För närvarande blir den numeriska simuleringen av flöde och/eller vattenkvalitet mer och mer sofistikerad. Det uppstår krav på integration av ny kunskapshantering (KM), artificiell intelligensteknik med konventionella hydrauliska algoritmiska modeller för att hjälpa nybörjare att välja och manipulera olika matematiska verktyg. I denna uppsats presenteras ett ontologibaserat KM-system (KMS), som använder en trestegs livscykel för ontologidesign och ett Java/XML-baserat system för att automatiskt generera kunskapssökningskomponenter. Prototypen KMS om flödes- och vattenkvalitet är avsedd för att simulera mänsklig expertis under problemlösning genom att integrera artificiell intelligens och koppla samman olika beskrivande kunskaper, procedurkunskaper och resonemangskunskaper som är involverade i kustnära hydrauliska processer och transportprocesser. Ontologin är indelad i information ontologi och domän ontologi för att förverkliga målet med semantisk matchning för kunskapssökning. Arkitekturen, utvecklingen och genomförandet av prototypsystemet beskrivs i detalj. Både framkedjning och bakåtkedjning används kollektivt under inferensprocessen. För att demonstrera tillämpningen av prototypen KMS presenteras en fallstudie. Nyckelord: Kunskapshanteringssystem; flödes- och vattenkvalitetsmodellering; artificiell intelligens; ontologibaserad De aktuella teknikerna för numerisk simulering av flöde och/eller vattenkvalitet är mycket specialiserade uppgifter. Den numeriska tekniken kan baseras på finita element metod, ändlig skillnad metod, gränselement metod och Eulerian-Lagrangian metod. Tidsstegsalgoritmen kan vara implicit, explicit eller karaktäristisk. Formfunktionen kan vara av första ordningens, andra ordningens eller högre ordningens. Modelleringen kan förenklas till olika rumsliga dimensioner, dvs. 1-dimensionell modell, 2-dimensionell djupmedelvärde modell, 2-dimensionell skikt modell, 3-dimensionell modell, och så vidare (Blumberg et al., 1999; Chau et al., 1996; Chau and Jin, 1998; Tucciarelli and Termini, 2000). Heuristik, empirisk erfarenhet av specialister, förenklingar och modelleringsteknik ingår i analysen av kusthydraulik och vattenkvalitet (Yu och Righetto, 2001). Exaktheten i förutsägelsen beror till stor del på exaktheten i de öppna gränsförhållanden, modellparametrar som används och det numeriska system som antagits (Martin m.fl., 1999). Det är allmänt erkänt att de viktigaste tillgångarna är expertisen kunskap. Kunskapskällorna kommer inte bara från böcker, tekniska manualer och utbildningar, utan också från den ansamling av långvariga erfarenheter som vanligtvis lagras i skriftliga dokument. Eftersom den begreppsmässiga terminologins mångfald och komplexitet inom branschen och bristen på korrekt dokumenthantering är det svårt att systematiskt ordna och reservera den befintliga kunskapen, till och med dela den, och ingenjörerna måste anstränga sig mycket för att söka den kunskap de behöver. Därför är det önskvärt att skapa en bro mellan modellutvecklare och applikationsanvändare. Tillämpning av kunskapshantering (KM) anses vara en genomförbar
Chau REF presenterade ett ontologibaserat kunskapshanteringssystem (KMS) för att nybörjare ska kunna hitta numeriska flödes- och vattenkvalitetsmodeller med tanke på en rad begränsningar.
An ontology-based knowledge management system for flow and water quality modeling
{'venue': 'Adv. Eng. Softw.', 'journal': 'Adv. Eng. Softw.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}