行整合復(fù)用；收集獲取信息是對裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收過程中實(shí)際產(chǎn)生的各類信息進(jìn)行采集、存儲和處理；本體內(nèi)容設(shè)計(jì)是從標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的角度對裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收中的重要術(shù)語及其相互關(guān)系進(jìn)行列舉梳理，在此基礎(chǔ)上定義類和類的等級體系、定義類的屬性及屬性分面。

步驟3本體實(shí)現(xiàn)，主要利用本體建模工具和本體描述語言對上述已經(jīng)分析好的本體內(nèi)容進(jìn)行形式化表達(dá)，形式化表達(dá)時(shí)需要參照目前幾種典型的本體形式化定義，以保證概念體系的完整性，關(guān)鍵是選擇合適的本體描述語言。

步驟4本體檢測，主要借助相關(guān)工具檢查形式化后的本體是否存在邏輯錯(cuò)誤，檢測通過則建模完成，反之則重新進(jìn)行本體擴(kuò)展。

步驟5循環(huán)改進(jìn)，用以保證本體具備持續(xù)的進(jìn)化能力，也可表明本體建模是一個(gè)根據(jù)目標(biāo)需求不斷更新、改進(jìn)和調(diào)試的過程。循環(huán)改進(jìn)融合在前面4個(gè)步驟中。

2.2 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建流程

2.2.1 核心本體界定

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫的構(gòu)建目標(biāo)是合理篩選出影響裝備質(zhì)量的各個(gè)要素，建立可擴(kuò)展、可重用、易移植、靈活高效的智能模型，并可作為其他相關(guān)領(lǐng)域的知識交流工具。該領(lǐng)域是銜接裝備生產(chǎn)和裝備使用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目的是最大限度地保證裝備質(zhì)量，排除任何影響裝備質(zhì)量的潛在和顯在因素。根據(jù)上文分析，其核心本體界定可圍繞產(chǎn)品質(zhì)量波動理論中影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素5M1E展開，結(jié)果如圖4所示。

2.2.2 本體擴(kuò)展

本體擴(kuò)展主要包括考察復(fù)用現(xiàn)有本體、收集獲取信息、本體內(nèi)容設(shè)計(jì)3個(gè)方面。

考察復(fù)用現(xiàn)有本體可以大大降低建模的工作量。例如，按照裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收的范圍和要求，在裝備檢驗(yàn)過程中可能會出現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量問題的處理，此處可參考本體在處理其他領(lǐng)域質(zhì)量問題時(shí)已構(gòu)建的相關(guān)模型，例如：基于本體的建筑工程質(zhì)量通病診斷本體模型[13]、基于本體的建筑質(zhì)量控制語義模型[14]、果蔬產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源信息本體[15]等，并結(jié)合裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整和裁剪，以實(shí)現(xiàn)本體的復(fù)用。

收集獲取裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收信息的工作量較大，這些信息既有以文件形式對裝備檢驗(yàn)過程及結(jié)果的存檔，如產(chǎn)品履歷書等，也有存儲于專用工裝或檢測儀器中的檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)。

本體內(nèi)容設(shè)計(jì)是本體擴(kuò)展的重點(diǎn)內(nèi)容，包括抽取重要概念和術(shù)語、確定類和類的層次關(guān)系以及定義類的屬性和屬性分面。重要概念和術(shù)語主要來源于敘詞表及我國國家軍用標(biāo)準(zhǔn)，由于裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收領(lǐng)域沒有專門的敘詞表，主要從各類我國國家軍用標(biāo)準(zhǔn)中進(jìn)行收集。收集術(shù)語后，將屬于概念的術(shù)語進(jìn)行分類和層次劃分，剩下部分作為概念屬性，可得部分類及其層次關(guān)系的結(jié)構(gòu)如圖5所示，在此基礎(chǔ)上可進(jìn)一步定義屬性和屬性分面。

圖5 部分類及其層次結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Partial classes and their hierarchical relational structure

2.2.3 本體實(shí)現(xiàn)

