2  表单等非结构化形式存在，这些数据是工艺知识的主要来源[4，5]。实现这些多种结构形式的数据信息向形式化工艺知识的转化，将极大丰富工艺设计系统中的知识。 当前从数据中获取知识的研究，主要包括两个方面。一是目标知识组成与结构尚不清楚，目的是从大量的统计数据中挖掘隐藏的、人们事先不知道的但潜在有用的联系、规则、模式、规律等[6]。已有的研究主要采用贝叶斯网络、粗糙集、模糊论、决策树、关联规则、神经网络等机器学习方法[7，8]，该类研究不以“少量”数据为研究对象，而是解决巨大数据集合所面临的问题，并且主要针对数据库中存储的数字化数据，而对于非结构化形式的数据还急需解决。二是目标知识的构成已明确，主要完成各种结构形式的数据信息到知识库中知识的转化。当前该方面的研究主要集中在知识表示[9]与知识建模[10]、知识库系统的构建[4，11]以及基于实例的知识获取[12，13]，重用已有知识与经验的需求推动了 CBR（Case-based reasoning）模型的发展应用[14]，该类知识的获取即表现为新实例的增加，但其所获取结果粒度大，使得知识过粗[15]。然而对于从数据源到知识库中知识的整个转化过程还鲜有研究，即没有给出转化过程模型。在从数据向知识转化过程中涉及知识一致性和唯一性处理，关键是数据中所蕴含知识与知识库知识的相似度计算。当前最常用的数值型相似度计算方法是基于距离函数的相似性计算，而欧几里德距离函数和曼哈顿距离函数则是最典型的距离函数，还有学者提出了基于广义高斯距离函数的相似性度量[16]。此外为减小单一相似度算法的局限，混合的相似度度量方法也成为当前研究的焦点[17，18]。其中，相似度计算时关于相似因子的权重分配，常以等权方式处理，忽略了各相似因子的不同贡献度，使得计算结果与实际情况相比存在偏差。 为此，针对框肋零件橡皮囊成形弯边回弹补偿的检测数据提出知识转化方法，通过基于灰色关联系数的相似度算法建立知识冗余及冲突检测的机制，充分考虑各相似因子的贡献度以提高相似度量的准确性，并且进行冗余消除和冲突消解以确保知识的一致性和唯一性，基于以上方法开发知识转化工具，为工艺知识获取提供有效途径。 1  成形件检测数据与知识库中成形知识的表达 框肋零件数字化制造过程包括框肋零件设计、制造模型设计、成形模具设计与制造、零件成形和零件检测。其中，制造模型设计中的工艺模型设计是以零件设计数模为基础，考虑回弹等工艺因素影响，进行零件设计数模的回弹修正以得到工艺数模，工艺数模则直接影响着零件的成形效果。由此可知，框肋零件回弹补偿预测是工艺模型设计的重要内容及零件制造准确度的关键要素之一。通过弯边离散与外型面重构工具，以及框肋零件回弹补偿知识库的综合运用，建立了框肋零件弯边回弹补偿预测方法，主要包括截面离散与弯边信息提取，基于知识的回弹角计算和补偿后弯边重构3  三个方面，其中数据的交互以 XML 文件为中间件进行传递，具体过程如图 1 所示。 弯边外型面离散弯边信息提取弯边外型面重构工艺模型生成模具设计零件检测检测数据接口弯边信息获取回弹角预测弯边回弹补偿知识库弯边离散及外型面重构工具接口框肋零件弯边回弹补偿系统弯边信息XML回弹补偿后弯边信息XML三维扫描零件成形 图 1 成形件制造过程中检测数据转化为知识 （1）检测数据的组成结构 检测数据转化前以点云形式存在，通过处理、分析来获得截面的实际偏差。从检测内容本身来看，所检测的只是框肋零件各弯边的弯曲角度，但检测结果关联的条件属性则包括了零件的材料信息、工艺参数信息、弯边信息，本文提及的检测数据涵盖了关联的条件属性。检测数据组成结构如图 2 所示，是单一层级的组织形式，并以独立的个体存储（即以成形件为对象的实例存储），主要表现的是信息的完整性，数据实例与其构成的各部分信息之间通过组合关系来描述，而构成数据实例的各部分信息之间的关系并未直接得到体现。 -材料牌号-材料厚度-毛料尺寸-弯边信息-工艺参数信息-弯曲角度-弯曲半径-弯边高度-弯边类型-检测信息-成形压力-保压时间-橡胶硬度-润滑剂-测量点位-实际弯曲角1 *111* 图 2 检测数据的组成结构 （2）知识库中知识的组成结构 知识库中知识则是结构化形式，通过知识元（不可再分割的具有完备知识表达的最小知识单元）的组织结构来表达，以利于充分理解知识各组成部分的内在关系。