基于實例的產品快速配置方法探討

0 引言

    基于模塊化技術的產品配置方式，是一種新興的產品設計制造關鍵性技術，可以有效地縮短產品的設計周期，按照訂單靈活快速確定產品的結構方案，提高各種設計資源的重用和降低產品的設計生產成本。產品配置方法國內外對此進行了大量研究，目前主要有基于規則(rule based)和基于資源(resource based)這兩種產品配置方法。基于規則的產品配置方法已被成功應用于驗證用戶訂單的技術合理性，并初步指導實際裝配，取得了較好的經濟效益。

    本文將具有板結構特征的產品為研究對象，從面向訂單的需求出發，構建與用戶需求相適應的產品配置模型，通過分析一系列板、框類產品的特征相似性，并進行歷吏實例與待求目標產品的相似匹配，提出了基于相似歷史實例的產品配置方法。

1 產品的快速配置模型

    1.1 板構件產品的特征分析經過對大量的車輛板構件產品的分析，該類產品具有以下幾點特征：

    ①屬性參數相似：所有零部件具有長度、寬度、厚度、角度等屬性參數。

    ②零部件類別統一：產品由有限種（2-3種）材質、不同形狀、尺寸、數量的板式零部件構成。

    ③裝配參數和參數確定方式相似：對所有零部件裝配的過程中，我們能夠通過裝配參數，例如數量、位置、傾斜度等進行描述。

    ④設計生產流程相似：大多為廠家自制件，從訂單出發，先確定產品零部件的各個參數，再繪制相應的工程圖以供實物制造，最后組裝成品。

    1.2 快速配置模型的建立產品快速配置的關鍵是在正確理解和表達用戶需求的基礎之上，在資源庫中找到可以滿足訂單需求的模塊，以組成所需的產品。配置知識的表達作為產品配置模型的基礎，配置模型的建模過程實際上是對現有產品所蘊涵的知識、經驗、關系的表達和提取的過程。對板構件產品的相似特征進行分析可知，其產品快速配置的解可用包含產品自身屬性參數和裝配參數的產品物科清單與裝配約束的規則來一同表達，關于約束的規則也是參數確定方式之一，圖1給出了板構件產品的快速配置模型，其可表達為：P=f(PA，S，V，H，R)，其中，P為要配置的產品，f為配置方法，該配置方法對括號內的數據集進行操作，PA為產品裝配結構模型，S為板構件集，V為變量集，H為以往的產品實例集，R為規則集。

    圖1 板構件產品的配置模型

    板構件集S={S₁，S₂…S_i…S_n，i=1，2…n。S_i是可用屬性參數和裝配參數描述的板式零部件，i為板構件的ID編號，產品裝配結構模型PA表示具有相似裝配結構的產品集合，板構件產品PA的相似裝配結構指構成該產品的所有板構件S_i及其裝配方式相似。變量集V包含三個變量子集需求變量子集VD、板構件屬性變量子集VS₁，和裝配變量子集VS₂。VD描述訂單上的需求，變量的個數與訂單上描述需求指標的個數相關，VD_k即為第k個需求變量。VS₁描述板構件自身的尺寸屬性和材料屬性，VS₂描述板構件裝配時的約束參數，VSⁱ_1k即為板構件i的第k個屬性變量，VSⁱ_2k即為板構件i的第k個裝配變量。VS₁和VS₂為待求配置變量，其值組成快速配置結果的一部分。因此，變量集V={VD，VS₁，VS₂}，其中VD={VD_k}，VS₁={VSⁱ_1k}，VS₂=(VSⁱ_2k}，i=1，2，…n，k=1，2，…。實例庫H是已經成功定型生產的實例集。實例存儲的合理性是實現快速配置的基礎，直接關系到實例匹配的效率和最終解的優劣程度。實例的表示關系到實例的內容和結構組織方式。針對板構件產品的特征，實例需采用雙層結構來存儲兩個方面的內容。第一層存儲實例化的需求變量子集VD，第二層存儲實例佗的構件變量VS₁和VS₂。因為如果兩產品實例的需求變量子集VD接近，則一般來說兩產品的設計方案也應相似，所以將第一層需求變量子集VD作為已知量進行屬性匹配求解，第二層的內容將是待求產品的初解，最終將形成產品的BOM等設計制造資源。設描述產品需要n個需求變量，H中有m個實例，實例庫的表達如表1所示。

    表1 實例庫H的二層結構

    規則集R作為產品快速配置模型的配置知識庫，用以表達產品配置變量間的關系，是確定配置變量值的方式之一。根據板構件產品參數的基本確定方式，將R中的規則分成四類，分別形成四個子集：屬性配置規則R₁、裝配約束規則R₂、設計經驗規則R₃和結果校核規則R₄。則規則集R可表達為R={Rⁱ_jk}，i=1，2…n，j=1，2，3，4，k=1，2…，Rⁱ_jk表示約束板構件S_i變量的第k條第j類規則。由于板構件產品參數的確定方式并不復雜，基本上都是利用力學和數學為基礎的設計計算公式，故規則的構造也并不復雜，設計計算公式的有限性決定了配置知識庫也不會很龐大，根據采用規則If(Condition)Then(Result)的方式構造配置規則即可。另外，在設計者優化某一配置變量與設置并不只有一條規則的情況下，規則之間或許會有沖突，產生覆蓋規則的問題。為了能夠有效地處理這一問題，應對規則設置完成之后，對整個規則中Result的左邊同名變量的數量通過程序進行檢查。實際上，考慮到基于相似實例的配置方法中大部分配置變量通過基于相似實例來賦值，規則只是用于少數配置變量的優化，在通常狀況之下，在設置規則時，設計者從宏觀方面就能夠控制規則的沖突問題。以半掛式罐車為例，R₁和R₂是以力學和數學為基礎的，可在相關國標和行標中查得計算公式，來約束VS₁和VS₂中的變量；R₃是設計人員根據個人以往經驗設定；R₄是為確保能承載用戶要求的載重噸位而進行的強度和剛度校核。如果要表達當罐車車間腹板的高厚之比大于70時就需要在腹板中布置一些加固件，只需使用規則If(VS⁶₁₁/VS⁶₁₃＞70)Then(VS⁹₈=True)，其中VS⁶₁₁，VS⁶₁₃，VS⁹₈分別表示車架腹板的高、厚和腹板中部是否需要另外加固件。