本體實(shí)現(xiàn)首先應(yīng)選擇合適的本體建模工具及本體描述語言。在眾多本體建模工具中，由斯坦福大學(xué)設(shè)計(jì)開發(fā)的Protégé本體建模工具因其具備開源、界面友好、操作簡單等特點(diǎn)，是大多數(shù)本體構(gòu)建者的首選建模工具，故此處使用Protégé5.2.0本體建模工具進(jìn)行裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建。網(wǎng)絡(luò)本體語言描述邏輯(OWL DL)作為OWL的3個(gè)子語言之一，相對于只能提供簡單分類層次和約束的OWL Lite和沒有可計(jì)算性保證的OWL Full，它兼具了最強(qiáng)的表達(dá)能力并能夠保持計(jì)算完備性和可判定性，因此選用OWL DL作為裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫的建模語言[16]。

目前幾種典型的本體形式化定義中，以Perez等[17]提出的5個(gè)基本建?；膽?yīng)用最為廣泛：即一個(gè)本體通常由概念類(Concept)、關(guān)系(Relation)、函數(shù)(Function)、公理(Axiom)、實(shí)例(Instance)5種元素組成。根據(jù)上述建?；?，可將裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫定義為一個(gè)5元組O=〈C，Pc，I，Po，Pd，A〉，其中：

C表示裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收中所有概念的集合；

Pc表示裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收所有概念之間關(guān)系的集合，既包括簡單的層次關(guān)系，也包括復(fù)雜的交、并、補(bǔ)等關(guān)系；

I表示裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收中不同檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)例的集合；

Po表示不同檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)例之間關(guān)系的集合；

Pd表示不同檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)例與其測試所得數(shù)據(jù)值之間關(guān)系的集合；

A表示質(zhì)量約束公理，是進(jìn)行基于知識推理的質(zhì)量合格判定的基礎(chǔ)。

利用Protégé軟件將概念按照上述定義進(jìn)行形式化編碼，并以O(shè)WL格式的文件進(jìn)行存儲，即可得裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫。

2.2.4 本體檢測

本體檢測又稱本體調(diào)試，是利用Protégé平臺中的Debugger插件和Fact++推理機(jī)對已構(gòu)建本體庫進(jìn)行的一致性和連續(xù)性檢查。當(dāng)構(gòu)建的本體庫沒有邏輯錯(cuò)誤時(shí)即通過檢測；若出現(xiàn)問題，則需要重新轉(zhuǎn)入本體內(nèi)容設(shè)計(jì)步驟。經(jīng)檢測可知，所構(gòu)建的裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫符合一致性和連貫性要求。

3 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫設(shè)計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果智能判定

3.1 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫設(shè)計(jì)思路

僅使用OWL DL語言所描述的存儲于裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫中的知識還不足以支撐裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收智能化的實(shí)現(xiàn)，裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收中所蘊(yùn)含的大量復(fù)雜的質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)和工作程序要求都需要使用表達(dá)能力更強(qiáng)的語言才能完整描述[18]。相對于無法表示“IF-THEN”產(chǎn)生式知識規(guī)則的OWL DL語言，SWRL不但可以有效兼容OWL DL語言，還擁有更多表達(dá)規(guī)則語義信息的機(jī)制[19]。同時(shí)，以往研究中對質(zhì)量監(jiān)控規(guī)則庫的設(shè)計(jì)大都通過直接抽取具體規(guī)范條文并進(jìn)行表達(dá)，但裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收是一項(xiàng)政策性和制度性都很強(qiáng)的工作，特別強(qiáng)調(diào)按程序辦事，因此規(guī)則庫的設(shè)計(jì)還應(yīng)結(jié)合裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序和本體知識庫的組織架構(gòu)。綜上所述，裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫設(shè)計(jì)是在借鑒本體庫結(jié)構(gòu)和裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序的基礎(chǔ)上，利用SWRL對規(guī)范進(jìn)行語義表達(dá)來實(shí)現(xiàn)的[20]，如圖6所示。其總體思路如下：

