大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型下農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)探究

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摘要:首先,介紹了大數(shù)據(jù)的基本概念,設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)挖掘模型,并基于Pro/Engineer實(shí)現(xiàn)了農(nóng)機(jī)產(chǎn)品模型參數(shù)化設(shè)計(jì),基于大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)了農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:系統(tǒng)能夠快速設(shè)計(jì)出農(nóng)機(jī)零部件,可較大幅度降低設(shè)計(jì)周期,減少產(chǎn)品設(shè)計(jì)修改次數(shù),對(duì)于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)設(shè)計(jì)制造具有重要意義。

關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)挖掘;Pro/Engineer;農(nóng)機(jī)數(shù)字化

0引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展,人工智能逐漸成為科技界的中流砥柱,利用人工智能和計(jì)算機(jī)輔助軟件,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械的數(shù)字化設(shè)計(jì),對(duì)提高農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的制造能力、縮短設(shè)計(jì)周期、降低設(shè)計(jì)成本及提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有非常重要的意義。為此,基于大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型技術(shù),實(shí)現(xiàn)了一套農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)機(jī)零部件的自動(dòng)化設(shè)計(jì)。

1大數(shù)據(jù)挖掘及其模型設(shè)計(jì)

1.1大數(shù)據(jù)挖掘概念

21世紀(jì)以來(lái),物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)等信息產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展,推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的發(fā)展。在工業(yè)信息化建設(shè)中,設(shè)計(jì)和制造等各個(gè)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化系統(tǒng),都能提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)和減少生產(chǎn)周期,從而帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效率和海量數(shù)據(jù)。如何從自動(dòng)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)中挖掘出更多有價(jià)值的信息,如根據(jù)設(shè)計(jì)流程或消費(fèi)者行為等信息,并基于設(shè)計(jì)流程海量數(shù)據(jù)或者終端客戶重復(fù)消費(fèi)行為預(yù)測(cè)模型,優(yōu)化設(shè)計(jì)流程,對(duì)后續(xù)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)管理和策略制定都具有重要意義。大數(shù)據(jù)挖掘是從海量信息中挖掘出潛在的價(jià)值,為工業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展提供可靠依據(jù),挖掘方法主要有聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測(cè)和偏差檢測(cè)等。

1.2大數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計(jì)

