本文關(guān)鍵詞：面向可拓實例推理的產(chǎn)品設(shè)計演化方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前產(chǎn)品更新日新月異,市場競爭日益激烈,為迎合客戶需求,制造企業(yè)必須對產(chǎn)品進(jìn)行不斷地創(chuàng)新,而掌握一種產(chǎn)品設(shè)計演化方法能夠讓企業(yè)準(zhǔn)確把握市場方向,同時也能夠加快企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計�？赏貙嵗评砑夹g(shù)正是一種比較成熟的產(chǎn)品設(shè)計演化方法,它利用以前的設(shè)計知識來解決當(dāng)前產(chǎn)品設(shè)計中遇到的問題,是一種基于先前實例的設(shè)計方法�？赏貙嵗评淼闹饕h(huán)節(jié)包含實例表達(dá)、實例匹配、實例修改和實例評價,本文在此基礎(chǔ)上增加一個實例分類環(huán)節(jié),并將多維關(guān)聯(lián)函數(shù)應(yīng)用于實例匹配當(dāng)中,主要工作包含以下內(nèi)容:實例表達(dá)與實例匹配是產(chǎn)品設(shè)計演化的基礎(chǔ),本文首先利用可拓基元構(gòu)建產(chǎn)品實例與客戶需求信息模型,并根據(jù)客戶需求計算產(chǎn)品屬性最優(yōu)值與可拓域。其次,針對多屬性產(chǎn)品設(shè)計的實例匹配過程,提出一種基于多維關(guān)聯(lián)函數(shù)的匹配算法,通過對二維與三維關(guān)聯(lián)函數(shù)計算方法的總結(jié),構(gòu)建了多維關(guān)聯(lián)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型,并在此基礎(chǔ)上,計算得到產(chǎn)品實例的相似度值。最后,通過實例應(yīng)用和算法對比分析,驗證了此算法的可靠性與正確性。為使產(chǎn)品設(shè)計演化效率更高,演化對象更具體,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品實例分類算法。根據(jù)產(chǎn)品分類特點,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差計算方法以改善收斂速度慢的問題,并對其訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理以提高分類的準(zhǔn)確率。最后以此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為平臺,根據(jù)相似度值、不匹配屬性數(shù)量以及不匹配子特征屬性對產(chǎn)品實例進(jìn)行多層次分類。實例修改是產(chǎn)品設(shè)計演化的最終實現(xiàn)途徑,首先,構(gòu)建產(chǎn)品特征屬性與結(jié)構(gòu)之間的映射模型,通過映射模型推理得到相似實例不相容核問題。然后,以傳導(dǎo)度為依據(jù),并結(jié)合置換變換、復(fù)制變換、分合變換、增刪變換以及擴縮變換方法,對核問題中的產(chǎn)品零部件的結(jié)構(gòu)或尺寸等進(jìn)行修改變換,最后得到與滿足客戶需求的新實例。根據(jù)本文提出的理論技術(shù)方法,在Solidworks平臺上設(shè)計開發(fā)出基于可拓實例推理的螺桿空壓機設(shè)計系統(tǒng),集成了多維關(guān)聯(lián)函數(shù)匹配算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法、不相容問題協(xié)調(diào)機制并驗證了其可行性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：可拓 實例推理 產(chǎn)品設(shè)計演化 多維關(guān)聯(lián)函數(shù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 不相容問題
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB472
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 研究意義12-13
• 1.2 產(chǎn)品設(shè)計國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 產(chǎn)品設(shè)計研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 產(chǎn)品演化方法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 分類方法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.4 產(chǎn)品設(shè)計過程的沖突協(xié)調(diào)方法研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.5 產(chǎn)品設(shè)計系統(tǒng)研究現(xiàn)狀19
• 1.3 智能化推理技術(shù)研究現(xiàn)狀19-21
• 1.3.1 智能化推理方法概述19-21
• 1.3.2 實例推理關(guān)鍵技術(shù)21
• 1.4 目前存在的問題21-22
• 1.5 論文主要內(nèi)容及其組織形式22-24
• 1.5.1 論文主要內(nèi)容22
• 1.5.2 論文組織形式22-24
• 第2章 面向可拓實例推理的多維關(guān)聯(lián)函數(shù)建模及應(yīng)用24-40
• 2.1 引言24
