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2.3 产品自适应设计的技术体系

2.3.1 大数据感知与分析技术

产品自适应设计技术体系中关于全生命周期数据、信息、知识的采集、处理、融合、分析技术统称为大数据感知与分析技术。大数据感知与分析技术体系主要包括全业务链多源异构数据融合技术、复杂设计知识网络构建与动态维护技术、全类型制造大数据分析与设计知识发现技术等几个重要方法技术模块。

1)全业务链多源异构数据融合技术。主要针对制造企业内外部系统多源异构数据一致性差、可用性弱、共享率低等问题,通过全业务链多源异构数据融合技术,实现全业务链制造大数据的实时获取、融合集成和高效存储。在海量制造大数据治理技术领域,主要实现支持溯源的多源异构制造大数据抽取与冗余清除、增量式真值发现,以及面向语义、结构、数据、描述等多维度冲突消解,由此提高数据质量。同时,利用非精确匹配规则的缺失数据填补方法和不确定规则与非一致业务数据的协同修复方法,提高数据的可用性,实现多源异构制造大数据融合修复。通过多源异构数据的统一表示、高效组织方法和以实体为中心的元数据结构化表达方法,实现数据的规范组织和多源异构数据的统一表达(详见3.1节)。

2)复杂设计知识网络构建与动态维护技术。主要针对企业研发设计知识多源异构及动态变化导致的设计知识组织、管理、维护困难等问题,研究复杂设计知识网络构建与动态维护技术,实现设计知识“统一表达—高效组织—动态维护”。首先,通过结构化/非结构化设计知识统一表达方法,实现基于实体识别与链接的复杂设计知识网络构建,结合设计知识网络实体及检测补偿,实现知识数量与质量的同步提升;其次,通过复杂设计知识网络关键特性度量方法,建立复杂设计知识网络评价指标,为复杂设计知识网络维护提供基础;最后,基于复杂设计知识网络动态维护与控制机制及语义推理的设计知识网络演化方法,实现复杂设计知识网络动态维护与设计知识网络的实体消歧与链接冲突处理(详见3.2节)。

3)全类型制造大数据分析与设计知识发现技术。主要针对产品全生命周期制造大数据无法直接驱动产品设计的问题,通过全类型制造大数据分析和设计知识发现技术,为产品自适应设计决策提供依据和获取设计知识。通过集成学习的特征选择和深度置信网络,以及多模态多应用的自适应设计主题模型构建方法,建立产品质量预测、参数优化、风险评价等主题模型,实现基于大数据挖掘的设计知识发现(详见3.3节)。

在面向设计的大数据感知与分析技术领域,如何围绕实体对象,将具有异构、大噪声、冲突等特点的制造业数据转化为有价值的信息是主要技术障碍。通过全域异构跨尺度大数据分析融合相关技术研究,从数据组织、冲突消解、非一致业务数据的填补与修复、数据结构化统一表达等方面突破多源异构数据的处理技术,实现数据可视化及标签化处理。通过研究多源数据融合方法,实现各类数据样本属性和资源的智能关联,解决多元、多源数据条件下实体对象统一标识困难问题,实现全域跨尺度多源异构数据融合与集成。该技术用于提高数据质量,为产品自适应设计提供依据和支撑。此外,产品设计知识的统一表达、高效组织与动态维护是设计知识能否有效重用并发挥知识价值的关键所在,通过复杂设计知识网络构建对动态维护技术的深入研究,采用知识封装技术,将规则、模型、工具等异构多粒度的设计知识进行统一表达,基于知识图谱组织设计知识,形成复杂设计知识网络;通过动态维护确定触发机制、评判准则与控制策略,基于实体搜索技术解决复杂设计知识网络中新知识的增加与实体链接关系的发现,通过实体解析技术识别设计知识实体间的歧义与链接冲突监测,最终实现复杂设计知识网络正向与逆向维护的动态演化过程。

2.3.2 产品设计方案的生成与评价方法

设计需求提出后,首先需对产品设计做出响应,快速配置产品设计方案,因此设计需求的适应性分析技术十分关键。同时,产品适应性设计在完成产品设计后需要对产品设计的适应性进行评价,为相应设计方案提供设计决策。对产品适应性的评价,可帮助设计人员针对需求选择合理的适应性设计方案,也有助于在需求变动时提供调整建议,达到满足需求变动的要求。产品设计需求决策与适应性评价体系主要包括基于设计约束网络的产品自适应设计需求决策方法与产品适应性动态评价方法两个关键内容。

