本文選題：知識規(guī)劃模型 + 顯性知識重用��； 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：產(chǎn)品設(shè)計是產(chǎn)品開發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),當(dāng)今市場越來越追求短的交貨期,快速響應(yīng)客戶需求成為占據(jù)市場主動性的關(guān)鍵。產(chǎn)品設(shè)計過程中,一半以上都是利用已有設(shè)計知識,因此知識重用在產(chǎn)品設(shè)計過程中意義重大。然而,目前設(shè)計知識重用的研究工作主要集中在設(shè)計知識的表示和建模等方面,對知識本身的重用研究較少。本文提出了大規(guī)模定制環(huán)境下基于知識規(guī)劃的設(shè)計知識重用思想,研究了面向產(chǎn)品設(shè)計的知識規(guī)劃系統(tǒng),建立了知識規(guī)劃的綜合模型,并在此基礎(chǔ)上分別研究了顯性知識重用和隱性知識重用的方法及其影響因素,然后基于知識重用討論了如何更好地進行產(chǎn)品配置。本文主要從以下幾點進行詳細研究:(1)研究了面向產(chǎn)品設(shè)計的知識規(guī)劃系統(tǒng),介紹了產(chǎn)品設(shè)計知識的內(nèi)容及特點,并對產(chǎn)品設(shè)計不同階段的設(shè)計知識進行了分類,對知識規(guī)劃的思想進行了系統(tǒng)的論述,建立了知識規(guī)劃綜合信息模型,從橫向和縱向兩個不同維度對設(shè)計知識進行了綜合表達。(2)以已有實例知識為例研究了顯性知識的重用技術(shù),把產(chǎn)品性能作為出發(fā)點,結(jié)合模糊聚類的方法對已有實例庫進行模糊劃分,通過相似度計算的方法尋找與客戶需求相近的產(chǎn)品類別,應(yīng)用基礎(chǔ)反饋外延(Decision-making of Feedback Extension,DFE)的模糊決策方法優(yōu)選出最終的重用方案,并通過實例驗證了所提方法的可行性。(3)將客戶需求作為驅(qū)動對隱性知識的獲取及重用進行研究,對產(chǎn)品設(shè)計過程進行了細分,借助現(xiàn)有媒體科技對客戶隱性知識進行獲取,應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)方法對客戶需求重要度進行分析,從而確定產(chǎn)品設(shè)計重心。(4)基于知識重用研究了產(chǎn)品配置的方法,以SOM(Self Organization Map)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具,應(yīng)用QFD(Quality Function Deployment)方法對分解的客戶需求進行配置需求轉(zhuǎn)化,并以此作為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入前的預(yù)處理,通過SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類,獲得絕大多數(shù)客戶傾向的產(chǎn)品,從而更好地進行產(chǎn)品配置工作。最后通過實例,驗證該方法的有效性。
[Abstract]:Product design is the key link of product development. Nowadays, the market is increasingly pursuing short delivery time, and rapid response to customer needs has become the key to occupy the market initiative. In the process of product design, more than half use of the existing design knowledge, so knowledge reuse is of great significance in the process of product design. However, at present, the research work of design knowledge reuse mainly focuses on the representation and modeling of design knowledge, and less on the reuse of knowledge itself. In this paper, the idea of knowledge reuse based on knowledge planning in mass customization environment is put forward, and the knowledge planning system oriented to product design is studied, and a comprehensive model of knowledge planning is established. On this basis, the methods of explicit knowledge reuse and tacit knowledge reuse and their influencing factors are studied, and then how to better product configuration based on knowledge reuse is discussed. This paper studies the knowledge planning system of product design, introduces the content and characteristics of product design knowledge, and classifies the design knowledge in different stages of product design. The idea of knowledge planning is discussed systematically, and a comprehensive information model of knowledge planning is established. The design knowledge is expressed synthetically from two different dimensions: horizontal and vertical.) taking the existing case knowledge as an example, the reuse technology of explicit knowledge is studied, and the product performance is taken as the starting point. Combined with the fuzzy clustering method, the existing case library is divided into fuzzy parts, and the product categories similar to the customer's needs are found by similarity calculation, and the final reuse scheme is selected by applying the fuzzy decision method of Decision-making of Feedback extension (DFE), which is based on the basic feedback extension of Decision-Decision-making of Feedback extension (DFE). The feasibility of the proposed method is verified by an example. 3) the customer demand is taken as the driving force to study the acquirement and reuse of tacit knowledge, the process of product design is subdivided, and the existing media technology is used to acquire the tacit knowledge of the customer. Based on knowledge reuse, the method of product configuration is studied, and the SOM(Self Organization Map-based neural network is used as a tool to analyze the importance of customer demand, so as to determine the focus of product design. The QFD(Quality Function deployment method is used to transform the disassembled customer demand, which is used as the pre-processing of SOM neural network input, and through the classification of SOM neural network model, the majority of customer preference products are obtained. In order to better product configuration work. Finally, an example is given to verify the effectiveness of the method.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TB472

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本文編號：1914194