TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 10, Octobe r 2013, pp. 6 074 ~ 6 079   ISSN: 2302-4 046           6074      Re cei v ed Ap ril 11, 2013; Revi sed  Jul y  1 2 , 2013; Acce pted Jul y  23,  2013   Multiple Disciplines Product Design Knowledge  Representation Strategy Based on Ontology and  Semantic Network      Guohai Zha n g * 1 , Yusheng  Li 2   1 School of Agri cultura l  and F o od Eng i n eeri n g ,  Shando ng U n iversit y   of T e chnol og y (SDUT Z i bo, Chi na, Ph./F ax:+ 86-5 3 3 - 278 689 6   2 School of Mec han ical En gi ne erin g, S han don g Univ ersit y   of T e chnolog y (S DUT Z i bo, Chi na, Ph./F ax:+ 86-5 3 3 - 278 691 0   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : guoh aiz han g @ 16 3.com *1 ,   sdutl y s@ 126.co m 2       A b st r a ct   T he co mpl i cat ed pro ducts d e sig n  is a proc ess of  conflict resol u tion a nd  integr ation  dec ision fo r   colla bor ative   o p timi z a ti on inv o lve d   i n  multip le disci pli nes   i n clu d in g mech anic a l en gin e e r ing, electro n ic a l   eng ine e ri ng an d control e ngi neer ing, etc. It’ s  a l so a  multi- discip l i nary fiel d of comp lex  know led ge fusi o n   process. T h architectur e  of  the pr od uct d e sig n  kn ow led ge is  giv e n  by  the d e scri p tio n  of th e for m s  of   know led ge in  compl e x prod u c t design. T h e  represe n tatio n  mec h a n is m for multi d isci pli nary know le dg e   base d  o n   onto l ogy  and  for m a l  d e finiti on  of t he  desi g n  kno w ledge  o n tolo gy ar e p u t for w ard by  usin th e   theori e s and  methods of o n tol ogy an se ma ntic netw o rk. F i nally, the  mu lt i p le d i scip lin es desi gn know l e dg e   express i on str a tegy is pr op os ed b a se d o n  th e ab ove  an alys is an d co nclus i ons. T h is  pap e r  provi des  a n e meth od  an means  for co mpl i cated  pro duct  desi gn k now le dge  repr ese n tation  inv o lvi ng  the i n tegrati on  o f   mu ltidisc i pl in ar y know ledg e.      Ke y w ords : ont olo g y, semanti c  w eb, multip le  discipl in es, col l ab orative d e si gn, know le dge  ma na ge me nt         Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Compli cate prod uct  de sig n  p r o c e s s is  an a ppli c atio n p r o c e s s inv o lving a  large  num ber  of multiple  di sci plines  knowledge.  F r om t he p e rsp e ctive of  kn o w led ge, the  prod uct  de si gn  pro c e ss i s  th e pro c e ss of  prod uct de sig n  kno w le dge  retrieval, com b ination a nd  cre a tion of n e w   kno w le dge.  The final  p r o duct i s   mate rialized i n  th e form  of d e sig n   kno w le dge  reu s e.  The   documentatio n, graphi cs, date and  coll aborative record s duri ng  different dep artment s in the  prod uct de sig n  pro c e ss a r e  the carriers,  whi c u s ed to  express the  desi gn kno w ledge [1] [2] [3].    Produ ct de si gn pro c e s s in volves two types  of kno w l edge: on e is  the methodol ogy, tha t   is, man agem ent skills  kn o w led ge; the o t her i s  t he  kn owle dge  of the targ et market and te chni cal   kno w le dge.  The latter h a s the cha r acteri stics of  significant differen c e wi th the different  comp anie s , markets, pro duct, and  co mpany’s  stra t egic o r ientati on [4]. In product develo p m ent,  desi gn kn owl edge mai n ly in six aspe cts: design st a n dard s  an d sp ecification s , desig n prin cipl es  and th eori e s, pro d u c ts i n stan ce s, e m piri cal  dat a an com putational  m odel, m e ch a n ical   con s trai nts, such a s  me ch anical pro pert i es, ma chinin g assembly, etc., and de si gn experi e n c e.  