Semantic interoperability of knowledge in feature-based CAD models

Dans un environnement collaboratif de développement de produit, plusieurs acteurs, ayant différents points de vue et intervenant dans plusieurs phases du cycle de vie de produit, doivent communiquer et échanger des connaissances entre eux. Ces connaissances, existant sous différents formats hétérogènes, incluent potentiellement plusieurs concepts tels que l’historique de conception, la structure du produit, les features, les paramètres, les contraintes, et d’autres informations sur le produit. Les exigences industrielles de réduction du temps et du coût de production nécessitent l’amélioration de l’interopérabilité sémantique entre les différents processus de développement afin de surmonter ces problèmes d’hétérogénéité tant au niveau syntaxique, structurel, que sémantique. Dans le domaine de la CAO, la plupart des méthodes existantes pour l’échange de données d’un modèle de produit sont, effectivement, basées sur le transfert des données géométriques. Cependant, ces données ne sont pas suffisantes pour saisir la sémantique des données, telle que l’intention de conception, ainsi que l’édition des modèles après leur échange. De ce fait, nous nous sommes intéressés à l’échange des modèles « intelligents », autrement dit, définis en termes d’historique de construction, de fonctions intelligentes de conception appelées features, y compris les paramètres et les contraintes. L’objectif de notre thèse est de concevoir des méthodes permettant d’améliorer l’interopérabilité sémantique des systèmes CAO moyennant les technologies du Web Sémantique comme les ontologies OWL DL et le langage des règles SWRL. Nous avons donc élaboré une approche d’échange basée sur une ontologie commune de features de conception, que nous avons appelée CDFO « Common Design Features Ontology », servant d’intermédiaire entre les différents systèmes CAO. Cette approche s’appuie principalement sur deux grandes étapes. La première étape consiste en une homogénéisation des formats de représentation des modèles CAO vers un format pivot, en l’occurrence OWL DL. Cette homogénéisation sert à traiter les hétérogénéités syntaxiques entre les formats des modèles. La deuxième étape consiste à définir des règles permettant la mise en correspondance sémantique entre les ontologies d’application de CAO et notre ontologie commune. Cette méthode de mise en correspondance se base principalement, d’une part, sur la définition explicite des axiomes et des règles de correspondance permettant l’alignement des entités de différentes ontologies, et d’autre part sur la reconnaissance automatique des correspondances sémantiques supplémentaires à l’aide des capacités de raisonnement fournies par les moteurs d’inférence basés sur les logiques de description. Enfin, notre méthode de mise en correspondance est enrichie par le développement d’une méthode de calcul de similarité sémantique appropriée pour le langage OWL DL, qui repose principalement sur les composants des entités en question tels que leur description et leur contexte.A major issue in product development is the exchange and sharing of product knowledge among many actors. This knowledge includes many concepts such as design history, component structure, features, parameters, constraints, and more. Heterogeneous tools and multiple designers are frequently involved in collaborative product development, and designers often use their own terms and definitions to represent a product design. Thus, to efficiently share design information among multiple designers, the design intent should be persistently captured and the semantics of the modeling terms should be semantically processed both by design collaborators and intelligent systems. Regarding CAD models, most of the current CAD systems provide feature-based design for the construction of solid models. Features are devised to carry, semantically, product information throughout its life cycle. Consequently, features should be maintained in a CAD model during its migration among different applications. However, existing solutions for exchanging product information are limited to the process of geometrical data, where semantics assigned to product model are completely lost during the translation process. Current standards, such as ISO 10303, known as STEP have attempted to solve this problem, but they define only syntactic data representation so that semantic data integration is not possible. Moreover, STEP does not provide a sound basis to reason with knowledge. Our research investigates the use of Semantic Web technologies, such as ontologies and rule languages; e.g. SWRL, for the exchange of “intelligent” CAD models among different systems, while maintaining the original relations among entities of the model. Thus, we have proposed an ontological approach based on the construction of a common design features ontology, used as an Interlingua for the exchange of product data. This ontology is represented formally with OWL DL. Furthermore, axioms and mapping rules are defined to achieve the semantic integration between the applications ontologies and the common ontology. The integration process relies basically on reasoning capabilities provided by description logics in order to recognize automatically additional mappings among ontologies entities. Furthermore, the mapping process is enhanced with a semantic similarity measure in order to detect similar design features. However, this will enable data analysis, as well as manage and discover implicit relationships among product data based on semantic modeling and reasoning