步驟1根據(jù)待驗(yàn)裝備的情況選擇合適的規(guī)范，分析并抽取規(guī)范中對裝備質(zhì)量在定性或定量方面有具體要求的條款，并對條款中的關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，在此基礎(chǔ)上拆解其中的核心指標(biāo)，使其以最小單元的狀態(tài)呈現(xiàn)。

步驟2依據(jù)我國國家軍用標(biāo)準(zhǔn)中對裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序的有關(guān)規(guī)定，篩選程序中與上述質(zhì)量約束要求相關(guān)的步驟進(jìn)行橫向?qū)φ?，將程序中的步驟融入規(guī)則設(shè)計(jì)。

步驟3結(jié)合已構(gòu)建的裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫，參照本體庫中類和屬性的情況，保證所表達(dá)的規(guī)則與本體庫有較高的契合度。

圖6 SWRL規(guī)則標(biāo)注過程圖Fig.6 Annotation process of SWRL rule

定性質(zhì)量約束規(guī)則如Rule1及Rule2所示，定量質(zhì)量約束規(guī)則如Rule3及Rule4所示：

Rule1:Class(?p)∧Subclass(?p)∧MeasuredObject(?p)∧hasObjectProperty(?p,?NatureProperty) →Conformity(?p)

Rule2:Class(?p)∧Subclass(?p)∧MeasuredObject(?p)∧(hasObjectProperty=0)(?p) →Nonconformity(?p)

Rule3:Class(?p)∧Subclass(?p)∧MeasuredObject(?p)∧hasDatapropertyContentValue(?p,?dataproperty)∧swrlb:Built-in(?dataproperty,value) →Conformity(?p)

Rule4:Class(?p)∧Subclass(?p)∧MeasuredObject(?p)∧hasDatapropertyContentValue(?p,?dataproperty)∧swrlb:inverseBuilt-in(?dataproperty,value)→ Nonconformity(?p)。

將上述規(guī)則添加至裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫中，可作為后續(xù)基于本體知識推理進(jìn)行檢驗(yàn)結(jié)果智能判定的基礎(chǔ)。

3.2 基于本體知識推理的檢驗(yàn)結(jié)果智能判定

對裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫和規(guī)則庫進(jìn)行知識推理[21]，可實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果智能判定，包括對檢驗(yàn)結(jié)果合格判定情況的自動分類、質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)與裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序的組合、根據(jù)檢驗(yàn)驗(yàn)收結(jié)果信息分析產(chǎn)品質(zhì)量趨勢等3個(gè)方面。

3.2.1 對檢驗(yàn)結(jié)果合格判定情況的自動分類

當(dāng)質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)較為簡單時(shí)，對檢驗(yàn)結(jié)果合格判定情況的自動分類是利用OWL三大公理中的等價(jià)公理(EC)進(jìn)行概念的包含性檢測的過程。其核心思想是將合格類(Conformity)與不合格類(Nonconformity)分別定義為等價(jià)類，即分別等價(jià)于具有合格值范圍的屬性和不合格值范圍的屬性，若某一個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果實(shí)例具有同樣屬性，且該屬性符合合格類屬性的約束條件，則自動分類于合格類，反之為不合格類。以合格類等價(jià)條件為例，其設(shè)計(jì)思路如圖7所示。

圖7 合格類等價(jià)條件Fig.7 Qualified class equivalent condition

當(dāng)質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)較為復(fù)雜時(shí)，對檢驗(yàn)結(jié)果合格判定情況的自動分類實(shí)質(zhì)上是一個(gè)基于規(guī)則的推理過程。即將質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)逐條拆解后，分別按照SWRL推理前件head和推理后件body的組織形成進(jìn)行表達(dá)與存儲，特別是需要熟練運(yùn)用其Atom中的 swrl:Building限制，其設(shè)計(jì)思想如圖8所示，規(guī)則如下：

DLSafeRule(Annotation("true"^^xsd:boolean)

Annotation(rdfs:comment " automatic classfication for judging the conformity of test result "^^xsd:string)

Annotation(rdfs:label "S1"^^xsd:string)

