基于设计熵的产品自适应设计更改方法

摘要

本发明涉及一种基于设计熵的产品自适应设计更改方法，包括步骤：1)建立发动机产品的生态系统模型：将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；2)确定设计更改最先受到影响的个体，并将该个体作为当前个体；3)进化当前个体直至该个体的设计熵达到设定阈值；4)根据所有已进化个体的进化结果以及产品的装配关系，确定是否还存在下一个受影响的个体，若为是，则执行步骤5)，若为否，则更改结束；5)将该个体作为当前个体并执行步骤3)。与现有技术相比，可以将大部分的修改交给程序去做，设计师只需要做少量的修改即可。

说明书

技术领域

本发明涉及工业4.0领域，尤其是涉及一种基于设计熵的产品自适应设计更改方法。

背景技术

现代工业具有信息密集、知识密集的特点，为满足发展需求，产品的设计方法以智能化、集成化、自动化为发展方向，智能设计是解决这一问题的必然趋势。智能设计，即为人工智能与计算机辅助设计系统相结合而形成的新系统。它以用户功能需求为输入，以产品设计方案描述为输出，并综合考虑产品的功能、性能、用料、工序等对方案进行优化，从而达到自动设计的目标。

随着产品结构趋于复杂，功能趋于复合化和集成化，产品设计过程要面向复杂产品。复杂产品是指高成本、大规模、高技术、工程密集型的产品、子系统、系统或设施；复杂产品的客户需求复杂、产品组成复杂、制造流程复杂、试验维护复杂、项目管理复杂、工作环境复杂。但实际工作中，并非所有复杂产品都是从无到有进行设计，研究发现，大约70％的产品设计可归类为适应性设计，即产品设计更改。设计变更是指设计部门对原施工图纸和设计文件中所表达的设计标准状态的改变和修改。研究表明，复杂产品中的设计变更造成的损失可高达千万。

针对复杂产品的设计过程中大量存在的设计变更过程进行研究，实现设计更改过程的自动化可以大大减小成本，但是工业设计自动化过程中，各个零件、子系统等自适应变化过程无疑是一大难题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于设计熵的产品自适应设计更改方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于设计熵的产品自适应设计更改方法，包括步骤：

1)建立发动机产品的生态系统模型：将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；

2)确定设计更改最先受到影响的个体，并将该个体作为当前个体；

3)进化当前个体直至该个体的设计熵达到设定阈值；

4)根据所有已进化个体的进化结果以及产品的装配关系，确定是否还存在下一个受影响的个体，若为是，则执行步骤5)，若为否，则更改结束；

5)将该个体作为当前个体并执行步骤3)。

产品生态系统模型中个体的数学模型为：

PI＝{Feathre,FeatureOrder,FeatureRelation}

其中：PI表示个体，Feathre表示组成个体的特征的集合，FeatureOrder表示组成个体的特征之间的顺序，FeatureRelation表示特征之间的关系矩阵；

所述步骤2)具体为：根据设计更改确定该设计对应的个体以及该个体的特征，并将该个体作为当前个体。

所述步骤3)具体包括步骤：

31)根据设计更改所对应的特征，变更当前个体，并设定进化代数t＝0；

32)计算当前个体的设计熵，并判断设计熵是否小于设定阈值，若为是，则进化结束，若为否，则执行步骤33)；

33)采用遗传算法交叉变异当前个体的其他特征，将进化代数累加1，并判断进化代数是否大于100，若为是，则进化结束，若为否，则执行步骤32)。

所述步骤33)中设定交叉概率Pc为0.5，变异概率Pm为0.3。

个体的设计熵具体为：

其中：SP_i为个体PI_i的设计熵，PI_i为个体，ENV_i为个体PI_i所处的环境，γ(PI_i,ENV_i)为个体PI_i与环境之间的矛盾值，CPN_k为组成环境的第k个组成因子，ω_k为组成因子CPN_k的影响权重，f(CPN_k,PI_i)为第k个组成因子与个体PI_i之间的影响关系，est(·)为度量函数，用于衡量个体对环境的矛盾值，S_i表示个体的结构信息。

所述设定阈值为0。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)采用产品的数字生态系统，根据设计变更的传递路径依次对不同的零件进行修改，易于编程实现，可以将大部分的修改交给程序去做，设计师只需要做少量的修改即可。

2)本发明将产品中包含的子系统定义为群落、将零件定义为个体，个体由多个特征组成，特征之间的联系以及种群之间的联系通过关系矩阵表示，便于利用所建立的模型进行自动化优化设计时的数学演算，对零件的数字化存储过程中丢失的信息少，同时存储数据的冗余少。

