产品配置设计中知识库的研究

目的 为有效地进行产品配置设计过程中使用的各种设计知识、方法和案例,需要构建产品设计知识库.方法 构建基于SmarTeam平台的知识库引擎,采用实例推理和规则推理相结合的方法,实现知识的智能检索和问题求解.提出了主要采用复合知识表示(框架/规则)方法和模糊知识表示方法建立机械产品的配置设计知识库.结果 通过配置设计知识规则的建立和表达,实现了配置设计知识的统一表达.结论 有效地支持了配置问题的快速求解和柔性配置设计的快速实现.     

基于知识的产品过程设计方法研究

产品设计的过程优化与逐层求解中,信息与知识的有效表达与组织受制于需求、原理、标准及材料与成本等约束规则的影响.这里结合产品需求、效应、原理求解及产品试制、材料选择与质量控制等内容进行过程性的循环求解,对产品的过程信息模型中引入了本体的形式化知识表达机制,研究了产品过程进化过程中的设计过程映射与产品制造过程中的回馈求解.以剖布机为实例分析构建了产品过程信息的知识交换与共享语义描述和推理方法.     

基于MAS的分布式协同设计任务冲突处理研究

任务分解与冲突控制是网络分布式环境下进行产品并行设计的关键．通过收集产品各领域的指标约束与关系约束来构建基于约束网络的产品参数协调模型，采用区间描述设计变量的不确定性信息，并将区间算法与基因算法相结合实现了一致性模型求解框架，使用该方法能够检测潜在冲突，得到与给定产品指标相对应的设计变量可靠解空间，进而辅助设计人员决策。同时采用Agent技术对协同设计中多群体多层次的设计任务和设计进程进行管理和控制，建立了以项目和任务为中心的协同设计Agent模型，研究了模型共享、协同设计agent、并发控制机制等关键技术，构建了一个基于多Agent的分布式实时协同设计原型系统应用实例说明了其有效性。     

基于风格进化模型的产品生成设计方法

针对产品风格进化现象与创新设计问题,提出了产品风格历时性与共时性进化模型.在该模型基础上,结合生物遗传学理论定义产品风格基因.以典型汽车产品风格为例,在引入造型参数化表征前提下,运用主成分分析进行参数规约,并利用形状文法实现风格基因表达.然后,建立基于遗传算法的生成设计机制,该机制采用正交分析的策略来精简初始种群规模,通过适应度函数实现方案收敛.最后,开发出面向汽车产品的风格生成设计系统,并验证其有效性和实用性.风格进化规律、风格基因建模方法及创新设计技术对于动漫设计、平面设计、服装设计等领域研究也具有指导或借鉴作用.     

基于灵敏度附加项的多目标可靠性稳健优化设计

以实现多目标优化问题的可靠性稳健优化设计为目标,基于可靠性设计的随机摄动法建立可靠度约束条件,通过对目标函数和约束条件进行灵敏度分析,生成目标函数和约束函数的灵敏度附加项,建立了两种基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计模型;应用Matlab7.1语言的优化和符号工具箱实现机械零件的稳健设计.算例表明,本文提出的可靠性稳健优化设计方法具有较高的精度和可靠度,为机械零件的可靠性设计提供了理论依据.     

基于变异的产品客户化设计

为了支持企业开发出多样化产品以满足客户个性需求，研究了基于变异的产品客户化设计框架和变异路线以及参数变异和系数变异技术，描述了设计中的变异对象和变异操作．该技术可通过8个步骤来实现．产品的类型和最初结构由产品模板确定，利用变异的进化技术来产生更多的变型产品．通过设计约束和产品设计性能评价的删选，进化后的成功产品将满足客户的个性需求．以蜗轮蜗杆减速器为对象，开发了一个基于网络的变异设计系统．设计参数和设计系数的变异将产生大量新的设计实例．     

基于约束网络的多学科协同设计方法

针对多学科设计问题中约束条件过多过于复杂的情况 ,为了保证设计参数一次选取成功 ,提出了一种基于约束网络的多学科协同设计方法。该方法利用约束网络模型收集分属于不同学科的约束条件 ,并在设计期间监控这些约束关系。提出了反映协同设计需求的数学模型 ,设计了一个通用的一致性求解算法框架 ,并利用了基于区间代数的一致性算法。该方法能够在设计的初期就监控设计过程 ,有效地预报冲突。将该方法应用到铁路车辆的转向架设计中 ,已证明了它的有效性。     