Body(ClassAtom(:Product Variable(:p))

DataPropertyAtom(:hasDataContentValue Variable(:p) Variable(:DataProperty))

BuiltInAtom(Variable(:hasDataProperty)

"RangeofQualifiedValues"^^xsd:integer))Head(ClassAtom(:Conformity Variable(:p))))

BuiltInAtom(Variable(:hasDataProperty)

"UnqualifiedValueRange"^^xsd:integer))Head(ClassAtom(:Nonconformity Variable(:p))))。

圖8 檢驗(yàn)結(jié)果合格判定情況的自動分類思想Fig.8 Idea of automatic classification for judging the conformity of inspection results

3.2.2 基于規(guī)則的質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)與裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序組合

對質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)和裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序的組合描述可增強(qiáng)裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收智能化的動態(tài)性，也更加符合其按照程序辦事的領(lǐng)域特點(diǎn)。針對這種動態(tài)規(guī)則的描述，可通過將程序以步驟為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行拆解，將各步驟的關(guān)聯(lián)關(guān)系轉(zhuǎn)化為屬性約束，其思路如圖9所示，進(jìn)而使用SWRL，以組合描述方式將程序中的各步驟與檢驗(yàn)結(jié)果合格與否的情況建立聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收全過程、動態(tài)化的智能推理。

圖9 裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收動態(tài)規(guī)則描述思路圖Fig.9 Block diagram describing the dynamic rules of equipment inspection and acceptance

以產(chǎn)品提交條件審查到抽樣階段的過程為例，其規(guī)則描述如下：

Rule5:Submission(?p)∧Product(?p)∧QualityConstraintRule∧Comformity(?p)→Sampling (?p)。

對于不同的提交審查要求，只需要將上述規(guī)則中的質(zhì)量約束標(biāo)準(zhǔn)部分(QualityConstraintRule)進(jìn)行替換即可。這種逐條的組合設(shè)置方法具有很高的靈活性和通用性，可將傳統(tǒng)的靜態(tài)知識表示擴(kuò)展到動態(tài)流程推理，更利于監(jiān)管者從宏觀上把控檢驗(yàn)驗(yàn)收的總體進(jìn)度。

3.2.3 根據(jù)檢驗(yàn)驗(yàn)收結(jié)果信息分析產(chǎn)品質(zhì)量趨勢

裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收不僅具有把關(guān)作用，還具有預(yù)防作用，其預(yù)防作用來源于根據(jù)檢驗(yàn)驗(yàn)收結(jié)果信息對產(chǎn)品質(zhì)量趨勢的分析。根據(jù)長期的裝備質(zhì)量監(jiān)控經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)對處于合格邊界值的檢驗(yàn)結(jié)果分析和關(guān)注更有利于發(fā)現(xiàn)質(zhì)量隱患。對此，可通過建立篩選規(guī)則，從合格的檢驗(yàn)結(jié)果中篩選出需要重點(diǎn)關(guān)注的檢驗(yàn)結(jié)果實(shí)例，將其存入合格類的子類關(guān)注類(Attention)，剩余實(shí)例則存入合格類的子類安全類(Safety)。

圖10 炮彈產(chǎn)品常規(guī)與智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法流程對比圖Fig.10 Comparison between the flow charts of the conventional and intelligent inspection and acceptance methods of shell products

為提高篩選的靈活性，引入實(shí)例危險(xiǎn)范圍指數(shù)因子Di，Di是一個(gè)自定義值，取值范圍在0～1之間，可通過分析以往檢驗(yàn)結(jié)果的情況得出，也可隨機(jī)預(yù)設(shè)，再通過對篩選結(jié)果的分析進(jìn)行調(diào)整。其中，關(guān)注類篩選規(guī)則為：Rule6:Product(?p)∧QualityConstraintRule∧Comformity(?p)∧DI(?p,?D)∧swrlb:lessThanOrEqual(?D,SelfDefiningValue)→Attention(?p)；安全類篩選規(guī)則為：Rule7:Product(?p)∧QualityConstraintRule∧Comformity(?p)∧DI(?p,?D)∧swrlb:greaterThan(?D,SelfDefiningValue)→ Safety(?p)。