在工業(yè)信息化設(shè)計(jì)中,引入了越來(lái)越多的先進(jìn)技術(shù),尤其是在自動(dòng)化系統(tǒng)中,傳感器、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和設(shè)計(jì)軟件都在不斷升級(jí)和改善,正朝著信息化運(yùn)行模式發(fā)展。先進(jìn)的生產(chǎn)管理軟件,會(huì)帶來(lái)大量的數(shù)據(jù)信息,從而使得傳統(tǒng)的生產(chǎn)軟件和設(shè)備無(wú)法使用。因此,應(yīng)借助大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),優(yōu)化設(shè)計(jì)和生產(chǎn)流程。在工業(yè)生產(chǎn)中,應(yīng)借助新型先進(jìn)技術(shù)推動(dòng)生產(chǎn)制造,包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值和貝葉斯理論等,從海量數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息,從而優(yōu)化生產(chǎn)制造設(shè)備和過(guò)程。筆者結(jié)合農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)特點(diǎn)和幾種大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),選擇采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)字化設(shè)計(jì)流程進(jìn)行優(yōu)化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,是在人類大腦認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上,模擬一套可以實(shí)現(xiàn)某些特殊功能的信息處理系統(tǒng),由大量的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)相互連接組成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),如圖1所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差逆?zhèn)鞑サ亩鄬忧梆伾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入、隱含和輸出三層,能夠進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)和保存層間映射關(guān)系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括神經(jīng)元和箭頭,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包括樣本輸入和根據(jù)預(yù)期和實(shí)際輸出值之間的誤差進(jìn)行方向傳播,經(jīng)過(guò)不斷的正向和反向傳播,經(jīng)過(guò)算法的迭代優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)數(shù)據(jù)的輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較多的算法之一,假設(shè)其輸入、隱含和輸出三層分別有i、m和k個(gè)神經(jīng)元,且各個(gè)層的神經(jīng)元信號(hào)的表達(dá)式分別為X=(x1,x2,…,xi)T、O=(o1,o2,…,om)T和Y=(y1,y2,…,yk)T。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和誤差推導(dǎo)比較復(fù)雜,其隱含層和輸入層之間的關(guān)系為oi=f∑ni=0vijxi()(1)其中,f為輸入層的激活函數(shù);v為輸入層的權(quán)重。同理,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層和隱藏層間的關(guān)系為yi=f∑ni=0wijoi()(2)其中,w為輸出層的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練預(yù)測(cè)值和期望值的均方誤差為E=12∑mk=1e2k=12∑mk=1dk-ok()(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種迭代學(xué)習(xí)算法,在每次迭代過(guò)程中需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新計(jì)算,在訓(xùn)練求優(yōu)過(guò)程中利用梯度法對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,使權(quán)值在修正過(guò)程中快速下降,達(dá)到最優(yōu)值,其表達(dá)方程式為Δwjk=ηδ0kyj=ηdk-ok()okm-ok()yj(4)Δvjk=ηδykxi=η∑mk=1δ0kwjk()yjm-yi()xi(5)其中,η為算法學(xué)習(xí)速率;δ為算法誤差信號(hào)因子。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái),找到生產(chǎn)設(shè)計(jì)和制造過(guò)程中數(shù)據(jù)間的內(nèi)部結(jié)構(gòu),探索各個(gè)變量間的關(guān)系,對(duì)提高農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性具有重要作用。

2農(nóng)機(jī)產(chǎn)品模型參數(shù)化設(shè)計(jì)

2.1Pro/Engineer參數(shù)化設(shè)計(jì)方法

采用Pro/Engineer設(shè)計(jì)農(nóng)業(yè)收割機(jī)的零部件,設(shè)計(jì)過(guò)程中,主要是根據(jù)參數(shù)化設(shè)計(jì),采用一組參數(shù)來(lái)定義零部件尺寸的數(shù)值和關(guān)系,以供造型使用。Pro/Engineer是美國(guó)PTC((ParametricTechnologyCorpo-ration)公司設(shè)計(jì)的三維機(jī)械自動(dòng)化軟件。參數(shù)設(shè)計(jì)是Pro/Engineer的重要特點(diǎn)之一,產(chǎn)品設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型及產(chǎn)品結(jié)構(gòu)都是固定的,只是產(chǎn)品的尺寸存在一定的差異,而結(jié)構(gòu)尺寸的差異是對(duì)于相同零部件的已知條件在不同規(guī)格的產(chǎn)品設(shè)計(jì)取值不同導(dǎo)致的。Pro/Engineer提供的二次開(kāi)發(fā)工具Pro/TOOLKIT,能夠非常方便地面向特定產(chǎn)品的程序自動(dòng)化建模,將其和大數(shù)據(jù)挖掘聯(lián)合起來(lái),可以在之前設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,準(zhǔn)確規(guī)劃出當(dāng)前設(shè)計(jì)參數(shù)。Pro/TOOL-KIT分為特征描述法、族表法和用戶自定義特征等3種建模,如圖3所示。特征描述法是根據(jù)每個(gè)特征具有不用的特征元素樹(shù)進(jìn)行定義,即在程序中對(duì)每個(gè)元素的變量進(jìn)行賦值,形成一個(gè)特征,然后多個(gè)特征積累起來(lái)就形成了產(chǎn)品模型;族表法是利用表格對(duì)重復(fù)性高、外型特征類似強(qiáng)的各型號(hào)標(biāo)準(zhǔn)零件進(jìn)行驅(qū)動(dòng),設(shè)計(jì)人員不需要對(duì)某一類類似的零件進(jìn)行重復(fù)設(shè)計(jì);而用戶自定義特征是設(shè)計(jì)人員將一些重復(fù)出現(xiàn)的特征融合成一個(gè)UDF庫(kù),能將同一特征用于不同的零件上。

