實例推理技術怎麼實現

A. 案例推理的案例推理簡介

案例推理(Case-based Reasoning)技術起源於美國耶魯大學Roger Schank 於1982年在Dynamic Memory 中的描述，是人工智慧領域中較新崛起的一種重要的基於知識的問題求解和學習方法，它解決問題是通過重用或修改以前解決相似問題的方案來實現的。CBR研究方法源自人類的認知心理活動,緩解了常規的知識系統中知識獲取的瓶頸問題, 它將定量分析與定性分析相結合, 具有動態知識庫和增量學習的特點. 另外,早期對類比推理的研究,哲學和心理學中對概念形式理論及問題求解和經驗學習理論的研究,也對CBR思想產生一定的影響.

B. 模具設計畢業設計論文的引言，誰能幫我寫一下。謝謝！

第一章緒論 第一章緒論 1.1選題依據 模具在產品製造過程中占據重要地位。模具設計水平的高低，在很大程度上 決定了生產率的高低。有效的模具設計可以降低資源調整次數和調整時間，為生 產計劃與調度提供更大的優化空間，以達到提高生產效率的目的[1]。模具設計是工 裝系統的重要組成部分，它影響著產品生產的效率和質量。對模具設計進行深入 的研究有著重要意義。 模具行業是工業的基礎行業，工業的各個領域都廣泛地使用模具[2l。在電子、 汽車、電機、電器、儀器、儀表、家電和通訊等產品中，60%一8%0的零部件都要依 靠模具成形。用模具生產零件所表現出來的高精度、高復雜程度、高一致性、高 生產率和低消耗，是其他加工製造方法所不能比擬的。模具又是「效益放大器」， 用模具生產的最終產品的價值，往往是模具自身價值的幾十倍、上百倍。模具生 產技術水平的高低，在很大程度上決定著產品的質量、效益和新產品的開發能力， 並且己成為衡量一個國家產品製造水平高低的重要標志[3]。模具作為工業生產的基 礎工藝裝備，在國民經濟中佔有重要的地位。近10年來，模具CAD技術發展很快， 應用范圍日益擴大。模具CAD技術給模具的設計和製造提供了一個高效、經濟而 且快速的方法，大幅度地提高了模具的質量，縮短了模具的設計和製造周期，降 低了模具成本[』]。 目前國內外己經有許多模具CAD系統，這些系統雖然具有較強的分析計算能力 與圖形處理能力，可以提供互動式設計5]l。但是在這些系統中，模具設計過程主要采 用人機交互方式進行，大多數的設計是依靠操作者的設計經驗，計算機只是進行一 些規則匹配以及計算工作，而對於前人成功設計的模具不能有效的利用，造成模具 設計周期很長，成本較高，開發效率很低。 基於實例推理技術(Case一basdeReasoning，CBR)的模具設計可以使設計者利 用以往的設計經驗，通過組合、修改以往的設計方案來構造新的設計方案;同時在 現實生產中，己積累有許多模具零件的類型以及裝配關系完全相同的模具族，可 以成為新設計的基礎6]I。cRB技術拋棄了以往對抽象的知識規則的構建和演算操作， 直接藉助己有實例來解決問題，通過對舊實例的證實和修正來達到對新模具的設 計[7]。在基於實例推理系統中，以前的經驗是以實例的形式按照某種組織結構保存 於實例庫中8]t，當要解決一個新問題時，通過相關屬性採用適當的演算法檢索實例庫， 找出與新問題最相似的一個或幾個實例，再修改實例來達到對新問題的解決[9l。 在模具設計中應用CRB方法，利用計算機模具人腦在設計中的思維活動，完 成了以往由設計師完成的任務，不僅充分利用了模具專家的設計經驗，適合工程 中的實際情況，也符合人類的思維習慣。同時，用這種方法得到的模具基於以前 已經設計成功的實例，因此減少了新模具不能正常工作的可能性，並且縮短了開 發周期。 1.2模具CAD發展現狀和趨勢 1.2.1模具CA。系統國內外發展概況 模具CAD系統是隨著以D技術以及現代設計理論與方法的發展而不斷發展的， 從最初的以二維圖形技術為基礎的系統發展到了目前以三維圖形技術及特徵構型 為主要特點的階段110，川。 國外於20世紀60年代末開始模具以D研究，70年代初已投入生產中使用。 如美國Diecomp公司於1973年研製成功計算機輔助設計級進模的PDDc系統[』21。 該系統中已經包括產品圖形與材料特性的輸入:在輸入的基礎上，再進行模具結 構類型選擇，凹模排樣、凸模和其他嵌件設計;最後繪制模具總裝圖和零件圖以 及NC編程。 1978年，日本機械工程實驗室研製成沖裁級進模CAD系統，該系統由產品圖 輸入、模具類型選擇、毛坯排樣、條料排樣、凹模布置、工藝計算、繪圖等10個 模塊組成。 進入20世紀80年代隨著計算機技術的發展，使用模具CAD技術的廠家大大 增加。在彎曲成型級進模和汽車覆蓋件模具CAD系統中，應用了塑性成形模擬技 術。代表是日本日立公司於1982年研製成彎曲級進模以D/以M系統，採用人工與 計算機設計相結合的批處理方式。 20世紀90年代出現了許多商品化CAD/CAM系統如Pro/E，SolidWorks等。 由於我國計算機技術發展較晚，20世紀80年代才開始模具CAD研究。華中科技大 學、機電研究院、上海交通大學等單位相繼展開沖裁模系統的研究。20世紀90年 代中期，華中科技大學的基於特徵的設計的級進模CAD系統是這個時期的代表產 口 口口。 1.2.2模具CAO的發展趨勢 近年來，全球製造業正向亞太地區轉移，我國正成為世界製造業的重要基地 [3]l。製造業模式的變化，必將產生對新技術的需求，也必將推動CAD技術的發展; 網路技術應用的普及將在更大程度上改變我們的生活，改變製造業的模式。隨著 我國加入WTO，要求我們的產品要有創新性，並且具有更高的質量、更低的成本， 並在更快的時間內提供給用戶[4l1。作為產品製造的重要工藝裝備，國民經濟的基 礎工業之一的模具工業將直面競爭的第一線。模具工業除需要「高技藝」的從業 人員外，還需要更多的「高技術」來保證。 (1)協同創新設計將成為模具設計的主要方向 製造業垂直整合的模式使得世界范圍內產品銷售、產品設計、產品生產和模 具製造分工更明確。為了縮短產品上市周期，使模具設計充分理解產品設計的意 圖，在產品的設計階段，模具設計也同時開始，產品設計工程師和模具設計工程 師需盡早進入協同設計狀態。另外，模具製造商需要的模具標准件一般都由模具 標准件廠提供，最好在模具設計階段就參照各類標准，充分利用模具標准件廠提 供的數據進行設計。由於在製造流程中各個環節所採用的CAD系統不一定相同， 這就要求以D系統要具備協同的能力，能夠隨時交換上下游的數據，能夠處理彼 此的數據，數據產生及處理標准化。 目前，模具製造商己經較廣泛地採用數控加工技術。為了保證加工質量、提 高加工效率、改進製造流程，相當一部分的模具製造商開始使用多坐標數控加工、 高速銑削加工以及基於快速原型的模具製造等方法。因為製造設備的豐富，製造 信息的增加，今後的製造信息將不僅僅是數控編程加工的代碼，更重要的是，從 設計開始就考慮製造過程，即提供模具製造的工藝流程，其中不僅包含工藝表格、 加工參數，還包括模具加工的夾具設計、加工的裝夾過程及各工序的代碼。各工 序過程均進行模擬，並利用網路實現共享。 (2)模具CAD技術的ASP模式將成為發展方向 今天的模具行業己經成為高技術密集的行業。任何一個企業，要掌握全部先 進的技術，成本都將非常高昂，要培養並且留住掌握這些技術的人才也會非常困 難。於是，模具CAD的APS模式就應運而生了，即由擁有各種專門技術的應用服 務單位為模具企業提供技術服務。這樣整個社會就形成了一個大的模具製造企業， 按照價值鏈和製造流程分工，將製造資源最優發揮。應用服務包括如、快速原型 製造、數控加工外包、模具設計、模具成型過程分析等。 近20年來，由於不斷採用新技術，製造模具已經遠不是人們印象中的「手工 作坊」了。 2.3模具CAO系統的特點和優越性 (1)模具設計的特點 與傳統的單個零件的設計不同，模具是多個零件的裝配體，模具設計是一個 極為復雜的過程，包括產品建模、工藝性分析、制定模具方案、選擇模架、模具 總裝圖設計、工作部件設計、輔助裝置設計和零件詳細設計等部分，要求最終能 夠生成總裝圖、部裝圖及模具零件圖.模具造型的特殊性有以下幾點: a.大多數模具是進行復雜零件加工的，模具造型較復雜。 b，一般模具加工零件的工序比較少，大部分是一次成型，所以模具的外形必 須要有加工零件的所有細節描述。 C.模具設計的反復機率高，所以模具CAD幾何模型應能反復更新並能及時修 復。 (2)模具cAD的造型特點[4] 模具CAD造型技術是精確造型技術，可分為實體造型和曲面造型: a.實體造型技術對於結構簡單的模具來說己經能夠滿足設計要求，但對於結構 復雜、細節描述精度要求高的零件來說就顯得不夠，如在拔模面、面圓角過渡、 型腔設計上受到了一定的限制。 b.曲面造型技術是由不同的曲面構造特徵，產生光順的曲面模型。主要包括多 曲面的等變圓角過渡處理技術、曲面自動修剪技術、曲面編輯、曲面分析技術和 光順處理等核心技術，它能輔助實體造型技術完成模具設計中所有細節描述的設 計。曲面造型技術適合於外形復雜和細節描述精度要求高的產品的模具設計。 (3)模具CAD的優越性[』「} 模具CAD的優越性賦予了它無限的生命力，使其得以迅速發展和廣泛應用。 無論是在提高生產率、改善質量方面，還是在降低成本、減輕勞動強度方面，以D 技術的優越性是傳統的模具設計方法所不能比擬的。 a.ACD可提高模具設計質量。在計算機系統內存儲了各有關專業的綜合性的 技術知識，為模具的設計和工藝的制定提供了科學的依據。計算機與設計人員交 互作用，有利於發揮人一機各自的特長，使模具設計和製造工藝更加合理化。 b.CAD可以節省時間，提高生產率。設計計算和圖樣繪制的自動化大大縮短 了設計時間。質量提高，可靠性增強，裝修時間明顯減少，模具的交貨時間大大 縮短。 c.CAD可以較大幅度地降低成本。計算機的高速運行和自動繪圖大大節省了勞 動力。優化設計帶來了原材料的節省。 d.CAD技術將技術人員從繁冗的計算繪圖中解放出來，從事其他創造性的勞 動。 1.3論文的研究內容 系統地提出基於實例推理的模具設計的理論與方法，對CRB技術在模具設計 上的應用進行了深入的研究。在理論研究的基礎上，開發了基於實例推理的模具 設計系統，有力地證實了應用CRB技術可以提高模具設計效率。本文研究內容主 要包括: 第一章緒論:概述了論文的研究意義，介紹了課題的來源與選題背景，簡要 的描述了CRB技術在模具設計中的應用，研究了模具CAD的國內外概況和發展趨 勢。 第二章模具CAD系統總體設計:主要包括對模具CAD的流程分析，系統需求 分析，以及體系結構的定製和功能模塊的劃分。 第三章基於實例推理的關鍵技術:描述了基於實例推理技術，詳細介紹了實 例的表示，實例的檢索策略以及實例的存儲等一些關鍵技術。 第四章基於實例的模具設計:介紹了模具實例的表示內容以及方法，並對模 具實例的存儲於檢索提出了方案。 第五章原型系統開發:介紹了UG開發平台和開發工具，對系統業務流程進 行了描述。 第六章結論與展望。對本文的研究內容進行總結和展望

