随着航天发动机型号、种类的不断增加,其设计、装配等环节也呈现多样性,出现了发动机核心部件装配工艺种类繁多但对历史工艺复用性低的问题;同时,工艺设计过程有较大的经验依赖性,导致工艺设计周期长、效率低;而且工艺设计规范未统一,易出现参数设置错误、工艺表述不规范等问题,研究发动机核心部件装配工序智能推荐及审查技术对于提高工艺设计效率和质量具有重要意义。本文将研究序列化关联规则挖掘技术,提高历史工艺方案的复用率;建立核心部件装配工序智能推荐模型,提高工艺设计的效率;研究发动机核心部件装配工艺审查规则表示方法及审查算法,完成对工艺文件的审查过程,提高工艺设计的质量和准确性。具体研究方法如下:首先,为提高航天发动机核心部件装配工艺的复用性,解决传统挖掘算法难以实现有序序列挖掘的不足,本文研究序列化关联规则挖掘算法,对工艺方案中的典型工艺序列进行挖掘。通过对现有关联规则挖掘方法进行分析,提出基于条件置信度的序列关联规则挖掘算法—Sequence Based FP-Growth算法,实现序列化关联规则挖掘;与Apriori算法和FP-Growth算法进行对比实验,验证算法的有效性,并对历史装配工艺进行典型工艺序列的挖掘。然后,为提高工艺设计的效率,减少工艺设计环节的经验依赖,本文对核心部件装配工序智能推荐技术进行研究。基于历史工艺构建知识图谱,建立工艺文件各部分间的关联;利用知识图谱进行工序子图检索,结合关联规则库,构建基于Noisy-OR＿BN的装配工序推荐模型;基于贝叶斯网络的推理能力得到工序推荐列表;通过历史工艺方案验证工序推荐模型的有效性。其次,为提高工艺文件的规范性、准确性和设计质量,本文研究基于规则的工艺审查算法。通过对知识表示方法进行分析,结合工艺审查的特点及要求,分别对不同审查规则进行规范化表述,创建工艺审查规则库;研究基于规则的工艺审查算法,进行工艺文件规范性和准确性的审查。最后,基于以上理论方法的研究,结合航天发动机核心部件装配工艺设计需求,研发航天发动机核心部件装配工艺管理系统,完成装配过程数据管理、工艺方案设计和工艺审查等功能,为实际装配工艺设计及审查环节提供系统支撑,有效提高航天发动机核心部件装配工艺设计效率和质量。