本文摘要:人工智能是現(xiàn)代生產(chǎn)生活過程中效率的倍增器, 發(fā)表學(xué)術(shù)論文網(wǎng) 計(jì)算機(jī)應(yīng)用論文人工智能輔助工藝設(shè)計(jì),在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能,可以提高計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)的能力,提升工作質(zhì)量與效率,節(jié)約成本,方便操作,為計(jì)算機(jī)輔助工藝的發(fā)展指明了新的方向
人工智能是現(xiàn)代生產(chǎn)生活過程中效率的倍增器,發(fā)表學(xué)術(shù)論文網(wǎng)計(jì)算機(jī)應(yīng)用論文人工智能輔助工藝設(shè)計(jì),在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能,可以提高計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)的能力,提升工作質(zhì)量與效率,節(jié)約成本,方便操作,為計(jì)算機(jī)輔助工藝的發(fā)展指明了新的方向!計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程》(月刊)創(chuàng)刊于1973年,由中國船舶重工集團(tuán)公司第七○九研究所主辦。由國家新聞出版署指定參加全國優(yōu)秀期刊展覽。辦刊宗旨是:堅(jiān)持理論聯(lián)系實(shí)際;堅(jiān)持實(shí)事求是的學(xué)風(fēng);堅(jiān)持以應(yīng)用為主,提高與普及并重;堅(jiān)持創(chuàng)新,堅(jiān)持以刊登國內(nèi)外計(jì)算機(jī)方面的新理論、新技術(shù)、新工藝、新成果研究為主;以學(xué)術(shù)性、技術(shù)性為辦刊特色,論文以中短專文為主;力求更快地為讀者提供更多的有益的信息。
隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中人工智能得到廣泛應(yīng)用。文章主要從人工智能和計(jì)算機(jī)輔助工藝的概述出發(fā),分析了人工智能在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,希望能為應(yīng)用人工智能提供參考。
關(guān)鍵詞:
人工智能;計(jì)算機(jī)輔助;工藝設(shè)計(jì);應(yīng)用
人工智能技術(shù)發(fā)展應(yīng)用,為計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)注入新的活力,讓計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)的水平、效率得到前所未有的提高。本文主要從人工智能入手,研究了人工智能在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。
1人工智能和計(jì)算機(jī)輔助工藝的概述
1.1人工智能
人工智能在計(jì)算機(jī)設(shè)備中的應(yīng)用,讓計(jì)算機(jī)設(shè)備具有人性化,滿足計(jì)算機(jī)高級(jí)運(yùn)用需求。目前,在推理能力基礎(chǔ)上對(duì)人工智能進(jìn)行研究已經(jīng)獲得明顯成就,逐漸向并行化處理功能與模糊處理功能方向發(fā)展。
1.2計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)
計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)最初出現(xiàn)于上世紀(jì)70年代,計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)的出現(xiàn)引起了人們的重視,從目前發(fā)展來看,計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)的發(fā)展過程中經(jīng)歷了5個(gè)階段:交互式、智能化、派生式、綜合式與創(chuàng)成式等,而計(jì)算機(jī)輔助工藝發(fā)展的關(guān)鍵是智能化,也是未來計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)發(fā)展的方向。計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)的應(yīng)用能夠改變傳統(tǒng)工作中人工重復(fù)性操作的情況,解放大批手工勞動(dòng),實(shí)現(xiàn)信息化技術(shù),讓人們將更多精力放在研發(fā)新技術(shù)和工藝上。同時(shí),達(dá)到資源的優(yōu)化配置,提升生產(chǎn)效率,節(jié)約生產(chǎn)升本,為生產(chǎn)提供技術(shù)支撐。
2人工智能在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
2.1人工智能技術(shù)
在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)過程中應(yīng)用人工智能技術(shù),帶來最明顯的優(yōu)點(diǎn)就是智能化,對(duì)于計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)來說,計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)本身無法脫離輔助工具的范疇,但是,由于人工智能的運(yùn)用,改變了計(jì)算機(jī)作為輔助工具的狀態(tài),使計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)具備相應(yīng)的智能分析能力。目前,在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中人工智能技術(shù)的有效運(yùn)用,具體體現(xiàn)在推理能力上,主要包括模糊推理功能與混沌理論推理功能。