C. 基於案例推理的故障診斷

基於CBR的故障診斷系統

基於案例的推理簡介（Case Based Reasoning,CBR）
設備在應用過程中由於各種因素的影響難免出現故障，如何判斷設備的故障類型和故障部位並給出正確的處理辦法就顯得尤為重要，為了保證設備性能良好，維持正常的運轉，降低維修成本，提高經濟效益，增強企業競爭能力等，對設備進行故障診斷和預防是重要的和必需的，尤其是使用同類型批量設備的單位和部門，如環保行業的在線監測儀、除塵儀；鋼鐵行業的鍋爐、軋機機械等。但是，目前對於這些復雜系統和設備，建立系統數學模型和故障過程模型是非常困難的。當前，用於這類對象的故障診斷方法主要有專家系統和智能的人工神經網路；但是應用時，又有其明顯的缺點，見下表：
表1專家系統和神經網路系統的缺點
診斷方法 缺點
專家系統 1)診斷的效果與知識庫的完善程度以及知識表示方法直接相關
2)知識的抽取和推理規則的建立是一項非常艱巨而且困難的任務
3)故障的多樣性和不可預測性，一次性構建完善的知識庫和推理庫是不可能的
4)知識推理系統的可擴充性和靈活性不夠，限制了它的應用范圍
5)存在「知識獲取」瓶頸
神經網路 1)結構和訓練演算法的確定需要得到大量試驗資料
2)對於未經訓練過的新故障難以進行診斷

案例推理(CBR)是人工智慧領域新興的一種問題求解方法，它通過目標案例的提示得到歷史記憶中結構化存儲的源案例，並由源案例進行相應的判斷與推理來指導目標案例求解。所以CBR有以下優點:
1)、 利用案例中隱含的難以規則化的知識，以輔助規則推理的不足。
2)、 案例的獲取比規則獲取要容易，較好解決「知識獲取」的瓶頸問題。
3)、 對過去的求解結果進行復用，提高對新問題的求解效率。
4)、 有持續不斷的學習能力。

安可AKCBR介紹

一、安可AKCBRS簡介
AKCBRS是安可科技研發的基於案例推理的故障診斷系統,是應用於各行業設備的一項現代故障智能診斷技術。
基於案例的推理（Case Based Reasoning,CBR）技術是人工智慧中新崛起的一項重要推理技術，在很大程度上符合領域專家求解新問題的過程，利用CBR技術解決故障診斷問題是當今人工智慧故障診斷領域的研究熱點，作為專家系統中的一個分支，其研究得到了學術界和工程界的高度重視，並相繼在各行各業中得到成功應用。不過在這些已報道的基於案例推理的故障診斷系統中，大多數都是針對某一具體設備的專用專家系統，雖然其對具體設備故障診斷比較實用，但其缺陷是通用性不強，因為不同問題領域，設備種類不同，其專家知識及推理機制也不相同；即使同一問題領域，也有各種功能不同的設備，這樣一來給通用基於案例推理的故障診斷系統的設計開發增加了較多的困難。AKCBRS是以用戶為中心的通用性基於案例推理的故障診斷系統，只要領域專家設置好必要的知識模塊，就可自行生成專用於同種功能設備的基於案例推理的故障診斷系統。
二、系統特點：
圖形化的參數層次結構建模
提供圖形化的工具配置案例集，使得領域專家通過滑鼠操作即可完成案例集和狀態向量、特徵向量關聯；特徵向量權重關系設置。如下圖：