• 2.2 面向可拓實例推理的產(chǎn)品知識建模24-26
• 2.2.1 面向產(chǎn)品檢索的實例基元建模24-25
• 2.2.2 產(chǎn)品實例屬性最優(yōu)值確定25-26
• 2.2.3 客戶需求可拓域確定26
• 2.3 基于多維關(guān)聯(lián)函數(shù)的相似實例匹配算法構(gòu)建26-33
• 2.3.1 二維關(guān)聯(lián)函數(shù)的數(shù)學(xué)建模27-28
• 2.3.2 三維關(guān)聯(lián)函數(shù)的數(shù)學(xué)建模28-30
• 2.3.3 多維關(guān)聯(lián)函數(shù)的通用數(shù)學(xué)模型構(gòu)建30-31
• 2.3.4 基于多維關(guān)聯(lián)函數(shù)的相似度函數(shù)構(gòu)建31-32
• 2.3.5 產(chǎn)品實例匹配結(jié)果分析32
• 2.3.6 基于多維關(guān)聯(lián)函數(shù)的相似度函數(shù)計算步驟32-33
• 2.4 面向可拓實例推理的多維關(guān)聯(lián)函數(shù)應(yīng)用33-38
• 2.5 小結(jié)38-40
• 第3章 面向可拓實例推理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法40-56
• 3.1 引言40
• 3.2 基于相似誤差優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法40-48
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法誤差優(yōu)化42-43
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法構(gòu)建43-44
• 3.2.3 訓(xùn)練改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-45
• 3.2.4 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果驗證45-48
• 3.3 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品實例分類方法48-52
• 3.3.1 基于相似度區(qū)間的實例分類49
• 3.3.2 基于不匹配屬性數(shù)量的實例分類49-50
• 3.3.3 基于不匹配子特征屬性的實例分類50-51
• 3.3.4 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品實例分類原理51-52
• 3.4 面向可拓實例推理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法應(yīng)用52-54
• 3.5 小結(jié)54-56
• 第4章 面向可拓實例推理的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變異方法56-72
• 4.1 引言56
• 4.2 基于產(chǎn)品實例推理的結(jié)構(gòu)變換核問題建模56-61
• 4.2.1 基于實例結(jié)構(gòu)的設(shè)計問題推理分析57-60
• 4.2.2 面向產(chǎn)品變換推理的不相容核問題建模60-61
• 4.3 面向結(jié)構(gòu)變異的不相容問題演化方法61-65
• 4.3.1 面向產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變異的核問題變換推理61-64
• 4.3.2 面向產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變異的設(shè)計問題傳導(dǎo)變換64-65
• 4.4 面向可拓實例推理的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變異方法應(yīng)用65-70
• 4.5 小結(jié)70-72
• 第5章 面向可拓實例推理的螺桿空壓機設(shè)計系統(tǒng)72-80
• 5.1 引言72
• 5.2 螺桿空壓機設(shè)計系統(tǒng)開發(fā)背景及其框架72-73
• 5.2.1 螺桿空壓機設(shè)計系統(tǒng)開發(fā)背景72
• 5.2.2 螺桿空壓機設(shè)計系統(tǒng)組織框架72-73
• 5.3 螺桿空壓機設(shè)計系統(tǒng)應(yīng)用73-78
• 5.4 小結(jié)78-80
• 第6章 結(jié)論與展望80-82
• 6.1 結(jié)論80-81
• 6.2 展望81-82
• 符號說明82-84
• 參考文獻(xiàn)84-90
• 致謝90-92
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果92

【相似文獻(xiàn)】

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1 王體春;黃翔;;基于知識重用的復(fù)雜產(chǎn)品可拓方案設(shè)計模型[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報;2012年04期

2 陳亞男;李衛(wèi)華;;求職問題可拓策略生成系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J];廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2012年01期

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本文編號：361697