4 實(shí)例分析

以炮彈產(chǎn)品的檢驗(yàn)驗(yàn)收為例，采用常規(guī)檢驗(yàn)驗(yàn)收方法和智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法流程對比，如圖10所示。

為驗(yàn)證智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的有效性，在Protégé平臺上分別進(jìn)行炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建、炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫構(gòu)建并進(jìn)行提交條件審查、合格判定和質(zhì)量問題處理等3種類型的本體知識推理，最后查看推理日志，對上述智能檢驗(yàn)驗(yàn)收的正確性和時(shí)效性進(jìn)行評價(jià)。

4.1 炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫構(gòu)建

以炮彈產(chǎn)品為例，從人、機(jī)、料、法、環(huán)、測等6類核心要素法抽取影響該產(chǎn)品質(zhì)量的各類因素，構(gòu)建炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫，該產(chǎn)品核心要素的抽取思路如下：

因素“人”對炮彈產(chǎn)品質(zhì)量的影響主要體現(xiàn)在承制方的質(zhì)量保證能力和訂購方的質(zhì)量控制能力，例如國家軍用標(biāo)準(zhǔn)GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范中條款4.1規(guī)定了承制方與訂購方在實(shí)施炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)時(shí)不同的檢驗(yàn)責(zé)任。因素“人”可劃分為人類型和人能力兩個(gè)類，其中：人類型包括承制方和訂購方，承制方包括研制人員、生產(chǎn)人員、檢驗(yàn)人員和質(zhì)保人員，訂購方包括軍事代表和使用部隊(duì)；人能力包括質(zhì)量保證能力和質(zhì)量控制能力。

因素“機(jī)”是指炮彈產(chǎn)品生產(chǎn)和檢驗(yàn)時(shí)所使用的相關(guān)儀器、設(shè)備和工具等，如炮彈彈體毛坯加工時(shí)使用的專用壓力加工機(jī)械等，該因素對炮彈產(chǎn)品質(zhì)量的影響主要取決于其質(zhì)量狀態(tài)是否滿足生產(chǎn)和檢驗(yàn)的要求，例如GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范中條款3.12.3規(guī)定了檢驗(yàn)工具的尺寸要求。因素“機(jī)”可劃分為機(jī)器類型、機(jī)器用途和機(jī)器質(zhì)量狀態(tài)3類，其中，機(jī)器類型包括設(shè)備、儀器和工具，機(jī)器用途包括檢驗(yàn)機(jī)器、加工機(jī)器和測量機(jī)器，機(jī)器質(zhì)量狀態(tài)分為機(jī)器合格和機(jī)器不合格。

因素“料”是指生產(chǎn)炮彈產(chǎn)品所需要的各類材料，如制作彈丸時(shí)使用的金屬材料、藥筒中的發(fā)射藥、消焰藥和黑火藥等，該因素對炮彈產(chǎn)品質(zhì)量的影響主要取決于材料的成分和理化性能等，例如GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范中條款3.4規(guī)定了炮彈主要材料的一般要求。因素“料”可劃分為料名稱、料來源、料性能和料質(zhì)量狀態(tài)4類，其中料來源包括料承制單位名稱和料承制單位資格，料性能包括料化學(xué)性能和料物理性能，料質(zhì)量狀態(tài)包括料質(zhì)量合格和料質(zhì)量不合格。

因素“法”一方面是指生產(chǎn)炮彈產(chǎn)品時(shí)應(yīng)遵守的工藝規(guī)程、采用的工藝方法，例如GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范條款3.11規(guī)定了炮彈裝配前的零部件要求和裝配要求；另一方面是指檢驗(yàn)炮彈產(chǎn)品時(shí)應(yīng)遵循的檢驗(yàn)要求，例如GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范條款4.2、4.4、4.5、4.6、4.7等，分別規(guī)定了炮彈產(chǎn)品的檢驗(yàn)分類、檢驗(yàn)項(xiàng)目、抽樣方案和檢驗(yàn)方法。因素“法”可劃分為方法類型、方法對象、方法名稱、方法內(nèi)容和方法狀態(tài)5類，其中，方法類型包括工藝方法和檢驗(yàn)方法，方法對象包括彈丸和發(fā)射裝藥，方法狀態(tài)包括方法有效和方法失效。