Distri bution  a nd hete r o gen eity is the  pri m ary  ma nifestation of kno w led ge in  the  pro d u c desi gn proce ss. And p r od uct de sign  kn owle dge h a the cha r a c teristics of fuzzy, hierarchy a n d   cou p ling. Thi s  makes the  manifestatio n s  of pr odu ct desi gn kn owl edge is very  compl e x and lack  of a q uantitat ive de scriptio n. In o r de r to  expr ess th multiple di sci p line s   kno w le dge i n volved  in  the de sign  o f  compli cate d produ cts,  we p r o pos e the  archite c t u re of  produ ct de sign,  a n d   descri be the m  base d  on o n tology and  semantic n e twork.       2.  Archite c ture of Desig n  Kno w l e dg Acco rdi ng to the descri p tio n  above, we  adopt t he architecture as  shown in Figu re 1 to   expre ss the d e sig n  kn owle dge.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 607 4 –  6079   6075 Des i gn  Knowled g e Co operatio n Kn ow l edge Action Kn ow l edge Cons traint Kn ow l edge Res ourc e Knowl edge O n lin e in f o rm a t io n Coope r a ti on Re cor d De si g n Act i on Task Allo cation Pr o duc t Mod e l D e scr ip t i o n D o c u ment De sc ri pti o n Info rma t i o n Poli cie s Rul e s Me thods Des i gn Cr iter i a Person al Knowle dge To o l s Equi pment Referenc e Kno w l edge C ons umer C o n s ul t a nt Prov ider D e s i gner Enter p rise Model Sc heme De si gn Rec o r d Des i gn  Knowled g e Co operatio n Kn ow l edge Action Kn ow l edge Cons traint Kn ow l edge Res ourc e Knowl edge O n lin e in f o rm a t io n Coope r a ti on Re cor d De si g n Act i on Task Allo cation Pr o duc t Mod e l D e scr ip t i o n D o c u ment De sc ri pti o n Info rma t i o n Poli cie s Rul e s Me thods Des i gn Cr iter i a Person al Knowle dge To o l s Equi pment Referenc e Kno w l edge C ons umer C o n s ul t a nt Prov ider D e s i gner Enter p rise Model Sc heme De si gn Rec o r d     Figure 1. The  archite c tu re  of desig n kn o w led g e       The Archite c ture  sho w s f i ve kind of  kn owle dge:  the first, co operation  kn owle dge,   denote s  the  kno w le dge in volved in co ordin a ted o p eration  duri n g pro d u c t de velopment, a nd  inclu d e s  onlin e information  and coo pera t ion reco rd s; the second, a c tion  kn owl e d ge, represent the kno w le dg e relate d to activities in t he de sign  proce s se s, co mpri se s de si gn actio n  an d task  allocation kn owle dge; the  third, re sou r ce  kno w led g e , is the refe ren c kno w le dge ab out st aff,  implements, facilities, ent erpris es,  documentation, desi gning reco rds, and so on; the fourth,  descri p tion in formation, i s   the inform ation of  p r od uction itself, a s  pro d u c t mo del, de scripti on  document s, and etc. the la st, con s trai nt kno w le dge,  i s  a set of co nstrai nt information, inclu des  law, statute, policy, tech ni que an crite r ion for produ ct developmen t.      3. Kno w l e d g e Repr esen tation and O n tolog y   The expressi on of the pro duct de sig n  kno w le dge i s  a kno w led g e  proto c ol, a nd is the  key foun datio n tech nology  to form de sig n  kn owl edge  manag eme n t. Expressio n  o f  kno w led ge i s   different from  the info rmat ion p r o c e ssi n g . Info rmatio n processin g  is  gene rally  not  con c e r n e d   about the  con t ent of the inf o rmatio n only  to dete r mi ne  the form at a nd the  amo u n t of inform ation,  and kno w led ge rep r e s e n tation must be  able to unde rstand the  con t ent of the knowle dge.     3.1. Kno w l e d g e Rep r ese n t ation M e tho d   The  kno w le d ge represent ation meth od  is the  co ntin uum  stru cture for d a ta a n d  co ntrol,  its e s sen c e i s  the  symbol  o f  kno w le dge   and fo rm al  p r oce s s. Kno w l edge  re prese n tation m e thod   has the re quire ment s of complete,  conc i s e a nd hierarchy .  The com m on kn owl e dge  rep r e s entatio n in clude s:  model -ba s ed  kn owle dge  rep r e s entatio n,  obje c t-o r ie nted kno w le dge   rep r e s entatio n, ontology-based Kno w l edge  Rep r e s entation, fuzzy kno w le dg e pre s e n tation,  prod uctio n  ru le knowl edg e  pre s e n tation , sema nt ic n e twork kn owl edge re pre s e n tation,  and  etc.  [5] [6].   The rule s fo r ch oice of  method of  formal rep r ese n tation a r e a s  follo ws: firstly,  adeq uately repre s e n t the  domain  kno w led ge, se co ndly, cond uci v e to the use of kno w le d ge,  thirdly, to facilitate the org anization, ma intenan ce a n d  pro c e s sing  of kno w led g e ,  lastly, easy to   unde rsta nd a nd implem ent   3.2. Ontolog y     Ontology is  a sh ared  con c eptu a l mod e l  of the  formal s p ec ification [7] [8]. Ontology c a expre ss the v a riou s con c e p ts in the field and its  rel a tionship explicitly and forma lly. The ontology  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Multiple Di sci pline s  Prod uct Desig n  Kno w led ge Represe n tation Strateg y  …(Gu ohai Zha n g )   6076 definition in cl ude s fou r  me aning s: firstly, con c e p tual  model, i s  the   model th rou g h  the  con c e p t of  abstract  obj ective world  phen omen o n , se con d ly, clea r an explicit, the  definition s   and   descri p tion s for the co ncep ts and the co nstrai nts of  th ese  con c e p ts are cle a r a n d  explicit, thirdly,  formal, the  content  contai ned i n  ontol o g y ca n b e   un derstood  by  comp uter,  an d la stly, sha r i ng,  kno w le dge  re flected in th e  ontology i s   common  re co gni tion,  an it is not a n  in dividual p r iva t e ,   but ca n b e  a c cepted  by a  gro up. It refl ects  a re cog n ize d  set of concepts  rel a ted filed, en a b ling  kno w le dge  sharin g bet we en sy stems  a nd kno w ledg e reu s e i n  ne w sy stems. S harin g an d re use   is an impo rta n t advantage  of using o n tol ogy.  A large num ber of re sea r ch ers wo rk in t he field,  and so ma n y  kinds of o n tology  descri p tion  la ngua ge  have  bee bro u g h t into  bei ng,  su ch  a s   RDF an RDF-S, OIL, DAM L OWL, of KIF, SHOE, the XOL, OCM L , Ontolingu a, CycL, Loom, et c.      4. Ontolog y -Bas ed Prod uct Design Kno w l e dge  Repres entatio n   The ta sk  and  goal  of ontol ogy-ba s e d  de sign  kn owl e d ge represent ation is to ca pture th desi gn kn owl edge of rel a ted fields, to prov ide a  co mmon und erstandi ng of domain kno w l edge,   to determin e  the comm on  recognitio n  voca bula r y in  the field, and  to give an exact definition  of  these te rms a nd the relatio n shi p  betwee n  them.    4.1. Kno w l e d g e Rep r ese n t ation M echa n isms  The ontol ogy  is a form al descri p tion of  the sha r ed  model. Perez and othe rs  believe   ontology ca n  be organi zed by ta xonomy. They  summ ari z ed  ontology co n t ains five basic  modelin g pri m itives [9] [10] [11] [12].  First l y ,  con c ept s o r  cla s se s,  mean s  any t h ing, Such a s  job  descri p tion, functio n behavio r, strategie s  an d reasonin g   pro c e ss. Sem a n t ically it is a  colle ction  of obje c ts, in clu d ing  the nam e of t he  con c e p t, the  colle ction   of relatio n  of  con c e p ts, a s   well  as a  de scriptio n of th con c e p t.  Secon d ly, relations, a r e the i n tera ction s  b e twee n co ncepts. They are formally def ined    as a  su bset o f  the n-dim e n s ion a l Carte s i an produ ct, a s   R C 1 ×C 2 ×…×C n  . They  corre s p ond to  a   colle ction of obje c t tuples semanti c ally . Thirdly,  function, is a speci a l kind o f  relations. T he  element n  can be  determined u n iqu e ly by the fi rst n - 1 el em ents. It is d e fined formal ly as  F C 1 ×C 2 ×…× C n-1 C n . F ourthly, axio ms, rep r e s en ts ete r nal   re ally asse rtion .  Lastly, in stance,  rep r e s ent s the element. Instan ce  re presents obj ect semantically.  Relation i s  v e ry important  in ontology.  