知识单元则是在保证信息完整性4  的基础上，反应出知识的内在关系，并且需要保证知识的一致性和唯一性，知识单元与其构成的信息之间由组合、引用关系来组织，构成知识单元的各部分信息之间则通过关联、依赖等关系进行表达，如图 3 所示。 -材料牌号-材料厚度-弯曲半径-弯曲角度-回弹角度-成形压力-保压时间-橡胶硬度-润滑剂-毛料尺寸-结构特征1 * 图 3 知识库中框肋回弹补偿知识的组成结构 框肋零件回弹补偿知识，即综合考虑框肋零件的材料信息、弯边信息、工艺参数的影响，从而进行弯边回弹角的预测。从知识的功能特性出发，框肋零件回弹补偿知识库可以通过四元组K =(U, A,V, f) 进行表达。其中，U 为有限非空的对象集，包含知识库中的框肋零件回弹补偿知识元。 A 为有限非空的属性集， A =C UD ，C ID = Æ ，包含条件属性集C 和决策属性集 D ：由框肋零件弯边回弹补偿知识可知，C 包含框肋零件弯边回弹补偿知识元中描述弯边的特征属性（工艺参数相对固定，本文主要考虑材料信息及弯边信息的影响），主要包括材料牌号（1c ）、材料状态（2c ）、材料厚度（3c ）、弯曲半径（4c ）、弯曲角度（5c ）； D 包含描述获得的结果的属性，主要是弯边回弹角（1d ）。 V 是属性的值域集，aa AV VÎ= U ，aV 是属性 a 的值域。 f 是信息函数， f ：U ´A ®V ，它为每个对象的每个属性赋予一个信息值，即 , ,( ,)a"u ÎU a ÎA f u a ÎV ，此外令 ( ,)i j ijf u a =v ，( ,)ci j ijf u c =v ， ( ,)di l ilf u d =v 。由此，框肋零件回弹补偿知识库中的第 i 个知识元可表示为一个 5 维向量： ( )1 2 3 4 5 1, , , , ,c c c c c di i i i i i iu =v v v v v v 。 2  成形件的检测数据向知识转化过程模型 通过以上对框肋零件橡皮囊成形回弹补偿的检测数据与知识库中知识结构的分析，建立知识转化过程模型，主要包括数据导入、结构转换、状态判别和知识融合 4 个步骤，如图 4 所示。 成形件检测数据向知识转化方法1 范玉斌，刘 闯+，王俊彪 (西北工业大学  陕西省数字化制造工程技术研究中心，陕西  西安  710072) 摘要：作为工艺知识的主要来源，生产数据如何转化为知识是知识获取亟待解决的问题。通过框肋零件橡皮囊成形的弯边回弹的检测数据与知识组成结构的对比分析，提出了知识转化方法，主要包括数据导入，结构转换，状态判别，知识融合四个步骤。采用基于灰色关联系数的相似度计算方法建立了冗余及冲突检测机制，以确保知识库中知识的一致性，并开发了框肋零件弯边回弹的检测数据向知识转化工具，结合运行实例证明了该方法的有效性。 关键词：知识表示；知识转化；相似度计算；冲突检测  中图分类号：TP182               文献标识码：A Approach for transforming test data of formed parts into knowledge FAN Yubin，LIU Chuang+，WANG Junbiao (Shaanxi Engineering Research Center for Digital Manufacturing Technology，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China) Abstract：  Production  data  is  the  main  source  of  process  knowledge.  How  to  transform production  data  into  knowledge  is  an  urgent  problem  to  be  solved  urgently  in  knowledge acquisition.  Through  comparative  analysis  on  composition  structure  of  test  data  and  knowledge for  flange  springback  in  rubber  pad  forming  of  frame  rib  parts，this  paper  presents  knowledge transformation process model，i.e.