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一种基于三维 框架的 钢 铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法

阅读：169发布：2020-05-11

专利汇可以提供一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，建立基于产品—工序—目标的钢铁高附加值产品生产工艺知识的三维框架；根据三维框架将钢铁高附加值产品生产工艺知识进行概念分析，对其概念进行抽取，定义类、关系、属性以及实例，明确各类之间的层次结构，个体之间的对象属性和数值属性，建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型；根据概念模型到本体模型的映射规则从而建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型；将钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型与实际生产数据进行数据映射，生成RDF数据。本发明消除多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的语义不一致性，从而对钢铁企业基于知识的高附加值产品的创新研制提供重要的支撑作用。，下面是一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，其特征在于，具体步骤如下：
(1)：建立基于产品、工序和目标的钢铁高附加值产品生产工艺知识的三维框架；所述三维框架从产品维、工序维和目标维三个维度实现多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的分类、组织与管理；
(2)：概念模型的构建：根据三维框架将钢铁高附加值产品生产工艺知识进行概念分析，对其概念进行抽取，得到基本语义，所述基本语义包括类、关系、属性以及实例，明确类、关系以及属性之间的层次结构，实例之间的对象属性和数值属性，建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型；
(3)：本体模型的构建：钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型的构建以步骤(2)得到的概念模型作为指导，根据概念模型到本体模型的映射规则，从而建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型；
(4)：将步骤(3)得到的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型与实际生产数据进行数据映射，生成RDF数据；
(4.1)根据D2RQ映射语言制定映射规则，主要内容包括URI模板、类映射(d2rq:
ClassMaps)和属性映射(d2rq:PropertyBridge)；
URI模板：在关联数据中，资源用URI模板来进行标识以便进行访问，其中，d2rq:
UriPattern描述为一个URI模板，形如FurnaceTable/@@FurnaceTable.furnaceID@@，“/”前面表示表名，“@@”之间表示表中的列；
类映射：d2rq:ClassMaps中的ClassMap代表一个类或本体中相似的一组类，与关系数据库中表相对应，类映射中的重要属性d2rq:Class表示当前的类映射所对应的Class，其值可以来自现有的本体模型中的类，也可以根据数据特征定义新的Class；
属性映射：d2rq:PropertyBridge表示本体模型中Class的属性，它与关系数据库中某个表的列相对应，属性映射可以概括为几个基本的属性：
d2rq:belongsToClassMap表示该PropertyBridge所属的ClassMap；d2rq:property表示该PropertyBridge所对应的property，其值可以来自现有的本体模型中的属性，也可以根据数据特征定义新的property；d2rq:column表示该PropertyBridge关联的某个具体表中的列；
(4.2)根据(4.1)所述映射规则编写映射文件；
(4.3)基于Jena开发平台，调用D2RQ映射引擎，载入本体模型和映射文件，建立本体模型与数据源的连接，将实际生产数据映射为本体的实例数据，生成RDF数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，其特征在于：
步骤(1)中所述产品维描述了钢铁高附加值产品的产品类型，所述产品类型包括：高强韧度、轻质化汽车板，超高强度、韧度钢材，工程机械用高强钢，高强集装箱板及铁道车厢用钢以及中/重型卡车用钢；
步骤(1)中所述工序维描述了从矿石原料的冶炼至生产出高附加值钢铁产品的工序，所述工序包括：炼铁、炼钢、精炼、连铸、热轧和冷轧；
