汽车散热器的作用是保证发动机在最适宜的温度下工作,以防其出现过冷或过热现象,它作为汽车冷却系统的重要组成部分,对发动机的动力性、稳定性、耐久性和经济性有很大的影响。当前,汽车散热器设计正向着紧凑化、高效化、轻量化等的方向发展。本文针对汽车散热器设计的高效化进行了研究,将基于实例的推理技术(CBR, Case-based Reasoning)技术和改进的遗传算法用于汽车散热器设计,对于实现汽车散热器设计知识与经验的有效管理,充分利用企业现有的生产设备能力,降低开发成本,缩短开发周期具有十分重要的理论和实际工程应用价值。本文基于散热器的设计理论和改进的遗传算法,采用j-f因子作为目标函数,在Visual Studio2008环境下,开发了汽车散热器优化设计平台。该平台采用j-f因子法来衡量散热器性能的好坏,通过改进的遗传算法能够快速地对散热器结构设计参数进行优化,并将优化结果输入到数据库中,以方便设计者查询,并通过水晶报表显示或打印输出。该平台能够快速地得到满意的设计结果,提高了散热器的设计效率。基于实例的推理技术是一种重要的智能设计方法,它基于过去的实例或经验等知识对当前设计问题进行求解,包括实例描述、实例检索、实例修正和实例维护四个关键技术。具有知识获取简单、系统维护方便、求解逻辑合理、求解效率较高及自学能力等优点。实例检索是一个实例搜索过程,它的主要作用是在实例库进行实例匹配,并从中找出与当前求解问题相同或相似实例。本文利用了混杂模糊理论、最近邻(K-NN)法和概念层次树的混杂智能设计检索技术。将基于混杂检索的CBR技术与汽车散热器智能设计知识相结合,基于软件开发工具Visual Studio2008和数据库管理工具SQL Server2005,研制了散热器智能设计系统,将散热器相关参数转化为具体的知识表示作为系统的实例库,通过混杂智能检索技术,并加权特征项权重,对当前设计问题进行Hybrid推理匹配,实现了对相似实例快速地检索。