分析了产品知识演化过程中耗散结构形成机理,基于知网文献,结合运行熵与关联熵构建熵模型,分析了近6年知识系统的结构稳定度以及系统运行效率,通过Citespace构建了盘式制动器知识演化的知识图谱,以可视化的方式分析了基于时间维度的知识演化路径,为分析产品的知识演化方向提供了不同的思路。

针对电主轴设计中普遍存在的资源查询困难,大量资源难以有效重用的问题,这里提出电主轴结构设计知识图谱方法,将电主轴结构设计知识分析归纳为事实性知识和过程性知识,运用斯坦福大学七步法,完成电主轴知识图谱模式层的交互式构建,并进一步通过D2RQ映射将设计数据与模式层结合,完成电主轴设计知识图谱的构建,实现了基于Neo4j的数据存储。该研究成果解决了制造业电主轴数据资源利用价值低的问题,为基于知识图谱的电主轴设计推理提供了有力支持。

针对当前的装备故障诊断方法多用于周期性、连续性的旋转机械故障,对非周期性、突变和离散的液压系统并不适合,结合装填车液压系统的故障现状,提出了一种基于CBR-RBF-KG的故障诊断方法。创建案例库,使用jieba分词法和TF-IDF关键词抽取算法提取目标故障特征,使用径向基(RBF)神经网络进行案例检索,最后通过知识图谱(KG)来展示案例。结果表明:使用知识图谱能更直观的展示案例,该方法可有效的诊断液压系统故障。

为减少液压系统设计计算量及提高系统设计可靠性,结合数字孪生与知识图谱技术,构建了基于数字孪生体的液压系统知识模型。搭建基于数字孪生的液压系统知识架构,从物理空间到虚拟空间,形成包含几何、规则、结构及行为4层模型的数字孪生体模型。以此为基础,构建由知识获取、知识表示及知识推理组成的知识模型。运用知识模型推理出新知识并保存至液压系统知识库中,实现知识重用与知识可视化,提高液压系统设计效率。最后,以4JZ-1.0A型履带式辣椒收获机液压系统为例,运用知识模型进行推理,所得液压系统元件型号与理论设计一致,验证了该知识模型的有效性。