步骤(1)中所述目标维按照钢铁高附加值产品的制造特点，所述制造特点分为智能化、绿色化和安全化；其中：智能化描述了钢铁高附加值产品的产线及工艺装备应能够实现自动化操作与控制、信息采集处理的功能；绿色化要求钢铁高附加值产品的产线及工艺装备的运行应能够降低能源消耗，减少环境污染物排放；安全化要求钢铁高附加值产品的产线及工艺装备具备防灾避难应急能力，保护生产人员的身心安全与健康，建立无损、无害、不伤、不亡的作业环境；
步骤(1)中所述三维框架分别从产品、工序、目标三个维度提供钢铁高附加值产品生产工艺知识的组织方法，每一个维度的具体内容描述了生产工艺知识的不同侧面；当产品维的具体描述设定为钢铁高附加值产品的某一产品类型，生产工艺知识包含所有与该三维框架的钢铁高附加值产品的产品类型相关的知识内容；当工序维的具体描述设定为钢铁高附加值产品的某个工序，生产工艺知识包含所有钢铁高附加值产品在该工序中的相关知识内容；当目标维的具体描述设定为钢铁高附加值产品的某一制造特点，生产工艺知识包含所有钢铁高附加值产品在全部工序中与制造特点相关的知识内容；当目标维的具体描述设定为安全化，生产工艺知识包含所有产品在全部工序中与安全特点相关的知识内容；三个维度的具体内容的描述共同确定了某一类生产工艺知识。
3.根据权利要求1所述的一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，其特征在于，步骤(2)中所述的钢铁高附加值产品生产工艺知识概念模型的基本语义为：
定义1：概念模型
按照三维框架，构建钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型，其基本语义为其中：x描述了产品维，x＝{x1,
x2,x3,x4,x5}分别对应于{高强韧度、轻质化汽车板，超高强度、韧度钢材，工程机械用高强钢，高强集装箱板及铁道车厢用钢，中/重型卡车用钢}；y描述了工序维，y＝{y1,y2,y3,y4,y5,y6}分别对应于{炼铁，炼钢，精炼，连铸，热轧，冷轧}；z描述了目标维，z＝{z1,z2,z3}分别对应于{绿色化，智能化，安全化}；C描述了类(Class,C)，表示该概念模型所属于的类；SUP描述了父类(Superclass,SUP)，表示该概念模型所属类的父类；SUB描述了子类(Subclass,SUB)，表示该概念模型所属类的子类；POP和BOP均描述了对象属性(Object Property,OP)，表示该概念模型所拥有的对象属性，POP表示当前类与父类中实例之间的关系，BOP表示当前类与子类中实例之间的关系；DP描述了数值属性(Data Property,DP)，表示该概念模型所拥有的数值属性；I描述了实例(Individual,I)，表示该概念模型所拥有的对象；概念模型公式为：例如：
表示针对于x1产品在y2工序中与z1相关的概念知识，不
同的概念模型之间以C、SUP、SUB、POP、BOP、DP、I进行关联和组织，即通过类层次关系和属性关联关系实现概念知识的内在联系；钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型定义为概念知识的集合，即：
4.根据权利要求3所述的一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，其特征在于，步骤(2)所述的钢铁高附加值产品生产工艺知识概念模型的构建方法具体为：
(4.1)建立局部范围的
从专家经验、技术文档、参考文献以及生产数据中依次汇总三维框架中的某一局部范围的概念知识，对概念知识中的相关概念进行抽取，确定其父类、子类、对象属性、数值属性以及实例，明确父类、子类、对象属性、数值属性，以及实例之间的对象属性和数值属性；
(4.2)建立全局范围的
集成步骤(4.1)所建立的局部范围的概念模型得
到钢铁高附加值产品生产工艺知识的全局范围的概念模型为：
其中，
C：表示该概念模型所属于的类；
SUP：表示该概念模型所属类的父类；
SUB：表示该概念模型所属类的子类；
POP：表示当前类与父类中实例之间的关系；
BOP：表示当前类与子类中实例之间的关系；
DP：表示该概念模型所拥有的数值属性；
I：表示该概念模型所拥有的对象。
5.根据权利要求1所述的一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，其特征在于，步骤(3)所述的概念模型到本体模型的映射规则，见表1所示：
表1概念模型到本体模型的映射规则
上表中，钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型采用OWL本体建模语言，其中，概念模型表示当三个维度分别为xi,yj,zk时，对于类C的
描述；subClassOf表示父类与子类之间的层次结构；ObjectProperty表示对象属性，描述个体之间的关系；DataProperty表示数据属性，描述个体与数据类型之间的关系。