優化的檢索策略
案例檢索是CBR的核心技術，從源案例庫中檢索出與新問題的目標案例最相似的歷史案例，將直接決定CBR的速度和精度。在基於案例推理的故障診斷系統中，由於故障可以根據其內部機理進行分類，且各案例的特徵包括故障狀態和故障數據兩種故障信息，因此通過領域專家對案例進行合理分類的基礎上，利用案例的故障狀態信息和改進的灰色關聯度計算方法，針對故障診斷系統，提出了一種類選、粗選、精選、擇優「四步走」的檢索策略。如下圖：

應用領域的廣泛性
在已報道的基於案例推理的故障診斷系統中，大多數都是針對某一具體設備的專用專家系統，雖然其對具體設備故障診斷比較實用，但其缺陷是通用性不強，因為不同問題領域，設備種類不同，其專家知識及推理機制也不相同；即使同一問題領域，也有各種功能不同的設備，這樣一來給通用基於案例推理的故障診斷系統的設計開發增加了較多的困難。AKCBRS是以用戶為中心的通用性基於案例推理的故障診斷系統，只要領域專家設置好必要的知識模塊，就可自行生成專用於同種功能設備的基於案例推理的故障診斷系統。
基於WEB的故障檢索訪問
方便用戶通過網路，對故障記錄進行檢索。
方便的數據導出功能
可以選擇四種數據導出格式，PDF文件、Word文件、Excel文件及文本文件。

三、系統設計思路：
依據專家系統的特點和CBR的工作原理，AKCBRS設計思路分為以下幾個部分：
1)案例集配置。領域專家根據設備的情況，劃分案例類別，並設置案例集的狀態參數，關鍵指標狀態參數的值；特徵參數及特徵參數的權重，系統通過層次分析法計算特徵參數的權重向量，並進行一致性檢查。案例集配置好以後領域專家根據以往處理設備故障的經驗或類似的經歷,按照案例集的組織結構和屬性輸入各案例集中的案例，形成案例庫。
2)設備故障產生。設備故障產生後,記錄故障產生的經過、現象等。依據優化的案例檢索策略進行案例檢索。
3)設備故障匹配。對於有大於相似度預設閥值的案例按相似度大小和故障發生頻率給出故障處理報告。
4)案例庫學習、調整、擴充。對於匹配結果沒有大於相似度閥值的情況系統給出提示，由用戶對故障信息處理後並給出處理結論，然後由領域專家驗證是否擴充到案例庫中；領域專家也可以對一下案例集中的案例處理結論進行修正，也可以對一些無效案例進行刪除。

