复杂产品是指研究开发投入大、技术含量高、单件或小批量定制生产的大型产品。复杂产品通常涉及机械、控制、电子、软件和液压等多学科领域。由于复杂产品设计和制造具有创新性强、开发周期长、过程复杂、风险高、资本投入大等特点,需要在复杂产品开发过程中引入合适的辅助开发工具来协助复杂产品开发。案例推理技术是人工智能领域的一项重要的问题求解和学习的推理技术,其核心思想是重用过去解决问题的经验解决新问题。将案例推理技术应用到复杂产品开发过程中,能够借鉴以往类似复杂产品的开发经验指导复杂产品开发。但是传统的案例推理技术缺乏良好的语义支持和知识共享能力,不能完全满足复杂产品设计开发的需求。语义网技术是当前互联网技术中的研究热点,语义网提供了一个通用的框架,允许跨越不同应用程序、企业和团体的边界共享和重用数据。将语义网技术应用到案例推理系统中,能够解决传统案例系统中知识共享和语义支持的问题。本文对基于语义的复杂产品案例库和推理技术进行了研究,以协助开发人员构建高效率的基于语义的复杂产品案例推理系统。首先,分析了传统案例推理系统的案例表达模型的特点和不足,针对这些不足,结合语义网技术和本体技术,提出了基于本体和框架的复杂产品案例表达模型(OFRM)。该模型以本体描述复杂产品案例的子案例,解决了知识共享和语义支持的问题;以框架结构组织子案例组合成整体复杂案例,符合复杂产品开发设计思想——由简单到复杂。其次,分析了案例检索的一般流程,研究了现有案例检索策略和相似度计算方法;对语义相似度计算方法进行改进,在基于距离的语义相似度计算方法的基础上,提出了一种改进的语义相似度计算模型(ISSCM)。在前面提出的复杂产品案例表达模型(OFRM)的基础上,结合ISSCM语义相似度计算模型,构建了基于语义的复杂产品案例检索模型(SCPEM)和案例推理模型(SCPNM)。最后,基于上述研究,针对特定复杂产品汽车中的一个子模块进行实验,测试了基于语义的复杂产品表达模型(OFRM)和基于语义的复杂产品案例检索模型(SCPEM)。