说明书全文

一种基于三维 框架的 钢 铁高附加值产品生产工艺知识的本体

建模方法

技术领域

[0001] 本发明属于钢铁行业知识管理技术领域，具体为一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法。

背景技术

[0002] 钢铁企业是我国国民经济发展的支柱性产业，2013年我国粗钢产量达到7.75亿吨，约占世界总产量48％，连续17年世界产钢排名第一。当前，随着全球市场经济格局的全面调整，我国钢铁企业面临资源短缺、环境保护、产能过剩、产品低端、企业微利甚至亏损等严峻挑战，钢铁企业的发展举步维艰。对此，除了采取各种手段解决产能过剩和环境问题外，提升钢铁企业高等级、高附加值产品的生产能力是解决钢铁企业转型发展、增强核心竞争力的有效途径。

[0003] 高等级、高附加值钢材主要是一些生产难度大，性能要求高，利润高的产品组成，包括：高强韧度、轻质化汽车板，超高强度、韧度钢材，工程机械用高强钢、高强集装箱板及铁道车厢用钢和中/重型卡车用钢等。高附加值钢铁产品处于价值链高端，其生产工艺复杂，技术含量高，知识密集。综合分析高附加值钢铁产品的生产特点，无论是高附加值产品本身还是其生产过程都对智能化水平提出了更高的要求。相比一般钢材产品，高附加值钢铁产品对基于知识的创新研制具有更加迫切的需求。在这个意义上，为提高钢铁产品的技术含量和高附加值，其生产过程不仅仅是简单地从矿石原料经过加工转换成钢材，更重要的是一种知识创造、共享和更新的过程。

[0004] 高附加值钢铁产品的生产工艺知识来源复杂，结构异质。按照其来源，主要分为：领域知识、专家经验、数据驱动的知识发现；按照其结构类型，主要分为：结构化、半结构化、非结构化；按照其业务类型，主要分为：产品生产标准、路径、质量保证、生产计划、工序知识、设备知识、生产的组织与管理、操作规范等。由此可见，高附加值钢铁产品生产工艺知识的多源异构性增加了钢铁企业进行知识创新活动的难度和复杂度。从物理上，现有钢铁企业的生产工艺知识主要分布在不同的应用系统中，并且，不同来源和类型的知识在语义上存在明显的不一致性，造成“知识孤岛”的大范围分布，如何有效组织和管理知识的多源性，规范知识的语义异构性，增强知识对高附加值钢铁产品自主创新的重要支撑作用，是钢铁企业当前需要重点突破的难题，也是知识管理学科领域的研究热点。

[0005] 针对知识表示或知识建模问题，学术界展开了深入的研究。目前，知识表示模型主要包括基于框架的模型、基于矩阵的模型、基于层次的模型、基于状态的模型、基于Folksonomies的模型、基于要素的模型和基于本体的模型。其中，本体由于能够较好地解决知识的异质性受到了学者的广泛关注。《Systems,Man,and Cybernetics:Systems》发表的《Ontology-Based Schema to Support Maintenance Knowledge Representation With a Case Study of a Pneumatic Valve》将文本数据的知识进行抽取并利用本体对知识建模，利用推理机制解决其中的语义不一致问题；《Expert Systems with Applications》发表的《Expert system for medicine diagnosis using software agents》结合本体和贝叶斯网络图模型，为概率知识提供了表示和推理方法；《Semantic Technology》发表的《Ontology Based Inferences Engine for Veterinary Diagnosis》利用本体构建了领域知识模型，并通过设计推理引擎为用户提供了诊断决策支持；《Expert Systems with Applications》发表的《An ontology-based CBR approach for personalized itinerary search systems for sustainable urban freight transport》提供了一种基于事件的本体推理模型，提高了知识检索的准确性；《Expert Systems with Applications》发表的《An ontology-based approach to conflict resolution in Home and Building Automation Systems》利用本体模型的推理和知识建模的特点实现了智能系统的环境感知，机器可以根据人的信息自动感知与决策，改变周围的环境。此外，针对大规模和关系复杂的知识体系，部分学者开始从网络的角度对知识表示进行研究。《Expert Systems with Applications》发表的《APN model construction for malicious email detection》构建了基于改进Petri网的知识表示和建模专家系统，解决了对复杂关系网络的推理；《Knowledge-based systems》发表的《Hy-SN:Hyper-graph based semantic network》设计了一种基于超图理论的语义网格构建方法，实现了多因果因素的知识表示与推理。上述文献主要针对本体表示方法对知识建模展开研究，主要用于知识推理活动，知识建模未结合行业和领域特点，也未考虑到体量庞大的多源异构知识的组织和管理问题。针对不同的工业领域，知识的多源异构性有其自身的行业特性，并且随着知识规模日益庞大及知识关系的日益复杂，知识的有效组织在管理问题上日益凸显，现有知识表示未考虑到这一需求。