1)基于设计约束网络的产品自适应设计需求决策方法。主要针对设计变更需求响应慢,产品设计传播效应缺乏有效评估的问题。首先,构建基于设计约束网络的产品设计变更信息模型,建立产品功能-结构-参数多个设计信息域关联的多层网络模型,为需求驱动的设计信息变更分析提供基础。其次,通过设计变更传播网络的递归与多级抽象简化,提高产品设计变更需求响应效率,通过对模型下需求驱动的变更影响传播模式,实现变更影响的显式表达,实现设计变更传播的形式化和可追溯。最后,构建产品设计变更代价评价指标体系,建立产品设计优化方案决策评价模型,确定需求驱动下的产品设计变更传播响应路径,实现产品设计优化方案决策评价(详见4.1~4.3节)。

2)产品适应性动态评价方法。主要针对产品对市场及设计、制造、运维全周期需求变化的动态响应性差,难以及时做出产品优化决策的问题,研究产品适应性动态评价方法,为产品自适应设计决策提供依据。首先,综合考虑功能、性能、结构、制造、运维对产品适应性的影响,进而构建产品适应性评价量化指标体系,对产品全生命周期多样化需求及其变化的适应性实现定量描述。然后,为满足产品多样化动态需求,从产品参数、配置/架构、原理方案三个层次,提出产品适应性指标合成评价方法,包括产品参数适应性评价方法、产品配置/架构适应性评价方法、产品原理方案适应性评价方法(详见4.4节)。

在产品设计需求决策与适应性评价相关研究中,产品自适应设计需求决策是产品闭环迭代的重要环节,既是连接数据知识、设计需求与具体设计的桥梁,也是决定实施哪个层次自适应设计的扳道机。通过基于设计约束网络的产品自适应设计决策方法研究,分析产品参数关联关系、结构关联关系和功能关联关系,构建基于设计约束网络的产品强连接结构和弱连接结构的设计变更传播模型,以及产品设计变更传播动态网络,确定产品设计变更传播路径,实现产品自适应设计需求决策。该方法用于决定设计需求的迭代方向和范围,提高设计变更响应速度和准确性。产品适应性设计在完成产品设计后需要对产品设计的适应性进行评价,为相应设计方案提供设计决策。对产品适应性的评价研究,可帮助设计人员针对需求选择合理的适应性设计方案,也有助于产品对需求变动情况提供调整建议,达到满足需求变动的要求。

2.3.3 设计方案求解与优化方法

产品设计方案智能求解方法,从基于专家经验的设计系统逐步发展为人机智能化设计系统,设计方案的创新水平、求解过程的智能化水平均得到大幅提高。以新一代智能算法为引导,产品智能求解方法为设计求解的自动化水平及创新能力的提高提供了新的视角。设计方案求解与优化方法体系主要包括产品原理创新设计探索、产品功能结构方案自适应设计、产品性能多目标参数优化设计、产品全生命周期设计分析等四项关键内容。

1)产品原理创新设计探索。主要针对复杂产品在需求、设计、试验、运维等系统原理功能创新设计与仿真验证一体化方面的需求。首先,研究基于公理化设计和发明问题解决理论的产品原理方案设计方法。其次,研究基于信息公理的产品原理方案评价方法,支持产品原理方案的优选,实现基于集成化设计理论的产品原理方案设计与评价。最后,通过涵盖系统、分系统、单机多个层次的产品原理功能样机构建,实现演化与扩展的产品原理功能样机的优化设计,并实现对原理设计方案的迭代优化(详见5.1节)。

2)产品功能结构方案自适应设计。主要针对产品由机械、电子、液压、控制等多学科耦合而成,不同子系统间相互耦合影响的问题。首先,通过产品功能结构单元自适应划分分析,建立产品单元划分准则,对产品结构单元进行解耦规划。其次,基于等价关系的约束空间划分,建立分层次的设计功能结构约束空间稀疏表达模型,提取关键约束作为功能结构匹配推理的变量集,实现产品功能结构约束模糊自适应匹配。最后,通过建立通用配置集与可重构因子,优化配置过程模型,并基于产品功能配置算法,实现产品递归化动态功能结构方案自适应求解(详见5.2节)。

3)产品性能多目标参数优化设计。主要针对产品性能指标多、产品设计变量与性能间关联分析数据来源多、关联关系难以精确表达的问题。首先,通过产品设计变量多源数据融合分析和基于敏感度与信息熵的关联类型识别,实现产品设计变量与性能关联强度计算。其次,针对设计变量不确定性、系统参数不确定性等问题,提出了基于变权空间密度的产品性能多目标参数优化求解算法,通过个体变权空间密度降序排列进行参数可行解集的多样性保持和全局最优值更新,并引入概率随机变异机制增强算法的全局寻优能力。最后,定义了产品性能特性灵敏域,建立了基于灵敏域的产品性能特性稳健优化数学模型,在满足产品性能设计要求的前提下,提高产品性能对设计参数波动的稳健性,实现了产品性能适应性的高效求解(详见5.3节)。

