３知识上程及其在桥式起重机中的应＿ｆ＿丹（２）袭ＩＩ—ｔ所列的起升高度均为最大起升高度，必要时，经供需双方协商，也可超出此限【１０ｌ。表３．４结构构件材料的安全系数和许用应力载荷组合类别安全系数拉伸许用应力剪切许用应力端面承压许用应力Ｉｎｉ＝１．５【盯】－２詈吼２嚣Ｈ。＝譬【『】－一一訾【吒卜１．５［ｏ－］。ｋ】。。。１．５［ｏ－］。。［吒】ＩＩＩ。１．５【仃】ＩＩ，ＩＩｎ¨＝１．３３［ＩＩｎｌｎ＝１．１６［ｏ－］ｍ－杀Ｈｍ＝譬３．２．２知识表示知识表示可以定义为：以某种表示方法展示所获取的知识，并将其存储于计算机内部可识别与运用的存储中。知识表示解决的是如何将大量的专业设计知识和经验，使用计算机所能接受的语言形式表达出来，因此作为基于知识工程的设计系统应能提供给用户多种知识表示方法。同时需要注意的是，所选择的知识表示方法应该可以充分表达出产品模型信息，具有有效实现知识推理、便于管理和易于理解等特征ｌｌ”。知识表示是指知识的符号化，它包含两层含义：用给定的知识表示方法，按一定的准则，组织表示所获取的知识；解释所表示知识的意义。从形式来说，知识表示是指用来组织求解某问题的一组描述准侧。知识表示是知识工程和人工智能中的重要研究领域之一，是知识库中有效的表示、运用和管理知识的关键技术。知识表示的方法多种多样，分类标准也不尽相同，通常包括产生式规则表示法、框架表示法、组合型知识表示方法、面向对象表示方法等，其中主要的知识表示方法及其彼此间联系如下图所示。３知识工程及其在桥式起重机中的应用图３．５知识表示方法谓词逻辑表示法是从己知为真的事实出发，根据公理系统和若干条推理规则推导新的事实的学科。谓词逻辑表示方法较为简单，比较适合于知识库中的知识构造体系，具有较强的推理能力和相对较好的理论基础。产生式知识表示方法是建立在因果关系基础之上，可以方便的描述事实、规则和进行不确定性度量。如图３．６所示的产生式系统。事实是一个语言变量的值或者多个语言变量间关系的陈述句。一般用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象ｌ，对象２）来表示事实，其中对象就是语言变量【ｌ８１。这种表示在计算机内部的实现就是一张表。推理机④④知识库Ｉ１图３．６产生式系统框架是将某类对象的所有知识组织在一起的一种通用数据结构。框架由框架名和几个槽组成，槽值描述框架所表示实体特征的属性。槽又可以由几个面组成，各个面从不同种类下手来描述槽的性质。槽值填写方式有以下四种：由上下文提供；通过默认值隐含；通过属性继承获得；通过附加过程推理得到。框架是由用来表示同一事物各特征属性的槽组成的，框架的基本组成如下述所示：２４３知识上程及其在桥式起煎机巾的应删（ＦｒａｍｅＮａｍｅＦｒａｍｅＴｙｐｅＳｌｏｔｌ：Ｔｙｐｅ（Ｓｌｏｔｌ：Ｎａｍｅ（Ｆａｃｔｌ：（Ｄａｔｕｍｌ））（Ｆａｃｔｊ：（Ｄａｔｕｍｊ）））（Ｓｌｏｔｍ：ＮａｍｅＳｌｏｔｍ：Ｔｙｐｅ（Ｆａｃｔｌ：（Ｄａｔｕｍｌ））（Ｆａｃｔｊ：（Ｄａｔｕｍｊ））））其中各组成部分的意义如下：（１）ＦｒａｍｅＮａｍｅ知识库内框架的名称（２）ＦｒａｍｅＴｙｐｅ知识库内框架的类型，可以分为四类：ＣｌａＳｓ——抽象概念的框架；Ｉｎｓｔａｎｃｅ一一具体实例的框架；Ｆａｃｔ——事实框架；Ｒｕｌｅ——规则框架；（３）ＳｌｏｔＮａｍｅ槽名，是表示具有独立语义的属性单元；（４）ＳｌｏｔＴｙｐｅ槽类型；（５）Ｆａｃｅｔ侧面，表示属性值的种类，有以下几种常用种类：Ｖａｌｕｅ——属性值为常数；ＩｆＮｅｅｄｅｄ——调用属性值获得过程；Ｄｅ＾ｍｌｔ一属性值为默认值；ＩｆＡｄｄｅｄ——调用属性值追加过程；ＩｆＲｅｍｏｖｅｄ——调用属性值删除过程：如表３．５所示的是常见知识表示方法及其特点。３知识工程及其在桥式起重机中的应用表３．５常见知识表示方法及其特点知识表示方法优点表达自然流畅、简洁。灵活性强、模块性程度高，有严格的缺点知识缺乏组织，不适和用于表达过程及启发性知识，推理过程不易理解。适用范围公式证明、机器入学问题解答、谓词逻辑形式定义。领域知识组织松散，没有表示极为流畅，较强的一致性。处理低效率，维护较困难，不宜表达过程性知识，难于追踪控制路径。统一的理论表示方法，处理过程为一组单独的操作，但可将知识的方法相分离．适用于复杂的分类领域，需表示事件情况、属性以及动作之间关系的领域。规则是一种深化表达方法，表达非语义网络常直观、非常容易理解。表达能力极强，层次非常丰富，叙述性与过程性表示的协框架调性高，易于实现一般性的推理表达能力极强，模块化、层次过程化效果好。遗憾的是不能保证结论的正确性性，处理程序也比较复杂。不容易找到适合于任何情况的原型，灵活性较差．表示固定的事件和状况知识难于修改和证明，此种方法不宜与其它方法结合使用。３．２．３知识运用知识的运用，就是指使用知识来进行推理。其中，知识的组织和管理（如知识库的建立和维护等）等一系列相关的知识处理的技术与方法都需要考虑到。与其他学科相结合，尤其是在特定领域知识的基础上，建立起来的各种具有实用价值的知识库系统，这加快了知识运用技术的发，展ｖｇｊ。基于知识工程的系统应具有以下特征：处理的是复杂的信息，是知识，而不是简单的数据；传送的信息是知识和行业里优秀的经验，而不是简单的字符串组合；信息的管理是知识的获取和利用，而不是普遍意义以上的数据收集、积累和检索等。课题应用的方法为推理机制，它是根据输入信息、规则库及实例库推理出合理的设计方案的方法。推理方法主要有基于实例的推理（ＣａｓｅＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ，ＣＢＲ）和基于规则的推理（ＲｕｌｅＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ，ＲＢＲ）。这些推理方法有各自的优势和不足以及不同的应用场合。