[0006] 综上所述，本发明专利可以弥补现有知识建模尚未考虑行业特点和知识组织的不足，从产品维、工序维和目标维三个维度建立多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的组织框架；在知识表达方面，基于本体的建模方法，引入产品、工序、目标的维度属性，建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型。提出的知识本体建模方法针对钢铁行业高附加值产品的生产工艺知识特点，具有行业特色，同时考虑到知识明显的多源异构的特性。

发明内容

[0007] 本发明的目的就是为了弥补上述现有技术存在的局限，提供一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法。

[0008] 本发明提出的一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，具体步骤如下：

[0009] (1)：建立基于产品、工序和目标的钢铁高附加值产品生产工艺知识的三维框架；所述三维框架从产品维、工序维和目标维三个维度实现多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的分类、组织与管理；

[0010] (2)：概念模型的构建：根据三维框架将钢铁高附加值产品生产工艺知识进行概念分析，对其概念进行抽取，得到基本语义，所述基本语义包括类、关系、属性以及实例，明确类、关系以及属性之间的层次结构，实例之间的对象属性和数值属性，建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型；

[0011] (3)：本体模型的构建：钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型的构建以步骤(2)得到的概念模型作为指导，根据概念模型到本体模型的映射规则，从而建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型；

[0012] (4)：将步骤(3)得到的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型与实际生产数据进行数据映射，生成RDF数据；

[0013] (4.1)根据D2RQ映射语言制定映射规则，主要内容包括URI模板、类映射(d2rq:ClassMaps)和属性映射(d2rq:PropertyBridge)；

[0014] URI模板：在关联数据中，资源用URI模板来进行标识以便进行访问，其中，d2rq:UriPattern描述为一个URI模板，形如FurnaceTable/@@FurnaceTable.furnaceID@@，“/”前面表示表名，“@@”之间表示表中的列；

[0015] 类映射：d2rq:ClassMaps中的ClassMap代表一个类或本体中相似的一组类，与关系数据库中表相对应，类映射中的重要属性d2rq:Class表示当前的类映射所对应的Class，其值可以来自现有的本体模型中的类，也可以根据数据特征定义新的Class；

[0016] 属性映射：d2rq:PropertyBridge表示本体模型中Class的属性，它与关系数据库中某个表的列相对应，属性映射可以概括为几个基本的属性：d2rq:belongsToClassMap表示该PropertyBridge所属的ClassMap；d2rq:property表示该PropertyBridge所对应的property，其值可以来自现有的本体模型中的属性，也可以根据数据特征定义新的property；d2rq:column表示该PropertyBridge关联的某个具体表中的列；

[0017] (4.2)根据(4.1)所述映射规则编写映射文件；

[0018] (4.3)基于Jena开发平台，调用D2RQ映射引擎，载入本体模型和映射文件，建立本体模型与数据源的连接，将实际生产数据映射为本体的实例数据，生成RDF数据。

[0019] 本发明中，步骤(1)中所述产品维描述了钢铁高附加值产品的产品类型，所述产品类型包括：高强韧度、轻质化汽车板，超高强度、韧度钢材，工程机械用高强钢，高强集装箱板及铁道车厢用钢以及中/重型卡车用钢；

