計(jì)算機(jī)應(yīng)用論文人工智能輔助工藝設(shè)計(jì)

　　人工智能是現(xiàn)代生產(chǎn)生活過(guò)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(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七○九研究所主辦。由國(guó)家新聞出版署指定參加全國(guó)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(guó)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(lái)看，計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)的發(fā)展過(guò)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(lái)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(guò)程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，帶來(lái)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(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)本身無(wú)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(guò)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?cè)谑褂眠^(guò)程中發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，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(jué)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(guò)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(guò)程的一種計(jì)算模型，能夠通過(guò)模仿自然進(jìn)化論搜索出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是開(kāi)始于代表問(wèn)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(wèn)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(guò)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(guò)程就相當(dāng)于進(jìn)化過(guò)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(guò)解碼之后，可以將其作為問(wèn)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(lái)解決這些產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)的問(wèn)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(wèn)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(guò)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(guò)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(cè)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(wèn)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(wèn)題，人工智能技術(shù)即可通過(guò)迷糊對(duì)比分析方式，根據(jù)問(wèn)題影響作用的大小對(duì)問(wèn)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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