2.2Pro/Engineer模型建立

1)設(shè)置農(nóng)機(jī)零件模板。零件是Pro/Engineer的基本單位,是整個(gè)工程設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),在實(shí)際應(yīng)用中,零件都是通過(guò)零件模板創(chuàng)建生成的,故需要保證所有的零件均具有系統(tǒng)單位、精度值及參數(shù)值等屬性。打開(kāi)安裝目錄下的“mmns-part-solid.prt”配置文件,復(fù)制到設(shè)計(jì)所需的零件路徑下,再打開(kāi)該模板文件進(jìn)行配置。在配置過(guò)程中,可以根據(jù)設(shè)計(jì)人員實(shí)際的需求,在模板文件中建立符合公司的參數(shù),創(chuàng)建的流程為:執(zhí)行工具→參數(shù)→輸入常用參數(shù)。參數(shù)設(shè)置界面如圖4所示。2)建立農(nóng)機(jī)部件的三維模型。三維實(shí)體模型創(chuàng)建的方法很多,本文主要介紹拉伸特征,也就是在拉伸特征條件下,可以選擇拉伸為實(shí)體或者曲面兩種。首先單擊“放置”,選草繪的平面、方向和參照方向等,點(diǎn)擊草繪進(jìn)入繪圖設(shè)計(jì)模式。三維實(shí)體模型拉伸選項(xiàng)如圖5、圖6所示。在進(jìn)入草圖繪制模式界面中,完成草圖繪制,點(diǎn)擊確定后既可以完成草圖的繪制,再設(shè)置拉伸深度選項(xiàng)。拉伸深度包括盲孔、對(duì)稱和選定項(xiàng)。在選項(xiàng)下設(shè)置雙側(cè)的拉伸,輸入和設(shè)定拉伸深度值,選擇是否去除材料,再點(diǎn)擊預(yù)覽,查看實(shí)體模型,最后點(diǎn)擊確定就完成了拉伸特征。在零件拉伸的基礎(chǔ)上,再進(jìn)行旋轉(zhuǎn)特征和倒角,就可以得到零件的三維模型。Pro/Engineer設(shè)計(jì)的農(nóng)機(jī)零件三維模型如圖7所示。

3農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)

3.1農(nóng)機(jī)零部件參數(shù)化建模

任何機(jī)械產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的第一步都是建立模型,而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速建模來(lái)提高設(shè)計(jì)階段產(chǎn)品建模效率是企業(yè)都需要考慮的事情,故CAD技術(shù)得到快速發(fā)展。目前,在結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,CAD的參數(shù)化技術(shù)已經(jīng)成為最流行的技術(shù)之一,某些重復(fù)的產(chǎn)品可以在CAD技術(shù)的幫助下快速進(jìn)行修改完成,使得產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加靈活,其在三維模型、外觀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和虛擬裝配等展現(xiàn)了較高的應(yīng)用價(jià)值。隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,以及CAD在機(jī)械設(shè)計(jì)行業(yè)的普及,為CAD和網(wǎng)絡(luò)的融合提供了便利,故基于網(wǎng)絡(luò)的CAD參數(shù)化設(shè)計(jì)得到了飛速發(fā)展。

3.2農(nóng)機(jī)零部件參數(shù)化建模的實(shí)現(xiàn)

