摘要：在工程问题中,尽管积累了大量的实验、仿真和设计经验,传统的设计方法仍然面临着知识利用率不高的挑战。为了有效利用知识信息来加速装备的设计与开发,一种基于知识挖掘的高维模型表示(High dimensional model representation,HDMR)优化方法被提出。首先,引入了一种改进的多元模型筛选策略,以提高HDMR子项的构建效率和预测精度。之后,提出了一种基于知识挖掘的优化策略。该策略使用全局代理模型替代真实函数,以最优样本为中心点构建HDMR子项,并在每个子项代表的维度上分别寻找局部最优点,并通过置信度对比挖掘全局潜在较优点,以加速算法寻优。最终,利用该方法开展翼身融合水下翔机(Blended-wing-body underwater glider,BWBUG)外形优化设计。在满足体积约束的条件下,将滑翔机的升阻比提升了5.04%,优于无知识辅助下升阻比提升2.93%的优化结果,验证了所提方法中知识挖掘的作用。

摘要：提出了从金属塑性成形数值模拟结果中挖掘知识的方法 ,简述了实现的步骤和采用的算法 .以板料冲压成形工艺设计为例 ,进一步详细论述了如何采用所提出的知识挖掘方法从板料成形数值模拟结果数据中提炼新的工艺知识 .

摘要：研究了概念设计知识空间层次结构体系,分析了专利知识空间与已有设计知识空间之间的关系,说明了专利知识挖掘具有扩展设计知识空间、避免重复设计和促进产品创新的作用.提出了一种面向概念设计的专利知识挖掘方法,建立了统一的专利技术特征表示模型,利用词法分析、句法分析、语义分析等自然语言理解技术,抽取专利技术特征信息,通过不同层次的知识挖掘形成专利知识空间.以钻夹头产品设计为例,采用该方法挖掘相同设计领域的产品专利需求知识和功能知识,辅助产品的需求分析和功能结构变异,设计结果表明,该方法充分利用了专利资源,为概念设计提供丰富的设计知识,有效地提高了产品创新能力.

摘要：通过引入数据挖掘技术,耦合RANS方程求解技术、有限元分析方法、自适应多目标差分进化算法和非均匀B样条曲面造型方法,提出了高压比离心叶轮多学科多目标设计优化方法。该方法包括:利用研发的优化平台获取给定设计空间内性能最优的解,涉及优化算法、参数化方法、约束处理和多学科性能评估4个模块,前3个模块通过自主编程完成,最后1个模块通过编写软件接口、利用NUMECA和ANSYS软件生成;利用数据挖掘技术,如总变差分析,对设计空间进行知识挖掘,由此识别出对性能影响显著的变量。以等熵效率最高和叶轮表面最大离心应力最小为目标,开展了典型高压比离心叶轮SRV2-O的优化设计,优化后等熵效率提高了2.00%,最大应力降低了2.08%;通过对优化设计的分析和对设计空间的知识挖掘知,对类似高压比离心叶轮进行设计时,应重点控制扩压段轮盖的设计以减小叶顶泄漏流的影响,通过减小流动通道面积以减小泄漏流的损失。该结果可为类似离心叶轮设计提供借鉴。

摘要：为了挖掘深层专利知识,对专利文献权利要求书中的技术特征进行分析,以明确专利产品技术系统的各个元件;分析说明书的技术内容和实施方案,确定技术元件之间的相互作用关系,建立专利技术方案的功能模型,在功能模型的基础上构建专利产品的技术(结构)等级树,并根据公理设计"之字形"映射变换映射出专利产品的功能等级树,结合客户需求验证变换过程的准确性。用功能模型指导构建设计矩阵,以保证映射过程的合理性。通过需求域、功能域、结构域间的映射过程还原发明人的技术创新过程,挖掘专利的深层知识,为消化吸收该技术方案并在该方案技术的基础上进行规避设计提供了技术支持。以牛粪烘干机的相关专利分析为例进行专利概念设计知识的挖掘,验证了该方法的有效性。