[0020] 步骤(1)中所述工序维描述了从矿石原料的冶炼至生产出高附加值钢铁产品的工序，所述工序包括：炼铁、炼钢、精炼、连铸、热轧和冷轧；

[0021] 步骤(1)中所述目标维按照钢铁高附加值产品的制造特点，所述制造特点分为智能化、绿色化和安全化；其中：智能化描述了钢铁高附加值产品的产线及工艺装备应能够实现自动化操作与控制、信息采集处理的功能；绿色化要求钢铁高附加值产品的产线及工艺装备的运行应能够降低能源消耗，减少环境污染物排放；安全化要求钢铁高附加值产品的产线及工艺装备具备防灾避难应急能力，保护生产人员的身心安全与健康，建立无损、无害、不伤、不亡的作业环境；

[0022] 步骤(1)中所述三维框架分别从产品、工序、目标三个维度提供钢铁高附加值产品生产工艺知识的组织方法，每一个维度的具体内容描述了生产工艺知识的不同侧面；当产品维的具体描述设定为钢铁高附加值产品的某一产品类型，生产工艺知识包含所有与该类钢铁高附加值产品的产品类型相关的知识内容；当工序维的具体描述设定为钢铁高附加值产品的某个工序，生产工艺知识包含所有钢铁高附加值产品在该工序中的相关知识内容；当目标维的具体描述设定为钢铁高附加值产品的某一制造特点，生产工艺知识包含所有钢铁高附加值产品在全部工序中与制造特点相关的知识内容；例如：当产品维的具体描述设定为中/重型卡车用钢，生产工艺知识包含所有与该类产品相关的知识内容；当工序维的具体描述设定为炼铁，生产工艺知识包含所有产品在炼铁工序中的相关知识内容；当目标维的具体描述设定为安全化，生产工艺知识包含所有产品在全部工序中与安全特点相关的知识内容；三个维度的具体内容的描述共同确定了某一类生产工艺知识；例如：当上述三个维度同时具体描述时，生产工艺知识包含针对中/重型卡车用钢产品在炼铁工序中与安全化相关的知识内容。

[0023] 本发明中，步骤(2)中所述的钢铁高附加值产品生产工艺知识概念模型的基本语义为：

[0024] 定义1：概念模型

[0025] 按照三维框架，构建钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型，其基本语义为其中：x描述了产品维，x＝{x1,x2,x3,x4,x5}分别对应于{高强韧度、轻质化汽车板，超高强度、韧度钢材，工程机械用高强钢，高强集装箱板及铁道车厢用钢，中/重型卡车用钢}；y描述了工序维，y＝{y1,y2,y3,y4,y5,y6}分别对应于{炼铁，炼钢，精炼，连铸，热轧，冷轧}；z描述了目标维，z＝{z1,z2,z3}分别对应于{绿色化，智能化，安全化}；C描述了类(Class,C)，表示该概念模型所属于的类；SUP描述了父类(Superclass,SUP)，表示该概念模型所属类的父类；SUB描述了子类(Subclass,SUB)，表示该概念模型所属类的子类；POP和BOP均描述了对象属性(Object Property,OP)，表示该概念模型所拥有的对象属性，POP表示当前类与父类中实例之间的关系，BOP表示当前类与子类中实例之间的关系；DP描述了数值属性(Data Property,DP)，表示该概念模型所拥有的数值属性；I描述了实例(Individual,I)，表示该概念模型所拥有的对象。概念模型公式为：例如：Fx1y2z1(C,SUP,
SUB,POP,BOP,DP,I)表示针对于x1产品在y2工序中与z1相关的概念知识，不同的概念模型之间以C、SUP、SUB、POP、BOP、DP、I进行关联和组织，即通过类层次关系和属性关联关系实现概念知识的内在联系；钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型定义为概念知识的集合，即：

[0026] 本发明中，步骤(2)所述的钢铁高附加值产品生产工艺知识概念模型的构建方法具体为：

[0027] (4.1)建立局部范围的Fxiyjzk(C,SUP,SUB,POP,BOP,DP,I)

[0028] 从专家经验、技术文档、参考文献以及生产数据中依次汇总三维框架中的某一局部范围(对应三个维度的某一具体描述)的概念知识，对概念知识中的相关概念进行抽取，确定其父类、子类、对象属性、数值属性以及实例，明确父类、子类、对象属性、数值属性，以及实例之间的对象属性和数值属性；

