在我国,工业炉窑在基础产业与传统产业均占有重要地位。但是普遍存在着高能耗与高污染的重要问题,也是迫切需要解决的重要技术难题。有部分企业和相关科研单位已经进行了大量的研究工作,发现仅采用依靠简易计算工具、测试仪表与简单仿真的传统窑炉研究方法具有很大局限性。论文正是在这样的背景下一种利用计算机辅助决策技术来进行窑炉结构设计的研究。从国内外的大量经验来看,数据挖掘和数据仓库技术在信息维护以及挖掘信息中的潜在价值等方面有着巨大的优势。陶瓷窑炉设计的实验过程中会生成大量的窑内温度、压强等数据。这些数据反映陶瓷窑炉运行时的状况,通过科学的分析可以提取出重要的信息,从而为改进陶瓷窑炉提供数据上的依据。论文结合Oracle 10g在多种技术无缝集成方面的优势,对整个系统进行了具体的分析、设计和实施。主要工作包括:(1)设计适合陶瓷窑炉设计决策支持系统的数据仓库解决方案。论文结合Oracle数据库的特点将实验数据进行科学的提炼,设计并实现了底层数据库。利用Oracle Warehouse Building(OWB)在底层数据库上构建了数据仓库层,为数据挖掘提供数据上的准备。(2)采用Oracle数据挖掘API实现数据挖掘功能。论文的最终目的是从实验数据得到大量数据发掘有用的信息,对改进陶瓷窑炉结构提供决策支持。(3)企业级架构的解决方案及实现。陶瓷窑炉决策支持系统的总体架构符合J2EE规范,包含展现层、业务层和数据层三个层次。论文对企业级架构的设计方法和实现方式进行了探讨,并且在Eclipse环境下,用Struts+Spring+Hibernate搭建系统的总体框架。论文进行了基于数据仓库的陶瓷窑炉设计决策系统的底层构架的设计,实现了系统的各部分功能。系统的主要功能模块包括:用户的组织与管理管理、外部数据文件导入数据仓库、数据的组织与管理、挖掘算法进行挖掘分析以辅助决策。系统具有友善的用户界面,和较强的数据处理能力,为新型陶瓷窑炉的设计提供指导方向。