修改版开题报告闫二乐14021.docx
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修改版开题报告闫二乐14021
表一
福州大学硕士研究生论文开题报告
论文题目
挖掘机动臂结构智能优化方案设计关键技术研究
姓名
闫二乐
学号
140220021
性别
男
导师
林述温
学科专业
机械制造及其自动化
研究方向
机械装备及其自动化
学院
机械工程及其自动化学院
开题报告时间、地点
2016年4月17日
怡山校区创意楼北310
导师审核
意见
导师签名：
年月日
审核小组
意见
审核小组成员签名：
年月日
学位点
意见
学位点负责人签名：
年月日
一、论文选题依据
1.课题研究背景和意义
1.1课题研究的实际背景
液压挖掘机作为最重要的工程机械设备之一，主要用于土石方开挖，在交通、建筑、水利、国防、农业以及城市建设等施工工程中起着十分重要的作用。
据统计，土石方施工工程中60%以上的土石方量是由挖掘机来完成的。
完成同样的土石方工作量，挖掘机作业消耗能量最小，装载机次之，推土机最多[1]。
在智能化控制的挖掘机时代[2]，人们对挖掘机的性能和节能效果提出了更高的要求。
近年来，随着南水北调工程、水利工程、高铁建设的施工，国内挖掘机市场需求不断增大。
虽然国内品牌挖掘机的市场占有率增幅明显，但是国外挖掘机品牌仍占市场主导地位[3]。
国内产品占市场份额45%，国外产品占55%[4]，这一趋势将会继续延续[5][6]。
挖掘机是国家工程施工的主要工具之一，假如国外品牌长期占据主导地位，将牵制国家工程建设的发展。
和选择其他产品一样，挖掘机的性价比是客户选择的主要依据，虽然国产挖掘机价格比较低，但是质量、技术水平参差不齐，仅有少数企业质量技术水平与国际先进水平接近，在价格及成本上具有优势，却无法与国外品牌形成竞争。
此外，近年来国产挖掘机在外观质量和驾驶舒适度方面有所改善，但是与国外产品相比，国内挖掘机仍显得比较笨重、能耗大、可操作性差[7]。
因此，很有必要借助人工智能技术对挖掘机设计实现智能优化设计。
1.2课题研究的意义
在现代企业中，产品更新换代速度比较快，产品竞争激烈，产品周期缩短。
已有数据表明：
产品成本的70％是由设计阶段决定的，而在运用CAD／CAM技术的工程阶段只决定着20％的产品成本，在加工过程控制和规划阶段则只影响产品成本的10％。
由此可见设计阶段在整个产品生命周期中的重要地位[8]。
方案设计是产品设计的初始阶段。
方案设计的决定产品设计成本的70%，也是产品创新设计的主要阶段。
对于工程机械产品来说，整机的性能、效率、质量等主要是由设计方案来体现的。
因此方案设计的过程表现为高维度的、非线性的、智能化的设计过程。
因此，现在大型机械的产品的方案设计处于探索阶段。
大力发展我国挖掘机工作装置结构优化技术，研发一种基于知识的适合多种机型的挖掘机设计优化软件迫在眉睫，课题组已经开发了几个版本的设计优化软件，但是对知识的整理与实用率比较低。
仅将以前的少量历史经验和设计标准配置到软件中，建立的以知识集成驱动的挖掘机工作装置主构件结构智能优化设计系统，虽实现高效建模与优化的智能化，但知识的量不足、一些知识约束和设计经验无法得到应用。
未来我国挖掘机产业发展的关键是实现对挖掘机工作装置的快速设计，缩短与国外产品的差距，减小设计成本。
因此，有必要探究依据现有挖掘机产品的实例，将人工智能技术应用到挖掘机工作过装置的方案设计中来。
通过实例知识和推理技术，来实现设计的自动化、高效化、智能化。
2挖掘机工作装置结构优化国内外研究现状
以前工程设计都是采用比较传统落后的方法：
试凑法或凭借经验近似[9]。
这种方法费时费力工作效率低，而且设计的产品比较笨重、性能低下、成本高。
近年来随着计算机的飞速发展，优化设计可以通过计算机实现。
这种方法通过大量的计算和比较择优选取，无疑对传统设计或计算机辅助设计都起到重要的作用。
