0 引言

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

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

1 產(chǎn)品的快速配置模型

    1.1 板構(gòu)件產(chǎn)品的特征分析經(jīng)過對大量的車輛板構(gòu)件產(chǎn)品的分析，該類產(chǎn)品具有以下幾點特征：

    ①屬性參數(shù)相似：所有零部件具有長度、寬度、厚度、角度等屬性參數(shù)。

    ②零部件類別統(tǒng)一：產(chǎn)品由有限種（2-3種）材質(zhì)、不同形狀、尺寸、數(shù)量的板式零部件構(gòu)成。

    ③裝配參數(shù)和參數(shù)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(shù)，例如數(shù)量、位置、傾斜度等進行描述。

    ④設(shè)計生產(chǎn)流程相似：大多為廠家自制件，從訂單出發(fā)，先確定產(chǎn)品零部件的各個參數(shù)，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(chǎn)品快速配置的關(guān)鍵是在正確理解和表達用戶需求的基礎(chǔ)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(chǎn)品。配置知識的表達作為產(chǎn)品配置模型的基礎(chǔ)，配置模型的建模過程實際上是對現(xiàn)有產(chǎn)品所蘊涵的知識、經(jīng)驗、關(guān)系的表達和提取的過程。對板構(gòu)件產(chǎn)品的相似特征進行分析可知，其產(chǎn)品快速配置的解可用包含產(chǎn)品自身屬性參數(shù)和裝配參數(shù)的產(chǎn)品物科清單與裝配約束的規(guī)則來一同表達，關(guān)于約束的規(guī)則也是參數(shù)確定方式之一，圖1給出了板構(gòu)件產(chǎn)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(chǎn)品，f為配置方法，該配置方法對括號內(nèi)的數(shù)據(jù)集進行操作，PA為產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)模型，S為板構(gòu)件集，V為變量集，H為以往的產(chǎn)品實例集，R為規(guī)則集。

    圖1 板構(gòu)件產(chǎn)品的配置模型

    板構(gòu)件集S={S₁，S₂…S_i…S_n，i=1，2…n。S_i是可用屬性參數(shù)和裝配參數(shù)描述的板式零部件，i為板構(gòu)件的ID編號，產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)模型PA表示具有相似裝配結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品集合，板構(gòu)件產(chǎn)品PA的相似裝配結(jié)構(gòu)指構(gòu)成該產(chǎn)品的所有板構(gòu)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(gòu)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(shù)與訂單上描述需求指標的個數(shù)相關(guān)，VD_k即為第k個需求變量。VS₁描述板構(gòu)件自身的尺寸屬性和材料屬性，VS₂描述板構(gòu)件裝配時的約束參數(shù)，VSⁱ_1k即為板構(gòu)件i的第k個屬性變量，VSⁱ_2k即為板構(gòu)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(jié)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(jīng)成功定型生產(chǎn)的實例集。實例存儲的合理性是實現(xiàn)快速配置的基礎(chǔ)，直接關(guān)系到實例匹配的效率和最終解的優(yōu)劣程度。實例的表示關(guān)系到實例的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)組織方式。針對板構(gòu)件產(chǎn)品的特征，實例需采用雙層結(jié)構(gòu)來存儲兩個方面的內(nèi)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(gòu)件變量VS₁和VS₂。因為如果兩產(chǎn)品實例的需求變量子集VD接近，則一般來說兩產(chǎn)品的設(shè)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(nèi)容將是待求產(chǎn)品的初解，最終將形成產(chǎn)品的BOM等設(shè)計制造資源。設(shè)描述產(chǎn)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(jié)構(gòu)