四、系統模塊：

D. 模具設計畢業設計論文的引言，誰能幫我寫一下。謝謝！

第一章緒論
第一章緒論
1.1選題依據
模具在產品製造過程中占據重要地位。模具設計水平的高低，在很大程度上
決定了生產率的高低。有效的模具設計可以降低資源調整次數和調整時間，為生
產計劃與調度提供更大的優化空間，以達到提高生產效率的目的[1]。模具設計是工
裝系統的重要組成部分，它影響著產品生產的效率和質量。對模具設計進行深入
的研究有著重要意義。
模具行業是工業的基礎行業，工業的各個領域都廣泛地使用模具[2l。在電子、
汽車、電機、電器、儀器、儀表、家電和通訊等產品中，60%一8%0的零部件都要依
靠模具成形。用模具生產零件所表現出來的高精度、高復雜程度、高一致性、高
生產率和低消耗，是其他加工製造方法所不能比擬的。模具又是「效益放大器」，
用模具生產的最終產品的價值，往往是模具自身價值的幾十倍、上百倍。模具生
產技術水平的高低，在很大程度上決定著產品的質量、效益和新產品的開發能力，
並且己成為衡量一個國家產品製造水平高低的重要標志[3]。模具作為工業生產的基
礎工藝裝備，在國民經濟中佔有重要的地位。近10年來，模具CAD技術發展很快，
應用范圍日益擴大。模具CAD技術給模具的設計和製造提供了一個高效、經濟而
且快速的方法，大幅度地提高了模具的質量，縮短了模具的設計和製造周期，降
低了模具成本[』]。
目前國內外己經有許多模具CAD系統，這些系統雖然具有較強的分析計算能力
與圖形處理能力，可以提供互動式設計5]l。但是在這些系統中，模具設計過程主要采
用人機交互方式進行，大多數的設計是依靠操作者的設計經驗，計算機只是進行一
些規則匹配以及計算工作，而對於前人成功設計的模具不能有效的利用，造成模具
設計周期很長，成本較高，開發效率很低。
基於實例推理技術(Case一basdeReasoning，CBR)的模具設計可以使設計者利
用以往的設計經驗，通過組合、修改以往的設計方案來構造新的設計方案;同時在
現實生產中，己積累有許多模具零件的類型以及裝配關系完全相同的模具族，可
以成為新設計的基礎6]I。cRB技術拋棄了以往對抽象的知識規則的構建和演算操作，
直接藉助己有實例來解決問題，通過對舊實例的證實和修正來達到對新模具的設
計[7]。在基於實例推理系統中，以前的經驗是以實例的形式按照某種組織結構保存
於實例庫中8]t，當要解決一個新問題時，通過相關屬性採用適當的演算法檢索實例庫，
找出與新問題最相似的一個或幾個實例，再修改實例來達到對新問題的解決[9l。
在模具設計中應用CRB方法，利用計算機模具人腦在設計中的思維活動，完
成了以往由設計師完成的任務，不僅充分利用了模具專家的設計經驗，適合工程
中的實際情況，也符合人類的思維習慣。同時，用這種方法得到的模具基於以前
已經設計成功的實例，因此減少了新模具不能正常工作的可能性，並且縮短了開
發周期。
1.2模具CAD發展現狀和趨勢
1.2.1模具CA。系統國內外發展概況
模具CAD系統是隨著以D技術以及現代設計理論與方法的發展而不斷發展的，
從最初的以二維圖形技術為基礎的系統發展到了目前以三維圖形技術及特徵構型
為主要特點的階段110，川。
國外於20世紀60年代末開始模具以D研究，70年代初已投入生產中使用。
如美國Diecomp公司於1973年研製成功計算機輔助設計級進模的PDDc系統[』21。
該系統中已經包括產品圖形與材料特性的輸入:在輸入的基礎上，再進行模具結
構類型選擇，凹模排樣、凸模和其他嵌件設計;最後繪制模具總裝圖和零件圖以
及NC編程。
1978年，日本機械工程實驗室研製成沖裁級進模CAD系統，該系統由產品圖
輸入、模具類型選擇、毛坯排樣、條料排樣、凹模布置、工藝計算、繪圖等10個
模塊組成。
進入20世紀80年代隨著計算機技術的發展，使用模具CAD技術的廠家大大
增加。在彎曲成型級進模和汽車覆蓋件模具CAD系統中，應用了塑性成形模擬技
術。代表是日本日立公司於1982年研製成彎曲級進模以D/以M系統，採用人工與
計算機設計相結合的批處理方式。
20世紀90年代出現了許多商品化CAD/CAM系統如Pro/E，SolidWorks等。
由於我國計算機技術發展較晚，20世紀80年代才開始模具CAD研究。華中科技大
學、機電研究院、上海交通大學等單位相繼展開沖裁模系統的研究。20世紀90年
代中期，華中科技大學的基於特徵的設計的級進模CAD系統是這個時期的代表產
口
口口。
1.2.2模具CAO的發展趨勢
近年來，全球製造業正向亞太地區轉移，我國正成為世界製造業的重要基地
[3]l。製造業模式的變化，必將產生對新技術的需求，也必將推動CAD技術的發展;
網路技術應用的普及將在更大程度上改變我們的生活，改變製造業的模式。隨著
我國加入WTO，要求我們的產品要有創新性，並且具有更高的質量、更低的成本，
並在更快的時間內提供給用戶[4l1。作為產品製造的重要工藝裝備，國民經濟的基
礎工業之一的模具工業將直面競爭的第一線。模具工業除需要「高技藝」的從業
人員外，還需要更多的「高技術」來保證。
(1)協同創新設計將成為模具設計的主要方向
製造業垂直整合的模式使得世界范圍內產品銷售、產品設計、產品生產和模
具製造分工更明確。為了縮短產品上市周期，使模具設計充分理解產品設計的意
圖，在產品的設計階段，模具設計也同時開始，產品設計工程師和模具設計工程
師需盡早進入協同設計狀態。另外，模具製造商需要的模具標准件一般都由模具
標准件廠提供，最好在模具設計階段就參照各類標准，充分利用模具標准件廠提
供的數據進行設計。由於在製造流程中各個環節所採用的CAD系統不一定相同，
這就要求以D系統要具備協同的能力，能夠隨時交換上下游的數據，能夠處理彼
此的數據，數據產生及處理標准化。
目前，模具製造商己經較廣泛地採用數控加工技術。為了保證加工質量、提
高加工效率、改進製造流程，相當一部分的模具製造商開始使用多坐標數控加工、
高速銑削加工以及基於快速原型的模具製造等方法。因為製造設備的豐富，製造
信息的增加，今後的製造信息將不僅僅是數控編程加工的代碼，更重要的是，從
設計開始就考慮製造過程，即提供模具製造的工藝流程，其中不僅包含工藝表格、
加工參數，還包括模具加工的夾具設計、加工的裝夾過程及各工序的代碼。各工
序過程均進行模擬，並利用網路實現共享。
(2)模具CAD技術的ASP模式將成為發展方向
今天的模具行業己經成為高技術密集的行業。任何一個企業，要掌握全部先
進的技術，成本都將非常高昂，要培養並且留住掌握這些技術的人才也會非常困
難。於是，模具CAD的APS模式就應運而生了，即由擁有各種專門技術的應用服
務單位為模具企業提供技術服務。這樣整個社會就形成了一個大的模具製造企業，
按照價值鏈和製造流程分工，將製造資源最優發揮。應用服務包括如、快速原型
製造、數控加工外包、模具設計、模具成型過程分析等。
近20年來，由於不斷採用新技術，製造模具已經遠不是人們印象中的「手工
作坊」了。
2.3模具CAO系統的特點和優越性
(1)模具設計的特點
與傳統的單個零件的設計不同，模具是多個零件的裝配體，模具設計是一個
極為復雜的過程，包括產品建模、工藝性分析、制定模具方案、選擇模架、模具
總裝圖設計、工作部件設計、輔助裝置設計和零件詳細設計等部分，要求最終能
夠生成總裝圖、部裝圖及模具零件圖.模具造型的特殊性有以下幾點:
a.大多數模具是進行復雜零件加工的，模具造型較復雜。
b，一般模具加工零件的工序比較少，大部分是一次成型，所以模具的外形必
須要有加工零件的所有細節描述。
C.模具設計的反復機率高，所以模具CAD幾何模型應能反復更新並能及時修
復。
(2)模具cAD的造型特點[4]
模具CAD造型技術是精確造型技術，可分為實體造型和曲面造型:
a.實體造型技術對於結構簡單的模具來說己經能夠滿足設計要求，但對於結構
復雜、細節描述精度要求高的零件來說就顯得不夠，如在拔模面、面圓角過渡、
型腔設計上受到了一定的限制。
b.曲面造型技術是由不同的曲面構造特徵，產生光順的曲面模型。主要包括多
曲面的等變圓角過渡處理技術、曲面自動修剪技術、曲面編輯、曲面分析技術和
光順處理等核心技術，它能輔助實體造型技術完成模具設計中所有細節描述的設
計。曲面造型技術適合於外形復雜和細節描述精度要求高的產品的模具設計。
(3)模具CAD的優越性[』「}
模具CAD的優越性賦予了它無限的生命力，使其得以迅速發展和廣泛應用。
無論是在提高生產率、改善質量方面，還是在降低成本、減輕勞動強度方面，以D
技術的優越性是傳統的模具設計方法所不能比擬的。
a.ACD可提高模具設計質量。在計算機系統內存儲了各有關專業的綜合性的
技術知識，為模具的設計和工藝的制定提供了科學的依據。計算機與設計人員交
互作用，有利於發揮人一機各自的特長，使模具設計和製造工藝更加合理化。
b.CAD可以節省時間，提高生產率。設計計算和圖樣繪制的自動化大大縮短
了設計時間。質量提高，可靠性增強，裝修時間明顯減少，模具的交貨時間大大
縮短。
c.CAD可以較大幅度地降低成本。計算機的高速運行和自動繪圖大大節省了勞
動力。優化設計帶來了原材料的節省。
d.CAD技術將技術人員從繁冗的計算繪圖中解放出來，從事其他創造性的勞
動。
1.3論文的研究內容
系統地提出基於實例推理的模具設計的理論與方法，對CRB技術在模具設計
上的應用進行了深入的研究。在理論研究的基礎上，開發了基於實例推理的模具
設計系統，有力地證實了應用CRB技術可以提高模具設計效率。本文研究內容主
要包括:
第一章緒論:概述了論文的研究意義，介紹了課題的來源與選題背景，簡要
的描述了CRB技術在模具設計中的應用，研究了模具CAD的國內外概況和發展趨
勢。
第二章模具CAD系統總體設計:主要包括對模具CAD的流程分析，系統需求
分析，以及體系結構的定製和功能模塊的劃分。
第三章基於實例推理的關鍵技術:描述了基於實例推理技術，詳細介紹了實
例的表示，實例的檢索策略以及實例的存儲等一些關鍵技術。
第四章基於實例的模具設計:介紹了模具實例的表示內容以及方法，並對模
具實例的存儲於檢索提出了方案。
第五章原型系統開發:介紹了UG開發平台和開發工具，對系統業務流程進
行了描述。
第六章結論與展望。對本文的研究內容進行總結和展望