而挖掘机是一种大型工程机械，优化设计过程尤为复杂，应用计算机对挖掘机优化设计，实现知识引导挖掘机工作装置的方案设计和智能算法寻优，减轻对设计人员的依赖将大大减轻人的工作量。
挖掘机由工作装置、回转装置、行走装置三大部分组成。
挖掘机的工作装置是挖掘机的主要部件，对挖掘机的工作性能、整机的稳定性有决定性的作用[10]。
工作装置由动臂、斗杆、铲斗以及相应的连杆机构等铰接而成。
通过液压缸的伸缩，实现挖掘、提升、卸料、空斗返回四个过程动作[11]。
因此，国内外很多企业和研究团队致力于挖掘机工作装置的研究。
首先，国内外挖掘机工作装置的研究现状。
文献[12]以挖掘机斗杆为研究对象做了以下研究：
第一，应用面向对象的知识建立起斗杆的设计对象树，把斗杆看成一系列特征的组合，斗杆的上下盖板和腹板的形状和大小为形状特征。
其对斗杆以质量最轻和两个控制截面应力差最小为优化目标，以几何约束、静强度、稳定性、运动干涉为约束，建立斗杆结构优化的模型。
第二，以某公司的WY20A液压挖掘机斗杆进行有限元分析并建立有限元模型。
在文章中，利用有限元软件MSC/PATRA和分析软件MSC/NASTRAIN对斗杆进行静态分析，并且使用MSC/PCL语言来建立其有限元参数化模型。
在建立有限元参数化模型时，对轴孔载荷集中地方和不同类型单元过渡连结时做网格细化的处理，选择斗杆最大弯曲位置为计算工况。
不足之处，文章中仅仅对单一工况做了有限元静力分析显然没有充分考虑到不同工况下应力分布情况。
在建立有限元模型时，采用梁单元对斗杆进行分析，过于简单化与实际情况偏差较大。
每次迭代都要调用一次有限元软件，频繁调用有限元软件，浪费很多时间效率低下。
有必要研究一种新方法避免频繁调用有限元软件，提高优化设计效率。
第三，文中提出仅使用通用优化平台的优化策略、使用通用优化平台与有限元分析平台相结合的两种不同的优化策略，并且对结果进行了比较分析。
文献[13]以机械式挖掘机工作装置为研究对象做了以下研究：
第一，介绍了机械式挖掘机机构类型与工作特点，并以某公司的机械挖掘机建立等切削后角挖掘轨迹模型，根据工作装置的初始位置参数关系建立运动方程，简化为矢量运动方程计算更加简便。
第二，以机构运动学的方法建立工作装置的斗尖轨迹方程，模拟工作机构在挖掘作业时的挖掘轨迹。
在对铲斗挖掘阻力进行分析时，将物料与切削刃边的摩擦阻力忽略，计算误差较大。
依据经验公式分析计算物料挖掘厚度和挖掘体积。
第三，创建工作装置运动学模型，对坐标进行转换。
在MATLAB软件中编写程序进行仿真，通过调整额定驱动速度的速比，解决了铲斗斗底与料堆干涉及斗杆运动失效的问题。
第四，以切削后角、提升钢丝绳与斗杆中心线夹角以及挖掘功率作为目标函数建立优化设计模型。
第五，在MATLAB中利用GUI设计研发机械式挖掘机工作装置优化设计平台。
不足之处：
在工作装置力学性能分析时，未考虑惯性力这一重要因素，工作装置在各典型工况静力学平衡与实际工作情况差距较大。
文献[14]以挖掘机反铲装置为研究对象,做了以下研究：
第一，对工作装置进行静力学及运动学分析，推导了最大挖掘力和理论挖掘力。
第二，通过D-H转换矩阵实现了局部坐标与整体坐标的转换，并运用虚拟样机技术对反铲装置进行了运动分析。
第三，运用ADAMS软件对反铲装置进行挖掘轨迹的仿真优化。
第四，研发了挖掘机稳定性分析软件。
可借鉴之处：
在对工作装置进行有限元分析时，对六种不同工况进行分析，虽然不能完全反应工作装置的应力情况，但可以大致反映工作装置在作业时的应力分布。
文献[15]以工作装置与液压系统为研究对象，建立了液压挖掘机工作装置挖掘仿真模型，分析了动臂、斗杆、铲斗的转角范围，并对工作装置进行了正解分析和反解分析。
其次对挖掘力、挖掘阻力进行了分析计算。
并在用ADAMS和AMEsim软件联合对工作装置液压系统进行了仿真。
不足之处，在计算挖掘阻力时仅仅依据经验公式，而挖掘阻力对于工作装置的设计是一个重要的参数，有必要建立一个挖掘仿真模型进行验证，而且未对优化后的工作装置进行应力分析、疲劳分析验证优化效果。
