基于知识和可视化技术的油泵设计研究中煤矿机械

基于知识和可视化技术的油泵设计研究(中)

基于知识和可视化技术的油泵设计研究(中) 2011年12月10日 来源： (3)选择相应的发现方法和算法，如分类、回归等；

(4)实施发现算法，得到上述数据库之间的关联关系及可信度；

(5)管理和维护知识，如检验知识的冲突等。

油泵设计过程中知识的发现是利用统计技术和数据库技术进行面向属性的操作，是对属性之间关系的认识和发现活动。其中主要有剪支、并支、找因果和找相关等方法。剪支是剪去对发现任务没有贡献或贡献率极低的属性域；并支是进行主成分分析，将相近属性进行综合；找因果是对数值表示的属性进行回归分析；找相关是进行因子分析，在取值无序且离散的属性之间寻找依赖关系。在对A型泵设计过程数据挖掘中，发现喷油流量系数与主机配套厂有关，山东某厂的系数低于平均值，而大连某厂的高于平均值。该系数和配套厂的喷孔孔径制造精度有密切的关系，它是工厂小孔加工的制造方法、制造工艺和制造设备的综合体现。

4喷射性能仿真

油泵的喷油过程具有复杂的动力效应，反映了高压油路中压力波的产生、传播、反射和迭加，因而喷射性能的好坏受许多因素影响。如果依赖观察喷射性能计算结果的数据，则难以发现其中的准确规律。为此，利用动画技术，复现了各种因素下的喷射性能结果，以曲线描述和动画显示反映喷射过程，有利于配试人员对喷射规律的进一步认识，有利于设计人员对设计方案的参数确定，从而减少物理样机的制造。

喷射过程数学模型中作了一些简化，如忽略了零件在油压作用下或撞击时的弹性变形；认为燃油密度ρ、流量系数和压力波传播速度α为常值；不考虑油液的流动惯性、精密偶件处存在的泄漏及弹簧振动的影响［4,5］。该模型表现为一组微分方程组。

可视化过程的三个环节是：①在油泵性能仿真中，数据操纵主要是选取不同的时间步长来求解微分方程组，得到喷射性能的各个规律；②可视化映射是把计算结果转换成显示的数值量，如转换成柱塞、出油阀和针阀相对凸轮转角的位移，转换成喷油规律、泵端压力、喷油嘴端压力、供油总量、喷油总量、供油规律、出油阀流通截面相对凸轮转角的量值；③以曲线和动画形式表现这些量值［6］。

通过求解微分方程组，可以得到反映喷射性能的许多关系。这些性能计算结果还可以用动画仿真结果表示(如图5)。它可动画地演示随着凸轮的旋转(图中省略)，引起柱塞的上下运动，从而产生油压变化、出油阀升程变化、针阀的升程变化、喷油的起始点和结束点，以及五条主要喷油性能曲线。

图5喷油性能仿真动画界面

5喷射性能的模糊评价和模糊再设计

不论是CAxD(Computer Aided x-application Design)，还是DFx(Design for x-function)，也不论是基于约束的设计方法，还是基于实例的推理技术，最终都要进行设计方案的评价、多方案排序及再设计。在油泵方案设计阶段，就是对喷射性能进行评价。

喷射性能模糊评价过程为：

(1)评价对象的因素集?U＝{u?1,u?2,…,u?n},在这里，u?i(i=1,2,…,n)?分别为泵端压力、嘴端压力、喷射速率、喷射起点和喷射持续期；

(2)评价集?V={v?1,v?2,…,v?m}。评价集是等级的集合，在此，v?i(i=1,2,…,m)?分别为很好、较好、一般、较差及很差等；

(3)对应于指标的因素权重集为?A＝{a?1,a?2,…,a?n}。在这里，a?i(i=1,2,…,n)分别为u?i在该因素集中的重要程度，权重集一般由专家给出。以r??ij?表示u?i评为v?j的隶属度，则可得到设计方案模糊综合评价模型；

(4)当权重集和合成算子确定后，即可对设计方案进行评价。如评价结果不满意，则要进行再设计。

再设计的关键是如何利用失败信息和相关知识进行反馈，完成局部和全局的重新设计任务。再设计的实质就是要解决修改参数的选择、修改参数值的确定、回溯层次的决策三个问题。由于喷射模型的复杂性，难以实施灵敏度的再设计策略和相关性的再设计策略。然而，工程界已积累了许多有关性能和结构参数关系的经验，有利于模糊推理在再设计中的应用。

油泵再设计模糊推理是多维、多重的模糊推理，在这里，采用广义优先搜索策略进行正向推理。根据系统输入的不确定性证据，利用模糊知识库和模糊数据库中不确定性知识，按一定的模糊推理策略给出一定可信度的参数修改建议。模糊再设计专家系统用关系型数据库结构描述了可设计参数xi、性能评价因素uj的修改性质及其规则可信度eij。其推理规则库用关系型数据库表示。

考虑各规则间的相关性，设合成算子为Dc、传播算子为Dt、各规则的激活阈值为αj、各参数修改结论的接受阈值为βi，并设e′j为各前提的可信度。模糊再设计时，在各规则中进行参数xi的推理为：

设Ti为参数Xi变化的最后结论可信度则有：

其推理规则为，当触发指标uj，则规则库中的记录j+1起作用(用Rj＝1表示，否则Rj＝0)。

由此可得各修改参数的变化趋势及其修改结论可信度。当有几个推理结论的可信度均大于采纳阈值时，就要考虑修改参数选择的控制原则，如结论可信度原则、制造资源原则、修改参数的层次性原则、有效度原则、连续选中限制原则和负效应等原则［7］。

模糊再设计的流程是：①修改参数的选择，可由模糊推理和选择原则确定；②修改参数值由修改结论可信度大小，并参考负效应原则确定；③修改参数回溯层次则由参数的层次性确定。再设计过程中还可利用预检原理，即在设计参数回溯前，进行与该参数相关的约束预检查和目标预检查，如果发生约束冲突或目标不满足，可重新选择再设计参数。

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