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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:姜雪[1,2] 尹海清[1,2] 张瑞杰[1,2] 刘国权[1,3] 曲选辉[1,2]
机构地区:[1]北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心,北京100083 [2]北京科技大学新材料技术研究院,北京100083 [3]北京科技大学材料科学与工程学院,北京100083
出 处:《粉末冶金技术》2016年第2期83-89,105,共8页Powder Metallurgy Technology
基 金:国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA034201);材料基因工程北京市重点实验室2015年度科技创新基地培育与发展专项项目(Z151100001615047)
摘 要:"材料基因组计划"的提出为粉末冶金工艺设计提供了新思路。综合考虑成分设计、粉体制备、成形以及烧结各环节的数据交互关系,形成粉末冶金从成分设计到制备工艺的数据传输网,实现粉末冶金全流程数据积累与知识构建,将有助于成分设计和制备工艺过程中的问题发现和过程优化。本文从材料基因组思想出发,分析粉末冶金数据的特性,结合数据库和数据仓库技术,探索支撑粉末冶金全流程的数据存储和管理方法,建立粉末冶金数据的存储架构;提出了粉末冶金全流程数据传输模型,并利用本体技术对模型进行知识表示,以及探究基于模型的查询方法,促进该数据传输模型的共享和重用。为粉末冶金数据的知识发现奠定了基础。The proposal of Material Genome Initiative has provided new methodology for PM process design. Considering the data interaction among composition design,powder production,compaction and sintering and other steps,the data transmission network from composition design to preparation technics is built up. It does much help for data accumulation and knowledge construction of the whole process,and facilitates finding problem and process optimization. Therefore,based on MGI,the features of PM data are analyzed,and the data storage and curation infrastructure for PM whole process are established,combining with database and data warehouse technology. And then the data transmission model for the whole PM process is built up and represented by ontology technology. In order to accelerate the model sharing and reuse,application method for the model ontology is explored. A solid foundation for knowledge discovery of PM based on big data will be laid by knowledge representation for PM whole process and data interaction.
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