模糊约束网络在机床产品协同设计冲突检测中的应用

分析了机床产品协同设计中约束的内涵和特点,并用EXPRESS-G图描绘了约束网络的结构模型.将机床产品协同设计中的约束分为硬约束和软约束,从数学上给出模糊约束和模糊约束满足问题的定义.采用遗传算法作为协同设计过程中模糊约束满足问题的求解方法,在遗传算法的运行过程中对软硬约束分别进行了不同的技巧处理,遗传算法利用硬约束通过前向检查算法随机产生几何可行初始群体来限制设计空间,并给出遗传算法的具体实现过程.提出了基于模糊约束网络的冲突检测系统的体系结构,并对原型系统进行开发.最后,以某车床传动轴的设计为例验证了约束在协同设计冲突检测中的应用.     

带平衡约束的连续网络设计的模型与算法

建立了包含上、下层问题的带平衡约束的模型以解决连续网络设计问题,上层问题是一个标准的网络设计问题,下层问题是用变分不等式描述的用户平衡配流问题.针对该模型设计了基于遗传算法的求解方法并通过实例对算法进行验证,试验结果表明:该算法是有效的,能够较快地求解此类网络平衡设计问题.     

基于文化粒子群优化算法的矿井通风网络

以矿井通风网络的总功率最小为目标建立了矿井通风网络的非线性优化数学模型.针对模型中风量平衡和风压平衡的约束条件,采用外点罚函数法将其转化模型目标中的惩罚项.面向约束转化后模型,采用文化粒子群优化算法实现寻优.该算法在种群空间采用粒子群优化算法实现粒子进化;通过构建上层信度空间来挖掘进化过程中优势粒子的隐含信息,并以知识形式加以保存;最终通过影响函数,使知识作用于种群空间实现对粒子进化的引导.面向一个典型通风网络结构与其他智能优化方法优化结果比较可知,基于该算法获得的调风方案具有较小的总能耗,且能满足通风网络的需风量需求.     

虚拟单元跨单元动态调度问题研究

针对虚拟单元生产过程中随机扰动所导致的资源冲突、虚拟单元协同生产及共享资源的特点,结合时间约束网络和图论的相关知识,对虚拟单元跨单元动态调度问题进行研究。同时考虑设备资源约束和交货期时间约束,建立具有虚拟单元特色的虚拟单元跨单元动态调度的时间约束网络模型,并运用协同优化思想,提出双层时间约束网络的单元间协同优化算法和基于度的反应式人机协同算法用于模型的求解。最后对算法进行了实例验证,结果表明,该方法可为生产计划制定人员快速调整原生产调度计划方案提供便利和一定的理论基础。     

基于图论的雷达优化部署方法

通过离散化等处理将雷达组网部署问题转化为图论问题,利用图论相关知识研究这一多目标优化问题,根据约束条件的不同建立了对应的模型,并通过状态压缩等技巧设计了对应算法.相比于传统的相关算法,该算法复杂度低,并且适用于复杂区域和复杂约束的部署问题,对于不同约束均能快速给出最优部署方案.本文还讨论了重点区域覆盖和冗余覆盖等因素,最后给出模拟仿真.仿真结果表明,本算法给出的部署方案一方面保证了对整个区域全覆盖,另一方面让冗余度尽可能小,避免了资源浪费.      

基于D-tree分解的欠约束与完备约束的几何约束求解

提出了解决欠约束、完备约束的几何约束问题的D-tree分解算法.首先,提出了一种适用范围更广的处理特殊约束策略,可以将这种特殊约束与普通约束统一化,采用转化策略将欠约束的几何约束问题转化为完备约束的几何约束问题.然后,根据几何约束图中结点的度的性质给出了D-tree分解算法,相比经典算法,D-tree分解算法拥有更低算法复杂度和相同的求解域.最后,根据D-tree分解算法结果的规律性,给出了一个为基于数值的求解方法导出求解序列的策略.D-tree分解算法通过导出的求解序列将提高几何约束求解中基于数值的求解方法的求解效率.     