因素“環(huán)”是指生產(chǎn)和檢驗(yàn)炮彈產(chǎn)品時(shí)的環(huán)境條件，例如GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范中條款3.10.3、3.11.2規(guī)定了炮彈產(chǎn)品所處環(huán)境應(yīng)滿足的溫度和濕度條件。因素“環(huán)”可分為環(huán)境名稱、環(huán)境指標(biāo)和環(huán)境條件3類，環(huán)境指標(biāo)包括環(huán)境溫度和環(huán)境濕度。

因素“測”是指炮彈檢驗(yàn)所產(chǎn)生的各類檢驗(yàn)結(jié)果，如炮彈產(chǎn)品的表面狀況、尺寸、質(zhì)量等，例如GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范條款4.5規(guī)定了炮彈產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量一致性檢驗(yàn)時(shí)的檢驗(yàn)項(xiàng)目及其方法和要求，實(shí)施相應(yīng)的檢驗(yàn)項(xiàng)目后則產(chǎn)生對應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，其包含于因素“測”中。因素“測”可分為檢驗(yàn)項(xiàng)目、檢驗(yàn)要求、檢驗(yàn)內(nèi)容和檢驗(yàn)結(jié)論4類。

按照上述分析，在Protégé軟件中建立炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫，結(jié)果如圖11所示。

圖11 炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫Fig.11 Shell product inspection and acceptance ontology library

4.2 炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫構(gòu)建

炮彈產(chǎn)品規(guī)則庫中的規(guī)則主要從裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序標(biāo)準(zhǔn)和炮彈產(chǎn)品規(guī)范提取。我國國家軍用標(biāo)準(zhǔn)GJB3677A裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序中規(guī)定了裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收的依據(jù)、范圍、要求、條件、步驟等相關(guān)內(nèi)容。我國國家軍用標(biāo)準(zhǔn)GJB1089A-99炮彈通用規(guī)范中規(guī)定了炮彈及其零部件的通用技術(shù)要求、質(zhì)量保證規(guī)定、交貨準(zhǔn)備等內(nèi)容。

4.2.1 炮彈產(chǎn)品提交條件審查規(guī)則提取

產(chǎn)品提交條件審查的通用規(guī)則來源于GJB3677A中的條款6，包括承制方質(zhì)量保證、產(chǎn)品技術(shù)狀態(tài)、檢驗(yàn)環(huán)境條件、檢驗(yàn)儀器設(shè)備、產(chǎn)品提交狀態(tài)5個(gè)方面，專用規(guī)則來源于GJB1089A—99中的條款5.3.1，如圖12所示。

圖12 提交條件審查規(guī)則來源Fig.12 Submission of the source of conditional review rule

上述5個(gè)方面分別對應(yīng)炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫中的人、法、環(huán)、機(jī)、測與料6類；由條款要求可知，當(dāng)且僅當(dāng)上述6個(gè)方面均符合要求，炮彈產(chǎn)品才可通過提交條件審查進(jìn)入受理檢驗(yàn)，否則進(jìn)入拒絕受理，規(guī)則定義如下：

//炮彈產(chǎn)品通過提交條件審查進(jìn)入受理檢驗(yàn)

[Rule_AcceptSubmission:ShellProductSubmission(?x)∧hasConformityProductSubmissionCondition(?x,?y)∧ConformityProductSubmissionCondition(?y)→ShellProductAcceptSubmission(?x)]。

//炮彈產(chǎn)品未通過提交條件審查進(jìn)入拒絕受理

[Rule_Resubmission:ShellProductSubmission(?x)∧hasNonconformityProductSubmissionCondition(?x,?y)∧NonconformityProductSubmissionCondition(?y)→ShellProductResubmission(?x)]。

