运用混合推理的数控加工刀具智能选择的研究

• 作者: 吉卫喜 堵士俊 孙斌 钱德成
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具选择 规则推理 实例推理 相似度 层次分析法
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 数控加工技术
• 页码范围: 62-68
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5163字
• 语种: 中文

摘要

实例推理( CBR)与规则推理( RBR)是知识工程中两类重要的基于知识的问题求解和学习方法，结合这两种方法并将其用于刀具的自动选择，有利于机械加工的智能化发展。提出一种将实例推理与规则推理相集成的混合推理方法，首先运用规则推理得出刀具类型及刀具材质，并将其作为初始条件检索出候选实例集，再以实例推理得出与目标实例最相似加工实例。此外，针对传统的基于距离函数的相似度算法的复杂性及不确定性等缺点，基于模糊数学理论应用隶属函数求解实例间属性的相似度。同时考虑了属性权重问题，以层次分析( AHP)法来确定各个属性相对应的权重。最后，以电梯业中磁铁安装板的加工为例，验证了该方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉卫喜	江南大学机械工程学院	93	363	9.0	13.0
2	钱德成	江南大学机械工程学院	9	41	5.0	6.0
3	孙斌	江南大学机械工程学院	12	44	5.0	6.0
4	堵士俊	江南大学机械工程学院	6	29	3.0	5.0