[0029] (4.2)建立全局范围的集成步骤(4.1)所建立的局部范围的概念模型Fxiyjzk(C,SUP,SUB,POP,BOP,DP,I)，得到钢铁高附加值产品生产工艺知识的全局范围的概念模型为：

[0030]

[0031] 其中，

[0032] C：表示该概念模型所属于的类；

[0033] SUP：表示该概念模型所属类的父类；

[0034] SUB：表示该概念模型所属类的子类；

[0035] POP：表示当前类与父类中实例之间的关系；

[0036] BOP：表示当前类与子类中实例之间的关系；

[0037] DP：表示该概念模型所拥有的数值属性；

[0038] I：表示该概念模型所拥有的对象。

[0039] 本发明中，步骤(3)所述的概念模型到本体模型的映射规则，如表1所示：

[0040] 表1概念模型到本体模型的映射规则

[0041]

[0042]

[0043] 上表中，钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型采用OWL本体建模语言，其中，概念模型Fxiyjzk(C,null,null,null,null,null,null)表示当三个维度分别为xi,yj,zk时，对于类C的描述；subClassOf表示父类与子类之间的层次结构；ObjectProperty表示对象属性，描述个体之间的关系；DataProperty表示数据属性，描述个体与数据类型之间的关系。

[0044] 本发明的有益效果在于：本发明使生产工艺知识按照产品、工序、目标三个维度进行组织，实现知识的多维度管理，为多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的表达、分类和组织提供通用的方法，消除多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的语义不一致性，从而对钢铁企业基于知识的高附加值产品的创新研制提供重要的支撑作用。附图说明

[0045] 图1基于产品—工序—目标的钢铁高附加值产品生产工艺知识的组织框架。

[0046] 图2三个维度的具体描述确定了三维框架中的某一局部范围。

[0047] 图3局部范围的钢铁高附加值产品生产工艺知识本体模型。

[0048] 图4本体模型与实际生产数据的数据映射流程。

[0049] 图5 D2RQ映射文件中类的映射。

[0050] 图6 D2RQ映射文件中属性的映射。

具体实施方式

[0051] 下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

[0052] 实施例1：一种基于三维框架的钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体建模方法，包括以下步骤，

[0053] 步骤1：建立基于产品—工序—目标的钢铁高附加值产品生产工艺知识的组织框架。

[0054] 步骤1分别从产品维、工序维、目标维三个维度提供多源异构的钢铁高附加值产品生产工艺知识的组织方法，如图1所示。其中：三维框架＝{目标维，工序维，产品维}。目标维＝{绿色化，智能化，安全化}；工序维＝{炼铁，炼钢，精炼，连铸，热轧，冷轧}；产品维＝{高强韧度、轻质化汽车板，超高强度、韧度钢材，工程机械用高强钢，高强集装箱板及铁道车厢用钢，中/重型卡车用钢}。

[0055] 三维框架中每一个维度的具体内容描述了生产工艺知识的不同侧面。例如：当产品维的具体描述设定为中/重型卡车用钢，生产工艺知识包含所有与该类产品相关的知识内容；当工序维的具体描述设定为炼铁，生产工艺知识包含所有产品在炼铁工序中的相关知识内容；当目标维的具体描述设定为安全化，生产工艺知识包含所有产品在全部工序中与安全特点相关的知识内容。进一步，三个维度的具体内容的描述共同确定了某一类生产工艺知识。例如：当上述三个维度同时具体描述时，生产工艺知识包含针对中/重型卡车用钢产品在炼铁工序中与安全相关的知识内容，如图2所示。

[0056] 步骤2：概念模型的构建，根据三维框架将钢铁高附加值产品生产工艺知识进行概念分析，对其概念进行抽取，定义类、关系、属性以及实例，明确各类之间的层次结构，个体之间的对象属性和数值属性，建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的概念模型。

[0057] 钢铁高附加值产品生产工艺知识概念模型的构建方法具体为：

[0058] 1)建立局部范围的Fxiyjzk(C,SUP,SUB,POP,BOP,DP,I)

[0059] 当i＝1,j＝1,k＝1时，即从高强韧度、轻质化汽车板产品在炼铁工序中与绿色化目标相关的知识中抽取概念，其概念模型为：

[0060]