文献[16]中提出了一种液压挖掘机运动与动力综合优化设计方法，克服了一种优化方法的片面性与不足。
通过D-H转换法建立了挖掘机工作装置的运动学方程和动力学方程，进而建立性能参数综合优化目标函数，优化改进了工作装置主结构参数。
运用C++面向对象编程技术结构综合优化集成CAD系统。
但在优化过程中并未充分利用相关知识建立结构参数的选择依据，而挖掘机优化设计的已有知识资源以及优化过程产生的知识等在优化过程也均未得到充分利用，且其在优化进程中采用有限元分析软件进行结构应力分析，需要花费较多时间，导致优化求解效率较低。
文献[17]中以工作装置为研究对象：
基于Pro/E建立了工作装置三维整体模型获得了工作装置的运动包络图。
并在ADAMS软件中进行运动仿真，获取铲斗齿尖的运动轨迹。
将三维模型导入ANSYS中对整个工作装置进行了有限元分析。
不足之处：
在对工作装置整体有限元分析时简化了连杆装置和忽略了焊接处、工艺孔等，对于应力较大处没有集中处理网格数，与实际工作状况差距较大，得不到与实际相符的结果。
文献[18]中提出三种工作装置势能回收的结构方案，从实用性、成本和系统节能型考虑对比三种方案，最终确定基于混合动力系统的串联式和并联式基本结构方案。
其次在MATLAB中建立了工作装置动力学模型、液压控制调节阀模型，结果表明挖掘机节能效率提高44.3%。
最后，还设计了液压系统实验平台，大大的提高了实验效率。
不足之处：
（1）文中仅仅对动臂势能进行回收，没有对斗杆、铲斗重力势能进行回收。
（2）文中仅仅对实验进行仿真，简化的模型与实际模型差别较大，显然不够完善。
文献[19]中以动臂为研究对象，在动臂结构优化过程中重点考虑斗杆油箱驱动时对挖掘力以及铲斗所受的侧向力的影响。
文中将动臂参数分为可变参数和固定参数，开发了OPTIBOOM软件，供用户选取动臂变量，快速创建动臂模型并进行有限元分析。
文中考虑动臂重量最轻和截面最大应力，依据动臂的21个参数创建了100模型，并选出最优的模型作为优化结果。
其方法缩短了有限元分析时间提高了优化效率，但是选取变量对设计人员的经验依赖比较大。
况且仅仅针对某一特定的动臂，从100个样本模型中选取最佳的模型来作为最优方案，所得结果并非全局最优解。
文献[20]中对上个文献中的问题进一步探讨，在动臂结构优化时将焊接区域作为应力特征区域。
指出最大的应力区域随着动臂的结构不同而变化，应力约束不仅要保证最大应力值小于极限应力值，而且还要保证各特征区域的最大应力与该区域目标应力之差保持在一定的范围内。
选取动臂模型的18个参数作为优化驱动变量，其中8个金属板料厚度为离散变量。
并在设计软件中增加了遗传算法优化模块，以满足动臂重量最轻的优化目标，采用惩罚函数法将多约束优化问题转为无约束优化问题，进行全局寻优得到最优结果。
不足之处：
文中仅仅考虑单一工况下的应力，仅仅对某一动臂作为研究对象，未考虑铰孔的位置和相关参数，这些位置往往是应力最集中的地方。
并未将结构中隐含的知识引导优化，优化效果有待进一步提高。
文献[21]中基于Matlab和Adams软件分别对挖掘机进行了运动学仿真和动力学仿真，不足之处：
运动学仿真仅仅依据现有的挖掘机参数进行包络线的绘制，并没有对铲斗、斗杆、动臂的转角范围进行优化改进，显然不够完整。
在对铲斗的优化时仅仅以工作油缸提供的最大作用力最小为优化目标，在计算阻力时仅仅依据经验公式。
文献[22]以铲斗为研究对象做了以下研究：
（1）以切削刃厚度、刃板斜角、侧板倾斜度、以及刃板前缘轮廓和侧壁轮廓等作为铲斗的结构设计参数，并且分别以实验和仿真方式探究设计参数对铲斗挖掘和装载的影响，依据结果来引导对铲斗参数进行调整，进而使铲斗得到优化。
（2）对几种不同类型的铲斗进行了对比分析，但调优时并未探讨铲斗结构参数对铲斗结构性能及重量的影响，且只是采用经验调优，所得结构并非全局最优。
文献[23]中提出一种运动优化产生最快的可能的最小转矩运动的算法，分析了梯度的可用性、目标函数和约束的影响，证明了有限差分近似的梯度往往导致数值不稳定性和收敛性差行为。
