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基于融合推理模型的地下装载机概念设计系统

作　者: 曹艳芳
导　师: 王桂梅
学　校: 河北工程大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 地下装载机支持向量机粗糙集融合推理概念设计
分类号: TH243
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

古往今来，人类历史的发展与进步都离不开产品的设计与制造，它是推进人类社会发展的重要动力，只有不断生产出高质量产品才能满足不断发展的市场经济需求，然而想要实现产品的快速设计并不简单，产品的设计过程是一个不断改进创新的复杂活动，除了初步设计和详细设计以外还包括概念设计阶段，概念设计为产品初步设计阶段但却占据产品成本的百分之八九十，对于整个产品设计阶段至关重要，产品概念设计的开发与研究也是市场经济发展的迫切需求。因此，本文结合形势发展的需求，将基于支持向量回归机的模型推理与实例推理结合起来，利用生成的融合推理模型来实现产品的概念设计。对客户提出的需求属性先进行实例推理，把用户需求的方案提取出来，在实例库中进行搜索，采用近邻搜索策略，求取产品的相似实例，经过人工干预与修改之后，保存在实例库中。对于搜索过程中没有找到与其相同或相近实例的采用新的机器学习方法支持向量机回归理论进行创新设计，利用Libsvm工具箱（最初版本由台湾大学林智仁教授创建）即MATLAB神经网络30个案例分析作者Faturo开发的Libsvm3.0工具箱与Libsvm GUI界面工具箱来对实例进行回归预测分析，利用粒子群优化算法对支持向量回归待求参数进行求解，求得满足产品设计要求的新问题的解，实现产品的快速概念设计。本文把实例推理与模型推理结合起来，克服了单一模型推理简单，实用性差，模型较为笼统，缺乏一些必要的理论依据等缺点。为验证该模型的有效性，本文在第四章中对地下装载机的概念设计实例进行验证，通过导入大量的实验数据，进行约简，回归预测分析来验证，并且还在此基础上构造出一个地下装载机概念设计系统，该系统利用UG二次开发工具UG/OPEN进行开发，选用VC++6.0为开发语言，以ACCESS做后台数据库，开发出人机交互界面，方便了实例的搜索求解，大大提高了实例搜索的效率，经过实例的验证，该方法可行有效。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-22
  1.1 地下装载机的重要性与发展现状  11-12
    1.1.1 地下装载机概述  11-12
    1.1.2 地下装载机在社会发展中的重要性  12
  1.2 国内外地下装载机的发展现状及趋势  12-18
    1.2.1 国内地下装载机的发展  12-14
    1.2.2 国外地下装载机发展  14-18
  1.3 产品的概念设计发展与研究现状  18-19
    1.3.1 概念设计的定义  18
    1.3.2 基于多种推理技术的概念设计的研究现状  18-19
  1.4 论文的研究内容及研究意义  19-21
  1.5 本章小结  21-22
第2章建立实例推理模型  22-41
  2.1 实例推理简介  22-24
    2.1.1 CBR 的起源  22
    2.1.2 CBR 心理学模型及其发展史  22-24
  2.2 实例推理的机制  24-25
  2.3 CBR 的实例表示  25-26
  2.4 实例库的构建  26-27
    2.4.1 实例库的简介  26-27
  2.5 粗糙集简介  27-36
    2.5.1 粗糙集概述  27-28
    2.5.2 粗糙集的关键定义  28-32
    2.5.3 属性的重要性离散化  32-34
    2.5.4 条件属性的约简  34-36
  2.6 实例的检索  36-40
    2.6.1 实例检索的策略  36-37
    2.6.2 实例的相似度  37-39
    2.6.3 近邻算法的实现  39-40
  2.7 实例的修改与保存  40
  2.8 本章小结  40-41
第3章支持向量机回归模型  41-61
  3.1 支持向量机的起源基础简介  41-43
    3.1.1 统计学理论简介  41
    3.1.2 基于统计理论的 VC 维与结构风险最小化  41-42
    3.1.3 基于数据的机器学习  42-43
  3.2 支持向量机基本原理  43-50
    3.2.1 支持向量分类机  43-47
    3.2.2 支持向量回归机  47-50
  3.3 核函数  50-52
  3.4 支持向量机的参数选择  52-57
    3.4.1 粒子群优化算法原理  52-54
    3.4.2 基于粒子群优化算法的 SVM 参数优化  54-57
  3.5 在 MATLAB 下地下装载机预测回归模型的实现  57-60
    3.5.1 回归模型建立过程  57-58
    3.5.2 MATLAB 实现模型的训练与预测  58-60
  3.6 本章小结  60-61
第4章模型的校核与验证  61-87
  4.1 特征参数的提取  61-64
  4.2 数据的离散化  64-69
  4.3 属性的约简  69-78
  4.4 基于粗糙集的实例模型验证  78
  4.5 支持向量回归模型的验证  78-86
  4.6 本章小结  86-87
第5章原型系统的实现  87-98
  5.1 系统简介  87-88
    5.1.1 系统的功能  87-88
    5.1.2 系统开发环境  88
  5.2 系统实现的相关软件介绍  88-92
    5.2.1 UG 介绍  89-90
    5.2.2 UG 二次开发的基础知识  90-91
    5.2.3 UG 开发环境  91-92
  5.3 系统功能的实现运行实例  92-97
    5.3.1 UG 系统的开发流程  92-94
    5.3.2 系统可行性验证  94-97
  5.4 本章小结  97-98
结论  98-99
致谢  99-100
参考文献  100-104
作者简介  104
攻读硕士学位期间发表的论文  104-105

基于融合推理模型的地下装载机概念设计系统

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