若之前有開(kāi)發(fā)過(guò)類似的農(nóng)機(jī)零部件,則可以基于Pro/Engineer進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。Pro/Engineer對(duì)農(nóng)機(jī)零部件進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),利用Pro/Engineer提供的二次開(kāi)發(fā)工具Pro/toolkit,調(diào)用回調(diào)函數(shù)即可,這些回調(diào)函數(shù)采用C++編寫,還可以用來(lái)編寫菜單項(xiàng)、菜單項(xiàng)提示等信息。常用的Pro/toolkit有如下幾個(gè):1)添加頂層菜單的函數(shù):ProErrorProMenubarMen-uAdd();2)添加下級(jí)子菜單的函數(shù):ProErrorProMenubar-menuMenuAdd();3)設(shè)置菜單項(xiàng)目的動(dòng)作:ProErrorProCmdActAdd();4)為菜單或開(kāi)發(fā)菜單添加菜單按鈕:ProErrorProMenubarmenuPushbuttonAdd()。首先,基于大數(shù)據(jù)模型對(duì)農(nóng)機(jī)零部件尺寸和參數(shù)進(jìn)行規(guī)劃,然后采用基于模板模型的參數(shù)化設(shè)計(jì)方法對(duì)原始模型進(jìn)行修改,使得模板的形狀和尺寸發(fā)生變化,形成新的模型從而達(dá)到參數(shù)化修改模型的目的。該方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖8所示。Fig.8Theparametricdesignoftemplatebasedonbigdatamodel其主要應(yīng)用的Pro/Engineer/API函數(shù)如下:1)ProMdlCurrentGet()//查詢正在編輯的模型類型;2)ProMdlToModelitem()//將模型句柄轉(zhuǎn)為模型選擇項(xiàng);3)ProParameterInit()//遍歷模型中的所有參數(shù);4)ProParameterValueGet()//獲取模型參數(shù)的對(duì)象值;5)ProParameterValueSet()//設(shè)置模型參數(shù)的對(duì)象值;6)ProSolidRegenerate()//模型再生。所研究的基于大數(shù)據(jù)模型的模板參數(shù)化系統(tǒng)采用圖形模板參數(shù)化的程序設(shè)計(jì)方法,其核心技術(shù)是利用Pro/toolkit中的點(diǎn)、線、面等指令制作零件實(shí)體,實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖9所示。

4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)系統(tǒng)的可靠性,利用該系統(tǒng)設(shè)計(jì)了聯(lián)合收割機(jī)的氣缸部件。在設(shè)計(jì)過(guò)程中,通過(guò)系統(tǒng)首頁(yè)點(diǎn)擊“圖形模板參數(shù)化”子系統(tǒng)中的“氣缸”,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)跳至參數(shù)設(shè)置界面,再輸出零部件參數(shù)以后,點(diǎn)擊確定,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用大數(shù)據(jù)挖掘模塊,對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;最后,點(diǎn)擊“建立模型”,通過(guò)服務(wù)器調(diào)用Pro/Engineer,軟件會(huì)自動(dòng)設(shè)計(jì)一個(gè)三維模型,如圖10所示。點(diǎn)擊“save”,則聯(lián)合收割機(jī)的氣缸部件會(huì)保存在客戶端中,方便工作人員進(jìn)行進(jìn)一步的局部修改和設(shè)計(jì)。基于大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)系統(tǒng)能快速設(shè)計(jì)出農(nóng)機(jī)零部件,較大幅度降低設(shè)計(jì)周期,減少產(chǎn)品設(shè)計(jì)修改次數(shù),對(duì)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)設(shè)計(jì)制造具有重要意義。

5結(jié)論

為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì),基于大數(shù)據(jù)挖掘模型,在傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)零部件設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合產(chǎn)品模型和圖形模板二者的參數(shù)化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:系統(tǒng)能夠快速設(shè)計(jì)出農(nóng)機(jī)零部件,較大幅度降低設(shè)計(jì)周期,減少產(chǎn)品設(shè)計(jì)修改次數(shù),對(duì)于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)設(shè)計(jì)制造具有重要意義。

作者:吳玲 單位:洛陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院