CN101404073A - 一种复杂产品模糊层次配置方法 - Google Patents
一种复杂产品模糊层次配置方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101404073A CN101404073A CNA2008101218709A CN200810121870A CN101404073A CN 101404073 A CN101404073 A CN 101404073A CN A2008101218709 A CNA2008101218709 A CN A2008101218709A CN 200810121870 A CN200810121870 A CN 200810121870A CN 101404073 A CN101404073 A CN 101404073A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- configuration
- complex product
- fuzzy
- standard module
- product
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 14
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 3
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 3
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 239000000047 product Substances 0.000 description 78
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 241001124569 Lycaenidae Species 0.000 description 1
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000008521 reorganization Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种复杂产品模糊层次配置方法。该方法的步骤如下:根据复杂产品配置要求,对配置知识进行精确和模糊相结合的分层表达;按照精确表达的配置知识优先原则,实现复杂产品第一层次的精确配置,获得配置产品标准模块的配置方案;对产品中非标准模块进行第二层次的模糊相似配置,获得这些模块的相似配置方案;对相似配置方案进行第三层次的进化配置,通过零件结构进化获得满足客户需求的配置方案。本发明针对复杂产品配置难以获取完全准确的配置知识或配置知识难以精确表达,无法对复杂产品中的非标准模块完成配置的问题,提出了精确配置、模糊相似配置和进化配置相结合的多层次配置方法,从而获得复杂产品的整体配置方案。
Description
技术领域
本发明涉及产品配置方法,尤其是涉及一种复杂产品模糊层次配置方法。
背景技术
产品配置作为一种基于知识的产品设计方法,根据预定义的零部件集合以及它们之间的约束关系,通过零部件之间的合理组合,形成满足客户个性化需求的产品。在产品配置中,以配置需求作为输入数据,对配置模型进行实例化,输出产品的最终配置方案。对企业而言,产品配置可以满足较大范围的客户个性化需求,缩短产品交货时间,增加对生产的控制,降低产品开发设计成本,产品配置理念得到了生产企业的广泛采纳,并在计算机硬件、电梯、汽车、电话交换机、重型柴油机、森林收割机等方面得到了重要的应用。
随着产品配置方法在设计领域的广泛实施和应用,产品配置对象日益大型化和复杂化,但复杂产品的配置知识获取与表达困难,具有相当数量的非标准模块,存在大量的可重用零部件实例,无法采用传统的产品配置方法,对配置知识进行精确表达和求解,以实现产品的整体配置。针对上述问题,若能根据模块类型分层执行复杂产品的配置,并把配置建立在已有设计实例的基础上,通过实例零件的结构进化完成最终的产品配置,不仅能实现复杂产品的配置,而且通过设计知识的重用提高了产品的配置效率。
发明内容
本发明在于提供一种复杂产品模糊层次配置方法,通过对配置知识进行精确和模糊相结合的分层表达,标准模块的精确配置设和非标准模块的模糊相似配置与进化配置实现复杂产品的模糊层次配置。
为了实现上述目的,本发明采用技术方案的步骤如下:
1)根据复杂产品配置要求,对配置知识进行精确和模糊相结合的分层表达;
2)按照精确表达的配置知识优先原则,实现复杂产品第一层次的精确配置,获得配置产品标准模块的配置方案;
3)对产品中非标准模块进行第二层次的模糊相似配置,获得这些模块的相似配置方案;
4)对相似配置方案进行第三层次的进化配置,通过零件结构进化获得满足客户需求的配置方案。
所述的配置知识精确和模糊相结合的分层表达,对配置需求中具有不确定性和模糊性的需求值用模糊性的语言变量进行表达,确定性需求值用精确数据进行表达;对复杂产品标准模块定义精确配置规则,非标准模块定义模糊配置规则。
所述的复杂产品第一层次精确配置,对复杂产品中的标准模块进行配置,以配置需求特征属性值作为输入参数,通过求解精确配置规则直接获得标准模块部分的配置方案。
所述的复杂产品第二层次模糊相似配置,对复杂产品中的非标准模块进行配置,通过求解模糊配置规则,得到相似配置方案,并对各方案进行优度评价,提取最优的相似配置方案作为进化配置的基础。