E. 請列舉你生活中的實例，讓他們構成有效的三段論推理

生活中的三段論實例：

1、所有哺乳動物都是有脊椎的，人是哺乳動物，所以，人是有脊椎的。

2、所有手機都需要充電，Iphone是手機，Iphone需要充電。

3、所有冰箱都是可以冷藏的，小明家有一台冰箱，小明家的冰箱能夠冷藏。

4、在大學里上課的人都是學生，我在大學裡面上課，所以，我是一名學生。

5、贏了S9比賽的都是IG隊的隊員，the shy贏了S9比賽，所以，the shy是IG隊的隊員。

(5)實例推理技術怎麼實現擴展閱讀：

三段論推理是演繹推理中的一種簡單推理判斷。他包括：一個包含大項和中項的命題（大前提）、一個包含小項和中項的命題（小前提）以及一個包含小項和大項的命題（結論）三部分。

三段論實際上是以一個一般性的原則（大前提）以及一個附屬於一般性的原則的特殊化陳述（小前提），由此引申出一個符合一般性原則的特殊化陳述（結論）的過程。

F. 舉例說明充分條件演繹推理的推理過程

歸納推理：雞蛋是圓的，鴨蛋是圓的，好像沒見過不圓的鳥蛋，所以鳥蛋是圓的。演繹推理：既然蛋是圓的，那麼你說的新發現的那個什麼史前大恐龍的蛋肯定也是圓的，我根本不用去看就知道。類比推理：看，地球和細胞多相似啊，細胞分細胞壁、細胞質、細胞核，那麼地球也差不多得分這么幾層，果不其然：地殼、地幔地核。我們小單位勾心鬥角，那麼其他什麼大單位肯定也差不多了，只是程度有深淺而已，所以別因為不適應勾心鬥角去換工作了。

G. 實例詳解貝葉斯推理的原理

                                               實例詳解貝葉斯推理的原理

姓名：余玥     學號：16010188033

【嵌牛導讀】：貝葉斯推理是由英國牧師貝葉斯發現的一種歸納推理方法，後來的許多研究者對貝葉斯方法在觀點、方法和理論上不斷的進行完善，最終形成了一種有影響的統計學派，打破了經典統計學一統天下的局面。貝葉斯推理是在經典的統計歸納推理——估計和假設檢驗的基礎上發展起來的一種新的推理方法。與經典的統計歸納推理方法相比，貝葉斯推理在得出結論時不僅要根據當前所觀察到的樣本信息，而且還要根據推理者過去有關的經驗和知識。

【嵌牛鼻子】：貝葉斯推理/統計

【嵌牛提問】：貝葉斯推理的原理是什麼？如何通過實例理解貝葉斯原理？

【嵌牛正文】：

貝葉斯推理是一種精確的數據預測方式。在數據沒有期望的那麼多，但卻想毫無遺漏地，全面地獲取預測信息時非常有用。

提及貝葉斯推理時，人們時常會帶著一種敬仰的心情。其實並非想像中那麼富有魔力，或是神秘。盡管貝葉斯推理背後的數學越來越縝密和復雜，但其背後概念還是非常容易理解。簡言之，貝葉斯推理有助於大家得到更有力的結論，將其置於已知的答案中。

貝葉斯推理理念源自托馬斯貝葉斯。三百年前，他是一位從不循規蹈矩的教會長老院牧師。貝葉斯寫過兩本書，一本關於神學，一本關於概率。他的工作就包括今天著名的貝葉斯定理雛形，自此以後應用於推理問題，以及有根據猜測（ecated guessing）術語中。貝葉斯理念如此流行，得益於一位名叫理查·布萊斯牧師的大力推崇。此人意識到這份定理的重要性後，將其優化完善並發表。因此，此定理變得更加准確。也因此，歷史上將貝葉斯定理稱之為 Bayes-Price法則。

譯者註：ecated guessing 基於(或根據)經驗(或專業知識、手頭資料、事實等)所作的估計(或預測、猜測、意見等)

影院中的貝葉斯推理

試想一下，你前往影院觀影，前面觀影的小夥伴門票掉了，此時你想引起他們的注意。此圖是他們的背影圖。你無法分辨他們的性別，僅僅知道他們留了長頭發。那你是說，女士打擾一下，還是說，先生打擾一下。考慮到你對男人和女人發型的認知，或許你會認為這位是位女士。（本例很簡單，只存在兩種發長和性別）

現在將上面的情形稍加變化，此人正在排隊准備進入男士休息室。依靠這個額外的信息，或許你會認為這位是位男士。此例採用常識和背景知識即可完成判斷，無需思考。而貝葉斯推理是此方式的數學實現形式，得益於此，我們可以做出更加精確的預測。

我們為電影院遇到的困境加上數字。首先假定影院中男女各佔一半，100個人中，50個男人，50個女人。女人中，一半為長發，餘下的25人為短發。而男人中，48位為短發，兩位為長發。存在25個長發女人和2位長發男人，由此推斷，門票持有者為女士的可能性很大。

100個在男士休息室外排隊，其中98名男士，2位女士為陪同。長發女人和短發女人依舊對半分，但此處僅僅各佔一種。而男士長發和短發的比例依舊保持不變，按照98位男士算，此刻短發男士有94人，長發為4人。考慮到有一位長發女士和四位長發男士，此刻最有可能的是持票者為男士。這是貝葉斯推理原理的具體案例。事先知曉一個重要的信息線索，門票持有者在男士休息室外排隊，可以幫助我們做出更好的預測。

為了清晰地闡述貝葉斯推理，需要花些時間清晰地定義我們的理念。不幸的是，這需要用到數學知識。除非不得已，我盡量避免此過程太過深奧，緊隨我查看更多的小節，必定會從中受益。為了大家能夠建立一個基礎，我們需要快速地提及四個概念：概率、條件概率、聯合概率以及邊際概率。

概率

一件事發生的概率，等於該事件發生的數目除以所有事件發生的數目。觀影者為一個女士的概率為50位女士除以100位觀影者，即0.5 或50%。換作男士亦如此。

而在男士休息室排列此種情形下，女士概率降至0.02，男士的概率為0.98。

條件概率

條件概率回答了這樣的問題，倘若我知道此人是位女士，其為長發的概率是多少？條件概率的計算方式和直接得到的概率一樣，但它們更像所有例子中滿足某個特定條件的子集。本例中，此人為女士，擁有長發的人士的條件概率，P(long hair | woman)為擁有長發的女士數目，除以女士的總數，其結果為0.5。無論我們是否考慮男士休息室外排隊，或整個影院。

同樣的道理，此人為男士，擁有長發的條件概率，P(long hair | man)為0.4，不管其是否在隊列中。

很重要的一點，條件概率P(A | B)並不等同於P(B | A)。比如P(cute | puppy)不同於P(puppy | cute)。倘若我抱著的是小狗，可愛的概率是很高的。倘若我抱著一個可愛的東西，成為小狗的概率中等偏下。它有可能是小貓、小兔子、刺蝟，甚至一個小人。

聯合概率

聯合概率適合回答這樣的問題，此人為一個短發女人的概率為多少？找出答案需要兩步。首先，我們先看概率是女人的概率，P(woman)。接著，我們給出頭發短人士的概率，考慮到此人為女士，P(short hair | woman)。通過乘法，進行聯合，給出聯合概率，P(woman with short hair) = P(woman) * P(short hair | woman)。利用此方法，我們便可計算出我們已知的概率，所有觀影中P(woman with long hair)為0.25，而在男士休息室隊列中的P(woman with long hair)為0.1。不同是因為兩個案例中的P(woman)不同。