，data conversion，relational mapping，state determination and knowledge fusion. To assure the uniqueness and consistency of knowledge in knowledge base，similarity  measurement  based  on  grey  coefficient  is  employed  to  detect  the  redundancy  and conflict.  Moreover，the  prototype  system  for  knowledge  transformation  has  been  developed  to verify the usefulness of the proposed approach. Keywords：knowledge  representation；knowledge  transformation；similarity  measurement； conflict resolution 0  引言 智能制造已成为当前制造业发展的重要内容，智能工艺设计是智能制造的关键技术内容，而工艺知识是实现工艺设计智能化的核心，能否获取有效的知识直接影响智能系统所做决策的有效性。知识的获取主要有两种方式：从头脑中获取和从数据中获取。从头脑中获取，即隐性知识的显性化过程，主要采用面谈法[1]、叙述分析[2]、认知模型[3]等。由于很难把握设计人员或者专家对其中知识的关系、解决方案等的理解，使得这类获取方式难度较大。随着 CAPP 系统在制造企业中的广泛应用，制造企业在生产过程中积累了大量数据，有的以数据库等结构化的形式存在，有的以电子文档、图形、工艺                                                          收稿日期：2017-02-18；修订日期：2017-04-07。Received 18 Feb.2017; accepted 07 Apr.2017. 基金项目：国家自然科学基金资助项目(51005185)。Foundation item：Project supported by the National Natural Science Foundation, China(No. 51005185). 5  已有知识结构转换数据导入状态判别知识融合 图 4 检测数据向知识转化过程模型 2.1  数据导入 当前制造企业中的成形件检测数据通常有两种获取方式：一是通过三维扫描获得成形件的点云模型，并应用 Geomagic Qualify 等相应软件进行点云处理、与设计模型的对比分析来取得检测数据；二是采用样板等工具的人工测量，并与设计模型数据的比较来获得相应参数的偏差值等数据。在获得检测数据后，按照成形件质量、精度的要求进行筛选，满足条件的数据才能进入知识转过程。首先进行数据的导入，即实现将检测的原始数据存储至数据库中，形成结构化的数据。根据已建立的框肋零件弯边回弹补偿预测方法，零件的材料信息、弯边信息以 XML 文件为中间媒介，通过结构映射及语义映射将非结构化的检测数据导入为数据库的关系型结构数据，零件的检测结果则通过录入存储至数据库。 2.2  结构转换 框肋零件回弹补偿知识元以弯边结构为基础进行构建，因此单个成形件的检测数据中蕴含的知识至少包括了一个知识元。依据知识库中知识的组成结构，建立结构化的检测数据与知识库中的知识元的映射关系，根据框肋零件中弯边结构信息，决定了是一对一还是一对多的映射。知识库随着数据向知识的不断转化而动态变更，这就要求按先后顺序逐一对待转化单元进行处理，因而需要根据目标知识元的组成，对检测数据拆分提取形成待转化的当前数据。按照上文中框肋零件回弹补偿知识元的表达，可用0u 表示当前待转化的数据， ( )0 01 02 03 04 05 01, , , , ,c c c c c du =v v v v v v 。 6  2.3  状态判别 从知识的功能特性来看，框肋零件的弯边回弹补偿知识表现出的问题求解能力：根据零件的条件属性集能够获得决策方案，即预测的回弹角。