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智能概念设计综述

2011-10-26许秀斌

中国科技信息 2011年12期
关键词:概念设计实例决策

许秀斌

泰安泰山福神齿轮箱有限责任公司技术中心,山东 泰安 271000

智能概念设计综述

许秀斌

泰安泰山福神齿轮箱有限责任公司技术中心,山东 泰安 271000

智能设计技术就是对智能CAD 理论和应用的研究,能够对设计的全过程提供智能化的计算机支持。本文介绍了智能概念设计技术的概念、特点、技术发展,对智能设计技术的发展前沿进行了分析和研究, 给出了智能方案设计的研究重点。

智能工程;概念设计;CAD

传统CAD 系统由于缺乏设计工程师所具有的推理和决策能力, 已经不能满足设计过程自动化的要求。而智能CAD ( ICAD) 系统既具有传统CAD系统的数值计算和图形处理能力, 又有知识处理能力, 能够对设计的全过程提供智能化的计算机支持, 这就是对智能CAD 理论和应用的研究。

1、智能设计技术的概念

智能设计与智能工程紧密联系,智能工程是适用于工业决策自动化的技术,而设计是复杂的分析、综合与决策活动,因此可以认为智能设计是智能工程这一决策自动化技术在设计领域中应用的结果[1]。

智能工程要研究的问题,即如何用复合的知识模型代表人类社会各种决策活动,如何用计算机系统来自动化的处理这样的复合知识模型,进而实现决策自动化。“设计”是人类生产和生活中普遍存在而又重要的活动,其中包括大量广泛的依据知识做决策的过程。

2、智能设计的特点

(1) 以设计方法学为指导。智能设计的发展,从根本上取决于对设计本质的理解。设计方法学对设计本质、过程设计思维特征及其方法学的深入研究是智能设计模拟人工设计的基本依据。

(2) 以人工智能技术为实现手段。借助专家系统技术在知识处理上的强大功能, 结合人工神经网络和机器学习技术, 较好的支持设计过程自动化。

(3) 以传统CAD 技术为数值计算和图形处理工具, 提供对设计对象的优化设计、有限元分析和图形显示输出上的支持。

(4) 面向集成智能化。不但支持设计的全过程, 而且考虑到与CAM 的集成, 提供统一的数据模型和数据交换接口。

(5) 提供强大的人机交互功能。使设计师对智能设计过程的干预, 即与人工智能融合成为可能。

3、智能设计的技术发展

对智能设计的需求体现在越来越高的设计质量要求; 越来越短的设计周期要求; 越来越复杂的设计对象及其环境的要求等3个方面。传统的CAD 技术以数值计算和图形处理为主要特征, 在设计中已得到广泛的应用,并在很大程度上减轻了设计者的劳动强度, 提高了设计的质量和工作效率。但由于设计活动是一种人类特有的智能行为, 在设计方案的确定、模型的建立和评价决策等许多设计环节中, 有相当多的工作还不能建立起精确的数学模型并用数值计算的方法求解, 而需要设计师发挥自己的创造能力, 运用多学科的知识和实践经验, 经过分析推理和综合构思才能取得良好的设计结果。

于是智能CAD 的理论研究和开发应用受到越来越多的关注, 众多专家相继推出了大批智能CAD 系统, 并应用于机械、集成电路和建筑等设计领域。这一阶段是智能设计的初级阶段。但此阶段对设计自动化技术即数值信息走向知识处理自动化有着重要意义。在I2CAD 系统中, 智能活动由人机共同承担,它不仅可以用于常规设计, 而且能够支持创新设计。

由于I2CAD 系统的大规模、集成化和高难度的特点, 初级ICAD 系统在特定领域仍有广泛的应用前景。今后的智能设计既要巩固和发展初级I2CAD 系统的理论研究, 大力推广其实际应用, 又要加强对理论研究、技术开发和实践经验的积累。

4、智能设计技术研究重点

(1) 智能方案设计。方案设计是方案的产生和决策阶段, 是最能体现设计智能化的阶段, 是设计全过程智能化必须突破的难点。

(2) 知识获取和处理技术。基于分布和并行思想的结构体系和机器学习模式的研究,基于基因遗传和神经网络推理的研究, 其重点均在非归纳及非单调推理技术的深化等方面。

(3) 面向CAD 的设计理论。包括概念设计和虚拟现实, 并行工程, 健壮设计, 集成化产品性能分类学及目录学, 反向工程设计法及产品生命周期设计法等。

(4) 面向制造的设计。以计算机为工具,建立用虚拟方法形成的趋近于实际的设计和制造环境,如图1所示。具体研究CAD 集成、虚拟现实、并行及分布式CAD/ CAM系统及其应用、多学科协同、快速原型生成和生产的设计等人机智能化设计系统( I2CAD) 。