4.2.2 炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)合格判定規(guī)則標(biāo)注

GJB1089A-99炮彈通用規(guī)范中條款4.5.1規(guī)定了炮彈產(chǎn)品質(zhì)量一致性檢驗(yàn)項(xiàng)目、要求及其方法。下面以其中序號4裝配正確性檢驗(yàn)項(xiàng)目中對不同質(zhì)量黑火藥制品的稱量誤差要求為例(見表1)，闡述如何標(biāo)注合格判定規(guī)則。

表1 炮彈產(chǎn)品不同質(zhì)量黑火藥制品的稱量誤差要求Tab.1 Requirements for weighing errors of black powders with different weights in shell products

合格判定是一個(gè)分類過程，可以將每條要求分為合格規(guī)則和不合格規(guī)則兩方面。由于上述規(guī)則屬于定量判定規(guī)則，在利用SWRL進(jìn)行標(biāo)注時(shí)，可利用該語言Literals和Built-ins的比較功能，將檢驗(yàn)項(xiàng)目作為1個(gè)類，將檢驗(yàn)項(xiàng)目的要求作為屬性，將檢驗(yàn)項(xiàng)目的要求值作為劃分合格判定分類的數(shù)值依據(jù)。上述規(guī)則可標(biāo)注為：BlackPowder(?p)∧hasWeight(?p,?weight)∧Built-ins(?weight,weightvalue)∧WeightError(?p)∧hasWeightError(?p,weighterror)∧Built-ins(?weighterror,weighterrorvalue)→Conformity(?p)/Nonconformity(?p)。

4.3 炮彈產(chǎn)品智能檢驗(yàn)驗(yàn)收功能實(shí)現(xiàn)

4.3.1 炮彈產(chǎn)品提交條件審查

以GJB1089A—99中對炮彈產(chǎn)品在環(huán)境方面的要求為例，依據(jù)GJB1089A—99炮彈通用規(guī)范中的條款3.10.3.2(裝藥工房的溫度值應(yīng)大于等于18 ℃)，選取某工廠20 d中裝藥工房的溫度值變化情況數(shù)據(jù)，如表2所示。

首先進(jìn)行提交條件合格與否的自動審查。將表2的數(shù)據(jù)以實(shí)例C1～C20的形式導(dǎo)入Protégé平臺的本體庫中，啟動Pellet推理引擎，并利用DL query控件查詢推理結(jié)果，分別得到該工廠裝藥工房溫度值滿足提交條件的14個(gè)實(shí)例和不滿足提交條件的6個(gè)實(shí)例。

其次自動給出提交條件審查的結(jié)果。對上述實(shí)例進(jìn)行進(jìn)一步推理，驗(yàn)證是否滿足溫度值符合要求的裝藥工房實(shí)例進(jìn)入檢驗(yàn)階段、不滿足的實(shí)例進(jìn)入重新提交階段。編寫相關(guān)規(guī)則，啟動Pellet推理引擎，并利用DL query控件查詢推理結(jié)果，所得進(jìn)入檢驗(yàn)階段的裝藥工房實(shí)例與合格類實(shí)例、進(jìn)入重新提交階段的裝藥工房實(shí)例與不合格類實(shí)例的情況一致，如圖13所示。

圖13 炮彈產(chǎn)品提交條件審查Fig.13 Shell product submission condition examination

4.3.2 炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

從裝藥工房溫度值滿足要求的某天中選取該天對黑火藥制品質(zhì)量和稱量誤差的20組檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，如表3所示。

首先，對20組黑火藥制品稱量誤差進(jìn)行合格判定，利用4.2.2節(jié)中所建立的合格判定規(guī)則，通過本體推理篩選出符合要求的15個(gè)黑火藥制品實(shí)例。

其次，對所篩選出的15個(gè)合格黑火藥制品實(shí)例建立相應(yīng)的篩選規(guī)則，并設(shè)置實(shí)例危險(xiǎn)范圍指數(shù)Di=0.1，將處于合格邊界值處的產(chǎn)品劃分為關(guān)注類、其余合格的產(chǎn)品劃分為安全類，相應(yīng)的關(guān)注類和安全類的數(shù)值設(shè)定如表4所示。

