注塑产品结构复杂,其模具质量影响因素众多,通常要对注塑模进行试模修正以保障模具质量。目前,注塑模试模修正过程主要依赖于工程师的实践经验,试模修正次数多、周期长、成本高昂。因此,将注塑模缺陷修正个人经验转化为系统知识,为试模过程工程师缺陷修正决策提供科学信息支持,是当前模具企业关注的关键难题之一。为此,本文深入分析注塑模缺陷修正过程,系统研究了缺陷修正知识表示与重用方法,构建了注塑模缺陷修正知识库并开发了注塑模缺陷修正知识重用系统。注塑模缺陷具有多源化和复杂化特征。本文首先对缺陷类型、影响因素和修正对策进行系统研究,提出了缺陷修正知识体系。结合注塑模缺陷修正与模具生产流程各环节的关系,建立了考虑客户信息、塑件结构、模具设计与制造全过程的注塑模缺陷修正方案构成规范,以提高修正方案的全面性。准确合理的知识表示是知识重用的关键。本文针对缺陷修正知识复杂的工程逻辑,定义了缺陷修正类间关系,并建立了基于本体的缺陷修正知识表示模型。在传统七步法基础上引入一致性检测,解决了本体构建一致性和完善性不足的问题。为提升本体数据处理效率,本文基于Jena接口将OWL本体转换成中间格式Json类表,实现了本体到关系型数据库的映射。准确高效的知识推理方法能有效提高知识重用的准确性。针对缺陷修正知识形式复杂和难以量化的问题,研究了基于案例的知识推理方法,结合灰色理论与粗糙集理论,建立了缺陷修正知识推理重用框架。针对传统单属性案例检索算法局部关联、准确度低的问题,系统分析缺陷修正过程各因素相互影响的修正机理,提出了基于灰色关联与修正机理融合的方案推理重用算法,实现了缺陷修正特征属性从单属性局部关联到整体关联的跨越,提高了案例检索的准确性和科学性。面向注塑模缺陷修正知识系统研发需求,在上述研究成果的基础上,本文基于Java语言开发了注塑模缺陷修正知识表示与重用系统,并通过系统应用实例简单介绍了系统功能,验证了重用系统的实用性。