还提出了一个集成不同组件的离线规划与仿真系统，从动力学仿真引擎到方法到土壤模型参数识别，成一个连贯的和易于使用的框架。
文献[24]解决液压挖掘机在实际工作过程中所遇到不能满足设计要求的问题。
讨论了基于反铲液压挖掘机工作装置机构优化设计的一种新方法。
针对液压挖掘机连续挖掘的特点，分析了可行域内斗杆工作位置的特点。
基于对挖掘机的实际挖掘性能进行了评价挖掘路径离散点的挖掘力参数。
通过对一些实际情况的分析，更准确地分析挖掘机的真实的挖掘性能。
基于新的挖掘性能分析方法，建立优化数学模型，以保证组合工况下的挖掘力和尽可能大的每一个操作路径的平均挖掘力。
运用遗传算法优化工作装置上铰链位置的布置设计。
优化结果表明，某挖掘机的最大挖掘力模型在优化工作后，传统的挖掘路径提高了10%，平均挖掘力提高了4%挖掘力弱的挖掘机装置。
文献[25]提出了一种工程设计知识方法。
以前的知识设计系统主要集中几何数据，通常不能用于早期的设计。
文献讲述一个集成的设计知识框架，汇集了元素最佳设计路径、设计原理。
产品信息支持理论基础链接到设计过程任务。
它提供一个简单的设计资源来支持设计过程。
以设计过程为依据，对于知识结构和检索，达到的双重设计过程捕获与知识运用的目的：
捕捉和建立理论基础设计过程、提供一个可以储存、检索、应用设计知识的框架。
不足之处：
文中对产品更新时如何处理知识库做出说明。
文献[26]提出一种方案设计的方法：
知识—分析—生成—评价—进化。
首先建立方案设计模型，其次通过设计要求和设计目的建立功能子模块，并对功能子模块进行分类编码，建立功能知识库。
最后，依据遗传算法的交叉、遗传、变异产生新的方案并依据新的评价函数来求解其适应度值来决定方案的好坏。
最后一起升装置做了验证试验。
不足之处：
文献中依据遗传算法来求解方案的设计，并未考虑哪些基因码是不可交的哪些是可交的和未分析一些功能之间的耦合性。
文献[27]中提出一种灰色关联度和遗传算法相结合的产品实例修改，首先对实例进行编码，然后依据会泽关联度来匹配最相似的案例以此来修改案例，其次建立遗传算法的对已有案例进行交叉变异。
依据建立的评价函数来求解其适应度值。
文献中的遗传算子的构建方法比较合理而且比较实用。
文献[28]中提出一种基于遗传算法的功能特征方案设计的优化方法，详细介绍了产品功能拆分办法和功能与结构、机构参数的关系。
并且建立编码机制，通过编写程序建立遗传算法进行实例产品的有优化设计。
不足之处：
文献中在建立功能特征与结构参数的关系时，未考虑那些因素是主要因素仅仅是人为的判断。
文献[29]中以挖掘机反铲装置为研究对象，对工作装优化设计过程中的建模过程中的问题进行详细的分析，并给出优化设计的变量和各级优化目标、约束模型。
最后对模型的控制问题给出方案。
文献[30]中研究了基于实例与经验相结合的产品设计知识获取方法，并对知识以神经规则表示。
最后以实例验证方法的可行性。
文献[31]提出一种神经网络训练的方法构建动臂结构初始方案并根据现有尺寸表达形式的进行新的优化优化设计。
不足之处，文献对实例知识为进行深入的挖掘机。
综上所述，挖掘机工装置结构优化还存在以下问题：
（1）在设计方法上：
由于以前的机械设计方法都是采用试凑法，根据现有的样机进行新产品的研发，根据样机的结构方法为基础，人为对其局部进行修改得到新的结构设计方案。
近年来新的智能优化设计方法和专家系统的研发，一些结构简单的产品能够实现快速设计，但是对于像挖掘机这样大型的工程机械应用还是比较少，仅仅有课题组建立了智能优化设计系统，由于知识未充分的挖掘、利用又不充分，未能达到预期的效果。
（2）在方案设计上：
挖掘机大型工程机械方案设计是一种结构变量多、功能复杂、多维度、非线性的设计过程。
挖掘机工作装置的结构优化设计方案的研究现在还比较少，主要存在案例知识种类多、表达方式多样化，知识管理更新比较困难。
而且现有方案设计知识的体系还不是很完整，仍处于探索阶段。