所述的复杂产品第三层次进化配置,采用零件结构单元替换原理,根据配置需求和预定义的进化配置规则,对相似配置方案中的零件进行结构进化配置,由此获取非标准模块的配置方案。
所述复杂产品配置知识精确和模糊相结合的表达方法步骤如下:
1)通过与客户的在线交互,获取客户对产品功能、结构和外型的个性化需求;
2)消除客户需求中存在的冲突、不足和冗余问题后映射为指导配置的配置需求;
3)对配置需求进行分类表达:具有不确定性和模糊性的需求值用模糊性的语言变量进行表达,确定性需求值用精确数据进行表达;
4)对复杂产品的标准模块定义精确配置规则,非标准模块定义模糊配置规则,其中模糊规则用一个四元组进行描述:R=(C,W,K,S),其中:C为判别的条件;W为各条件相应的权重;K为规则的应用阈值;S为规则的结论。
所述复杂产品非标准模块模糊相似配置方法的步骤如下:
1)根据复杂产品的模块类型标识提取需要进行模糊相似配置的非标准模块;
2)将相关配置需求映射到对应的非标准模块,并设定需求特征属性值的权重,形成非标准模块加权事物特性描述;
3)以事物特性数据为输入参数,求解模糊配置规则,计算出各模块配置实例的模糊相似度;
4)设定模糊相似度阀值λ,提取相似度大于λ的模块实例;
5)以客户需求、产品装配性、生产成本为目标对相似实例进行评估,选取最优实例作为复杂产品非标准模块的模糊相似配置结果。
所述复杂产品进化配置方法的步骤如下:
1)以复杂产品非标准模块为单位,调用相应模块的模糊配置结果(相似配置实例),选取实例上待进化配置零件的任意结构单元;
2)以选定的结构单元标识检束零件实例数据库,获得零件模型数据,遍历零件的结构单元及关联信息,生成零件的结构单元模型;
3)判断需要进化的结构单元,并以该单元标识检束出满足客户需求的所有同类型结构单元;
4)根据进化配置规则,判断结构单元的相容性,选取一个与邻接单元相容的结构单元,继承原结构单元的空间信息和约束关系;
5)删除原结构单元,包括与其他邻接结构单元之间的空间结构信息和约束关系,更新零件的结构单元模型,完成该结构单元的进化;
6)重复上述步骤对所有相似实例中的零件完成进化配置。
本发明具有的有益效果是:
1.采用本发明可实现含有非标准模块的复杂产品配置,通过对配置知识精确和模糊相结合的表达,标准模块的精确配置,非标准模块的模糊相似配置和进化配置,解决现有产品配置方法只适应基于配置知识精确表达的标准化产品的问题。
2.本发明提出的复杂产品非标准模块模糊相似配置方式,通过求解模糊配置规则,计算出配置实例的相似度,根据设定的相似度阀值提取配置实例,并以客户需求、生产成本等为目标对实例进行评估后得到非标准模块的模糊相似配置,使复杂产品非标准模块的配置建立在设计知识重用基础上,解决了其配置知识获取与表达困难的问题。
3.本发明提出的复杂产品进化配置方法,采用零件结构单元替换原理,根据配置需求和预定义的进化配置规则,对相似配置方案中的零件进行结构进化配置,由此获取非标准模块的配置方案,解决了复杂产品非标准模块配置难题。
附图说明
附图是本发明复杂产品模糊层次配置方法的实现流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步的说明,本发明相应的复杂产品模糊层次配置方法的实现流程如附图所示。
复杂产品模糊层次配置方法的实现以数据库平台为知识支持,建立了包括配置规则、配置方案等配置知识库,其主要功能有:配置知识精确和模糊相结合的分层表达、复杂产品标准模块精确配置、非标准模块模糊相似配置、非标准模块进化配置。配置知识精确和模糊相结合的分层表达实现配置需求中定量特征属性的精确表达和定性特征属性的模糊表达,实现复杂产品标准模块配置规则的精确定义和非标准模块配置规则的模糊定义;复杂产品标准模块精确配置以配置需求特征属性值作为输入参数,通过求解精确配置规则直接获得标准模块部分的配置方案;非标准模块模糊相似配置通过求解模糊配置规则,得到相似配置方案,并对各方案进行优度评估,提取最优的相似配置方案作为进化配置的基础;非标准模块进化配置采用零件结构单元替换原理,根据配置需求和进化配置规则,对相似配置方案中的零件进行结构进化配置,由此获取非标准模块的配置方案;综合标准模块与非标准模块的配置方案实现复杂产品模糊层次配置,获得复杂产品整体配置方案。
复杂产品模糊层次配置实现算法的主要步骤有:
1)通过与客户的在线交互获取需求,消除需求中冲突、不足、冗余数据后映射为复杂产品的配置需求;
2)判断配置需求的确定性和模糊性,根据判断结果对其进行分类表达:配置需求精确表达和配置需求模糊表达;
3)根据复杂产品配置模型读入配置需求和配置规则(配置规则包括精确规则和模糊规则,在配置规则库中进行维护);
4)对复杂产品中的标准模块进行精确配置,获得产品标准模块的配置方案;
5)对复杂产品中的非标准模块进行模糊相似配置,通过求解模糊规则获得产品非标准模块的模糊相似配置实例集,通过实例评价确定模糊相似配置方案;
6)对复杂产品非标准模块的模糊相似配置进行进化配置,通过配置实例中零件结构单元及其相应关联信息的替换、继承、重组等操作实现进化配置,获得复杂产品非标准模块的最终配置方案;
7)综合复杂产品标准模块和非标准模块的配置方案,得到复杂产品整体配置方案,至此完成复杂产品的模糊层次配置。
本发明相应的复杂产品模糊层次配置方法中的客户需求获取:
准确、及时、全面地获取客户需求是进行复杂产品模糊层次配置的前提条件。根据产品需求特征属性类型的不同,采用不同的获取方式,连续型的定量特征属性值由客户直接输入,离散型定量特征属性和定性特征属性可通过下拉列表选择具体取值,并对需求特征值类型和范围进行校验,确保需求数据的准确性。
本发明相应的复杂产品模糊层次配置方法中的配置需求生成:
获取的客户需求中往往存在冲突、不足和冗余问题,对客户需求进行过滤,得到反映客户对产品个性化要求的真实需求,在此基础上进行需求的分类、形式化、映射等处理,最终得到形式化的配置需求,配置需求按照一定的映射规则生成,并可对特定的客户需求特征值进行人工调整。
本发明相应的复杂产品模糊层次配置方法中的配置规则的分类管理:
通过选择规则类型,对非标准模块定义模糊配置规则,标准模块定义精确配置规则,并可对所有配置规则进行维护和管理。
本发明相应的复杂产品模糊层次配置方法中进化配置的实现主要步骤:
1)以复杂产品非标准模块为单位,调用相应模块的模糊配置结果(相似配置实例),选取实例上待进化配置零件的任意结构单元;
2)以选定的结构单元标识检束零件实例库,获得零件模型数据,遍历零件的结构单元及关联信息,生成零件的结构单元模型;
3)判断需要进化的结构单元,并以该单元标识从零件结构单元库中检束出满足客户需求的所有同类型结构单元;
4)根据进化配置规则,判断结构单元的相容性,选取一个与邻接单元相容的结构单元,继承原结构单元的空间信息和约束关系;
5)删除原结构单元,包括与其他邻接结构单元之间的空间结构信息和约束关系,更新零件的结构单元模型,完成该结构单元的进化;
6)重复上述步骤对所有相似实例中的零件完成进化配置。
本发明相应的复杂产品模糊层次配置方法中的配置方案输出:
复杂产品模糊层次配置时,***自动区分标准模块和非标准模块,首先对标准模块进行精确配置,然后对非标准模块进行模糊相似配置及进化配置,完成后以复杂产品整体配置方案的形式统一输出,通过不同含义的标识区别不同层次的配置结果。
Claims (8)
1、一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于该方法的步骤如下:
1)根据复杂产品配置要求,对配置知识进行精确和模糊相结合的分层表达;
2)按照精确表达的配置知识优先原则,实现复杂产品第一层次的精确配置,获得配置产品标准模块的配置方案;
3)对产品中非标准模块进行第二层次的模糊相似配置,获得这些模块的相似配置方案;
4)对相似配置方案进行第三层次的进化配置,通过零件结构进化获得满足客户需求的配置方案。
2、根据权利要求1所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于:所述的配置知识精确和模糊相结合的分层表达,对配置需求中具有不确定性和模糊性的需求值用模糊性的语言变量进行表达,确定性需求值用精确数据进行表达;对复杂产品标准模块定义精确配置规则,非标准模块定义模糊配置规则。
3、根据权利要求1所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于:所述的复杂产品第一层次精确配置,对复杂产品中的标准模块进行配置,以配置需求特征属性值作为输入参数,通过求解精确配置规则直接获得标准模块部分的配置方案。
4、根据权利要求1所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于:所述的复杂产品第二层次模糊相似配置,对复杂产品中的非标准模块进行配置,通过求解模糊配置规则,得到相似配置方案,并对各方案进行优度评价,提取最优的相似配置方案作为进化配置的基础。
5、根据权利要求1所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于:所述的复杂产品第三层次进化配置,采用零件结构单元替换原理,根据配置需求和预定义的进化配置规则,对相似配置方案中的零件进行结构进化配置,由此获取非标准模块的配置方案。
6、根据权利要求2所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于,所述复杂产品配置知识精确和模糊相结合的表达方法步骤如下:
1)通过与客户的在线交互,获取客户对产品功能、结构和外型的个性化需求;
2)消除客户需求中存在的冲突、不足和冗余问题后映射为指导配置的配置需求;
3)对配置需求进行分类表达:具有不确定性和模糊性的需求值用模糊性的语言变量进行表达,确定性需求值用精确数据进行表达;
4)对复杂产品的标准模块定义精确配置规则,非标准模块定义模糊配置规则,其中模糊规则用一个四元组进行描述:R=(C,W,K,S),其中:C为判别的条件;W为各条件相应的权重;K为规则的应用阈值;S为规则的结论。
7、根据权利要求4所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于,所述复杂产品非标准模块模糊相似配置方法的步骤如下:
1)根据复杂产品的模块类型标识提取需要进行模糊相似配置的非标准模块;
2)将相关配置需求映射到对应的非标准模块,并设定需求特征属性值的权重,形成非标准模块加权事物特性描述;
3)以事物特性数据为输入参数,求解模糊配置规则,计算出各模块配置实例的模糊相似度;
4)设定模糊相似度阀值λ,提取相似度大于λ的模块实例;
5)以客户需求、产品装配性、生产成本为目标对相似实例进行评估,选取最优实例作为复杂产品非标准模块的模糊相似配置结果。
