基于生物免疫应答的工艺智能设计方法研究

In the field of process planning, process knowledge has the diversity of types, contents and expression forms, these diversity make it difficult to express the process knowledge unified, and the reuse rate of process knowledge is low. Currently, the intelligent process planning only focus on some one procedure of the process planning and the intelligent level for whole process design procedure is low. Therefore, by simulating the key elements of the biological immune response, antigenic determinant is adopted to describe the property of manufacturing features, the antigen models for manufacturing features are built, the attributed adjacency graph and feature vector are used to describe a detail manufacturing feature antigen model. The process knowledge gene and pattern recognition receptor are used to describe the process knowledge, based on this the process knowledge immune cell models are built, and the process knowledge can be expressed unified, and the clonal selection algorithm for process knowledge immune cell is studied. Based on the idiotypic network theory, the immune control network is built, the process knowledge immune cell targeted recognition algorithm is researched, and the immune response for process planning will be realized. Through this project research, a process planning method based on biological immune response will be constructed, the level of process intelligent planning will be improved, and the intelligent demands of modern manufacturing design and manufacture will be satisfied.

工艺设计领域中，工艺知识在类型、内容以及表现形式等方面所呈现出的多样性导致了工艺知识难以统一表达，造成工艺知识的重用率偏低，严重制约了工艺设计的智能化；目前工艺的智能化设计多体现在设计过程的某个环节，而工艺设计全过程的智能化仍处于较低的水平。对此，通过对生物免疫应答实现的核心要素进行仿生设计，采用抗原决定簇建立产品制造特征及属性的抗原模型，基于属性邻接图、特征向量实现对具体制造特征的抗原化表达；采用工艺知识基因、免疫细胞表面受体建立工艺知识的免疫细胞模型，实现工艺知识的统一表达，并研究工艺知识免疫细胞的克隆选择计算；在此基础上，基于独特型免疫网络理论，构建工艺设计免疫控制网络，研究工艺知识免疫细胞的靶向识别算法，实现工艺设计过程的智能决策。通过本项目的研究，建立基于生物免疫应答的工艺设计方法体系，提高工艺设计全过程的智能化水平，满足现代制造业对产品设计制造智能化的要求。

多种类、小批量生产模式下产品的传统工艺设计方式存在效率低、质量差、智能化水平低等问题。对此，本项目从工艺知识网络建模、工艺决策规则挖掘、典型工艺路线挖掘、工艺路线规划四方面展开研究，以提高工艺设计效率与智能化水平。针对件工艺知识表达结构性差的问题，建立了结构化的工艺知识网络模型。对工艺知识的组成部分及各部分的关系进行了关联分析，研究了加工特征的结构化组织形式，建立了加工特征元素模型与加工特征关系模型；通过定义工步矩阵与工步前趋图，实现了工步信息与工步排序规则的结构化表达。针对工艺历史数据中知识重用难、重用率低的问题，研究了基于粗糙集的工艺决策规则挖掘方法，采用了二进制编码建立加工方法链的决策矩阵，实现了推导式工艺决策规则的挖掘。针对工艺设计中工艺路线模板选用的问题，开展了基于改进SAP算法的典型工艺路线挖掘方法的研究。构建了工艺路线信息矩阵模型和工艺路线相似性的度量方法。基于工艺路线约束模型实现半监督的聚类策略，构造了基于SAP算法的工艺路线聚类模型及典型工艺路线的挖掘算法。针对工艺路线规划智能化水平低的问题，研究了基于特异性免疫算法的工艺路线智能规划方法。建立了特异性免疫算法模型，研究了基于Dijkstra算法的初始工艺路线生成方法，引入子序列交叉变异方式保证交叉变异时工艺路线的可行性，并设计自适应平行变异算子实现工艺路线优化，最终实现加工方法与制造资源的动态调整。