    規(guī)則集R作為產(chǎn)品快速配置模型的配置知識庫，用以表達產(chǎn)品配置變量間的關(guān)系，是確定配置變量值的方式之一。根據(jù)板構(gòu)件產(chǎn)品參數(shù)的基本確定方式，將R中的規(guī)則分成四類，分別形成四個子集：屬性配置規(guī)則R₁、裝配約束規(guī)則R₂、設(shè)計經(jīng)驗規(guī)則R₃和結(jié)果校核規(guī)則R₄。則規(guī)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(gòu)件S_i變量的第k條第j類規(guī)則。由于板構(gòu)件產(chǎn)品參數(shù)的確定方式并不復雜，基本上都是利用力學和數(shù)學為基礎(chǔ)的設(shè)計計算公式，故規(guī)則的構(gòu)造也并不復雜，設(shè)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(jù)采用規(guī)則If(Condition)Then(Result)的方式構(gòu)造配置規(guī)則即可。另外，在設(shè)計者優(yōu)化某一配置變量與設(shè)置并不只有一條規(guī)則的情況下，規(guī)則之間或許會有沖突，產(chǎn)生覆蓋規(guī)則的問題。為了能夠有效地處理這一問題，應對規(guī)則設(shè)置完成之后，對整個規(guī)則中Result的左邊同名變量的數(shù)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(guī)則只是用于少數(shù)配置變量的優(yōu)化，在通常狀況之下，在設(shè)置規(guī)則時，設(shè)計者從宏觀方面就能夠控制規(guī)則的沖突問題。以半掛式罐車為例，R₁和R₂是以力學和數(shù)學為基礎(chǔ)的，可在相關(guān)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(shè)計人員根據(jù)個人以往經(jīng)驗設(shè)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(guī)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(chǎn)品歷史實例的配置優(yōu)化方法

    產(chǎn)品配置方法f是根據(jù)用各個戶需求參數(shù)對產(chǎn)品模型中的各構(gòu)件類實例化的過程。

    在基于歷史實例的產(chǎn)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(lǐng)域中都普遍的應用到聚類分析算法，它能夠通過加權(quán)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(jīng)常用到的距離度量方法，由于加權(quán)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(shù)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(chǎn)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(chǎn)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(shù)的，通過帶權(quán)參數(shù)的歐氏距離的聚類算法對需求變量進行處理可以得到產(chǎn)品實例間的相似度，以此為依據(jù)進行產(chǎn)品相似實例的篩取工作�；�于歷史實例的產(chǎn)品配置全過程如圖2示，分為如下幾個步驟：

    圖2 產(chǎn)品快速配置流程圖

    2.1 對訂單數(shù)據(jù)的采集。提取用戶訂單中的重要的變量參數(shù)，將用戶的需求轉(zhuǎn)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(chǎn)品相似度的加權(quán)距離的聚類算法過程如下：

    設(shè)產(chǎn)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(shù)據(jù)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(quán)值需求變量的權(quán)值表示產(chǎn)品各需求變量對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和性能的影響程度，其可表示為：

    需求變量的權(quán)值求解采用層次分析法，將作為匹配屬性的板構(gòu)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(gòu)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(jié)歷史設(shè)計經(jīng)驗建立判斷標度表，確定萄一個需求變量的權(quán)重值。

    表2 AHP比例標度表

    2.2.3 求帶權(quán)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(quán)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(chǎn)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(chǔ)上配置優(yōu)化。在實際設(shè)計中，基于相似實例配置出來的初始結(jié)果往往并不能完全達到設(shè)計要求，設(shè)計人員需通過配置規(guī)則庫，有選擇地設(shè)置規(guī)則庫R₁，R₂，R₃來調(diào)整變量集VS₁，VS₂中的變量值。變量VS₁，VS₂的優(yōu)化算法的采用If(Condition)Then(Result)結(jié)構(gòu)，具體流程如下：

    2.5 校驗結(jié)果并生成產(chǎn)品設(shè)計模型。優(yōu)化的結(jié)果最終需要通過校核規(guī)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(yōu)化。最后，將變量集VS₁，VS₂中的最終值形成產(chǎn)品的快速配置模型。

3 總結(jié)

    基于相似歷史實例與知識規(guī)則集成的產(chǎn)品配置方法直接運用先前成功的知識和經(jīng)驗，可以有效地避開傳統(tǒng)的復雜配置程序，降低并減少設(shè)計者的工作量以及產(chǎn)品開發(fā)的周期，從而提高產(chǎn)品配置的成功率。同時還能有效利用和管理企業(yè)已有的設(shè)計圖紙、生產(chǎn)方案等現(xiàn)有資源，可根據(jù)產(chǎn)品訂單的不同需求及制造約束條件有側(cè)重地應用歷史實例匹配與規(guī)則推理的各自優(yōu)勢，綜合求解，反復校驗，從而有效提高模塊化設(shè)計中產(chǎn)品快速配置求解的效率和準確性。由于基于訂單的產(chǎn)品設(shè)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(guī)則庫的建立都存在著一定的難度，因此，產(chǎn)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(chǎn)品配置模型求解、知識庫及規(guī)則庫定義和管理的方法，對最終設(shè)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(gòu)件產(chǎn)品特征的基礎(chǔ)上，提出了該類產(chǎn)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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本文標題：基于實例的產(chǎn)品快速配置方法探討

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