4)产品全生命周期设计分析。主要针对现有产品设计,重点关注市场用户需求响应,忽视制造等全生命周期其他重要环节的需求,研究融合产品全生命周期多源需求的设计分析技术。首先,通过基于制造过程数据和数字孪生的产品制造/装配性分析,以及基于运维服务数据和数字孪生的产品维护性分析,实现基于单源需求感知的产品设计分析技术。其次,构建产品全生命周期权衡评价模型,并在该模型基础上展开产品全生命周期综合设计分析,为自适应设计决策提供依据,进而实现基于多源需求感知的产品全生命周期综合设计分析。最后,实现该技术的核心,研发基于多源需求感知的产品全生命周期设计分析工具(包括制造性/装配性分析工具DFMA、动态装配维护分析工具DASM、工艺知识库和产品全生命周期综合设计分析工具),以及机电产品失效模式模糊效应分析工具和运维数据驱动的故障模式分析与预测工具,实现基于数据的故障诊断和预测,进而实现产品全生命周期设计分析(详见5.4节、7.1节)。

在产品设计方案求解与优化的相关技术中,产品性能设计优化是产品持续改进的核心手段。产品性能决定产品质量,由于产品性能指标多、设计变量多、不确定性因素多,因此通过对产品性能多目标参数优化设计方法建立设计变量与性能目标的设计模型构建和关联强度的计算方法,并针对设计变量不确定性、系统参数不确定性等,建立不确定性量化模型,利用智能算法实现产品性能多目标参数优化求解。本方法用于优化调整产品参数,提高产品多目标综合性能。同时,产品设计阶段是满足设计需求的重要阶段,也决定了产品全生命周期设计制造的大部分成本。此外,产品的质量、性能、可靠性甚至安全性均由该阶段决定,若在产品设计阶段出现设计问题,则会出现后续设计无法弥补的缺陷。

以产品设计求解为核心,进而研究贯穿产品全生命周期的设计及设计分析方法,提出基于集成化设计理论的概念方案创新设计和基于统一建模的功能样机构建与优化方法,解决了产品自适应设计方案探索、多领域耦合模型构建与探索方案的仿真评价等问题;提出并实现产品功能结构方案自适应设计方法,有效支持了产品通用性与多样性的改进和客户需求的自适应迭代升级设计;提出产品结构详细设计的制造性、装配性和维护性分析方法,有效解决了自适应设计对产品全生命周期需求变化进行快速响应的问题。这样可以从源头提高产品性能及质量,同时降低产品生产成本,减少产品设计迭代次数,进而缩短产品开发周期,提高产品设计效率。

2.3.4 设计过程的协同管控技术

产品自适应设计的一个显著特征是在线交互协同,它包含两层意思:第一层是多主体(设计人员、管理人员、制造人员等)在线交互协同设计;第二层是在线交互协同设计的过程管控,即对设计过程进行分配任务、授权、消除冲突等管理。设计过程的协同管控技术研究用来解决当前企业设计模式单一、设计过程动态多变、协同响应设计周期较长等实际问题。该技术主要包括泛在环境下自适应设计产品建模技术、在线产品数字化定义技术、基于情境导航的自适应在线设计知识推送、在线交互协同设计过程管控技术、产品自适应在线交互设计平台的研发五个关键内容。

1)泛在环境下自适应设计产品建模技术。主要针对企业设计模式单一、缺乏远程协同设计工具支持的问题,利用泛在环境下自由享用的计算能力和信息资源,基于云CAD技术,开展相关研究。首先,基于Web的产品参数化建模技术,解决云模式下服务器数据统一管理问题,并开发在线参数化建模工具。其次,通过三维装配模型操作方法研究,实现装配约束的定义与表达,解决云模式下装配数据统一管理问题,并开发在线装配设计工具,实现通用机械行业在线装配设计。最后,通过开发在线轻量化模型数据转换工具,突破传统建模软件的模型数据格式壁垒,兼容现有主流建模软件格式,实现多种本地模型数据向云端可编辑、可操作、可浏览的转换(详见6.1节、7.1节)。

2)在线产品数字化定义技术。主要针对产品全生命周期数据异构、动态实时数据利用率低的问题,开展相关研究。首先,通过基于模型的数字化定义技术,实现基于三维模型统一定义的产品设计、工艺、质量管控与服务,通过设计、工艺、制造、服务等多业务、多领域统一知识模型的定义,形成完整的三维数字化研发服务技术应用体系。其次,基于数字孪生虚拟样机元模型建模方法,在三维模型上定义产品虚拟样机设计元模型,构建三维数字孪生模型,实现数字孪生多维信息融合,形成完整的三维数字孪生服务技术应用体系(详见6.2节)。