Se manti c all y , there  are  four ki nds  of ba sic  relation s: p a rt-of, kin d -of,  instan ce -of a nd attr ib ute-of. Duri ng  a c tual m odeli ng p r o c e ss,  the   relation s b e twee n the  co nce p ts a r e n o t limited to  be liste d four basi c  relatio n s a bove, an d the   relation ca n  be  defined  acco rdin g t o  the  sp ec ifi c   circum stan ce s. Ontol o g y  orga nizes  the   kno w le dge of  the real wo rl d by using th ese mo delin g  primitives.     4.2. The For mal Definitio n  of the  Desi gn Ontology   Acco rdi ng to  the kn owle dge of ontol ogy abov e,  a formal  def inition of the  desi gn  ontology is gi ven as follo ws:  Definition 1, the con c e p t of design  kno w l edge is o b je ctive abstract  knowl edg e involved  in the produ ct desig n process, is  the  no des  of the tre e  stru ctu r e,  a nd is th e uniq ue attribute s   of  the desi gn kn owle dge  con c ept.  Definition 2,  desi gn kno w l edge o n tolog y  is t he co nceptuali z ation  in the field of  prod uct  desi gn, an d i t  can  be fo rmalize d   with  the du alisti c stru ctu r e a s   ) , ( W D O . Where D is  the  desi gn dom ai n, W is the largest stat set  on D, calle d the domai n sp ace.   Definition  3, the relation shi p  between  th e co ncepts of  desi gn  kn owledge i s  th edge  of  the tree.   Definition  4, the attrib ute of  the de sig n   know l edge  rel a tionship  refe rs to  the  natu r e of th e   relations h ip.  Definition 5, triple ) , , ( W D O  is the con c ept a s sociate d  set of  desig n kno w l edge   in the  domai ) , ( W D . n , the  con c ept a s soci ation of  n-di me nsio nal d e si g n  kno w ledg e, is  a full   function, ca n be expre s sed  as  n D 2 W . It repre s ents the set o f  all n-dimen s ional rel a tion ship  mappin g  from  W to D, calle d the con c e p t system of de sign  kno w led ge.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 607 4 –  6079   6077 Definition  6,  prod uct  de si gn d o main  o n tology may  be exp r e s se d by tripl e s a s   D, C,  R . Wh ere D is p r od uct d e sig n  dom ain  con c e p t set.  C is th e ab straction l a yer  structu r e fo r th con c e p t of p r odu ct de sign   domain,  and   it can  re pre s ent the hi erarchi c al  relatio n shi p s betwe en   the different d o main s. R is  a full function  of par ent-chil d  domain. It maps e a ch concept from sub- domain to p a r ent dom ain.  Equivalen c e relation s of the domai n ca n  be defined  a c cordi ng to the   full-func tion.  In order to  cl early  expre ss the  desi g n  knowl edge  o n tology, we giv e  fou r teen  rel a tions  and attrib utes of the relatio n s, su ch  as d i rectio na lity of the relation s,  kind -of, part-of, instance-o f attribute-of, tran sitivity, inherit, op po site inhe rit, inv e rse, symm e t ry, reflexivity, equivalen c e,  inverse rel a tionship inhe rit ance, and sy nonymy.    4.3.  Design Kno w l e dge Expressio n   Strateg y   In order to  expre ss the  prod uct de si gn kno w le dg e, we sho u l d  analysi s  the desig n   kno w le dge  source at first  and express them by  usi ng a suita b le  method. De sign  kno w le d g e   rep r e s entatio n st rategy  b a se d o n  o n tology  can  b e  divide d int o  top - do wn   and  bottom-up  method s. Th e top-do wn i s  first con s tructing  o n tolo gy con c ept s, then identifying the ontol ogy  unde r the co nstrai nts of the ontology  con c e p ts , an d building o n t ology attribu t es and ontol ogy  instan ce. Exp r essio n  of  bo ttom-up i s   extending   sema ntic a b st ra ction, gath e rin g ,  mappin g  a n joint of d e si gn  kno w led g e  to p r od uct  de sign  onto l ogy. The  bo ttom-up  expression  ha s t he  advantage of  flexibility, scalabilit y, good compatibilit y. But the des ign  ontology formed by using  this method l a cks  detail levels  an d co n s iste ncy. In this p ape r, de sign  kn owle d ge re present ation   sho w n in Fig u re 2 is p r op ose d  referrin g to unstru c t u red  kno w le d ge, semi-stru