1 绪论 1
1.1 人工智能的研究与应用领域 1
1.1.1 定理证明 1
1.1.2 专家系统 2
1.1.3 机器学习 2
1.1.4 自然语言理解 3
1.1.5 智能检索 3
1.1.6 机器人学 3
1.1.7 自动程序设计 4
1.1.8 智能调度和指挥 4
1.1.9 模式识别 5
1.1.10 机器视觉 5
1.2 设计概述 6
1.2.1 设计及其本质 6
1.2.2 设计的现代技术手段 8
1.2.3 设计思维方式 9
1.3 智能设计概述 10
1.3.1 CAD发展概述 10
1.3.2 智能设计概念 11
1.3.3 智能设计的两个阶段 12
1.4 智能设计的重要分支 13
1.4.1 专家系统 13
1.4.2 知识进化方法 17
1.4.3 神经网络 20
1.4.4 模糊设计 23
2 知识表示 26
2.1 一阶谓词逻辑表示法 26
2.1.1 谓词逻辑 26
2.1.2 一阶谓词逻辑表示法的特点 32
2.2 产生式表示法 34
2.2.1 产生式的基本形式 34
2.2.2 产生式系统 35
2.2.3 产生式系统的推理方式 38
2.2.4 产生式表示法的特点 39
2.3 框架表示法 39
2.3.1 框架与框架网络 40
2.3.2 框架的推理及其特点 45
2.4 语义网络表示法 49
2.4.1 语义网络 50
2.4.2 语义网络的推理及其特点 56
2.5 面向对象表示法 59
2.5.1 面向对象的知识表示 59
2.5.2 面向对象表示法的特点 63
3 搜索策略 65
3.1 问题求解过程的形式表示 65
3.1.1 状态空间表示法 65
3.1.2 与／或树表示法 67
3.2 状态空间的盲目搜索策略 69
3.2.1 宽度优先搜索 70
3.2.2 深度优先搜索 72
3.2.3 有界深度优先搜索 73
3.2.4 代价树的宽度优先搜索 75
3.2.5 代价树的深度优先搜索 77
3.3 状态空间的启发式探索策略 78
3.4 与／或树的搜索策略 81
3.4.1 与／或树的宽度优先搜索 82
3.4.2 与／或树的有界深度优先搜索 84
3.4.3 与／或树的有序搜索 85
4 专家系统 91
4.1 专家系统的类型与特点 91
4.1.1 专家系统的类型 91
4.1.2 专家系统的一般特点 95
4.2 专家系统的结构与开发方法 95
4.2.1 专家系统的结构 95
4.2.2 专家系统的开发方法 96
4.3 推理 98
4.3.1 推理方式及其分类 98
4.3.2 推理的控制策略 100
4.4 建立通用的专家系统 104
4.4.1 简单的版本 104
4.4.2 复杂的版本 128
5 设计型专家系统 144
5.1 设计型专家系统原理 144
5.1.1 面向对象方法简介 144
5.1.2 面向对象的设计知识表达 146
5.1.3 设计对象行为与设计处理知识的表达 148
5.1.4 知识表达的实现 148
5.1.5 深浅知识表达模型 153
5.1.6 专家系统生命周期开发模型 156
5.2 设计型专家系统开发工具DEST 162
5.2.1 DEST系统结构 162
5.2.2 知识编辑器的系统结构和功能 163
5.2.3 知识编译器 165
5.2.4 DEST系统的推理机的结构 166
5.2.5 基于CORBA技术的I-DEAS图形接口 170
5.3 榴弹总体方案设计专家系统 176
5.3.1 榴弹总体方案设计专家系统研发背景 176
5.3.2 设计型专家系统的开发步骤 179
5.3.3 榴弹总体方案设计专家系统体系架构 180
5.3.4 弹丸设计基本知识 181
5.3.5 弹丸总体方案的选择 183
5.3.6 弹丸的结构方案确定 184
5.3.7 榴弹初步方案设计专家系统 189
5.3.8 修改建议专家系统 196
6 知识进化方法在产品设计中的应用 199
6.1 知识进化方法 199
6.1.1 知识进化方法的基础 199
6.1.2 知识进化算法原理 200
6.2 基于知识进化方法的机械产品设计系统模型 203
6.2.1 设计的一般步骤及特点 203
6.2.2 产品设计系统模型的结构 204
6.2.3 知识进化算法 205
6.2.4 产品方案设计模型 208
6.3 基于遗传算法的机械方案设计系统 213
6.3.1 系统功能及结构 214
6.3.2 设计定义要求 215
6.3.3 GA设计机 215
6.3.4 系统的知识及其组织 218
6.3.5 图形输出 219
7 多层次结构机械产品整体方案三维创新设计技术 222
7.1 复杂产品智能设计方法 223
7.2 多层次结构产品基因编码与知识表示 225
7.2.1 编码 225
7.2.2 多层次结构系统结构的描述 226
7.2.3 个体描述法 227
7.3 多层次结构产品知识整体进化算法 229
7.3.1 多层次结构产品知识整体进化算法的数学描述 229
7.3.2 多层次结构产品知识整体进化算法求解多层次方案问题的求解策略 229
7.3.3 交叉算子 230
7.3.4 变异算子 232