（3）在挖掘机工作装置结构优化过程中，一般需要反复调用有限元软件，来计算各个部件的固有频率和应力分布情况。
确定各个部件是否满足性能要求，这种方法优化效率低下。
目前的研究以挖掘机的结构参数作为输入条件建立BP网络的预测模型，当设计任务改变时，相应的机构参数也对应改变。
当前建立的预测模型精度低、通用性差，不能准确有效的得到结构性能预测值。
3智能优化设计方法的国内外研究现状
1986年AroraJ.S.等人提出了将人工智能运用于工程系统设计优化[35]。
近年来随着知识工程的发展，人工智能在机械优化设计方面有了很大的应用。
人工智能在专家系统方面的应用，不仅突破了专家系统难以实现基于符号的知识模型和符号处理的推理工作的局限，而且开辟了通向知识工程的道路。
知识工程（KnowledgeBasedEngineering）的最早定义是使用人工智能的原理方法构造专家系统的一门学科[36]。
知识工程的研究使人工智能发生重大改变，它实现了人工智能从理论到实践，从一般推理策略转向运用专门知识的重大突破。
智能优化设计是用智能化的方法优化产品[37]。
从更全面的角度来看，智能优化设计应理解为智能优化和智能设计两个方面。
智能优化方面，主要是对智能优化算法的研究；智能设计方面，主要是设计知识的获取、组织、表达、集成和利用的研究[38]。
所以，本课题从智能优化算法和智能设计两个方面分析国内外研究现状。
首先，分析国内外智能优化设计的研究现状。
文献[39]中主要建立了创新构思能力的数学模型，研究了基于知识工程的产品创新设计方法。
对经典的产品设计模式的分析研究，提出了并行设计、协同设计等基于知识工程的交互式产品创新设计模式（IPIDP~KBE）。
研究了经典知识表示方法和产品创新设计的知识表示和存储方法。
研究了知识获取过程，并建立了创新设计多级评价模型；提出改进的模糊综合评价算法。
开发了数字化产品创新设计平台DPIDP-INE原型系统。
不足之处：
创造性思维的知识表达方法对于一些复杂的知识难以表达，有待进一步完善；知识的挖掘和自动获取机制不是很完善，对于常识知识和网络知识不能很好的获取；文中从概念设计到详细设计的知识驱动创新设计技术仅仅适用于结构简单的产品，有待进一步升级完善。
文献[40]中以轴类零件为研究对象，做了以下研究：
（1）开发了SSCAD系统用于轴类零件的设计，建立了轴类零件的特征模型，可以自动生成轴类零件的三维图。
（2）运用了鼠标移动技术来创建图元。
（3）运用面向对象技术开发了知识库系统设计平台，用于知识的表示、知识的编辑、知识的推理、知识的保存。
构建了知识树结构，建立了客户程序访问接口。
不足之处：
只能设计简单的轴类零件，对于复杂的多特征的轴类零件的处理能力较低。
知识库的存取效率低，知识表示的方法单一，有些知识表示比较复杂，占用空间大。
文献[41]中以模具型腔为设计实例，解决以往只以几何模型为中心忽略工程设计信息的问题。
运用知识工程方法设计了模具设计方案。
运用特征识别技术，建立了各种产品特征设计特征树。
又运用推理机制建立分型面机制。
根据知识工程的知识表示、管理和推理机制的相关知识，建立了特征库、规则库和实例库。
通过KBE技术的改进，有效地提高模具设计质量，缩短模具开发周期。
不足之处，仅仅建立了汽车车灯模具型腔设计知识库、模型库，普遍性低。
文献[42]中提出了零部件之间的关联知识、任务分解知识、配置决策规则、实例、设计原理等知识的获取方法。
依据获取的知识建立了设计结构量化矩阵（DSM），提出了一种概念学习算法，并用到配置决策知识的挖掘中，通过候选消除算法，不断地对变型空间进行修正。
建立了基于径向神经网络的实例学习算法。
不足之处：
获取知识的方法太多，况且不同方式获取的知识的表达方式不同，无法实现交互、共享和统一表达。
这种方法仅适用于简单的产品设计，对于复杂的产品产生的分解知识、关联知识复杂，应用比较难。
