人工智能是利用現(xiàn)有的知識庫，按照一定的邏輯推理規(guī)則，對用戶的提問做出解答?，F(xiàn)有的知識庫需要按照一定的規(guī)則組織，由原生知識以及推理知識組成，稱為“事實”，一般寫為ｉｆ－ｔｈｅｎ的形式，再定義推理規(guī)則，推理規(guī)則的定義是關鍵，用戶的問題不外乎三類：一是“是什么”，正問題；二是“為什么”，逆問題；三是“怎么樣”，過程問題。系統(tǒng)設計者先要進行需求分析，羅列一些用戶的可能問題，來建立推理規(guī)則，否則可能影響系統(tǒng)的接受程度。


     人工智能系統(tǒng)一般用ＬＩＳＰ、Ｐｒｏｌｏｇ等語言開發(fā)，現(xiàn)在ＬＩＳＰ和Ｐｒｏｌｏｇ已有Ｊａｖａ、Ｃ＃等版本，這非常有利于和有限元的開發(fā)系統(tǒng)統(tǒng)一平臺。依據(jù)有限元計算結果，開發(fā)獨立的人工智能系統(tǒng)就不需要這樣，因為現(xiàn)在有很多的專家系統(tǒng)開發(fā)工具，直接應用即可。


     開發(fā)基于有限元的人工智能系統(tǒng)，實際上不需要像一般的人工智能系統(tǒng)那么復雜，因為有限元的計算全部是數(shù)值計算，如果提出問題，可能用一般的軟件流程實現(xiàn)，比如：請列出應力大于３ＭＰａ的單元，直接判斷即可。在有限元系統(tǒng)中人工智能系統(tǒng)主要應用在將大量已有的工程經(jīng)驗、計算結果、試驗結果、網(wǎng)格劃分的經(jīng)驗等變?yōu)橹R庫的事實，為一般用戶服務。否則就沒有必要應用人工智能的知識。


      目前，ＣＡＥ大都沒有包含推理的內容，則可能是由于系統(tǒng)難以判斷用戶的問題，實際上，在里面還存在大量的研究內容，像以前，有限元計算還需要專門的力學知識，如果加入人工智能就可能降低有限元計算的應用門檻，進一步擴大受眾，這也是力學家們的責任。


      開發(fā)基于有限元的人工智能系統(tǒng)，最為重要是“事實庫”的內容，“事實庫”就相當于人的基礎知識，越豐富、越接近事實越好。計算經(jīng)驗、工程經(jīng)驗非常重要，但現(xiàn)在，我們都沒有將其“智能系統(tǒng)化”，像有的用戶，產(chǎn)品的功能很明確，但類型很多，比如飛機、吊車等，建立人工智能系統(tǒng)是完全必要、可能的。“事實庫”的開發(fā)一定要像“信息管理系統(tǒng)”開發(fā)那樣，進行扎實的需求分析、問卷調查等形式，要特別注視計算失敗的實例，計算后產(chǎn)品失效、失敗的實例。


      邏輯推理，存在許多模型，有直接推理、模糊推理、基于可靠度的推理、基于貝葉斯原理的推理等等，可以參考人工智能的教材、或者使用專家系統(tǒng)構造軟件，用戶需要結合自己的實際，沒有定論。針對有限元的智能系統(tǒng)研究，推薦Ｐｒｏｌｏｇ語言，ＬＩＳＰ是表式語言，一般用戶很不習慣編程，Ｐｒｏｌｏｇ要好理解得多，但也有很多的知識點與技巧，也能找到許多現(xiàn)成的代碼來應用。自己特別喜歡早年的Turbo Prolog程序，在DOS下運行，界面間接明了，程序很小，現(xiàn)在的PDC已經(jīng)加入了許多非Prolog的東西，UI呀、OOP呀，全有了，讓人發(fā)暈。當年的Turbo C、Turbo Pascal、Turbo Prolog可真是經(jīng)典哪。

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