[0061]

[0062]

[0063] 当i＝1,j＝2,k＝1时，即从高强韧度、轻质化汽车板产品在炼钢工序中与绿色化目标相关的知识中抽取概念，其概念模型为：

[0064]

[0065]

[0066]

[0067]

[0068]

[0069] 当i＝1,j＝3,k＝1时，即从高强韧度、轻质化汽车板产品在精炼工序中与绿色化目标相关的知识中抽取概念，其概念模型为：

[0070]

[0071]

[0072] 当i＝1,j＝4,k＝1时，即从高强韧度、轻质化汽车板产品在连铸工序中与绿色化目标相关的知识中抽取概念，其概念模型为：

[0073]

[0074]

[0075] 当i＝1,j＝5,k＝1时，即从高强韧度、轻质化汽车板产品在热轧工序中与绿色化目标相关的知识中抽取概念，其概念模型为：

[0076]

[0077]

[0078]

[0079]

[0080] 当i＝1,j＝6,k＝1时，即从高强韧度、轻质化汽车板产品在冷轧工序中与绿色化目标相关的知识中抽取概念，其概念模型为：

[0081]

[0082] 2)建立全局范围的概念模型

[0083]

[0084] 以集成高强韧度、轻质化汽车板产品在炼铁、炼钢、精炼、连铸、热轧、冷轧工序中与绿色化目标相关的知识模型为例，得到概念模型

[0085]

[0086] 步骤3：本体模型的构建，钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型的构建以其概念模型作为指导，根据概念模型到本体模型的映射规则从而建立钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型。

[0087] 对应于已建好的概念模型根据表1所述的概念模型到本体模型的映射规则，建立本体模型如图3所示。

[0088] 步骤4：将钢铁高附加值产品生产工艺知识的本体模型与实际生产数据进行数据映射，生成RDF数据。

[0089] 本体模型与实际生产数据的数据映射流程如图4所示，具体为步骤为：

[0090] 1)定制D2RQ映射规则。以表2FurnaceTable的映射为例进行说明：如图5所示，将表2FurnaceTable中不同类型的加热炉映射为“加热炉”类的实例。其中，实例的名称标记为Furnace，对应于“d2rq:classDefinitionLable‘Furnace’”语句；实例映射到本体中的“加热炉”类，对应于“d2rq:class ex:加热炉”语句；实例中的值是表2FurnaceTable中的furnaceType字段，对应于“d2rq:uriPattern‘FurnaceTable/@@
FurnaceTable.furnaceType@@’”语句。如图6所示，加热炉ID值(furnaceID)是“加热炉”类的属性，对应于“d2rq:property ex:furnaceID”语句，其属性值是表2FurnaceTable中的furnaceID字段，对应于“d2rq:pattern‘@@FurnaceTable.furnaceID@@’”语句；加热炉类型(furnaceType)是“加热炉”类的属性，对应于“d2rq:property ex:furnaceType”语句，其属性值是表2FurnaceTable中的furnaceType字段，对应于“d2rq:pattern‘@@
FurnaceTable.furnaceType@@’”语句；加热炉编号(furnaceNumber)是“加热炉”类的属性，对应于“d2rq:property ex:furnaceNumber”语句，其属性值是表2FurnaceTable中的furnaceNumber字段，对应于“d2rq:pattern‘@@FurnaceTable.furnaceNumber@@’”语句。

[0091] 2)表2加热炉信息表

[0092]加热炉ID 加热炉型号加热炉编号
1 一段式加热炉 #001
2 二段式加热炉 #002
3 多段式加热炉 #003
4 步进梁式加热炉 #004
5 推钢式加热炉 #005

[0093] 3)根据上述的D2RQ映射规则编写映射文件。

[0094] 4)基于Jena开发平台，调用D2RQ映射引擎，载入本体模型和映射文件，建立本体模型与数据源的连接，将实际生产数据映射为本体的实例数据，生成RDF数据。

[0095] 步骤4生成的RDF数据可以用于知识推理、知识查询以及大数据分析，提供了一种便捷有效的组织管理手段。

标题	发布/更新时间	阅读量
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