3)采用设计熵作为进化中止判定条件，更加科学，同时设计熵综合考虑了零件与相关零件之间的矛盾关系，可以尽可能地减少设计师认为修改的工作量。

附图说明

图1为本发明的主要步骤流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

一种基于设计熵的产品自适应设计更改方法，如图1所示，包括步骤：

1)建立发动机产品的生态系统模型：将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；

产品的数字生态系统模型的建模可以通过下述方法建立：

S1：根据发动机的结构，将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；

我们将组成产品的最小单位——零件作为产品数字生态系统中的个体。例如，曲柄连杆机构中的活塞、连杆、连杆盖及曲轴等，它们在数字生态系统中都被看做个体。在CSG(Constructive Solid Geometry，构造立体几何法)模型中，实体由基本几何体素通过各种运算生成，在本文中，选取组成零件的特征作为最基本的组成单元，以空间谓词逻辑网方式生成最终的零件实体。

S2：根据零件的结构特征建立每个零件的数学模型：

PI＝{Feathre,FeatureOrder,FeatureRelation}

Feature＝{F₁,F₂,…,F_n}

FeatureOrder＝{F₁→F₂→…→F_n}

其中：PI表示个体，Feathre组成个体的特征的集合，FeatureOrder表示组成个体的特征之间的顺序，FeatureRelation表示特征之间的关系矩阵，F_i(i＝1,2,…,n)表示具体的特征，为凸台、凹槽、旋转体、扫描体、圆角、倒角、孔、抽壳中的一种；

对一个零件建立数学模型过程具体包括步骤：

S21：确定该零件中包含的特征，并根据零件的实际结构确定特征的排序；

S22：根据特征的排序，结合各特征之间的相互关系建立关系矩阵FeatureRelation

其中：a_ij为特征i和特征j的相互关系，i,j∈{1,2,…,n},n为该零件包含的特征总个数；

S23：整合获得特征、特征排序及关系矩阵得到该零件的数学模型。

特征i和特征j的相互关系为空间谓词逻辑关系，空间谓词逻辑的种类包括：无关系、拉伸、挖槽、旋转、扫描、倒圆角、执行倒角、打孔、执行抽壳，具体编码如表1所示：

表1

以上特征的具体描述可以有进一步的优化设计，但是并不属于本申请讨论的范畴，本申请中具体描述可以采用一些公知描述，只要将其数字化存储即可，具体如下：

凸台：主要参数有限制类型，如尺寸、直到下一个、直到平面等；轮廓、方向等；

凹槽：主要参数有限制类型，如尺寸、直到下一个、直到平面等；轮廓、方向等；

旋转体：主要参数有角度限制、轮廓等；

扫描体：主要参数有轮廓、扫描路径等；

圆角：主要参数有半径及圆角化的对象等；

倒角：主要参数有倒角的对象、长度及角度等；

孔：主要参数有孔的直径、孔的深度以及定位草图等；

抽壳：主要参数有移除的面、内侧厚度及外侧厚度等；

特征的数学定义如下所示：

F＝{Type,p₁,…,p_l}

其中，F表示特征，Type表示特征的类型，p_i(i＝1,…,l)表示特征的相关参数，对于不同的特征，l的值可能不同。

对于活塞实体模型，活塞实体由如下特征组成凸台1、凸台2(图未示)、凸台3(图未示)、凹槽1、凹槽2(图未示)、凹槽3，特征组成零件的过程具有特定的顺序，顺序相邻的两个特征之间的空间位置关系可以通过零件的空间谓词逻辑网体现，可以由关系矩阵FeatureRelation还原得到来描述，

活塞的关系矩阵FeatureRelation具体为矩阵A：

零件级的空间谓词逻辑网是一棵特殊的二叉树，除了最高层外，每一层的左节点都有两个子节点，而同时右节点都没有子节点。

空间谓词逻辑网转换为关系矩阵的规则如下：

设置关系矩阵的大小为h+1，h(h一般为n-1)为空间谓词逻辑网的最高层次，根节点为第0层；

num(L(h))＝1，num(R(h))＝2，num(R(h-1))＝num(R(h))+1＝3以此类推，L(h)为h层的左子树，R(h)表示h层的右子树

设置a_ij＝k则a_ji＝-k，k为特征i和特征j对应的空间谓词逻辑编码。

关系矩阵转换为空间谓词逻辑网的规则如下：

将矩阵中编号为1的特征置于特征树最高层的左节点，将编号为2的特征置于最高层的右节点，当1≥3时，将编号为i的特征置于h-1+2层的右节点。

S3：建立种群的数学模型：

PP＝{IndividualType,scale,PopulationRelation,CommunityType}

其中：PP表示种群，IndividualType表示组成种群的个体类别，scale表示该种群的规模，PopulationRelation表示种群内部个体之间的关系矩阵，CommunityType表示种群所处的群落；