条件属性集即是所要求解的对象（object）的标识，决策属性集则是欲获得的方案（solution）的体现。为确保知识库中知识的一致性和唯一性，通过相似度计算将待转化的数据分为三种状态：①1S: obj ®new ，即当求解的对象为新，则视为新知识；②2S: obj ®old, sol ®old ， 表 示 求 解 的 对 象 及 相 应 的 方 案 均 已 存 在 ， 则 为 冗 余 ； ③3S: obj ®old, sol ®new ，表示求解的对象为已有，而方案为新，即同一对象出现了相互矛盾的方案，则为冲突。 相似度的计算首先要构造二者之间的相似元。按照知识单元中的条件属性和决策属性的划分，可构造两类相似元：一是弯边信息相似元： ( )1 2 3 4 5, , , ,cu =c c c c c ；二是回弹角相似元： ( )1du =d 。相似元由多个特征项（相似因子）组成，因而相似性计算包括各特征项相似性计算和总的相似元相似性计算。当使用的材料不同，则两个弯边信息相似元不同，即相同的材料牌号（1c ）与材料状态（2c ），是计算cu 相似度的前提条件。从而，弯边信息相似元中只有3c 、4c 、5c 三个相似因子用于相似度值的计算。 本文采用基于灰色关联系数的相似度计算方法：首先求得两个相似元中各个相似因子对应的灰色关联系数，再结合各相似因子的权值求得相似度。设当前待转化数据0u 和知识库中的知识元iu ÎU ，它们在属性jc 上的值分别为0cjv 和cijv ，从而计算相似度的相应算式可进行如下表示： ( )0 (0) 0 (0)00 0 (0)inf sup,supc c c cj j j j j jc cj ic c c cj ij j j jv v v vgrey u uv v v vq qqzz- + ´ -=- + ´ -。  （1）式中： ( )0,c cj igrey u u 表示0cu 与ciu 在第 j 个特征的灰色关联系数，0 (0)infc cj j jv vq- 和0 (0)supc cj j jv vq- 表示知识库中ciu 与0cu 在第 j 个特征的最小和最大的绝对差值， q(0) 表示除0u 以外的知识库中所有知识元，其中i =1,2,L,K ；z 为分辨系数，且 0 <z <1，本文取z =0.5 。在求得各项 ( )0,c cj igrey u u 后，则0cu 与ciu 的相似度可通过下式进行计算： ( ) (( ))20 01, ,Mc c c ci j j ijS u u wgrey u u== å 。  （2）式中，jw 表示0cu 与ciu 在第 j 个特征的权值，且令 1jåw = 。利用知识元中各条件属性与决策属性的7  关联度来获得jw ，而关联度通过灰色关联分析方法来确定。不同的特征具有不同的量纲和数量级，因此在灰色关联分析前，需要对原始数据变换和处理以消除量纲的影响，使其具有可比性，以保证结果分析的正确。通过对原始数据的百分比变换进行无量纲化： ( )1,2, ,'maxccijijciji Kvvv==L；( )1,2, ,'maxdd ilildili Kvvv==L。 （3）式中 ( )1,2, ,maxciji Kv= L表示知识元中第 j 个特征的最大值，则 'cijv 与 'dilv 的灰色关联系数可按下式进行计算： ( )min maxmax', 'c dijl ij ilir r v vzzD + ×D= =D + ×D。  （4）式中： ' 'c di ij ilD =v -v ，minmin min ' 'c dij ili jD =v -v ，maxmax max ' 'c dij ili jD =v -v ， 1 £j £M,1 £i £K 。从而条件属性jc 与决策属性ld 的关联度 ( ,)j lr c d 可通过关联系数的平均值来获得，具体算式如下所示： ( ) ( )1 11 1, ', 'K Kc djl j l ij il ijli ir r c d r v v rK K= == = å= å 。  （5）根据知识库中已有数据，利用以上方法求得材料厚度与回弹角的关联度 ( )31 3 1r =r c, d =0.640 ，弯曲半径与回弹角的关联度 ( )41 4 1r =r c, d =0.712 ，弯曲角度与回弹角的关联度 ( )51 5 1r =r c, d =0.541 。