8、根据权利要求5所述的一种复杂产品模糊层次配置方法,其特征在于,所述复杂产品进化配置方法的步骤如下:
1)以复杂产品非标准模块为单位,调用相应模块的模糊配置结果(相似配置实例),选取实例上待进化配置零件的任意结构单元;
2)以选定的结构单元标识检束零件实例数据库,获得零件模型数据,遍历零件的结构单元及关联信息,生成零件的结构单元模型;
3)判断需要进化的结构单元,并以该单元标识检束出满足客户需求的所有同类型结构单元;
4)根据进化配置规则,判断结构单元的相容性,选取一个与邻接单元相容的结构单元,继承原结构单元的空间信息和约束关系;
5)删除原结构单元,包括与其他邻接结构单元之间的空间结构信息和约束关系,更新零件的结构单元模型,完成该结构单元的进化;
6)重复上述步骤对所有相似实例中的零件完成进化配置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2008101218709A CN101404073B (zh) | 2008-10-21 | 2008-10-21 | 一种复杂产品模糊层次配置方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2008101218709A CN101404073B (zh) | 2008-10-21 | 2008-10-21 | 一种复杂产品模糊层次配置方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101404073A true CN101404073A (zh) | 2009-04-08 |
CN101404073B CN101404073B (zh) | 2011-04-06 |
Family
ID=40538079
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2008101218709A Expired - Fee Related CN101404073B (zh) | 2008-10-21 | 2008-10-21 | 一种复杂产品模糊层次配置方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101404073B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104408124A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-03-11 | 丽水学院 | 一种五连杆机构模型变更识别方法 |
CN105242529A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-01-13 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种车辆配置的选装方法和装置 |
CN107451681A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-12-08 | 浙江大学 | 一种复杂定制装备的层次反馈需求数据预测方法 |
CN108121887A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-05 | 艾凯克斯(嘉兴)信息科技有限公司 | 一种通过机器学习处理企业标准化的方法 |
CN111680359A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-09-18 | 武汉理工大学 | 一种车架快速设计方法、装置及计算机存储介质 |
CN113159235A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-07-23 | 合肥工业大学 | 一种面向产品绿色设计的知识协同聚类方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1225689C (zh) * | 2003-01-09 | 2005-11-02 | 清华大学 | 开放式结构机器人控制器 |
CN100377556C (zh) * | 2004-01-01 | 2008-03-26 | 浙江大学 | 通信协议的构件化实现方法 |
-
2008
- 2008-10-21 CN CN2008101218709A patent/CN101404073B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104408124A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-03-11 | 丽水学院 | 一种五连杆机构模型变更识别方法 |
CN104408124B (zh) * | 2014-11-26 | 2018-08-14 | 丽水学院 | 一种五连杆机构模型变更识别方法 |
CN105242529A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-01-13 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种车辆配置的选装方法和装置 |