S4：根据每个子系统中各零件的装配关系建立群落的数学模型：

PC＝{{PP},PPRelation,function}

其中：{PP}表示组成群落的种群的集合，PPRelation表示组成群落的各个体之间的关系矩阵，function表示该群落所实现的特定的功能；

2)确定设计更改最先受到影响的个体，并将该个体作为当前个体，具体的：根据设计更改确定该设计对应的个体以及该个体的特征，并将该个体作为当前个体。

3)进化当前个体直至该个体的设计熵达到设定阈值，具体包括步骤：

31)根据设计更改所对应的特征，变更当前个体，并设定进化代数t＝0；

32)计算当前个体的设计熵，并判断设计熵是否小于设定阈值(可以选择为0)，若为是，则进化结束，若为否，则执行步骤33)；

33)采用遗传算法交叉变异当前个体的其他特征，将进化代数累加1，并判断进化代数是否大于100，若为是，则进化结束，若为否，则执行步骤32)。

遗传算法中设定交叉概率Pc为0.5，变异概率Pm为0.3。

此外，个体的设计熵具体为：

其中：SP_i为个体PI_i的设计熵，PI_i为个体，ENV_i为个体PI_i所处的环境，γ(PI_i,ENV_i)为个体PI_i与环境之间的矛盾值，CPN_k为组成环境的第k个组成因子，ω_k为组成因子CPN_k的影响权重，f(CPN_k,PI_i)为第k个组成因子与个体PI_i之间的影响关系，est(·)为度量函数，用于衡量个体对环境的矛盾值，S_i表示个体的结构信息。

模拟发动机结构发生变化，活塞直径由100mm变为120mm，孔直径为40mm变大为50mm，则个体进化过程具体如下：

对于单种群的进化，遵循传统的遗传算法，进化过程如下：

a)参数初始化：确定种群规模N＝6，交叉概率Pc＝0.5，变异概率Pm＝0.3和进化代数计数器t＝0。

设置终止进化准则为迭代计算器t<100或个体的设计熵达到设定阈值，此时，设计熵越小，越符合环境要求。

b)产品编码：

结合编码翻译表对产品个体进行编码，并将其转化为二进制形式。编码方式多样，本领域技术人员可以根据需要得到不同的符合要求的编码方式，例如，个体原编码为{01 01 0101 01100100 00110010 00 00 00 00 00 01 01|0010 0010 0101 00010100 00011110 00 00 01100100 00 00 11111111 11111111|0011 0010 0101 01000001 00110000 00 00 00 00 00 01 11111111|0100 01 0100 00100000 00110110 00110000 11101110 00 00100100 11111111 00 00 01|0101 01 0100 00100000 00110110 00110000 00010010 00 00100100 01 00 00 01|0110 0010 0101 01100100 00010100 00110010 00 00100100 11111111 00 00 11111111}

因系统内活塞个体不足6个，故随机生成其他5个并进行编码转换，见表2。

c)个体评价。

设置个体适应度函数为fit(PI_i)＝1/(1+SP_i)。根据现有个体进行适应度计算。可见，没有个体符合结束条件。

表2

d)种群进化。

1)选择(母体)。

本文中采取选择概率表示个体被选中的概率，即个体适应度函数值越高，被选中概率越高。选择概率的实现方式如下：

其中：

p_i即为第i个个体的选择概率，p_i'、p_j'为中间参数，fit_i和fit_j分别为第i个和第j个个体的适应度，也可以采用轮盘赌选择算法随机选择。

由个体适应度计算结果知，个体2、3适应度远小于其他个体，个体5、6适应度最高。

2)交叉、变异。

本文实现简单交叉：首先对群体进行随机配对，然后在配对个体中随机设定交叉点，配对个体交换彼此信息。如上表所示，本例中配对个体分别为1和3、2和6、4和5。

本文设定变异概率为0.3，因此，变异个体为6*0.3＝1.8，四舍五入取2，即两个个体中会发生变异。随机选取两个个体进行变异操作。

3)终止检验。

对新一代群体X(1)自C)起重新进行个体评价、选择、交叉，再次生成下一代群体，直至群体中有个体的适应度达到终止约束条件，或迭代次数达到100次。在本次试验中，迭代终止时，活塞为外径120、孔直径50。设置个体为已更改，不 可二次更改。

以上即为活塞结构变更传播及消解过程，为系统变更的第一步。通过更改活塞结构以适应环境变化。

4)根据所有已进化个体的进化结果以及产品的装配关系，确定是否还存在下一个受影响的个体，若为是，则执行步骤5)，若为否，则更改结束；

5)将该个体作为当前个体并执行步骤3)。