某射击装置智能化产品设计平台优化方案

7.1.3.1　某射击装置智能化产品设计平台需求分析

为了实现面向某射击装置的产品智能化设计模式,从产品设计知识资源、智能设计过程、设计人员以及系统架构多个方面总结提出了某射击装置智能化产品设计平台的功能需求,如表7.1所示。

表7.1　面向某射击装置智能化产品设计平台需求

如表7.1所示,某射击装置智能化产品设计平台的需求被分为四个层面,即知识资源层面、智能设计过程层面、设计人员层面和系统架构层面。对于知识资源而言,平台首先需要构建统一的知识资源组织模型并索引分布式的知识资源,以统一的方式组织某射击装置智能化产品设计涉及的数据、知识、设计工具等,形成统一的知识资源管理机制;其次,平台应该强调不同类型知识资源的语义关系,知识资源之间的语义关系是组织、重用、维护知识资源的基础;最后,平台应该能够以多种方式提供知识资源服务,知识资源管理的目的不仅仅是将所有资源管理起来,更是要服务于某射击装置智能化产品设计过程,因此以恰当的方式提供知识资源服务是核心功能。

对于智能设计过程而言,平台首先应该支持某射击装置设计方案的智能推理生成功能,即通过对设计知识资源的集成,实现面向分布、异构等知识环境下的基于案例和规则混合推理的智能推理模式;其次,平台能完成对智能推理出来的多个设计方案,从多个维度进行更加客观的综合评价,并得出方案的优劣排名,辅助设计人员对最佳方案进行决策;最后,实现在智能设计过程中提供设计工具等辅助设计系统的封装,完成设计方案与方案模型自动生成的集成,为设计人员提供一站式的包括方案推理、评价决策、模型生成等智能设计环境。

对于设计人员而言,平台首先应该满足不同类型用户的知识资源需求,设计人员的专业不同、经验不同、知识资源使用习惯不同,平台需要针对特定的知识资源需求提供相应的知识服务;其次,平台不应该增加设计人员的工作负载,随着知识资源数量的增加,设计人员在获取知识资源完成设计工作的过程中会出现信息过载的问题,平台应该对知识资源进行封装,采用以设计问题为核心封装知识资源、以流程为核心封装知识资源等方式,降低设计人员的工作负载。

对于系统架构而言,平台首先需要以开放的架构集成不同类型的设计工具,因为某射击装置的设计工作不可避免地应用大量的商业软件和自研开发工具,因此实现平台与这些工具之间的集成是必要的。其次,平台需要支持分布式的环境,这一方面是由于某射击装置的设计分布在不同的厂所,另一方面由于平台中的知识资源也分布地存储于不同的厂所,因此平台需要支持分布式环境。表7.1所述的面向某射击装置智能化产品设计平台需求并不是相互独立的,而是相互影响的。

7.1.3.2　某射击装置智能化产品设计平台功能定义

在分析某射击装置智能化产品设计系统需求以及知识资源驱动的某射击装置智能化产品设计模式的基础上,详细分析了面向某射击装置智能化产品设计平台所需具备的功能,图7.8给出了该平台详细的功能模块。

图7.8　面向某射击装置智能化产品设计平台功能模块

从整体上,面向某射击装置的智能化产品设计平台大致可以分为三个部分,即知识资源管理系统、智能化产品设计过程管理系统以及通用功能支撑系统。知识资源管理系统实现对某射击装置设计知识资源的获取、表示、存储以及检索等的支持,主要包括本体管理子系统、模板管理子系统、知识库管理子系统以及知识库维护子系统四个主要子系统;智能化产品设计过程管理系统实现某射击装置智能化产品设计过程方案的推理、评价与决策,参数优化以及模型生成等,主要包括推理过程控制管理子系统、方案综合评价管理子系统、设计参数智能优化管理子系统以及知识组件管理子系统。通用功能支撑系统主要提供对平台各系统的基本配置、用户界面、个人空间以及信息交互等功能的支撑,主要包括个人工作门户子系统、平台服务子系统以及平台权限子系统。

7.1.3.3　某射击装置智能化产品设计平台实施

1.平台体系结构

某射击装置智能化产品设计平台的体系结构如图7.9所示。

该系统包括数据资源层、核心引擎层、业务逻辑层、系统应用层、用户界面层。每个层次具体功能如下。

数据资源层:数据资源层是智能化产品设计平台所涉及的数据、知识的存储层,提供对数据、知识的访问和安全管理的功能。根据某射击装置的产品设计需求,该层包括经验知识库、设计规则库、设计案例库、计算程序库等。

核心引擎层:智能化产品设计的执行需要一系列驱动机制,这些驱动机制之间相互协调配合来实现具体的功能需求。驱动机制主要以驱动引擎的形式表现,具体包括知识搜索引擎、设计工具及模型集成运行引擎、智能推理引擎等。

