精密播种机数字化设计系统中的实例检索算法的研究

精密播种机是将预定数量的种子播到土壤中预定的位置,可以保证种子在田间三维坐标空间和数量上的准确性。由于精密播种机自身的结构特点和工作对象的复杂性,人们开始采用数字化仿真设计代替传统的试验设计方法,利用一些相关设计软件在计算机上建立样机模型。在对精密播种机进行数字化设计时,可以借鉴以前设计的相似机型来指导新的设计,因此将基于实例推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)方法引入到精密播种机的数字化设计中,充分利用以往成型的播种机设计实例,完成满足新要求的播种机设计方案。可以很好的提取和归纳设计规则,从而缩短新产品的开发周期。 本文从精密播种机的结构特点出发,详细阐述了基于实例推理的工作机制和关键技术,深入研究了精密播种机实例的表示方法和实例库的建立,分析了实例推理中的关键步骤——实例检索的方法原则及一般过程,通过对精密播种机实例属性权重值的确定方法和实例相似度度量方法的深入研究,提出了与实例表示和实例库对应的,适用于精密播种机的实例检索算法。以铲式玉米精密播种机为例,对检索算法进行验证,并在Visual C++ 6.0开发环境下,采用MFC编程,设计实现了基于CBR的铲式玉米精密播种机数字化设计的实例检索系统,完成了系统的主要功能,最终达到查找出与目标实例最为相似的精密播种机实例的目的。 将CBR思想引入到精密播种机的数字化设计中,直接利用过去类似播种机的设计经验,降低了知识获取的难度,解决了设计规则难以归纳和提取的“瓶颈”问题。通过本文提出的实例检索算法,可以准确高效的检索出与目标实例相似的最佳旧实例,对新实例的设计进行有效指导,从而减少设计过程中不必要的重复劳动,大大提高了设计的准确性和研制效率。