CN107451681A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-12-08 | 浙江大学 | 一种复杂定制装备的层次反馈需求数据预测方法 |
CN107451681B (zh) * | 2017-07-12 | 2020-08-04 | 浙江大学 | 一种复杂定制装备的层次反馈需求数据预测方法 |
CN108121887A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-05 | 艾凯克斯(嘉兴)信息科技有限公司 | 一种通过机器学习处理企业标准化的方法 |
CN111680359A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-09-18 | 武汉理工大学 | 一种车架快速设计方法、装置及计算机存储介质 |
CN113159235A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-07-23 | 合肥工业大学 | 一种面向产品绿色设计的知识协同聚类方法 |
CN113159235B (zh) * | 2021-05-24 | 2022-09-30 | 合肥工业大学 | 一种面向产品绿色设计的知识协同聚类方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101404073B (zh) | 2011-04-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108764663B (zh) | 一种电力客户画像生成管理的方法及*** | |
CN101404073B (zh) | 一种复杂产品模糊层次配置方法 | |
CN106326248B (zh) | 数据库数据的存储方法和装置 | |
CN106600455A (zh) | 一种基于逻辑回归的电费敏感度评估方法 | |
CN101694652A (zh) | 一种基于极速神经网络的网络资源个性化推荐方法 | |
CN107704512A (zh) | 基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质 | |
CN101093517A (zh) | 产品配置设计*** | |
CN109255586A (zh) | 一种面向电子政务办事的在线个性化推荐方法 | |
CN112561624B (zh) | 一种基于区块链的多维度因子的动态信用评价方法及*** | |
CN105677625B (zh) | 多层级汇总统计报表协同填报处理方法 | |
CN112308462A (zh) | 电力用户分类方法及装置 | |
CN107194609A (zh) | 一种产品设计***及方法 | |
CN107180138A (zh) | 一种基于mbd模型的零件可加工性分析方法及*** | |
CN109816474A (zh) | 轨道交通产品的模块化配置方法、装置与电子设备 | |
CN110310012A (zh) | 数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN106022599A (zh) | 一种工业设计人才水平评测方法及*** | |
Zhou | [Retracted] Optimization of the Rapid Design System for Arts and Crafts Based on Big Data and 3D Technology | |
CN111581717A (zh) | 一种基于信息集成的整车重量管控方法、***及电子设备 | |
CN115357722A (zh) | 一种漏洞情报的关联方法 | |
Li et al. | A hybrid approach of case-based reasoning and process reasoning to typical parts grinding process intelligent decision | |
Zhang | Modular configuration of service elements based on the improved K‐means algorithm | |
Han et al. | Analysis of global competitiveness of engineering modeling and simulation technology for next-manufacturing innovation: Using quantitative analysis of patents and papers | |
CN103810642A (zh) | 基于Web服务的协同制造控制方法及控制*** | |
CN102855354A (zh) | 一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法 | |
Wang et al. | A Novel Multi‐Input AlexNet Prediction Model for Oil and Gas Production |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20110406 Termination date: 20111021 |