分类 KBE知识库

参数化CAD模型接口

在电子表格和知识文档中，参数化模型接口能将数据传递到三维CAD模型中，其方法是将KnowleBuilder软件中的变量与三维CAD模型中的参数或尺寸相关联。以下将以半圆键和平键的参数化模型为例来说明CAD参数化模型接口的创建方法。

基于功能-方法树的产品概念设计

产品概念设计的主要任务是进行功能设计和总体方案的初步设计。KnowleBuilder提供了一个基于知识的功能设计模块，采用公理设计的方法，既能够辅助设计人员进行功能方案设计、建立设计方案、评价设计方案的优劣，也能进行后台知识库的开发。本章将采用一个“电力液压块式”制动器的设计例子来说明如何建立知识库和设计方案。

UNG自适应优化组件

UNG自适应优化是一种能快速获取优化结果的优化算法，它综合利用了均匀试验设计、神经网络预测和遗传算法优化，既可以进行单目标优化也可以进行多目标优化，适用于计算分析过程复杂的情况，可以和CAE接口组件配合使用，也可以调用用户编写的自定义程序组件。

均匀试验表组件

均匀试验方法是一种常用的试验方法，它是一种只考虑试验点在实验范围内均匀散布的一种实验设计方法。由于均匀设计只考虑试验点的“均匀散布”而不考虑“整齐可比”，因而可以大大减少实验次数。均匀试验方法与CAE分析相结合，可用于发现数据的内在规律，也可与优化方法相结合，以寻求问题的优化解。

神经网络遗传算法优化(多目标)

多目标的神经网络遗传算法优化采用电子表格的自定义程序组件中的“神经网络遗传算法优化（多目标）”来实现。优化方法求解时需要给出用于训练神经网络的试验数据，优化求解时也能处理变量和变量之间关系的约束问题。

神经网络遗传算法优化(单目标)

单目标的神经网络遗传算法优化采用电子表格的自定义程序组件中的“神经网络遗传算法优化（单目标）”来实现。优化方法求解时需要给出用于训练神经网络的试验数据，优化求解时也能处理变量和变量之间关系的约束问题

人工免疫算法优化

人工免疫算法优化采用自定义程序组件中的“人工免疫算法优化”来实现。优化方法求解时需要给出每个优化变量的变化区间（约束）范围，优化求解时也能处理变量之间关系的约束问题。

遗传算法优化

遗传算法优化采用自定义程序组件中的“遗传算法优化”来实现。优化方法求解时需要给出每个优化变量的变化区间（约束）范围，优化求解时也能处理变量之间关系的约束问题。

模拟退火法优化

模拟退火法优化采用自定义程序组件中的“模拟退火法优化”来实现。该优化方法求解时需要给出每个优化变量的变化区间（约束）范围，对于变量之间关系的约束问题，需要在目标函数中采用惩罚项的方式来求解。