7.4 基于知识进化的复杂产品创新设计工具系统实现 235
7.4.1 多层次整体方案设计过程和求解方法模型 235
7.4.2 系统功能 236
7.5 机床产品智能方案设计系统 237
7.5.1 系统的功能及结构 237
7.5.2 设计要求定义 238
7.5.3 HGA（Hierarchical Genetic Algorithms）设计模块 239
7.5.4 功能载体知识库 240
7.5.5 方案输出 243
7.6 基于CAXA的三维图形输出及二次开发 246
7.6.1 CAXA三维实体设计2005简介 246
7.6.2 CAXA三维实体设计2005提供的应用程序接口 248
7.6.3 Smart Assembly插件的开发 248
7.6.4 SmartAssembly插件的应用 252
7.6.5 数控车床整体方案设计智能装配三维元件库的建立 253
7.6.6 数控车床整体方案设计智能装配过程 253
7.7 设计实例 254
7.7.1 实例一 254
7.7.2 实例二 257
8 智能工艺设计 261
8.1 计算机辅助工艺设计系统 261
8.1.1 计算机辅助工艺设计系统的发展 262
8.1.2 计算机辅助工艺设计系统原理与方法 264
8.1.3 计算机辅助基于实例推理的思想 265
8.2 智能计算机辅助工艺设计系统 267
8.3 CAPP专家系统的知识库和推理模式 267
8.4 发动机缸盖的CAPP专家系统 268
8.4.1 系统的体系结构 269
8.4.2 系统的特征模型结构 270
8.4.3 发动机缸盖结构特征分析及制造工艺设计 271
8.4.4 发动机缸盖CAPF专家系统 271
8.4.5 发动机缸盖CAPP专家系统的推理 273
8.4.6 推理模式在专家系统中的具体应用 274
9 基于神经网络的设计 276
9.1 人工神经基本网络 276
9.1.1 人工神经网络基本概念 276
9.1.2 人工神经网络的发展历程 276
9.1.3 人工神经基本模型结构 276
9.1.4 人工神经的网络结构 279
9.1.5 人工神经网络的基本工作过程 281
9.1.6 人工神经网络的学习 281
9.2 BP神经基本网络 283
9.2.1 BP人工神经网络的基本概念 283
9.2.2 BP人工神经网络算法的数学描述 284
9.2.3 BP人工神经网络构建的参数选取 285
9.2.4 BP人工神经网络算法的局限性及改进 288
9.3 基于BP神经网络结构优化设计 290
9.3.1 概述 290
9.3.2 神经网络在结构分析和优化中的应用和发展 291
9.3.3 BP神经网络及其在结构优化中应用的基本原理 291
9.3.4 应用BP网络的结构优化设计时的若干关键技术问题 292
9.4 基于BP神经网络的正交异性钢桥面系结构优化设计 293
9.4.1 概述 293
9.4.2 正交异性钢桥面铺装体系多目标优化模型的建立 293
9.4.3 钢桥面铺装体系力学分析和神经网络训练样本的抽取 294
9.4.4 基于BP神经网络的结构优化设计的实现 294
9.4.5 数值实例 296
10 模糊设计 297
10.1 模糊设计知识及其表示 297
10.2 模糊映射 301
10.3 模糊数设计 304
10.4 模糊优化设计 307
10.5 方案选择 312
11 基于多层次知识进化和多级实例推理的复杂产品方案三维创新设计方法研究 317
11.1 产品创新设计 317
11.1.1 产品创新的定义 317
11.1.2 创新设计的定义 318
11.1.3 产品创新设计技术综述 318
11.2 复杂产品创新设计 321
11.3 基于多层次知识进化和多级实例推理的复杂产品方案三维创新设计方法研究 322
11.3.1 复杂产品的多层次结构知识基因表示 322
11.3.2 复杂产品基于多层次结构的多级实例空间描述 322
11.3.3 基于多层次结构基因进化的复杂产品整体方案三维创新设计 323
11.3.4 基于灰色关联的多级实例推理的复杂产品具体方案三维设计 324
11.3.5 基于多层次基因进化和多级实例推理的方案三维创新设计 324
11.3.6 基于多层次结构基因进化和多级实例推理的知识库的创建 325
11.3.7 复杂产品设计方案综合评价、三维可视化及人机协同机制 325
12 智能设计发展趋势 326
12.1 概述 326
12.2 专家系统 327
12.2.1 专家系统与神经网络结合 327
12.2.2 专家系统与数据库结合 327
12.2.3 建立组合型专家系统及多专家系统的协同化 328
12.2.4 实时专家智能控制系统 328
12.3 知识进化 329
12.3.1 进化设计的内涵 329
12.3.2 进化设计新的研究内容 330
12.4 神经网络 331
12.4.1 神经网络与智能设计系统的集成 331
12.4.2 神经网络研究动向 331
12.4.3 神经网络的研究趋势 333
12.5 模糊设计 334
12.5.1 模糊设计与神经网络的结合展望 334
12.5.2 模糊设计与稳健设计的结合展望 335
参考文献 337