2 基于產品歷史實例的配置優化方法

    產品配置方法f是根據用各個戶需求參數對產品模型中的各構件類實例化的過程。

    在基于歷史實例的產品配置中，要想處理類似實例的篩取問題就應選用適宜的匹配算法。目前，在眾多領域中都普遍的應用到聚類分析算法，它能夠通過加權的n維空間距離把目標對象同已有對象作出排序，這在聚類分析中是經常用到的距離度量方法，由于加權歐氏距離的聚類算法注意到在相似聚類過程中，對象里的各個屬性變量影響作用的不一樣，在參數型屬性的實例檢索中更加有效。它通過計算歷史實例和待求產品之間的歐氏距離來確定相似度，距離越小則表明相似程度越大。半掛罐車產品的需求變量是用來描述外形尺寸、速度、承載重量、容積等性能參數的，通過帶權參數的歐氏距離的聚類算法對需求變量進行處理可以得到產品實例間的相似度，以此為依據進行產品相似實例的篩取工作。基于歷史實例的產品配置全過程如圖2示，分為如下幾個步驟：

    圖2 產品快速配置流程圖

    2.1 對訂單數據的采集。提取用戶訂單中的重要的變量參數，將用戶的需求轉換成需求變量集VD中的各元素。

    2.2 進行歷史實例和目標配置方案的匹配提取。確定歷史實例與目標產品相似度的加權距離的聚類算法過程如下：

    設產品訂單實例中的需求變量為VD₁，VD₂…VD_m，且共有m個歷史實例，VD_ij表示第i個實例第j個需求變量的值，則有：

    待求配置實例向量x=(VD₁，VD₂…VD_n)

    2.2.1 對歷史實例矩陣R進行數據標準化處理，以消除變量間不同量綱的影響。用R的行(即每一個歷史實例)與待求配置實例向量x進行差運算，之后再做歸一化處理：

    2.2.2 用AHP方法解出各需求變量的權值需求變量的權值表示產品各需求變量對產品結構和性能的影響程度，其可表示為：

    需求變量的權值求解采用層次分析法，將作為匹配屬性的板構件需求變量作為同層因素進行同層次兩兩因素間的相對比較，構造判斷矩陣，采用其常用的1～9，其比率標度意義如表2，也可由通過總結歷史設計經驗建立判斷標度表，確定萄一個需求變量的權重值。

    表2 AHP比例標度表

    2.2.3 求帶權的歐式距離cd_i及與目標實例相似程度r_i，并選取最匹配的歷史實例。目標實例與各歷史實例的加權歐式實例：

    cd_i=。

    目標實例與各歷史實例的相似度為：r_i=1-cd_i。在歷史資源庫中選取相似度ri值最大的實例，即為歷史實例庫中與當前目標產品最匹配的實例。

    2.3 選取最匹配的相似歷史實例作為配置基型，其繼承了該實例的屬性變量和裝配變量的實例值。

    2.4 在相似歷史實例的基礎上配置優化。在實際設計中，基于相似實例配置出來的初始結果往往并不能完全達到設計要求，設計人員需通過配置規則庫，有選擇地設置規則庫R₁，R₂，R₃來調整變量集VS₁，VS₂中的變量值。變量VS₁，VS₂的優化算法的采用If(Condition)Then(Result)結構，具體流程如下：

    2.5 校驗結果并生成產品設計模型。優化的結果最終需要通過校核規則庫R₄的檢查和校核。若有未通過校核的變量，則需按之前的步驟進一步配置優化。最后，將變量集VS₁，VS₂中的最終值形成產品的快速配置模型。

3 總結

    基于相似歷史實例與知識規則集成的產品配置方法直接運用先前成功的知識和經驗，可以有效地避開傳統的復雜配置程序，降低并減少設計者的工作量以及產品開發的周期，從而提高產品配置的成功率。同時還能有效利用和管理企業已有的設計圖紙、生產方案等現有資源，可根據產品訂單的不同需求及制造約束條件有側重地應用歷史實例匹配與規則推理的各自優勢，綜合求解，反復校驗，從而有效提高模塊化設計中產品快速配置求解的效率和準確性。由于基于訂單的產品設計與制造流程具有復雜且模糊的特點，這使得歷史實例配置求解的匹配算法和知識庫、規則庫的建立都存在著一定的難度，因此，產品最終的配置方案對各組件對象的獨立配置能力有很高的要求。另外，產品配置模型求解、知識庫及規則庫定義和管理的方法，對最終設計方案的評價及實際可靠性具有重要作用。本文在分析汽車類板構件產品特征的基礎上，提出了該類產品的快速配置模型及其方法，具有較好的實際應用價值。

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