数据挖掘与融合技术在机械装备轻量化设计中的应用研究

摘要

近年来，随着全球能源危机和环境危机的挑战，轻量化已经成为现代工业界追求的重要目标之一。现有的轻量化技术大多面临着新型材料的高成本和新生产技术的高难度等问题，然而，这些问题的可以通过设计技术中的轻量化设计来解决。因此，通过运用新颖的设计方法来提高传统轻量化设计的效率和实用度，就变得很有意义。
　　设计师在进行设计开发的过程中，需要花费大量的时间和精力来查找相关的技术资料，通过对现有知识的推理、分析以及专家咨询，靠个人的经验来进行决策设计。显然传统的轻量化设计方法由于缺少适用的知识供应与决策支持工具，致使设计过程智能化程度偏低，设计也不够准确，已经不能满足市场的需求。
　　本文是在研究和分析目前已有的机械装备轻量化设计理论方法的基础上，根据数据挖掘和数据融合信息处理技术的特性，提出应用数据挖掘和数据融合信息处理方法支持机械装备的轻量化设计，并根据该方法建立系统模型。该方法通过分析处理海量成熟的轻量化设计经验数据、提取有用的轻量化设计知识为设计人员提供决策支持。主要的研究内容有:
　　(1)对国内外轻量化设计方法研究现状进行分析，研究了数据挖掘以及数据融合技术在现代机械装备轻量化设计中的应用前景，论述了研究目标和意义。
　　(2)轻量化设计信息建模研究。根据数据挖掘和数据融合技术的各自特点，提出了服务于机械装备轻量化设计的数据挖掘与融合技术算法的总体框架。将它们结合起来实现了机械装备轻量化设计的数据处理以及轻量化设计的知识提取，服务于传统的轻量化设计。
　　(3)面向机械产品轻量化设计的数据融合技术研究。根据轻量化设计的经验数据特点，提出了基于最小二乘数据融合的轻量化数据预处理法。利用数据融合中的融合分析确定各个参数的灵敏度，剔除灵敏度较低的参数，分别建立两种数学模型，并利用相关系数和残差图两特征，验证两者的预测能力几近相同，可有效地对特征空间数据降维。
　　(4)面向机械产品轻量化设计的数据挖掘技术研究。针对数据挖掘在海量数据信息处理方面的独特优势，提出基于数据挖掘的轻量化设计知识获取方法，。通过引入粗糙集，将每次设计的结果以决策表的形式表现出来，通过一系列数据挖掘操作，发现其中隐含的轻量化设计知识，完成知识发现和积累。
　　(5)工具的设计与实现。通过采用Matlab编程以及Rosetta对设计参数分析，结合领域知识，提取设计参数和性能指标之间的设计规则，用户可以通过操作界面，根据提示操作获得设计参数和性能指标之间的设计知识并更好地指导机械装备的轻量化设计过程。
　　本文创新地将数据挖掘和融合技术与传统的轻量化技术相结合，通过研究、仿真以及实例验证，证明通过该信息处理方法得到的专业知识能够为机械装备轻量化设计提供简化而有效的设计依据，达到了预期的效果，弥补了传统轻量化设计中的不足，为后续机械装备的智能轻量化设计的研究奠定了基础。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．1．1 论文的研究背景

1．1．2 论文的研究意义

1．2 国内外相关研究综述

1．2．1 轻量化技术的研究概况

1．2．2 数据挖掘技术的研究概况

1．2．3 数据融合技术的研究概况

1．3 主要研究内容

1．4 论文的课题来源

1．5 本章小结

第二章 面向机械装备轻量化设计的数据挖掘与融合工具的总体设计

2．1 数据挖掘技术概述

2．1．1 数据挖掘的定义

2．1．2 数据挖掘原理

2．2 数据融合技术概述

2．2．1 数据融合定义

2．2．2 数据融合原理

2．2．3 属性融合的过程研究

2．2．4 数据融合的常用方法

2．3 面向机械装备轻量化设计的数据挖掘与融合的技术集成

2．4 轻量化设计中DM和DF技术集成框架设计

2．4．1 技术集成原理

2．4．2 数据挖掘与融合工具的总体框架

2．5 本章小结

第三章 面向机械产品轻量化设计的数据融合技术研究

3．1 产品轻量化设计中数据融合技术应用分析

3．1．1 理论分析

3．1．2 机械产品化设计属性融合的框架设计

3．2 轻量化设计属性的融合模型

3．2．1 属性提取

3．2．2 属性融合的校准与相关

3．2．3 属性的参数转化与归一

3．2．4 属性特征的融合识别

3．3 属性融合模型的评价与分析

3．3．1 属性特征融合模型评价的意义

3．3．2 属性特征融合模型评价过程

3．4 本章小结

第四章 基于数据挖掘的机械装备轻量化设计知识提取研究

4．1 产品轻量化设计中数据挖掘技术应用分析

4．1．1 数据挖掘技术在知识发现方面的研究

4．1．2 产品轻量化设计的数据挖掘算法研究

4．2 基于粗糙集的轻量化设计知识发现算法

4．2．1 基于粗糙集的轻量化设计知识发现原理

4．2．2 机械装备轻量化设计知识提取的方案

4．3 机械装备轻量化设计数据的约简

4．3．1 连续属性离散化

4．3．2 轻量化设计属性的约简

4．4 机械装备轻量化设计规则提取与知识发现

4．4．1 规则提取与知识发现的数学描述

4．4．2 规则提取与知识发现的基本步骤

4．5 本章小结

第五章 数据挖掘与融合技术在轻量化设计中的应用

5．1 需求分析

5．2 船用柴油机连杆分析

5．3 船用柴油机连杆数据融合分析专用工具设计

5．3．1 专用工具设计

5．3．2 工具运行实例

5．4 船用柴油机连杆的轻量化知识挖掘

5．4．1 工具介绍

5．4．2 数据分析

5．5 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 论文研究总结

6．2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文