论文数据仓库和数据挖掘技术在汽车领域的前景展望是关于数据仓库方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关数据仓库论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：随着社会经济的发展,大数据时代的来临,更加精细的管理和集约的经营越来越多的体现在工程技术和社会管理的方方面面.汽车产业是国民经济的重要支柱,而汽车本身又是人类生产生活不可或缺的重要工具.本文主要介绍了数据仓库与数据挖掘技术,并对其在汽车领域的发展前景结合其相互的特点做出了展望.
关键词：数据仓库;数据挖掘;汽车领域
1 概述
根据国家统计局数据显示,我国2014年汽车产量为2372.52万辆,民用汽车拥有量为14598.11万辆.作为汽车产销量世界第一的大国,我国汽车产业门类齐全、产品数量多且汽车保有量大,但是依旧存在部分领域研发能力不强的情况.
随着汽车技术的不断发展,一台整车更是包含了上百个总成,上万个零部件.而汽车作为人类生产和生活中不可缺少的工具,对其各项性能更是提出了越来越多的要求.应对于不同需求的车型也在市场当中层出不穷.如何应对瞬息万变的市场,设计生产出市场需求的汽车,提供消费者满意的服务,是每个汽车生产厂商面对的问题.
数据仓库与数据挖掘技术能从海量的数据信息中发现规则,指导决策,比以往先验的粗放的管理模式更加贴近于实际,能更好的指导技术和生产,已广泛应用于众多领域并获得了很大的成功.
2 数据仓库及数据挖掘技术原理
面向于数据的数据源和数据存储与管理和面向于用户的联
机分析处理系统服务器和前端工具与应用共同组成了数据仓库.其中联机分析处理系统服务器缩写为OLAP,数据仓库结构如图1所示.
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图1 数据仓库结构图
数据仓库的数据源是数据来源.联机分析处理系统服务器主要是对数据进行组织,从而方便用户进行数据分析.各种报表、查询、数据分析、数据查询组成了数据仓库的前端工具.
在实际的生产生活中,人们并非清楚所有数据之间的关系,但数据本身又是能指导生产实践的重要而宝贵的资源.数据仓库最主要的目的是进行数据挖掘,从海量的、模糊的、随机数据中去发现其中隐含的关系,最终得到能指导于生产实践的知识信息.数据挖掘可以应用在各个不同的领域.
3 汽车技术领域的前景展望
3.1 整车智能化设计
整车设计过程是个多学科协同过程,不仅要考虑用户需求、产品功能、产品制造工艺、生产供应链、相关法规等等.一台全新的车型开发时间往往要到四到五年甚至五年以上.而市场的不可控性又给汽车制造厂商带来更多压力.因而,基准化分析方法（对标）也成为了广大汽车厂商在整车设计过程中最为常用的方法.从本质上来讲,基准化分析方法,就是通过从大量已有的成熟车型中挖掘出市场认同的评价指标,并最终对车型设计或是完善.因而,对标工程师往往需要具有丰富的知识和相当的行业经验才能胜任.而在整车设计过程中,数据挖掘仓库及数据挖掘技术将专家系统引入到CAD技术当中,从而使CAD软件具备产品工程师的经验,具有一定的智能性,提出合理的备选设计方案,从而大大提高整车设计的效率,缩短了整车开发周期.
3.2 零部件参数化设计
发动机、传动系、制动系、转向系以及行驶系都有着成百上千的零部件组成.汽车工业的持续发展离不开一个强大的零部件体系支撑.参数化设计可以大大提高零部件的生成和修改的速度.参数化的模型,零件尺寸都有对应关系,只需要改变一个参数,其相应尺寸都会自动发生对应改变.而参数化设计不仅需要更多更详细的汽车零部件乃至总成的各项尺寸、材料以及性能等,还需要对这些海量数据进行管理及其匹配,对未来汽车工业生产的模块化、网络化的趋势,汽车参数化设计对数据仓库和数据挖掘技术的要求越来越强烈.
零件库是参数化设计思想的体现在零件库技术方面,已有ISO50/TC184技术委员制定的标准ISO15013584.并在具体应用上有Inpart、3DContentCentral、web2CAD、CADCliek和TraceParts等.
将数据挖掘数据仓库技术应用零部件参数化设计中,从而使得零件设计工程师从简单重复的工作中解放出来,大大提高了工作效率.
3.3 汽车电控技术
电子控制技术和传感器技术的发展,使得大量电子电控设备应用于汽车上.汽车电控技术,就是电控单元通过传感器采集的信息从而对汽车的运行情况做出判断,并控制执行机构如制动系统、转向系统、形式系统等,从而提高汽车行驶的安全性、经济性、动力性和舒适性.以往传统的汽车电子控制系统控制策略的开发,是根据汽车动力学的相关理论,建立模型,再根据试验数据修改参数.随着汽车技术和电子技术发展,传感器的增多,执行器复杂程度的增高,以及驾驶员和乘客对汽车性能越来越高的追求,导致汽车的电子控制系统越来越复杂,控制系统考虑的因素越来越多.面对越来越复杂的控制模型和需求,工程师需要在海量的传感器数据中筛选出有益数据,并结合理论和设计经验设计控制策略.汽车电子技术集成化、智能化、网络化的发展趋势对汽车电子控制策略开发提出了更大的考验.数据挖掘与数据仓库技术不仅能帮助电子工程师更好更快的开发出优秀的控制策略,也能使得在产品开发的过程中发现更多具有代表性的数据,从而推动电控技术的发展.
3.4 汽车故障征兆挖掘
汽车各大总成的故障诊断尤其是发动机的故障诊断从早期的基于规则的传统故障诊断系统发展到基于故障树转换规则的诊断系统,到现在的基于模型、神经网络及多层次、多模型的智能故障诊断系统方向发展.现在的故障诊断系统,以网络传输技术为基础、以分布式故障诊断为核心,向实时在线诊断、多源信息融合和网络化的趋势迈进.以发动机故障诊断为例,在发动机运行过程中,机器振动、机器噪声以及油温、水温、排气温度、输出功率、转速、转矩等等实时变化的量,以及排出物信息等等,都为发动机故障诊断提供了大量的数据,通过对这些信息的筛选、比较和综合利用,能更好的提高故障诊断的质量和精度,提高设备的利用率,保证汽车使用时的行驶安全.
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参考文献：
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