从而可以得到各项相似因子的权值： ( )3 31 31 41 51w =r r +r +r =0.338 ， ( )4 41 31 41 51w =r r +r +r =0.376 ，( )5 51 31 41 51w =r r +r +r =0.286 。 2.4  知识融合 知识融合是对待转化数据的三种状态进行相应的处理，完成结构化数据向知识库中知识的转化：当状态为1S 时，则依照知识库中知识组成结构，从待转化数据中提取对应信息，完成新知识的保存；当状态为2S 时，则舍弃当前待转化数据，不进行存储；当状态为3S 时，则通过建立的冲突消解依据进行冲突的处理，即选择替换已有知识，或是舍弃当前待转化数据。 针对框肋零件弯边回弹补偿知识，从两方面建立冲突消解的依据：①成形效果，即在满足精度要求范围内成形件与设计模型的弯曲角度偏差，偏差值越小则认为成形效果越好。②材料厚度、弯曲角度、弯曲半径对回弹角的影响规律。在值域范围内，相同工艺参数作用下，相同材料牌号及状态的任意两个知识元iu 与ju 间存在以下关系：当3 3c ci jv =v 且4 4c ci jv =v 时，若5 5c ci jv >v ，则1 1d di jv ³v ；当8  3 3c ci jv =v 且5 5c ci jv =v 时，若4 4c ci jv >v ，则1 1d di jv ³v ；当4 4c ci jv =v 且5 5c ci jv =v 时，若3 3c ci jv >v ，则1 1d di jv £v 。通过查找相邻知识元进行对比以辅助冲突的消解，待转化的数据违背上述规律时则舍弃。其中，相邻知识元指的是与当前知识元材料厚度、弯曲角度、弯曲半径三个特征中任意两个相等，第三个特征差值最小的知识元。由于知识库储量的局限，各参数对回弹角影响规律只作为冲突消解的辅助参考，本文以成形效果作为冲突消解的主要判据。 1>l存储至知识库{( )}0max ,c ciS u u开始结束1>l冲突分析冲突消解初始化 i =1计算( )0,c ciS u ui =i +1i <n2<l i =i +1i <n计算( )0,d diS u uYNYNNYYNNY 图 5 状态判别及知识融合 综合状态判别与知识融合两个核心步骤，给出具体过程如图 5 所示。首先，通过弯边信息相似元 的 相 似 度 ( )0,c ciS u u 计 算 ， 判 断 当 前 待 转 化 数 据 对 于 已 有 知 识 库 是 否 为 新 知 识 元 。 如 果{( )}01max ,i nc ciiS u u==小于2l ，可知当前待转化数据状态为1S ，即作为新知识元存储到知识库中；如果( )0 1,c ci$S u u >l ，则需要进行对应回弹角相似元的相似度 ( )0,d diS u u 计算，进一步判断当前待转化数据的状态。当 ( )0 1,c ciS u u >l 且 ( )0 1,d diS u u >l ，则当前待转化数据状态为2S ，即与已有知识重复，不进行存储；当 ( )0 1,c ciS u u >l 而 ( )0 1,d diS u u <l ，则当前待转化数据状态为3S ，即与已有知识产生冲突，按照建立的冲突消解依据判断是否进行转化。 3  实例说明 首先通过 XML 中间文件从设计模型中获得零件及其弯边信息，按照检测计划将弯边回弹的检 10  布中，材料厚度最小差值为0.1 mm，弯曲半径的最小差值为0.79 mm，弯曲角度的最小差值为5°。因而，当知识库中两个知识元的材料厚度差值 ³0.1mm，或弯曲角度差值 ³5o，或弯曲半径差值³0.79 mm时，则认为两知识元不同。根据知识库中已有数据，其中材料厚度取值为（0.41～3.18）mm，弯曲角度取值为（ 60o～120o），弯曲半径取值为（0.79～9.53）mm，利用上述建立的相似度计算方法可求得：当两知识元材料厚度差值为0.1 mm时，相似度值为0.959~0.978；当弯曲角度差值为5o时，相似度值为0.935～0.961；当弯曲半径差值为0.79 mm时，相似度值为0.909~0.945。从而可设定1l =0.978 ，2l =0.909 。 以弯边1为例进行相似度计算说明。