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全断面岩石掘进机主参数回归模型被引量：4: 2007年; 研究掘进机主参数的设计与匹配规律,以指导掘进机设计制造.收集整理了100多台不同制造厂的产品技术参数,建立了岩石掘进机主参数数据库,应用数理统计软件SPSS对掘进机主参数进行了相关性分析和回归分析.结果表明,刀盘直径与其他参数呈显著或极显著相关;简单相关分析和偏相关分析结果差别较大,说明分析中应考虑变量间的交叉影响;用多种数学模型对掘进机的主参数进行曲线试拟合,根据判定系数和拟合图形进行优选,最终获得了刀盘功率、刀盘力矩、刀盘推力、推进行程、整机功率和整机质量与刀盘直径之间的回归模型,可用于掘进机方案设计时确定主参数及选型计算.; 何小新吴庆鸣; 关键词：机械设计主参数全断面岩石掘进机

基于知识工程复杂产品开发过程的模型研究被引量：6: 2008年; 为了提高复杂产品开发的效率,驾驭复杂产品开发过程各个环节相互关联的复杂性,提出一种基于知识工程的复杂产品开发过程新模型.该模型把知识工程理论融入复杂产品开发全生命周期过程中,通过知识推理技术从数据库和知识库中获取相应开发阶段的知识和数据来驱动和指导整个复杂产品开发过程,以更好地重用设计知识.研究了该模型的关键技术,包括复杂产品开发知识处理技术和基于知识的CAD/CAM/CAE/CAPP集成技术,提出了两种知识处理方法,即基于规则-对象-框架的知识处理方法和基于规则-实例的知识处理方法,并研究了相应的推理算法;以知识库、数据库、规则库和实例库为基础,通过PDM,STEP中型文件、规则、实例和知识等,实现CAD/CAM/CAE/CAPP集成.最后,通过数据库技术、编程语言VC#.NET和CATIA软件实现了隧道掘进机(TBM)主机的快速设计系统,有效地减少了隧道掘进机主机开发的复杂性和缩短开发周期,以TBM主机为应用实例进一步介绍该模型的合理性和有效性.; 吴庆鸣李勇周超; 关键词：知识工程知识库隧道掘进机

隧道掘进机选型智能决策支持系统的研究被引量：5: 2007年; 为了使隧道掘进机选型决策理性化,避免单纯依靠设计者的经验进行选型,研究一种综合解决方案。采用人工智能技术与决策支持技术相结合的方法,总结归纳掘进机选型的规律,收集著名厂家的掘进机主参数,整理已成功开挖的隧道工程数据,形成辅助决策需要的知识库和数据库;分别提供基于数理统计的回归模型和理论分析的计算模型,进行掘进机主参数确定和技术经济性分析与比较;通过对掘进机施工工期和成本的预测,评估掘进机的效能。将选型决策的进程分为方案生成、方案评价和方案决策3个阶段,开发计算机辅助决策支持系统的原型,系统由智能选型方案生成、方案的模糊综合评价体系和模糊多属性决策模型3个模块构成,共同完成掘进机选型及主参数优化。该系统不仅可以对掘进机进行概念设计阶段的选型决策支持,还可以帮助设计人员为隧道施工选择合适的掘进机。; 何小新吴庆鸣; 关键词：隧道工程智能决策支持系统选型全断面岩石掘进机

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国家科技重大专项(ZZ02-03-03-01)