c ture d kn owl edge  and  stru ctured kno w led g e  involved i n  produ ct d e sig n  a c cord ing to the  chara c te risti c s of  hetero gen eity, fuzzy, hiera r chi c al, co uple d , and etc.       s e mi -st r uctured knowledg e st ructured knowle dg e un structured  knowledg e de sig n ontolog y and ins t a n c e s ex press i on based on ontolog y lang uag e co nstruction semant ic,   data mi g r at ion mapping     Figure 2. Knowled ge expre ssi on st rateg y       Structu r ed a n d  semi -st r u c tured  kn owle d ge ar e expre s sed by u s in g the rep r e s entation  strategy of b o ttom-up, an d unst r uctu re d kno w le dge  of a large mu mmer of text document s a nd  other expe ri ence  kno w le dge i n  p r od uct d e velo p m ent i s  exp r esse d by   usin g top - do wn   rep r e s entatio n strate gy. This kn owl edge  woul d be exp r esse d by usi ng sem antic  web.     4.4. Semantic Web   The go al of the Semanti c   Web i s  to ma ke  info rmatio n on the web  having the d e finition   can b e  un derstood by  com puter, a c hiev e sem antic  in terope ra bility betwe en info rmation sy ste m with o n tolog y ’s supp ort,  acce ss an retrieval  of   we re sou r ce s intelli gen tly [13-17].  The  purp o se of this pap er i s  to  build a Sem antic  Web b a s ed o n  produ ct de sign  kn owle dge in t he  desi gn e n terprise, in o r der to  achi eve intern al  desi gn  kno w led ge a c ce ss  and  retri e val  intelligently.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Multiple Di sci pline s  Prod uct Desig n  Kno w led ge Represe n tation Strateg y  …(Gu ohai Zha n g )   6078 Semantic  We b is a vision  of the future netwo rk. In such a n e two r k, the inform ation is  given a cle a r meani ng,  and the compute r  ca n  automaticall y  proce s s and integrate  the   informatio n a v ailable on th e internet. Se mantic  Web u s e s  XML to define a cu sto m  label forma t s,  and exp r e s s data with th e flexibility o f  the  RDF.  Next, need a n  ontology web lang uag e  to   descri be the  clea r me anin g  of the term  netwo rk   do cumentation  a nd the relatio n shi p  bet wee n   them.      5. Case Stud Acco rdi ng to   the ab ove the o rie s   of de sig n  kno w led ge  ontology, the   modelin g of  i m pelle desi gn kn owl edge ontol og y is given. And the model  is expresse d using the semantic  web.  In  this pa per, th e model  of impelle r de sig n  ontol ogy i s  prop osed by  Protégé, an d the rel a tion betwe en the  con c e p ts a r e  defined b a sed on the ex pre ssi on of the co ncept for impell e r d e sig n   kno w le dge.  The  ontolo g y mod e l a nd f o rmal  de scri ption of  O W Web  ontol ogy lan gua g e  for  impelle r desi gn kno w le dg e is sho w n i n  Figure 3.  It solves the semantic rep r ese n tation of the   impelle r de sign kn owl edg e.          Figure 3. Ontology modeli ng and O W descri p tion       6. Conclusio n   On the ba si s of analyzin g the forms and cha r a c t e risti cs of kn owle dge invo lved in   prod uct devel opment, the architectu re o f  design  kno w led ge is p r o posed. The d e sig n  kn owle dg e   ontology is d e fined form ally acco rdin g to the  analysi s  on the kn o w led ge re pre s entatio n method and O n tology  theorie s. Th e formal  defi n ition of  onto l ogy de sign  knowl edge  is  given ba se on  the ontolo g y’s ba si kno w ledge,  whi c h  inclu d e s   rel a tions  and t heir  ch ara c te ristics. A d e sign  kno w le dge  e x pressio n  st rategy is p u t forward  for  un stru ctured, semi-stru c ture d and  structu r ed  kno w le dge in  prod uct d e si gn process b y  using  the  method s of top-d o wn an d  bottom-u p . The   desi gn knowl edge o n tolog y  model and  OWL de scri ption of impeller a r e given by using  the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 607 4 –  6079   6079 theory of  onto l ogy an sem antic  network. This pap er  can p r ovide  an  effective  way  for  reali z atio of access an d retrieval d e s ign  kno w led ge intelligentl y  during the i n ternal d e si g n  comp anie s .     