飞机装配指令语义元素智能挖掘方法.pdf

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1、数字化装配DIGITALASSEMBLY飞机装配指令语义元素智能挖掘方法IntelligentMiningMethodsofSemanticElementsofAircraftAssemblyInstructions西北工业大学俞　琳　赵　磊　李　原　张　杰[摘要]为了更好地实现对飞机装配指令典型语对应的抽象知识集合，并在一定程度上实现了指令语义义元素的提取、组织、重用，提出了飞机装配指令典型语元素的存储、表示及重用。但是设计语言表达的多样化，义元素智能挖掘方法。对飞机装配指令数据元素进行语句结构的离散

2、化，往往使得设计意图传递引起多重歧预处理，实现自然语言层面的语句结构标准化划分，通义，从而进一步需要对AO指令表述语义进行粒度化划过对语义粒度的分析，将装配指令划分为典型指令语义分，对指令语句进行结构化、连续化处理，对指令语义元元素、标准化装配指令语句、典型指令模板；采用语块分素进行形式化表述，更有利于对不同粒度的装配指令元析理念对装配指令进行深层次的语义概念剖析，基于隐素进行表示、存储、重组与继承。马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），实现对目前，对产品设计知识表达已有多方面的研

3、究。沈[1]装配指令的语块标注。进一步采用Apriori方法，完成斌等采用面向对象技术对知识对象进行划分，建立产[2]对装配指令典型操作语义元素的智能挖掘。品设计的多类型、多层次知识表达模型；刘培奇等将关键词：装配指令　语义元素　智能挖掘　产生式规则的前提、结论和处理分别用概念图表示，提[3]Apriori出一种扩展式规则知识表示方法；魏丽等采用关键特[ABSTRACT]Intelligentminingmethodoftypi-性表示粗粒度、非完备的产品信息。但这些都过于粗略calsemanticel

4、ementsofaircraftassemblyinstructionis或过于详细地描述工艺知识，不适合从一个全局的角度proposedtobetterachievetheextraction,organizationand来管理工艺知识。同时，对于知识的获取方法，国内外[4]reuseoftheelements.Standardizedpartitionofstatement学者也做了大量研究。凌卫青等以功能驱动实现基[5]structureisrealizedatthenaturallanguag

5、elevelthrough于实例的产品设计知识获取方法；高伟等定义了工艺preprocessingthedataelementsofaircraftassemblyin-决策数据表，以ID3算法构建工艺决策树，提出一种基structionsandtheseinstructionsaredividedintosemantic于概念学习系统（ConceptLearningSystem,CLS）的工艺[6]elementsoftypicalinstructions,standardizedassembly决策

6、树学习算法；高伟等又从工艺重用的角度，利用instructionstatementsandtypicalinstructiontemplatesby聚类算法提取工艺知识术语，实现计算机辅助工艺规划analyzingsemanticgranularities.BasedonHiddenMarkov（ComputerAidedProcessPlanning，CAPP）智能化；薛俊[7]model,chunklabelingofassemblyinstructionsisrealized芳等提出了基于粗糙集的

7、零件合并专家知识获取方viaadeepsemanticconceptanalysisoftheseinstructions法等。上述研究都采用了不同的获取算法对知识进行undertheguidanceoftheideaofchunkparsing.Theintel-发现和挖掘。然而，考虑到工艺知识的非规范性和不确ligentminingoftypicaloperationalsemanticelementsof定性，从知识粒度的角度对工艺知识进行形式化分析，assemblyinstructionsisc

8、ompletedbyadoptingthemethod规范在工艺规程中使用的知识，有利于对不平衡数据ofApriori.进行知识挖掘。同时在工艺知识粒（ProcessKnowledgeKeywords:AssemblyinstructionSemanticele-Granule）分类的基础上，依照不同的使用需求对工艺知mentIntelligentminingApriori识粒进行操作，方便了工艺知识的自动获取，不仅满足工艺规程的生成，还适