多态工艺智能的融合与学习进化研究

The generation and application of machining process intelligences still rely heavily on the level of knowledge and experience of the designer for a long time. With the accumulation and deepening of the informatization and digitization manufacturing technologies in industry, and the breakthrough of artificial intelligence technologies such as machine learning, big data, et al, it provides a good opportunity and condition for exploring the generation principle and application method of novel machining process intelligences. This project proposes a research on merging and learning & evolution of multi-types process intelligences, to solve the key scientific issues of unified modeling, multisource-heterogeneous-fragmentation merging principle, and learning & evolution mechanism with weak dependence on humans for multi-types process intelligences. Its research contents include the methods of modeling, merging, decision-making and learning-evolution for multi-types process intelligences in the machining process planning. A prototype system taken the NC machining process planning as the research background is developed to carry out the typical verification. All these researches will be able to promote the machining process planning moving in the direction of harmonious driving, incremental learning & evolution, and more smarter with more use, and thus support the intelligent machining process planning and manufacturing.

长期以来，工艺智能的生成和应用尚停留在对人的知识和经验的“强依赖”层面。随着制造业信息化和数字化制造技术的应用积累和深化，以及近年来机器学习、大数据等人工智能技术的突破性进展，为探究新的工艺智能生成原理和应用方法提供了良好契机和条件。本项目拟开展多态工艺智能的融合与学习进化研究，涉及推理型、重用型和交互型工艺智能在工艺设计中的模型构建、有效融合、智能决策和学习进化等研究内容，解决多态工艺智能的统一建模、多源-异构-碎片化多态工艺智能的融合原理、人工弱依赖的多态工艺智能的学习进化机制等关键科学问题，并以数控工艺设计为背景研制相关原型系统开展典型验证和应用。本项目研究将推动工艺设计朝着多态智能和谐驱动、渐进学习进化和“越用越聪明”的方向发展，有效支持智能工艺设计和智能制造。

近年来，以德国“工业4.0”、“中国制造2025”、美国“工业互联网+”等为代表的制造业提升计划已在学术界和工业界日益“深入人心”，其中“智能制造”更是成为世界各国竞相发展的先进制造模式之一。智能制造的最显著特征是“智能”，如何使制造系统以“智能”为主驱动力，并具有人工弱依赖的学习进化能力，是实现真正意义上智能制造的关键。对于智能制造的核心环节-工艺设计而言，目前仍以人机交互为主，本质上还是依赖于人的智能而非机器智能。同时由于所涉及要素和决策过程的多样性、复杂性、动态性和非线性关联性等特点，如何实现工艺设计“智能化”或工艺智能的发展对实现智能制造具有重要的理论意义与应用价值。.本项目针对智能制造大背景下工艺设计中存在的多态工艺智能的融合与学习问题，结合知识图谱、数据挖掘、深度学习等新兴技术开展了研究。本项目首先针对工艺设计中不同形态工艺智能的多源、异构、碎片化的特点，以知识图谱技术为依托，构建了基于工艺知识图谱的多态工艺智能模型，并对其中涉及的推理型、重用型和交互型工艺智能的内涵及三者之间的相互作用机理进行了阐述。在此基础上，从推理型和重用型工艺智能的碎片化和异构特性进行分析，以及人的工艺智能综合行为与求解机制两个方面，阐述了多态工艺智能的融合原理，提出基于推理型工艺智能的宏观/微观工艺决策方法及基于重用型工艺智能的宏观/微观工艺决策方法。本项目应用已构建的基于知识图谱的多态工艺智能模型，结合图谱中复杂网络模型的层次化群聚特性，提出一种多态工艺智能的学习方法。该方法从工艺知识图谱中新概念、新关系的发现以及工艺决策推理函数的优化两方面支持工艺知识图谱中工艺知识的进化，从而将推动工艺设计朝着多态智能和谐驱动、渐进学习进化和“越用越聪明”的方向发展。