機械產品概念設計方案生成及評價方法研究.pdf

1、概念設計是產品設計過程的起點，也是產品創(chuàng)新的關鍵階段，它已成為產品開發(fā)創(chuàng)新的核心環(huán)節(jié)，也是提高產品質量、降低成本和增強企業(yè)競爭力的主要手段。從概念設計的過程來看，機械產品概念設計主要包括概念設計方案生成和概念設計方案評價兩個主要階段。隨著對概念設計研究的深入，出現(xiàn)了一大批有關這兩個方面的解決技術和解決工具，但概念設計過程的智能化一直是制約其發(fā)展的瓶頸。近年來，計算智能等智能優(yōu)化技術得以長足發(fā)展，為嘗試解決高度智能化、非線性的概念設計的方

2、案生成與評價等關鍵問題奠定了理論基礎。 本文在前人工作的基礎上，從機械產品概念設計的一般過程出發(fā)，借助模糊邏輯、神經網(wǎng)絡和遺傳算法等計算智能技術及物理規(guī)劃等智能優(yōu)化技術對概念設計的方案生成，尤其是對不同條件下的概念設計方案評價方法進行了深入的研究，主要內容如下： (1)對機械產品概念設計方案生成技術進行了研究。針對簡單遺傳算法收斂速度慢且容易陷入局部收斂等問題，根據(jù)已有文獻研究，提出了一種改進的自適應遺傳算法。在機械產品

3、功能分析及原理方案組合形態(tài)學矩陣的基礎上，構建基于改進的自適應遺傳算法和BP神經網(wǎng)絡的概念設計方案生成的混合優(yōu)化模型，用改進的自適應遺傳算法進行設計空間內解的搜索，并用BP神經網(wǎng)絡實現(xiàn)改進遺傳算法中解群體的適應度評價，從而避免傳統(tǒng)形態(tài)學綜合過程的組合爆炸和知識表達求解過程困難的問題。 (2)對評價指標可以量化時的概念設計方案評價和決策問題進行了研究和探討。針對傳統(tǒng)決策矩陣法中權值確定的主觀性缺陷，采用Messac教授提出的線性物

4、理規(guī)劃多屬性評價模型對評價指標可以量化時的概念設計方案進行評價和決策，在給定各設計目標滿意程度區(qū)間的基礎上，綜合目標函數(shù)中使用的權值及各方案的總評價值由線性物理規(guī)劃決策模型自動計算。 (3)對評價指標無法量化時的的概念設計方案評價和決策問題進行了研究。針對概念設計過程信息的不完全、不確定及不精確等特點，提出了一種基于RAOGA的模糊神經網(wǎng)絡模型對評價指標值無法量化時的概念設計方案進行評價和決策。模糊神經網(wǎng)絡模型運用前饋神經網(wǎng)絡構

5、造網(wǎng)絡結構，利用基于RAOGA的模糊神經網(wǎng)絡訓練算法來確定神經網(wǎng)絡的連接權值和閾值。模糊神經網(wǎng)絡評價模型根據(jù)模糊集理論對評價指標進行模糊化處理，然后按照一定的推理規(guī)則進行模糊決策。 (4)對評價指標眾多，而且評價指標間具有層次結構的概念設計方案評價和決策問題進行了研究。分析了基于線性物理規(guī)劃的多屬性評價模型和基于RAOGA的模糊神經網(wǎng)絡方案評價模型在處理評價指標具有層次結構的評價問題方面的不足。在Vanegas和Labib工作的

6、基礎上，提出了一種基于NFWA和模糊折衷決策方法的多級方案評價模型，運用基于模糊Delphi法的群組層次分析法來確定各評價指標權重的模糊數(shù)，并運用NFWA方法和模糊折衷決策方法對評價指標具有分級層次結構的復雜概念設計問題進行有效評價和決策。評價模型中，模糊Delphi層次分析法的使用可保證更好地將多個專家知識反映到決策過程中，使決策過程更加符合實際；模糊折衷決策方法通過計算各方案與模糊理想解之間的相對貼近度，可有效提高評價模型對方案優(yōu)劣