在實(shí)際運(yùn)用人工智能技術(shù)過程中這些推理功能都是相互滲透綜合使用的,而不是單獨(dú)使用的,它們在使用過程中發(fā)揮各自優(yōu)勢,彌補(bǔ)雙方缺陷。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的特性具有自覺形象思維,而模糊圖例特性具有邏輯思維,人工智能技術(shù)可在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)過程中將這兩種技術(shù)進(jìn)行互補(bǔ),以此提升計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的智能化水平。在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)研究的領(lǐng)域中,大部分研究主要集中在研究機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論、方法上,而研究輔助工藝設(shè)計(jì)的技術(shù)相對(duì)較少。由于設(shè)計(jì)活動(dòng)中輔助工藝設(shè)計(jì)和機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)存在趨同性,所以,可以推斷出計(jì)算機(jī)輔助工藝技術(shù)智能化設(shè)計(jì)理論和方法主要有三部分構(gòu)成:基礎(chǔ)科學(xué)層、智能化設(shè)計(jì)方法層級(jí)信息技術(shù)層。
2.2遺傳算法
遺傳算法作為計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)中人工智能的重要系統(tǒng),是指模仿達(dá)爾文遺傳選擇與自然淘汰生物進(jìn)化論過程的一種計(jì)算模型,能夠通過模仿自然進(jìn)化論搜索出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是開始于代表問題中可能存在的解集種群,而這些種群的組成主要是基因編碼個(gè)體聯(lián)合形成的,每一個(gè)基因編碼個(gè)體實(shí)際上就是染色體特性的實(shí)體。所以,在工藝設(shè)計(jì)初期,需要將表現(xiàn)型到基因型的編碼工作全部完成。例如二進(jìn)制編碼,在初代種群全部完成后,根據(jù)優(yōu)勝劣汰以及適者生存的原理,對(duì)產(chǎn)生的近似值進(jìn)行演化,按照問題當(dāng)中的實(shí)體適應(yīng)度在每一代中選出合理的實(shí)體,并通過自然遺傳學(xué)的算子讓種群組合變異再組合,從而形成新的解集種群。這些種群的變化過程就相當(dāng)于進(jìn)化過程,后代會(huì)比前代更加適應(yīng)環(huán)境,而最后一代種群中的最有實(shí)體經(jīng)過解碼之后,可以將其作為問題最優(yōu)解的近似值。
2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
計(jì)算機(jī)輔助輔助工藝設(shè)計(jì)的產(chǎn)品相對(duì)比較復(fù)雜,影響因素具有不確定性早期只能依靠成組技術(shù)的CAPP系統(tǒng)和以往操作經(jīng)驗(yàn)來解決這些產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)的問題,整個(gè)生產(chǎn)設(shè)計(jì)工藝的效率低。隨著人工神經(jīng)系統(tǒng)技術(shù)的產(chǎn)生、應(yīng)用,有效解決了這些問題,提高了計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)的技能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是根據(jù)生物神經(jīng)系統(tǒng)的基本原理對(duì)真實(shí)世界客觀事物進(jìn)行處理,主要由單一的非線性處理單元合并形成的,可以分布、聯(lián)合存儲(chǔ)信息,同時(shí)自動(dòng)組織、學(xué)習(xí)記憶。在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)過程中人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)技術(shù)的運(yùn)用,可以自我適應(yīng)、調(diào)節(jié)。例如計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)過程中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的運(yùn)用,最初是核對(duì)基本數(shù)值與系統(tǒng)內(nèi)部的具體情況,檢測自身適應(yīng)性,以此推演、修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn),從而調(diào)整網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的適應(yīng)性。
2.4粗糙集技術(shù)
該項(xiàng)技術(shù)作為現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的模糊控制技術(shù),粗糙集技術(shù)應(yīng)用目的是為了有效解決計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)中模糊不清的問題。例如計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)一旦出現(xiàn)模糊不清的問題,人工智能技術(shù)即可通過迷糊對(duì)比分析方式,根據(jù)問題影響作用的大小對(duì)問題影響因素進(jìn)行排列,同時(shí),進(jìn)行加權(quán)賦值,然后借助預(yù)設(shè)判斷算法剝離冗余的條件屬性與因素,最后剩下的條件因素即是模糊現(xiàn)象的正解。
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