摘要：为了提高排汽缸的气动性能,探索排汽缸的设计规律,耦合基于子元模型的全局优化算法、三阶贝塞尔曲线的三维排汽缸参数化方法、RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes)方程求解方法与基于总变差分析的数据挖掘技术,提出了健壮高效的排汽缸设计优化与知识挖掘方法。在考虑末级叶片和排汽缸之间相互作用的基础上,选取静压恢复系数最大为目标函数,对低压排汽缸进行了设计优化与知识挖掘。优化得到的排汽缸静压恢复系数从0.165提高到了0.516。采用基于总变差分析的数据挖掘技术并结合排汽缸气动性能分析,阐明了设计变量与目标函数之间的相互影响机制。研究结果表明:扩压器出口宽度、排汽缸外缸宽度、外导流环高度和外导流环出口角度对排汽缸气动性能有显著影响。所建立的排汽缸优化设计方法和知识挖掘技术为高性能排汽缸设计提供了工具。

摘要：为改善叶顶气膜冷却效果,基于全局优化算法,引入数据挖掘技术,建立了凹槽状叶顶气膜孔优化设计与数据挖掘框架。以叶顶的平均气膜有效度为优化目标和以冷气流量为约束条件,对GE_E3动叶叶顶的气膜孔进行优化设计。优化后叶顶的平均气膜有效度提高了3.7倍。流动结构与冷却分析表明,优化后气膜孔的分布得到了改善,孔径的改变使得冷气流量分布更为合理,从而增加了叶顶前缘的气膜覆盖面积,增强了主流对冷气的压制效应,喷射冷气更加贴近壁面,叶顶的平均气膜有效度显著提高。同时通过对设计空间进行知识挖掘,探究设计空间信息,结果表明叶顶前缘气膜孔对叶顶气膜冷却影响显著,增大叶顶前缘气膜孔孔径,将前缘气膜孔向前缘移动,减小中部气膜孔间距,可有效改善叶顶气膜冷却效果。

摘要：在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过程中的广泛应用.为了解决这些挑战,本文提出了一种基于知识协同进化的增强图卷积网络方法.首先,利用易获取的过程流图构建低成本的粗粒度流程知识.然后,在图卷积神经网络模型训练中引入图探索,实现知识更新.最后,为了降低知识复杂度并保持一致性,设计了一种知识过滤机制.所提出的方法在基准的脱丁烷塔工艺过程上进行了验证.实验结果表明,该方法具有出色的预测准确性,并获得高质量的新知识.

摘要：为了强化布置三角形涡发生器的U型通道综合换热性能,耦合基于子元模型的全局优化算法、三角形涡发生器参数化方法、三维RANS方程求解技术与基于总变差分析的知识挖掘技术,建立了高效的三角形涡发生器综合换热性能优化与知识挖掘方法。在验证本文数值方法正确性的基础上,以综合换热性能最优为目标函数,对布置于U型通道内的三角形涡发生器进行设计优化与知识挖掘。优化后,最优设计的三角形涡发生器诱导产生的下洗涡对的强度和间距增加,使得U型通道的综合换热性能相对提高了14.5%。同时对设计空间进行知识挖掘,筛选对综合换热性能影响显著的设计变量,分析显著变量对目标函数的影响机制。结果表明:三角形涡发生器的高度对通道换热能力和阻力损失的影响最为显著,而三角形涡发生器的宽度对通道综合换热性能的影响最为显著。

摘要：为向产品设计过程提供更加丰富的知识来源,进一步获取专利深层信息,提出了基于语义关联的专利有害性能知识挖掘方法。首先,对产品有害性能进行定义和分类,据此对产品专利分布以及语义特点进行分析;其次,结合行业专利全文信息,引入word2vec算法构建文本向量空间,并利用余弦算法计算不同单词的语义距离,进而实现同义词合并;再次,利用词性组合以及依存关系获取行业专利技术背景中有害性能关键词,结合四种分类规则获取结构对象与有害性能的关联关系,并构建有害性能数据库;最后,针对设计方案元件关键词,检索关联有害性能知识,结合频次公式计算元件不同有害性能发生的概率。选择国内花洒产品专利为应用实例,与其他三种算法进行比较,验证了所提方法的可行性及有效性。