图1 CAVE沉浸式虚拟设计系统

5、智能设计的研究方法

(1) 原理方案智能设计。方案设计的结果将影响设计的全过程, 对于降低成本、提高质量和缩短设计周期等有至关重要的作用。

(2) 协同求解

ICAD 应具有多种知识表示模式、多种推理决策机制和多个专家系统协同求解的功能。同时需把同理论相关的基于知识程序和方法的模型组成一个协同求解系统, 在元级系统推理及调度程序的控制下协同工作, 共同解决复杂的设计问题。

(3) 知识获取、表达和利用技术专家系统技术是ICAD 的基础, 其面向CAD 应用的主要发展方向可概括为:

①机器学习模式的研究, 旨在解决知识获取、求精和结构化等问题;

②推理技术的深化, 要有正、反向和双向推理流程控制模式的单调推理, 又要把重点集中在非归纳、非单调和基于神经网络的推理等方面;

③综合的知识表达模式, 即如何构造深层知识和浅层知识统一的多知识表结构;

④基于分布和并行思想求解结构体系的研究。究、产品进化过程驱动的概念设计模型研究、基于演化的概念设计生物建模理论与方法的研究、机械运动系统概念设计智能化平台的研究、基于设计机构矩阵和DSM的产品设计与开发[2]的研究等。由此也可以看出,智能设计技术目前的研究主要包括以下内容:(1)概念设计中创新思维的模拟;(2)智能设计方法的研究;(3)智能概念设计平台的研制。

目前,国内外许多专家对上述三个方面的研究进行了大量的工作。如以可拓学为基础的方案设计方法[3],基于遗传算法的工程设计[4],用于设计环境的模糊系统Xfuzzy[5],不确定推理模型,概念设计专家系统等。 但是,由于概念设计过程中创造性思维所具有的独立性、联动性、多面性、跨越性、综合性等特性,加上概念设计过程本身的复杂性,因此目前该领域的研究陷入了以下困境:(1)CAD以限制概念设计的创新空间为代价换取设计信息的数字化和推理过程的自动化;(2)求解方法的研究过于依赖计算机,不注重产品信息模型,即知识基础的研究。许多学者提出的广义人工智能论、泛逻辑学、准全息论等或许可以给本领域的研究带来突破性的进展。

(4) 黑板结构模型

黑板结构模型侧重于对问题整体的描述以及知识或经验的继承。这种问题求解模型是把设计求解过程看做是先产生一些部分解,再由部分解组合出满意解的过程。其核心是由知识源、全局数据库和控制结构3部分组成。

(5) 基于实例的推理(CBR)

CBR 是一种新的推理和自学习方法, 其核心精神是用过去成功的实例和经验来解决新问题。研究表明, 设计人员通常依据以前的设计经验来完成当前的设计任务, 并不是每次都从头开始。CBR 的一般步骤为提出问题,找出相似实例, 修改实例使之完全满足要求,将最终满意的方案作为新实例存入实例库中。CBR 中最重要的支持是实例库, 关键是实例的高效提取。

通过对智能设计技术特点、发展方向与研究方法的介绍, 可对此技术有较为全面的了解和认识。对今后进一步学习、研究和应用该技术提供指导。

6、智能概念设计技术研究现状

国家自然科学基金委员会对智能概念设计领域的研究非常重视,资助了很多项目,如基于可拓学理论的智能化概念设计方法研

[1]李建平,徐林林,滕启. 智能设计技术[J]. 起重运输机械. 2003(5): 1-3.

[2]唐敦兵,钱晓明,刘建刚. 基于设计结构矩阵DSM的产品设计与开发[M]. 科学出版社. 2009.

[3]Renwang L, Weidong P, Xinjian G. Study on goodness evaluation method in extenics and its application in the variant design[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems. 2001, 7(4): 48-51.

[4]玄光男,程润伟. 遗传算法与工程设计[M]. 北京: 科学出版社. 2000.

[5]Lopez D R, Jimenez C J, Baturone I. Xfuzzy:A design environment for fuzzy systems: Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Fuzzy Systems[Z]. Alaska: 19981060-1065.

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.12.057

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