基于粒度分层的布局设计模型

研究了问题求解的粒度理论在布局建模中的应用。综合相邻图、规范约束图以及层次约束图模型为不同粒度的组成部分,提出了基于粒度分层的布局模型和粒度投影规则方法。该模型能够克服单一粒度模型难以充分表达约束、求解时搜索最大等不足。     

一种增量式多目标优化的智能交通路径诱导方法

路径诱导是一种主动引导车辆合理分流来解决城市交通拥堵的方法.本文提出了一种基于增量搜索的多目标优化路径诱导方法.该方法首先利用图论法将复杂路网抽象为点线的赋权图,引入多目标优化变量,建立路网模型;然后在启发式搜索基础上引入增量搜索,结合全局规划和局部动态重规划,实现车辆的实时路径诱导.仿真结果表明该方法能有效地解决复杂路网中车辆的实时路径诱导问题.     

一种几何约束系统分解算法

为提高变量化设计效率和数值稳定性 ,提出了一种结合剪枝操作和归约操作的几何约束系统分解算法 :剪枝 -归约算法。该算法能够处理完备约束、过约束以及欠约束情况下几何约束系统的分解问题。同时讨论了在欠约束条件下如何获得符合设计意图的分解方案的问题     

Solving Topological and Geometrical Constraints in Bridge Feature Model

The capacity that computer can solve more complex design problem was gradually increased. Bridge designs need a breakthrough in the current development limitations, and then become more intelligent and integrated. This paper proposes a new parametric and feature-based computer aided design (CAD) models which can represent families of bridge objects, includes knowledge representation, three-dimensional geometric topology relationships. The realization of a family member is found by solving first the geometric constraints, and then the topological constraints. From the geometric solution, constraint equations are constructed. Topology solution is developed by feature dependencies graph between bridge objects. Finally, feature parameters are proposed to drive bridge design with feature parameters. Results from our implementation show that the method can help to facilitate bridge design.     

基于TRIZ理论的转盘式挤奶机器人结构设计

为解决转盘式挤奶机智能化程度不足的问题,设计了一种适用于大中型牧场的高效率智能化挤奶设备。基于TRIZ理论,采用九屏分析法和因果轴分析法,得出影响牧场智能化发展的因素;结合现场实际情况,运用技术矛盾法、物理矛盾法和物场-模型法对分析出的问题进行求解,对执行机械臂、末端执行器、三轴平移装置等关键部件进行创新设计,完成了转盘式挤奶机器人的结构设计,并搭建了实验样机。进行了奶杯抓取和套杯实验,结果表明,机器人抓取奶杯成功率为100 %,套杯成功率为97.2 %,平均每次花费时间为5.8 s。相较于人工挤奶,效率至少提高了98 %。所设计转盘式挤奶机器人满足使用要求,为转盘式挤奶机器人产品开发及后续的牧场智能化研究提供了依据。     

解决图着色问题的膜进化算法

图着色问题是图论中比较热门的NP难问题之一。针对该问题,有许多启发式求解算法,但都存在求解的质量不高,计算时间较长等问题。近些年提出的膜进化算法,在处理NP难问题中展现出了独特的优势。基于膜进化算法框架,提出了解决图着色问题的膜进化算法,把图着色问题和膜结合,设计了复制、融合、分裂、溶解、融合分裂、禁忌搜索6种膜进化算子。这些算子在演变的过程中使膜和膜结构发生进化,从而找到更优解,最后求得解决方案。在DIMACS的40个挑战数据集上面进行了实验,与3个最新的图着色算法比较的结果表明：在保证解的质量的情况下,文中提出的膜进化算法能有效降低求解的时间,其中有58%的实例占优。     

基于分布式约束满足的产品配置研究

针对分布式网络化产品配置的特点,将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究.为解决配置知识共享及配置知识的语义表达问题,采用本体驱动的面向对象的思想构建产品配置约束网络结构模型,将该模型转化为分布式约束满足问题(Distributed Constraint Satisfaction Problem,DCSP)求解模型,从而可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识,并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解,大大提高了求解的搜索效率和准确性.最后给出模型在水泵产品配置设计过程中的实际应用.