將上述規(guī)則添加至規(guī)則庫中，啟動推理引擎和查詢控件；可得15個(gè)合格的黑火藥制品實(shí)例中，需要關(guān)注的實(shí)例有5個(gè)，處于安全類的實(shí)例有10個(gè)，如圖14所示。

由此可知，智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法可快速、批量地進(jìn)行炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的合格判定和邊界值篩選等靜態(tài)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析。當(dāng)以本體庫和規(guī)則庫形式存儲產(chǎn)品的質(zhì)量約束規(guī)則和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)后，利用本體推理可對同類型、同檢驗(yàn)項(xiàng)目的產(chǎn)品進(jìn)行快速、批量的合格判定，有效解決裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收工作量大、重復(fù)性強(qiáng)等問題。同時(shí)，借助實(shí)例危險(xiǎn)范圍指數(shù)Di，可快速、準(zhǔn)確地篩選處于合格邊界值的產(chǎn)品實(shí)例，為快速定位產(chǎn)品質(zhì)量問題提供指導(dǎo)。

表3 黑火藥制品質(zhì)量及其稱量誤差檢驗(yàn)情況統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Statistical table of weights and weighing errors of black powder products

表4 不同質(zhì)量黑火藥制品稱量誤差邊界值與安全值設(shè)定Tab.4 Setting of error boundary values and safety values of black powder products with different weights

圖14 炮彈產(chǎn)品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析Fig.14 Analysis of inspection data of shell products

4.3.3 炮彈產(chǎn)品智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法效果評價(jià)

以4.3.1節(jié)中炮彈產(chǎn)品基于智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的提交條件審查為例，重復(fù)上述實(shí)驗(yàn)10次，將推理結(jié)果匯總，其推理耗時(shí)可從日志中讀出，如圖15所示。

圖15 基于智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的炮彈產(chǎn)品提交條件審查的耗時(shí)及正確率Fig.15 Time-consuming and correct rate of shell product submission condition examination based on intelligent inspection and acceptance method

由圖15可見：在10次實(shí)驗(yàn)中，單次同時(shí)對20個(gè)實(shí)例進(jìn)行提交條件合格判定并自動分類的平均耗時(shí)為38.4 ms，平均正確率為100%；自動給出條件審查結(jié)果的平均耗時(shí)為49 ms，平均正確率為100%；綜合上述兩級推理的提交條件審查平均耗時(shí)為97.4 ms，平均正確率為100%.

綜上所述可知，與傳統(tǒng)基于人工審查的裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收方法相比，基于智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法的提交條件審查，在保證正確率的同時(shí)能夠大幅度減少提交條件審查的耗時(shí)，更具優(yōu)越性。

5 結(jié)論

本文通過分析裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收程序，提出了一種基于本體技術(shù)的裝備智能檢驗(yàn)驗(yàn)收方法。為準(zhǔn)確表示裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收知識，提出并實(shí)施了裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收本體庫的構(gòu)建策略。結(jié)合裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收實(shí)際，從產(chǎn)品規(guī)范和工作程序兩個(gè)角度出發(fā)，提出了裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收規(guī)則庫的設(shè)計(jì)思路，并對檢驗(yàn)結(jié)果智能判定的3個(gè)方面進(jìn)行了分析。最后，以炮彈產(chǎn)品部分檢驗(yàn)驗(yàn)收信息為例，驗(yàn)證了所提方法的正確性和時(shí)效性。實(shí)例結(jié)果表明，該方法可改進(jìn)目前裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收工作量大、重復(fù)性高、檢驗(yàn)效果依賴于人員經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷等問題。幫助質(zhì)量監(jiān)督者高效管控裝備質(zhì)量，合理制定裝備質(zhì)量監(jiān)督計(jì)劃，提高裝備檢驗(yàn)驗(yàn)收的綜合效能。