試論認(rèn)知計算機輔助工藝設(shè)計與人工智能

　　論文關(guān)鍵字：計算機輔助工藝設(shè)計(CAPP)　人工智能(AI)

　　論文摘要：隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，制造也得發(fā)展已經(jīng)離不開計算機了，計算機輔助工藝設(shè)計和人工智能應(yīng)運而生，當(dāng)很多非專業(yè)性人士對此概念十分模糊，本文初步解釋兩個概念和其應(yīng)用范圍。 
　　
　　計算機輔助工藝設(shè)計(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程，智能化CAPP是當(dāng)前CAPP系統(tǒng)的研究熱點。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分，是計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶�！叭斯ぶ悄堋�(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能；如何把計算機用得更聰明；如何設(shè)計和建造具有高智能水平的計算機應(yīng)用系統(tǒng)；如何設(shè)計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術(shù)來模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能行為的一門綜合學(xué)科。
　　將人工智能技術(shù)(AI技術(shù))應(yīng)用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中，使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復(fù)雜的工藝規(guī)程設(shè)計問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應(yīng)用。
　　CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶的特定需求定制開發(fā)，針對性強，具有較好的實用性，但對系統(tǒng)進(jìn)行功能擴(kuò)展困難；后者可以由用戶根據(jù)自身特定的要求進(jìn)行二次開發(fā)，可以實現(xiàn)更多的柔性和開放性，這種系統(tǒng)與CAD(計算機輔助設(shè)計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。
　　CAPP設(shè)計理論目前研究的很少，機械產(chǎn)品設(shè)計理論研究的較多，有學(xué)者認(rèn)為設(shè)計理論與方法由設(shè)計理論基礎(chǔ)層、設(shè)計工具和支持技術(shù)平臺層等三大部分組成。有的學(xué)者提出四理論框架，即設(shè)計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設(shè)計理論與機械產(chǎn)品設(shè)計理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設(shè)計方法方面有較大的差別，因此認(rèn)為面向智能化的CAPP設(shè)計理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成，即基礎(chǔ)科學(xué)層、信息技術(shù)層和智能化設(shè)計方法層。
　　在機械產(chǎn)品工藝設(shè)計中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經(jīng)驗來解決，早期建立在單純依賴于成組技術(shù)基礎(chǔ)上的CAPP系統(tǒng)，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設(shè)計出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來，人工智能技術(shù)在CAPP系統(tǒng)
　　開發(fā)中的應(yīng)用，使CAPP技術(shù)得到了較大的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成，具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學(xué)習(xí)及聯(lián)想記憶等特性；多層前饋網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，每一個訓(xùn)練范例在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過兩遍傳遞計算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經(jīng)過處理后，產(chǎn)生一個輸出，并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量；第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯矢量對權(quán)值進(jìn)行逐層修改。
　　AI在CAPP中的另一應(yīng)用——粗糙集技術(shù)。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數(shù)學(xué)工具，在理論中“知識”被認(rèn)為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據(jù)條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中，可以用RS理論構(gòu)建專家系統(tǒng)，對知識進(jìn)行獲取及優(yōu)化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達(dá)成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構(gòu)成一個二維表，對屬性進(jìn)行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進(jìn)行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則，得到最小化決策規(guī)則集，當(dāng)輸入待加工的零件加工特征時，就可得到優(yōu)化的加工工藝。
　　遺傳算法，AI在CAPP系統(tǒng)的又一應(yīng)用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成，每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此，在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作，如二進(jìn)制編碼。初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解，在每一代，根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度大小挑選個體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異，產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼，可以作為問題近似最優(yōu)解。
　　智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實際應(yīng)用中，往往將多種智能技術(shù)相互結(jié)合，綜合運用，發(fā)揮各自的特長，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結(jié)合，可起到互補的作用，提高智能化水平。
　　智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術(shù)水平來看，不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實質(zhì)性的突破，因為目前的人工智能技術(shù)主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力，而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能，還要有“聯(lián)想”的功能， CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，必須在人工智能技術(shù)方面有新的發(fā)展，要解決人工智能技術(shù)方面的問題，必須在一些基礎(chǔ)
　　理論和基礎(chǔ)科學(xué)方面有新的突破，如在生命科學(xué)、數(shù)學(xué)等方面要有新的突破。由此可見，在可以預(yù)見的將來，智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用各種人工智能技術(shù)，實現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。
　　通過以上論述，相信大家對計算機輔助工藝設(shè)計與人工智能以及AI在CAPP中的應(yīng)用有了一定的了解。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達(dá)和處理的靈活性和有效性上得到進(jìn)一步的發(fā)展，提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，從而提高現(xiàn)代制造技術(shù)水平，是我國由制造大國成為制造強國。
　　
　　參考文獻(xiàn)：
　�。�1］鄭堅， 面向智能化的CAPP設(shè)計理論與方法研究，江西藍(lán)天學(xué)院學(xué)報；
　�。�2］王杰教授四川大學(xué)08級機制專業(yè)討論課；

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