Ackn o w l e dg ment  Authors are  most grateful  to the National  Natu ral Scien c e Fo und ation of Chin a (Gra nt  NO.: 5090 51 00) an d Dev e lopme n t of Young Te ach e rs of Sha n d ong University of Technol ogy  for financi a l suppo rts that  made this  re search po ssibl e     Referen ces   [1]    Liu HQ, Ji YJ,  etc. Product Integrate d  Des i gn  Kn o w l e d g e  Model S u p por ting Multi d isc i p linar Desi gn   Optimization.  Journ a l of Z heji ang U n ivers i ty (Engi neer in g Scienc e) . 200 9; 43(1 0 ): 184 1-1 847.   [2]    Ma MX , Wang CE, etc. Mu ltidiscip l i nar y De sign Optimiz a ti on for Comp le x Pro duct Revi e w Ch in e s Journ a l of Mec han ical En gi ne erin g . 200 8; 44 (6): 15-23.   [3]    Li W Q, Li Y, etc. Organizatio n  and App licati o n Mode l of De sign Kn o w l e d g e  Based o n  C once p tio n  to   Conc eptio n.  Computer Inte grated Man u fact urin g Systems .  2009; 1 5 (6): 1 062- 106 9, 108 0.  [4]    Jian g PP. Kn o w le dg e-b a sed  mechan ica l  rapi d pro duct  innov atio n d e sig n . Diserta tion. Jin an,   Shan do ng Un i v ersit y ; 2 005.   [5]    Sun  LF . T he kno w l e d g e  repr esentati o n  s y stem for  en gin e e r ing  des ig n.  Jo urna l of  South w est Jiaoto n g   Univers i ty . 199 9; 34(6): 61 7-6 24.   [6]    Xi e Y C , Z h u  C C , Z han g J. K n o w le dg e r epre s entatio tec h n i qu es i n   a KBE  s y st em of fa ult  di agn osis  of   rotating mac h i ner y .   C h i na Me chan ical En gi n eeri n g . 20 04; 1 5 (14): 12 62- 12 65.   [7]    Staab S, Schn urr HP, Studer R. Kno w l e d g e  process and o n tolo gies.  IEEE Intellig ent System s . 2 0 01;  16(1): 20- 25.   [8]    Liu  DT , Jia F F .  Res ources  Sc hed uli n g  S y ste m  fo r Co ll abor ative  Desi gn  in  Ontolo g y  a n d   Multi-ag ents.  T E LKOMNIKA Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2013; 1 1 (3): 1 305- 131 2.   [9]    W ang YY, Xi e Q, etc. Product inform ati on mo del ing  of conce p tua l  desig n b a se d on o n tol o g y   Engi neer in g Jo urna l of W uhan  University . 20 06; 39(1): 1 26- 130.   [10]    Kim KY, Manle y  DG, Yang  H. Ontolog y - base d  assem b l y  des ig n an d informati on  sharin g fo r   colla bor ative pr oduct dev el op ment.  Comput er-Aid ed Des i g n . 2006; 3 8 (12) : 1233-1 2 5 0 .   [11]    Christo phe R o che. Corp orate  ont olo g ies  an d concurr ent e ngi neer in g.  Journa l of Materi als Process i ng   T e chno logy . 2 000; 10 7(1- 3): 187- 193.   [12]    Don g  A, A gog i no AM. T e xt  a nal ysis  for c o n s tructing  desi g n re prese n tatio n s.  Artificial Int e lligence  in  Engi neer in g . 1997; 11( 2): 65- 75.   [13]    eLi SQ. A Ne w  R e sourc e  Informatio n  Int egratin g Method i n  S e mant ic C onc ept Net w orks.   T E LKOMNIKA Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2013; 1 1 (3): 1 125- 113 3.   [14]    D Z han g D L Liu  C. Architec ture  of  w e b s e rvice sem antic  descri p tio n C o mputer en gin eeri n g . 20 04 3(2): 73-7 5 [15]    Y Jin Y , Yu  Y, etc. A semant ic  w e b-e n a b le d a ppl icatio n pl atforms.  Journ a l of S h a ngh ai Ji aoto n g   Univers i ty . 200 3; 37(6): 90 1-9 05.   [16]    Baker CJO, Arash SN, etc. Semantic  w e b  in frastructure for  funga enz yme biotec hn o l ogists.  Web  Semantics: Sci ence, Servic es  and Age n ts on  the W o rld W i d e  W e b . 200 6; 4(3): 168-1 80.   [17]    Youn as M, C hao  KM, La in g C. C o mp osi t ion  of  mismat ched   w e b ser v ices i n  d i stri buted  servic e   orie nted d e sig n  activities.  Ad vance d  Eng i ne erin g Informati cs . 2005; 19( 2) : 143-15 3.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.