在知识库中，首先筛选与0u 的工艺参数相同，且材料为2024-W的知识元，由于知识元数量较多不逐一列出，如表3所示只给出部分知识元，包括与0u 最为相似的1u ，以及采用灰色关联系数计算相似度值时与0u 各项特征值的最大、最小差值知识元。 表 3  知识库中已有的知识元（部分）  材料 牌号 材料 状态 材料 厚度 弯曲 角度 弯曲 内半径回弹角( )0,c ciS u u  1u   2024  W  1.6mm 79.396° 5.00mm 2.829° 0.982 2u   2024  W  1.63mm 75°  4.76mm 2.500° 0.917 3u   2024  W  1.83mm 80°  4.76mm 2.750° 0.865 4u   2024  W  0.41mm 60°  0.79mm 0.750° 0.428 5u   2024  W  0.41mm 120°  4.76mm 8.750° 0.627 6u   2024  W  3.18mm 120°  9.53mm 3.250° 0.333 以0u 与1u 的相似度计算为例，具体过程如下。基于灰色关联系数的相似度计算首先按照算式（1）求得各特征的关联系数，例如材料厚度的关联系数 ( )3 03 (0)3 3 03 (0)33 0 103 13 3 03 (0)3inf sup,supc c c cc cc c c cv v v vgrey u uv v v vq qqzz- + ´ -=- + ´ -，材 料 厚 度 中 与03cv 绝 对 差 值 最 小 的3 03 (0)3inf 1.6 1.6 0c cv vq- = - = ， 与03cv 绝 对 差 值 最 大 的3 03 (0)3sup 3.18 1.6 1.58c cv vq- = - = ， 计 算 得 ( )3 0 1, 1c cgrey u u = ， 同 理 可 求 得 ( )4 0 1, 0.936c cgrey u u = ，( )5 0 1, 1c cgrey u u = ， 然 后 按 照 算 式 （ 2 ） 可 计 算 出 基 于 灰 色 关 联 系 数 的 相 似 度 值( ) (( ))5220 1 0 13, , 0.338 1 0.376 0.936 0.286 1 0.982c c c cj jjS u u wgrey u u== å= ´ + ´ + ´ = 。 同理，可求得其余相似度值如表3所示。 {( )} ( )0 0 1 1max , , 0.982c c c ciS u u =S u u = >l ，需要进一步计算回弹角相似度进行判断，按照以上方法求得 ( )0 1, 0.985d dS u u = 。由此可知0u 状态为2S ，即为冗余情况，9  测结果录入到数据库系统中，完成非结构化检测数据信息到结构化的转换，具体过程如图 6 所示。其中，当前零件的工艺参数信息及弯边回弹检测数据分别如表 1 和表 2 所示。  图6 检测数据的结构化  表1  工艺参数信息 成形压力 保压时间 橡胶硬度 润滑剂30 MPa  3s  80A  无 表 2  弯边的检测数据 弯边 材料 牌号 材料 状态 材料 厚度 弯曲 角度 弯曲 内半径回弹角实际 偏差 ( )0max ,c ciS u u   ( )0,d diS u u   状态1  2024  W  1.6 mm  77.955° 5.0 mm 2.783° 0.595° 0.982  0.985 2S2  2024  W  1.6 mm  95.528° 5.0 mm 3.545° 0.723° 0.980  0.884 3S3  2024  W  1.5 mm  87.340° 3.0 mm 2.256° 0.446° 0.900  / 1S4  2024  W  1.5 mm  94.528° 3.0 mm 2.535° 0.285° 0.905  / 1S接着，依照上述建立的相似度计算方法求解弯边信息相似元的相似度 ( )0,c ciS u u ：以0u 中的材料牌号、材料状态为筛选条件，若知识库中不存在该材料情况下的弯边回弹知识元，则0u 作为新知识元直接进行存储；否则，以材料厚度（3c ）、弯曲半径（4c ）、弯曲角度（5c ）为相似因子进行相似度计算以判别0u 的状态。 其中，1l 和2l 通过相邻知识元的相似度值进行确定。在钣金工艺手册的各组回弹角经验数据分