业务逻辑层:业务逻辑层是根据具体业务执行的逻辑而开发的功能模块,也是为实现系统目标而制定的具体的功能组成,这些功能具有一定的通用性,可以作为特定领域智能化产品设计的基础。该层包括知识库管理、设计工具及其模型封装与管理、智能推理与决策、系统管理等模块。

图7.9　某射击装置智能化产品设计平台的体系结构

系统应用层:系统应用层是在业务逻辑层的基础上,针对具体的设计对象而建立的应用层,设计人员在该层上开展智能设计活动。

用户界面层:为设计人员、分析人员、知识管理人员和系统管理员提供的与系统交互的人机界面。

2.平台技术架构

知识资源驱动的是一个复杂的系统工程,它是以研发中心为龙头联合各分系统生产厂和各职能管理部门构成的某射击装置研制体系。某射击装置设计平台网络的体系结构应以产品为中心,以服务于产品设计为目的。其网络拓扑结构如图7.10所示。

图7.10　面向某射击装置智能设计平台网络拓扑结构

在智能设计平台网络结构的基础上,给出平台开发的技术层次架构,如图7.11所示。首先该技术架构的实现依赖于相关的技术标准与规范,如程序开发与命名规范、接口开发规范等,也依赖于数据安全保障制度,如数据库备份机制等。在以上两个方面的基础上,该技术架构总体上包括四个层次,不同层次之间以接口的形式进行通信。技术架构的最底层是技术支撑层,主要包括数据库服务器、文件服务器、系统开发框架、应用程序服务器以及系统开发工具等,通过数据库统一操作技术(SilverDB)与平台框架层进行数据通信。平台框架层中包括了平台运行所必需的功能模块,如访问控制组件(Spring MVC等)、对象管理容器(Spring)、日志管理组件(Log4J)、推理引擎(Drools Expert)、权限管理组件(SilverPreview)、全文解析引擎(Luence)以及本体操作引擎(Jena)等。在这些功能模块的基础上,平台通过DAO技术、Service技术以及MVC技术实现系统的业务功能,并利用SOA技术公开业务功能的调用接口,界面层利用HTTP或者SOA技术访问业务功能接口。平台界面层主要包括两个方面的技术,一是平台界面的实现技术,主要包括JSP、HTML、CSS以及GWT技术;二是平台界面的交互技术,主要包括JavaScript、GWT、EXT以及AJAX技术。

图7.11　面向某射击装置的智能设计平台技术架构

3.平台用例图

本系统的用户分为两大类:管理员和一般用户。

管理员负责对支撑平台运行的基础数据以及知识库进行管理和维护,包括维护设计案例数据、维护设计指标数据和维护设计规则知识等,对这类知识进行增、删、改、查操作。

一般用户指运用本系统进行产品智能设计的设计人员和工程师,他们在系统的用户界面上进行交互操作,最终获得满足相关技术指标要求的产品设计方案并将其存入系统。一般用户的工作过程包含了以下5个场景:设计方案推理数据输入、基于案例推理的备选方案生成、基于设计规则的备选方案验证与修改、备选方案综合评价与选优、基于知识组件的产品模型生成。具体行为操作包括:输入产品技术指标、选择所使用的模板、设置各相似因子的权重、修改设计规则、方案评分、最优方案存储、产品设计知识组件配置以及知识组件参数修改等。(www.xing528.com)

系统用例图如图7.12所示。

图7.12　系统用例图

4.平台系统搭建

某射击装置智能化产品设计平台主要包括智能推理与决策和知识组件两部分功能子系统。智能推理与决策子系统主要是基于案例推理和规则混合推理等设计相关的所有活动,实现设计方案的智能生成,然后通过运用知识组件子系统将设计方案转化为模型案例。其中,智能推理与决策子系统包括基于案例的设计方案匹配与推理、基于规则的设计方案验证与修改、设计参数智能优化、方案的综合评价与排序以及相关的数据管理等方面的内容。知识组件子系统通过将设计工具与模型的集成封装和执行,支持用户配置生成产品设计组件,同时将评价后的最优方案参数注入组件接口(注入后用户依然可以对组件的参数进行修改),实现辅助方案——模型的案例生成。

所搭建的某射击装置智能化产品设计平台的部分界面如图7.13~图7.26所示。

图7.13　平台首页

图7.14　跨库检索界面

图7.15　知识检索界面

图7.16　案例相似性权重设置界面

图7.17　综合评价指标管理界面

图7.18　设计方案智能推理——指标输入界面

图7.19　设计方案智能推理——案例检索界面

图7.20　设计方案智能推理——规则推理优化界面

图7.21　设计方案智能推理——规则验证界面

图7.22　设计方案智能推理——指标设置界面

图7.23　设计方案智能推理——生成模型界面

图7.24　设计方案智能推理——强度分析界面

图7.25　设计方案智能推理——报告生成界面

图7.26　知识库管理界面