相似的，觀影者中P(man with long hair) 為0.02，而在男士休息室隊列中概率為0.04。

和條件概率不同，聯合概率和順序無關，P(A and B)等同於P(B and A)。比如，同時擁有牛奶和油炸圈餅的概率，等同於擁有油炸圈餅和牛奶的概率。

邊際概率

我們最後一個基礎之旅為邊際概率。特別適合回答這樣的問題，擁有長發人士的概率？為計算出結果，我們須累加此事發生的所有概率——即男士留長發的概率加女士留長發的概率。加上這兩個概率，即給出所有觀影者P(long hair)的值0.27，而男休息室隊列中的P(long hair)為0.05。

貝葉斯定理

現在到了我們真正關心的部分。我們想回答這樣的問題，倘若我們知道擁有長發的人士，那他們是位女士或男士的概率為？這是一個條件概率，P(man | long hair)，為我們已知曉的P(long hair | man)逆方式。因為條件概率不可逆，因此，我們對這個新條件概率知之甚少。

幸運的是托馬斯觀察到一些很酷炫的知識可以幫到我們。

根據聯合概率計算規則，我們給出方程P(man with long hair)和P(long hair and man)。因為聯合概率可逆，因此這兩個方程等價。

藉助一點代數知識，我們就能解出P(man | long hair)。

表達式採用A和B，替換「man」和「long hair」，於是我們得到貝葉斯定理。

我們回到最初，藉助貝葉斯定理，解決電影院門票困境。

首先，需要計算邊際概率P(long hair)。

接著代入數據，計算出長發中是男士的概率。對於男士休息室隊列中的觀影者而言，P(man | long hair)微微0.8。這讓我們更加確信一直覺，掉門票的可能是一男士。貝葉斯定理抓住了在此情形下的直覺。更重要的是，更重要的是吸納了先驗知識，男士休息室外隊列中男士遠多於女士。借用此先驗知識，更新我們對一這情形的認識。

概率分布

諸如影院困境這樣的例子，很好地解釋了貝葉斯推理的由來，以及作用機制。然而，在數據科學應用領域，此推理常常用於數據解釋。有了我們測出來的先驗知識，藉助小數據集便可得出更好的結論。在開始細說之前，請先允許我先介紹點別的。就是我們需要清楚一個概率分布。

此處可以這樣考慮概率，一壺咖啡正好裝滿一個杯子。倘若用一個杯子來裝沒有問題，那不止一個杯子呢，你需考慮如何將這些咖啡分這些杯子中。當然你可以按照自己的意願，只要將所有咖啡放入某個杯子中。而在電影院，一個杯子或許代表女士或者男士。

或者我們用四個杯子代表性別和發長的所有組合分布。這兩個案例中，總咖啡數量累加起來為一杯。

通常，我們將杯子挨個擺放，看其中的咖啡量就像一個柱狀圖。咖啡就像一種信仰，此概率分布用於顯示我們相信某件事情的強烈程度。

假設我投了一塊硬幣，然後蓋住它，你會認為正面和反面朝上的幾率是一樣的。

假設我投了一個骰子，然後蓋住它，你會認為六個面中的每一個面朝上的幾率是一樣的。

假設我買了一期強力球彩票，你會認為中獎的可能性微乎其微。投硬幣、投骰子、強力球彩票的結果，都可以視為收集、測量數據的例子。

毫無意外，你也可以對其它數據持有某種看法。這里我們考慮美國成年人的身高，倘若我告訴你，我見過，並測量了某些人的身高，那你對他們身高的看法，或許如上圖所示。此觀點認為一個人的身高可能介於150和200cm之間，最有可能的是介於180和190cm之間。

此分布可以分成更多的方格，視作將有限的咖啡放入更多的杯子，以期獲得一組更加細顆粒度的觀點。

最終虛擬的杯子數量將非常大，以至於這樣的比喻變得不恰當。這樣，分布變得連續。運用的數學方法可能有點變化，但底層的理念還是很有用。此圖表明了你對某一事物認知的概率分布。

感謝你們這么有耐心！！有了對概率分布的介紹，我們便可採用貝葉斯定理進行數據解析了。為了說明這個，我以我家小狗稱重為例。

獸醫領域的貝葉斯推理

它叫雅各賓當政，每次我們去獸醫診所，它在秤上總是各種晃動，因此很難讀取一個准確的數據。得到一個准確的體重數據很重要，這是因為，倘若它的體重有所上升，那麼我們就得減少其食物的攝入量。它喜歡食物勝過它自己，所以說風險蠻大的。

最近一次，在它喪失耐心前，我們測了三次：13.9鎊,17.5鎊以及14.1鎊。這是針對其所做的標准統計分析。計算這一組數字的均值，標准偏差，標准差，便可得到小狗當政的准確體重分布。

分布展示了我們認為的小狗體重，這是一個均值15.2鎊，標准差1.2鎊的正態分布。真實得測量如白線所示。不幸的是，這個曲線並非理想的寬度。盡管這個峰值為15.2鎊，但概率分布顯示，在13鎊很容易就到達一個低值，在17鎊到達一個高值。太過寬泛以致無法做出一個確信的決策。面對如此情形，通常的策略是返回並收集更多的數據，但在一些案例中此法操作性不強，或成本高昂。本例中，小狗當政的（Reign ）耐心已經耗盡，這是我們僅有的測量數據。

此時我們需要貝葉斯定理，幫助我們處理小規模數據集。在使用定理前，我們有必要重新回顧一下這個方程，查看每個術語。

我們用「w」 (weight)和 「m」 (measurements)替換「A」 and 「B」 ，以便更清晰地表示我們如何用此定理。四個術語分別代表此過程的不同部分。

先驗概率，P(w)，表示已有的事物認知。本例中，表示未稱量時，我們認為的當政體重w。

似然值，P(m | w)，表示針對某個具體體重w所測的值m。又叫似然數據。

後驗概率，P(w | m)，表示稱量後，當政為某個體重w的概率。當然這是我們最感興趣的。

譯者註：後驗概率，通常情況下，等於似然值乘以先驗值。是我們對於世界的內在認知。

概率數據，P(m)，表示某個數據點被測到的概率。本例中，我們假定它為一個常量，且測量本身沒有偏向。

對於完美的不可知論者來說，也不是什麼特別糟糕的事情，而且無需對結果做出什麼假設。例如本例中，即便假定當Reign的體重為13鎊、或1鎊，或1000000 鎊，讓數據說話。我們先假定一個均一的先驗概率，即對所有值而言，概率分布就一常量值。貝葉斯定理便可簡化為P(w | m) = P(m | w)。

此刻，藉助Reign的每個可能體重，我們計算出三個測量的似然值。比如，倘若當政的體重為1000鎊，極端的測量值是不太可能的。然而，倘若當政的體重為14鎊或16鎊。我們可以遍歷所有，利用Reign的每一個假設體重值，計算出測量的似然值。這便是P(m | w)。得益於這個均一的先驗概率，它等同於後驗概率分布 P(w | m)。

這並非偶然。通過均值、標准偏差、標准差得來的，很像答案。實際上，它們是一樣的，採用一個均一的先驗概率給出傳統的統計估測結果。峰值所在的曲線位置，均值，15.2鎊也叫體重的極大似然估計（MLE）。

即使採用了貝葉斯定理，但依舊離有用的估計很遠。為此，我們需要非均一先驗概率。先驗分布表示未測量情形下對某事物的認知。均一的先驗概率認為每個可能的結果都是均等的，通常都很罕見。在測量時，對某些量已有些認識。年齡總是大於零，溫度總是大於-276攝氏度。成年人身高罕有超過8英尺的。某些時候，我們擁有額外的領域知識，一些值很有可能出現在其它值中。

