基于本体案例推理的仿真资源描述的动态管理

• 论文 •

基于本体案例推理的仿真资源描述的动态管理

张雅彬，柴旭东，杨晨

1.北京航空航天大学自动化与电气工程学院，北京100191；2.中国航天科工集团北京仿真中心，北京100854

出版日期:2012-06-15 发布日期:2012-06-25

Dynamical management of simulation resource description based on ontology case-based reasoning

ZHANG Ya-bin, CHAI Xu-dong, YANG Chen

1.School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China;2.Beijing Simulation Center, China Aerospace Science and Industry Corporation, Beijing 100854, China

Online:2012-06-15 Published:2012-06-25

摘要/Abstract

摘要： 为满足云仿真平台中仿真系统运行环境动态构建过程对仿真资源精确描述的需求，提出一种基于本体案例推理的仿真资源描述的动态管理方法。该方法以案例推理的循环过程为基础，分为仿真案例的描述、适配与推理、修正和扩充，通过抽取仿真任务信息建立基于本体的仿真案例。为了进行仿真案例的匹配，给出案例相似度的计算方法。结合本体案例推理给出了仿真案例推理规则的建立方法；通过监控仿真的实际运行状态修正和扩充仿真案例。结合具体应用给出了仿真案例的描述和推理，说明了该方法的可行性和有效性。

关键词: 云仿真, 仿真资源描述, 本体, 案例推理

Abstract: To meet the requirement of accurate simulation resource description by technology of simulation system environment dynamically building in Cloud Simulation Platform(CSP), a method of simulation resource description dynamical management based on ontology Case-Based Reasoning(CBR)was presented. Based on the cycle process of CBR, the method was divided into description, adaptation with reasoning, modifying and expansion of simulation cases. Through extracting simulation task information, the simulation case based on ontology was built. To matching the simulation case, the computing method of cases was given. Combined with ontology based case-based reasoning, the method to build simulation case reasoning rule was proposed, and the simulation cases were modified and expanded according to monitoring the status of simulation. The description of simulation case and the ontology-based reasoning rule associated with simulation application were presented to show the feasibility and effectiveness of proposed method.

Key words: cloud simulation, simulation resource description

中图分类号:

TP391.9

张雅彬，柴旭东，杨晨. 基于本体案例推理的仿真资源描述的动态管理[J]. .

ZHANG Ya-bin, CHAI Xu-dong, YANG Chen. Dynamical management of simulation resource description based on ontology case-based reasoning[J]. .

[1]	阴艳超,张晟博,廖伟智,徐凯. 资源组件驱动的装配工具匹配推理方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 1981-1992.
[2]	徐赐军,田柳,李炜龙,黄松林. 基于机械结构形态的三维CAD模型检索[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(6): 1650-1661.
[3]	王昊琪,李浩,文笑雨,罗国富. 本体驱动的复杂产品系统设计信息重用框架[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(6): 1662-1672.
[4]	刘华一,鄢萍,周强,辛洋,张自凯,潘吉财. 基于语义网的机床故障诊断知识扩展方法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第3): 609-622.
[5]	徐赐军,李炜龙,黄松林. 机械结构形态知识融合[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(8): 2190-2201.
[6]	安敬民,李冠宇,张冬青,蒋伟. 面向序贯决策中异常情景下交互问题处理方法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(12): 3274-3282.
[7]	钟艳如,姜超豪,覃裕初,杨国宇,黄美发. 基于本体的装配序列自动生成[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第6): 1345-1356.
[8]	王昊琪,吕振宇,张旭,唐承统. 面向公差分析的几何尺寸和公差语义信息翻译[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第4): 994-1006.
[9]	王蕾,夏绪辉,曹建华,刘翔. 再制造服务需求动态获取方法及应用[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第3): 781-792.
[10]	阴艳超,常斌磊,姬常杰. 转轮叶片多轴铣削加工的集成知识云服务实现[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第2): 349-360.
[11]	施昭,曾鹏,于海斌. 基于本体的制造知识建模方法及其应用[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第11): 2653-2664.
[12]	徐赐军,黄松林,王向杰. 机械结构形态提取方法[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第11): 2857-2866.
[13]	文家富,郭伟,邵宏宇. 基于领域本体和CBR的案例知识检索方法[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第7期): 1377-1385.
[14]	杨丽琴,康国胜,张亮. 基于临床实践指南的诊疗过程建模方法[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第5期): 1040-1049.
[15]	白洁,方水良,彭皓珂,唐任仲. 云制造服务规范化标准服务清单建模方法[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第10): 2279-2290.