文献[43]中详细介绍了挖掘机的设计过程，提出了一种基于知识工程的专家系统，对知识进行分类与不同种类的知识进行了总结分析，根据不同的知识采用不同的表达方式和知识存储方式。
对关联的知识采用关联矩阵的方法，分析相关性和进行再设计调整参数。
最后根据面向对象的编程方法，进行专家系统软件的开发。
不足之处：
知识的量不够，而且适应的挖掘机种类不多。
文献[44]中对当前的知识工程与人工智能在设计领域的应用进行分析，提出了阻碍发展的几个关键因素：
知识的获取方法单一、不能深入的挖掘隐含知识。
知识的形式多样化无法统一的方法管理，对于知识在设计中的应用还是基于比较少的领域：
如航空航天、船舶设计。
并对当前的关于知识工程和人工智能的技术进行了分析和总结。
文献[45]中介绍了各种专家系统，提出了专家系统的研究热点：
知识的表示和获取、数据挖掘技术、多Agent技术。
提出未来专家系统的发展趋势：
通用性专家系统、分布式专家系统、协同式专家系统。
文献[46]中针对面向用户的模块化柔性生产线方案特点，研究开发了基于知识的快速设计系统。
建立了基于知识的模块化柔性生产线的设计模型，实现了产品数据、多领域知识表达、产品结构和评价模型统一表达。
并基于知识的MFTL设计模型，开发了基于箱体零件柔性生产线快速设计系统，系统采用面向对象的框架表达方法实现产品数据和知识的统一表达，满足了不同应用对产品模型的要求。
文献[47]中以粗集方法为基础，自动从数据库中抽取相关属性，发展知识，并且还提出了最小属性集算法以及规则化简算法，进而改进的粗集方法更加实用。
一般的粗集方法发现规则比较多，包括很多无用的规则，本文以粗集方法为基础，提出的最小属性集算法和规则化简算法克服了粗集方法的不足。
文献[48]中基于神经网络的知识表示和知识获取的方法基础上，利用神经网络自学习、大规模并行处理的功能，将其应用于方案设计领域。
方案设计是一个复杂的科学技术，因涉及的领域知识不仅十分丰富，而且有很多图表、公式以及经验等，设计过程及其复杂。
况且现在的产品设计由经验设计发展成基于信息的、基于知识的设计，设计的关键也就成为知识的含量和知识的运用程度。
并运用BP网络应用于传动系统的方案设计取得了很好的效果。
文献[49]中示例推理实现途径，问题的求解过程是基于相似条件的记忆进行的，而相似条件的获得则来自记忆储备中抽取一个个条件或概念。
作为一种设计处理模型，从实例库中取出相关的实例，从相关的实例中选择心得设计问题来说最近的实例，选择实例求解问题。
修改这个解以适应是的问题，分析所求解，评价所求解，最后把接受的作为实例加入实例库中，这样一个过程。
文献中采用定量提取与定性提取相结合的实例提取算法。
文献[50]中以数控机床为研究对象，提出一种以用户需求为驱动的基于实例推理的数控车床智能模块组合方法，建立了卧式数控车床产品规划质量屋及其优化模型，并采用模糊数学的相似优先比算法进行数控机床的实例检索，并基于灰色关联度分析的方法建立实例的相似评价机制。
文献中还以实例验证了验证方法的可行性和有效性。
文献[51]中对智能设计方法进行总结分类：
常规设计、联想设计和进化设计。
并重点讲述了进化设计，和基因模型，对知识获取方法进行总结。
并对当前有待解决的问题机型总结。
文献[52]中提出当前的概念设计主要集中在两个方面：
推理的方法论和知识基础。
寻求依靠计算机帮助从问题空间（市场需求）推理达到解空间（创新设计）的方法。
文献[53]中指出典型的设计是是由设计师主导的知识循环迭代的过程，可以表示为“初始设计-评价-再设计”，先概念上的设计，制定初步的设计方案；其次各种技术对方案进行评价和设计，直到设计满足要求。
文献[54]中提出图形化拓扑网络结构知识，通过知识的的学习study与获取Acquisition、记忆Memory、与表达Express、处理transaction与重用Utilization，使智能化系统出现联想、记忆、思维和推理能力。
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