在Reign的案例中，我確實擁有其它的信息。我知道上次它在獸醫診所稱到的體重是14.2鎊。我還知道它並不是特別顯胖或顯瘦，即便我的胳膊對重量不是特別敏感。有鑒於此，它大概重14.2鎊，相差一兩鎊上下。為此，我選用峰值為14.2鎊。標准偏差為0.5鎊的正態分布。

先驗概率已經就緒，我們重復計算後驗概率。為此，我們考慮某一概率，此時Reign體重為某一特定值，比如17鎊。接著，17鎊這一似然值乘以測量值為17這一條件概率。接著，對於其它可能的體重，我們重復這一過程。先驗概率的作用是降低某些概率，擴大另一些概率。本例中，在區間13-15鎊增加更多的測量值，以外的區間則減少更多的測量值。這與均一先驗概率不同，給出一個恰當的概率，當政的真實體重為17鎊。藉助非均勻的先驗概率，17鎊掉入分布式的尾部。乘以此概率值使得體重為17鎊的似然值變低。

通過計算當政每一個可能的體重概率，我們得到一個新的後驗概率。後驗概率分布的峰值也叫最大後驗概率（MAP），本例為14.1鎊。這和均一先驗概率有明顯的不同。此峰值更窄，有助於我們做出一個更可信的估測。現在來看，小狗當政的體重變化不大，它的體型依舊如前。

通過吸收已有的測量認知，我們可以做出一個更加准確的估測，其可信度高於其他方法。這有助於我們更好地使用小量數據集。先驗概率賦予17.5鎊的測量值是一個比較低的概率。這幾乎等同於反對此偏離正常值的測量值。不同於直覺和常識的異常檢測方式，貝葉斯定理有助於我們採用數學的方式進行異常檢測。

另外，假定術語P(m)是均一的，但恰巧我們知道稱量存在某種程度的偏好，這將反映在P(m)中。若稱量僅輸出某些數字，或返回讀數2.0，占整個時間的百分之10，或第三次嘗試產生一個隨機測量值，均需要手動修改P(m)以反映這一現象，以便後驗概率更加准確。

規避貝葉斯陷阱

探究Reign的真實體重體現了貝葉斯的優勢。但這也存在某些陷阱。通過一些假設我們改進了估測，而測量某些事物的目的就是為了了解它。倘若我們假定對某一答案有所了解，我們可能會刪改此數據。馬克·吐溫對強先驗的危害做了簡明地闡述，「將你陷入困境的不是你所不知道的，而是你知道的那些看似正確的東西。」

假如採取強先驗假設，當Reign的體重在13與15鎊之間，再假如其真實體重為12.5鎊，我們將無法探測到。先驗認知認為此結果的概率為零，不論做多少次測量，低於13鎊的測量值都認為無效。

幸運的是，有一種兩面下注的辦法，可以規避這種盲目地刪除。針對對於每一個結果至少賦予一個小的概率，倘若藉助物理領域的一些奇思妙想，當政確實能稱到1000鎊，那我們收集的測量值也能反映在後驗概率中。這也是正態分布作為先驗概率的原因之一。此分布集中了我們對一小撮結果的大多數認識，不管怎麼延展，其尾部再長都不會為零。

在此，紅桃皇後是一個很好的榜樣：

愛麗絲笑道：「試了也沒用，沒人會相信那些不存在的事情。」

「我敢說你沒有太多的練習」，女王回應道，「我年輕的時候，一天中的一個半小時都在閉上眼睛，深呼吸。為何，那是因為有時在早飯前，我已經意識到存在六種不可能了。」來自劉易斯·卡羅爾的《愛麗絲漫遊奇境》