3)基于情境导航的自适应在线设计知识推送技术。主要针对企业知识存量急速增长,知识管理系统中知识资源庞大、横跨专业领域的问题,实现知识检索从“拉式”向“推式”的转变,将合适的知识在恰当的时候主动供应给需要的设计人员。首先,通过设计探索、方案设计、参数优化等设计任务的情境建模及设计人员情境建模,构建包含用户基本模型与用户偏好模型的设计人员情境模型,实现多维度设计情境建模方法。其次,通过设计任务情境指向的复杂设计知识网络实体搜索及基于本体的设计知识网络子集提取与合并,实现用户情境模型的设计知识网络修正及设计任务—设计知识—设计人员的多层映射,最终实现复杂设计知识网络的知识匹配。最后,通过面向设计探索的知识推送机制,实现启发式设计过程,为产品创新设计提供支持;通过面向产品方案设计的知识推送机制,实现最佳设计案例、功能模块配置方案的重组与复用;通过面向参数优化的知识推送机制,为产品多学科参数优化设计过程提供优化策略和迭代准则。综合三个方面实现面向产品自适应在线设计的知识推送(详见6.3节)。

4)在线交互协同设计过程管控技术。主要针对面向产品研发过程中不确定性、交互频繁、业务和权限复杂等问题。首先,通过支持多主体在线交互协同设计流程的图形化表达方法和可视化描述语言,开发面向不同设计模式、不同任务组织方式的设计流程架构,实现对开放网络环境下交互协同设计过程的界面交互、可视呈现与动态追溯。其次,分析在线交互协同设计活动执行过程的主体交互行为、冲突形态特征及阶段递进关系,通过分析不同设计过程之间的内容关联性、逻辑约束性和进度可调性,利用启发式智能计算技术,研究多过程活动执行方案综合评判决策方法,实现活动执行过程多方案优化决策机制。最后,通过分析基于机理模型的自适应优化设计、基于多源需求和产品实时运行大数据反馈,改进设计中可能出现的设计冲突类型和特征,形成协同过程冲突消解方法及控制策略(详见6.4节)。

5)产品自适应在线交互设计平台的研发。基于以上技术的研究成果,研发了性能高、拓展性好、集成性好的产品自适应在线交互设计平台,该平台具备三维零件建模、装配建模、数据转换、参数化建模引擎等核心技术,可提供在云服务器端部署研发项目管理、建模流程、协同设计、数据存储等服务,具备在线设计与交互、三维图形实时渲染、应用授权等客户端功能,为企业产品在线协同设计提供支撑(详见6.5节)。

在产品设计过程的协同管控技术研究中,需求、设计、制造、维护等多主体均具有交互和协同设计的需求,而企业当前仍存在协同响应效率低、跨平台适应性差、协同手段单一的问题。因此,首先,可通过多主体可视化在线交互协同设计技术研究,分析多用户协同设计的需求,形成同步分布式的设计表达可视化集成环境。其次,开展协同规则与权限定义、实时通信、数据同步与冲突处理等技术的攻关,解决多用户参与的建模指令协同、建模数据协同、多主体协同、协同历史可回溯、协同权限管理、协同版本管理等关键问题,具备实时通信、增量数据、冲突消解、版本控制等能力,确保协同设计的数据准确性和响应速度。再次,实现包括通信、权限、指令、版本等模块的协同架构的设计与开发。最后,完成基于Windows、Android、iOS等平台的跨平台协同模块的集成与部署。同时,在线交互协同设计过程中,需要满足需求、设计、制造、维护等多主体协同设计和交互的需求,使用各类产品数据、知识、工具、模型等信息,实现融合大数据处理、知识管理、自适应设计等技术的应用。因此,其设计过程的流畅运行和精准管控存在较大的困难。可以通过在线协同交互设计过程管控技术的研究,从设计流程的图形化表达和可视化描述出发,建立不同设计模式和任务组织方式下的设计流程架构;研究交互设计活动执行过程中的进度状态,实现对活动执行过程的全面感知;分析设计过程中的设计冲突类型与特征,提供冲突消解方法及控制策略。最终,实现在线需求感知—在线设计—在线运行使用—动态感知反馈—产品设计迭代优化—决策—控制执行的闭环动态高效自适应设计。 w9GNguiBaP9NOHp8ECcQerd5yLJUMcaT0ZO1PhJ9sIIMn3ZDIEgLAUL6tOw++Uso

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