基于深度学习的工艺知识图谱构建及其应用

作     者：王宇东 张琦 马雅丽 王智 

作者机构：大连理工大学机械工程学院 

出 版 物：《机电工程》 (Journal of Mechanical & Electrical Engineering)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081203[工学-计算机应用技术] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国防科工局车用动力专项(VTPD-3202) 

主　　题：工艺知识结构 深度学习技术 工艺重用 知识抽取 知识推理模型 图神经网络 模式层和数据层 

摘      要：针对现有的零件工艺知识分散度高、结构性弱、复用性差等问题，提出了一种基于深度学习技术的工艺知识图谱构建和工艺重用方法。首先，分析了工艺知识结构，并建立了工艺知识图谱模式层；其次，搭建了深度学习知识抽取算法，并以工艺知识图谱模式层作为数据模式抽取工艺知识 以建立工艺知识图谱的数据层；然后，基于图神经网络深度学习算法，搭建了工艺知识推理模型，作为工艺推荐基础；最后，搭建了零件工艺知识图谱可视化系统，并以行星架类零件为例，验证了工艺知识的检索和推荐功能。研究结果表明：该方法在工艺知识上的识别准确率达到了80%以上，工艺推荐准确率达到了70%以上，相比以往模型有所提高，证明了该方法在工艺知识图谱自动化构建和工艺重用上的有效性和可行性。