H. 變型設計的目前存在的變型設計的理論和方法

目前的CAD系統建立了產品的完整的幾何模型，這種建模方法是從零件的建模開始的，以完成零件的拼裝形成整個產品幾何設計為最終目標。這種方法一方面是一種自底向上的建模方法，同時也難以表達產品的功能信息、裝配信息等設計者的設計意圖，因為產品的功能不是由單個零件表現出來的，而是由不同零件的組合即裝配體實現的。因此裝配模型是提供和維護產品功能設計意圖的關鍵。裝配建模即是裝配模型的建立過程，旨在建立完整的描述產品裝配信息的數據模型，以期不僅可以表達零件的幾何模型，而且可以通過表達零件之間的裝配關系反映整個產品的功能要求和設計者的設計意圖。
常用的描述零件及零件之間裝配關系的數據模型有兩種：
關系模型：主要用聯接圖方式來表現零件之間裝配關系，在聯接圖中，節點表示零件，聯接弧表示零件間的裝配關系（主要是坐標變換）。
層次模型：以關系模型為基礎，增加零件的安裝順序約束，可得到裝配層次模型，零件子裝配體和裝配體之間形成層次關系，裝配分析和設計分析以子裝配體為研究對象。
但這兩種數據模型表達的設計信息仍然十分有限，只表達了零件之間的裝配位置關系，無法從這些關系中獲取更多的產品的功能要求和設計者的設計意圖。
裝配模型是人們為了提高CAD的智能水平和為支持設計過程的較高層次而提出的，它比較符合人們的自然設計過程，同時也是一種良好的變型設計方法，近年來國內外對裝配模型及建模方法進行了深入的研究，但至今仍未形成完整的理論體系和實用的建摸手段，目前的CAD系統也無法支持裝配建模。 模塊化設計是以功能分析為基礎，通過功能相同而性能用途不同的各模塊的互聯組合而實現各種基型產品和變型產品。
模塊化設計包括模塊的創建和模塊的綜合兩個過程。模塊創建包括功能模塊的劃分過程和功能模塊的結構設計過程；模塊綜合則是根據具體設計要求，進行功能分解，並從模塊集中選擇合適的模塊實現分解功能，並最終將分功能模塊組合形成產品。
模塊化設計可以使產品的設計、製造周期大大縮短，降低成本且提高產品的質量，並可使產品具有很大的靈活性和適應性；能快速響應用戶的多品種、小批量的需求，使產品具有很強的市場競爭力。
模塊化設計是建立在模塊的定義和組織管理基礎之上的，其對特定產品的模塊的劃分不是隨意的，而且一模塊與另一模塊之間的裝配關系是預先確定的，也不能隨意改變，因而這也就限制了其使用范圍。它適用於機床等行業中產品功能基本相同，但多品種的產品設計。使用這種設計方法不可能建立一種通用統一的設計環境或適應於較大范圍的產品設計。 特徵技術是為克服傳統CAD系統的缺陷，為了CAD/CAM集成的需要提出的。
傳統的CAD系統的產品建模方法是幾何建型，是基於形體的幾何尺寸的造型方法，它們的模型都不包括諸如定位基準、公差、表面粗糙度、加工裝配精度及材料等工程信息，因而只是產品的幾何表達，不能滿足產品設計及加工的要求。
特徵設計是面向設計和製造的全過程，它是以幾何模型為基礎並包括零件設計、生產過程所需的各種信息的一種產品模型方案。它允許設計者通過組合常見形體，如：槽、筋、凸台、鍵槽等來完成產品的設計，而不是使用抽象的幾何點、線、面。系統提供了用不同屬性值實例化特徵的能力，而且一般常用的形狀特徵由系統設計者以特徵庫的形式提供給用戶，且許多系統允許用戶用自定義特徵擴展系統特徵庫。
特徵技術的發展給產品的變型設計提供了一種手段，用戶通過對一系列特徵的實例化和特徵的自動維護達到產品的變型設計的目的。
但特徵技術存在許多問題：設計人員在設計時必須採用系統預定義的特徵來設計產品；特徵設計使概念設計、技術設計完全受製造方法的限制；特徵設計用於變型設計時，一般和參數化設計方法結合，但特徵間的交互作用對特徵的影響和設計過程中特徵的有效性的維護，都是這種變型設計方法的致命缺陷。從根本上講特徵設計是零件級的設計，特徵設計無法支持概念設計和自頂向下的設計方法，不支持產品設計的全過程。 參數設計一般是指設計對象的結構形狀比較定型，可以用一組參數來約定尺寸關系。參數的求解較簡單，參數與設計對象的控制尺寸有顯式的對應關系，設計結果的修改受到尺寸驅動。生產中最常用的系列化、標准化設計就是屬於這一類型。
變數設計是設計對象的修改需要更大的自由度，通過求解一組約束方程組來確定產品的尺寸和形狀。約束可以是幾何關系，也可以是工程約束，約束結果的修改受到約束方程驅動。
參數設計和變數設計適用於產品的初始設計和定型產品系列設計，使產品的設計圖紙可以隨著某些結構尺寸的修改和使用環境的變化而自動修改。
在變數設計中必需著重考慮的是約束滿足問題(CSP——Constraint Satisfaction Problem），而設計一個高效的約束求解器則是變數設計的難點。目前國內外基於約束的變數設計方法的實現方案主要有：數值約束求解方法迭代法、基於規則的幾何推理方法、基於圖論的約束求解方法、基於構造過程的方法。
目前變數設計是CAD系統研究的重點，其目的是為快速修改設計結果提供一個強有力的工具，但因為表達的信息量小、約束的多樣性和處理工程約束的復雜性，使目前的變數設計系統無法完全解決變型設計中存在的問題。 在變型設計中引入實例推理技術(Case-based Reasoning——CBR)是勢在必行的。近年來國內外的研究實踐也充分地證明了這一點。Chandrasekaran的PCM(Propose-Critique-Modify)設計方法也很好地說明了設計過程與CBR過程的對應關系。
Chandrasekaran將設計方法定名為PCM，它包括建議(Propose）、評判（Critique）和修改(Modify)三個步驟，這個實際的設計過程與CBR過程存在著並行的對應關系，如圖1所示。CBR很自然地符合了設計師的實際設計過程。PCM設計過程與CBR過程的比較分析有力地說明了採用CBR解決設計問題的合理性。圖1PCM設計方法和CBR過程的對應關系
國外在研究CBR技術應用於設計時，主要集中在建築設計領域，形成了一些商用系統，也有應用於機械設計方面的，但至目前仍未有成熟的軟體。國內在實例推理技術的研究應用方面剛剛起步，處於引進學習和研究階段。
國內外有關實例推理技術應用於設計中的理論研究和實踐，勻沒有很好地解決實例修改這一難題，所有這樣的研究和實踐可以分為兩類：一是設計支持系統，這樣的系統只是一個瀏覽器，提供給設計者眾多設計實例，並按新的設計要求自動選擇一些實例提供給用戶選擇，但是實例的修改是由用戶和系統交換完成的。另一類是自動設計系統，希望找到一種系統自動修改實例的方法，這當然是相當困難的，但是這種努力仍是相當有意義的。 上海交通大學陳俊、鍾廷修根據合理化工程哲理的訂單規劃的需要，提出了一種關系型產品模型（Relation-based Proct Model,RPM)，即是在先進的信息理論和計算技術的支持下，定義和表達重用產品資源所必需的產品數據及其數據關系的數字化的信息模型，分析了訂單規劃活動的信息類型和信息內容，得到了RPM的邏輯構成，它們是：設計模型、工藝模型、製造模型、成本模型。作者詳細分析了設計模型，利用產品重組技術對企業的資源按面向對象的方法進行分類重組，建立了對象的分類框架，實現了對象的抽象定義，在此基礎上建立了對象的類屬模型，利用這些技術實現了企業產品的合理、快速變型設計。
總之，以上述及的變型設計理論和方法，均不同程度地解決了變型設計中一些重要問題，達到了一定的目的和要求。它們除了具有各自的不足外，也存在以下共同的缺陷：
(1)不支持產品設計的全過程，無法表達設計者的設計意圖，特別是在概念設計階段；
(2）無法充分利用企業的現有資源，變型設計的結果往往使企業的資源空間呈膨脹趨勢，這必將造成資源的浪費、成本的增加和生產效率的低下。模塊化設計和基於實例推理技術的變型設計方法有解決這個問題的可能性，但尚缺少行之有效的實施手段；
(3）沒有提供對已有產品資源的有效的組織管理形式和手段，缺少多層次的變型方法。這樣的條件下，導致設計人員在進行變型設計時，不是求解的方法和求解的結果嚴格受限，就是非變型的產品的大量涌現，達不到變型設計的目的；
(4）缺少一個有效的支持變型設計的人機協作的環境。 裝配模型通過建立零部件之間的幾何模型及它們之間的裝配信息描述，表達並維持設計意圖、產品原理和功能，是一種支持概念設計和技術設計的產品模型，而實例推理（CBR)技術則為以過去解決某類問題的成熟方案為基礎來解決目前的相似問題這一過程提供了一種行之有效的方法，實例庫則是設計的結晶，同時又是一種組織已有技術的工具。本文將裝配模型和CBR技術結合起來，提出了一種基於裝配模型的變型設計智能框架，充分發揮了裝配模型和CBR技術各自的優點，這種變型設計框架有望解決上述指出的變型設計理論和方法存在的缺陷。
本文提出的基於裝配模型的智能變型設計框架如圖2所示。其中裝配模型是CBR的技術基礎，而CBR則是整個智能框架的核心；概念建模是解決設計問題的起點；CSP——約束滿足技術，應用於實例的自動修改。這個框架具有以下的特點：
(1)概念建模是和變型設計方法密切相關的，和一般意義上的概念建模不同，它是一個解空間受限的建模；
(2)裝配模型是實例推理的基礎，裝配建模是在CBR的運行過程中實現的，這樣使裝配建模的結果大量地重用了企業的已有資源，不同於一般的裝配建模方法；
(3)實例採用概念模型和裝配模型表示，並具有多視圖的特點，可以克服CBR技術的一些致命缺陷，如：實例表示的內容的有限性、實例適應的訪問范圍窄、實例的檢索修改難度大等。

I. 如何根據具體實例建立基於時間上的貝葉斯網路的概率推理

1、貝葉斯網路是：一種概率網路，它是基於概率推理的圖形化網路，而貝葉斯公式則是這個概率網路的基礎。貝葉斯網路是基於概率推理的數學模型,所謂概率推理就是通過一些變數的信息來獲取其他的概率信息的過程，基於概率推理的貝葉斯網路(Bayesian network)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的，它對於解決復雜設備不確定性和關聯性引起的故障有很的優勢，在多個領域中獲得廣泛應用。
2、貝葉斯分類演算法是：統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(Na?ve Bayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。
3、貝葉斯網路和貝葉斯分類演算法的區別：由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(tree augmented Bayes network)演算法。
貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(Na?ve Bayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。
由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(tree augmented Bayes network)演算法。