基于知识粒度的科学效应库系统构建*

李　迅，王　凯，于翔麟

(四川大学 制造科学与工程学院,成都　610065)



基于知识粒度的科学效应库系统构建*

李迅，王凯，于翔麟

(四川大学 制造科学与工程学院,成都610065)

如何发挥科学效应知识在产品设计中的作用，辅助设计人员进行创新设计是当前研究的热点。文章基于人的多粒度认知模型，提出了科学效应知识的多粒度组织表达模型。通过对各粒层知识属性的定义，实现了科学效应知识的扩展。提供功能、

、自然语义三种不同抽象粒度的检索方式。建立了支持产品创新设计的科学效应库，并结合小型冲压机床的自动保护系统设计示例展示了科学效应库对创新设计的支持。

科学效应；多粒度；创新设计；知识检索

0　引言

创新设计是产品设计的核心，在产品设计过程中，如何灵活、有效的运用科学效应知识，成为获得具有学科交叉性质创新解的关键。研究表明，工程师或普通设计人员自身掌握的科学效应是十分有限的，因此，建立科学效应库为新产品开发提供更多原理，对激励设计人员开展创新性设计活动具有重要意义。

目前，针对科学效应库的构建已经有较多的研究，占向辉[1]、孙玉帅[2]等提出基于传统数据管理方式构建科学效应库，张帅[3]等提出基于设计目录数据管理方式构建科学效应库，马涛[4]、张星[5]等提出的基于本体构建科学效应库,高常青[6]等提出基于功能元映射模式构建科学效应库。这些科学效应库存在着对知识的描述角度不够全面和知识库的检索效率不高等问题。为此，本文基于人的多粒度认知模型，分析了科学效应知识不同抽象粒度的组织和表达，建立了支持产品创新设计的多粒度多层次的科学效应库，并对系统的检索技术进行了分析。

1　多粒度认知模型

认知就是认识外界事物的过程，是对作用于人的感觉器官的外界事物进行信息加工的过程。人脑习惯于从很粗的粒度上来粗略地描述事物，在得到事物的粗粒度概念之后，再用较细的粒度来观察和分析事物，进而达到对事物的全面认识。整个认知过程的多粒度模型如图1所示，模型的顶层是事物的一些外在属性(粗粒度)，底层是事物的详细信息(细粒度)，认知的过程就是从一个粒度层次跳到另一个粒度层次，多粒度多角度地对事物完整把握的过程[7]。因此，科学效应知识应该以多粒度多层次的方式组织和表达，从而有利于设计者的认知和计算机的检索与推送。

图1　认知过程的多粒度模型

2　支持产品创新的科学效应库构建

2.1基于知识粒度的科学效应知识表达

科学效应知识并非用于问题的自动求解，而是辅助人创造性地获取设计方案，科学效应知识的组织和表达应以有利于创新设计活动中人的认知和理解为导向。基于人的多粒度认知模型，本文建立科学效应知识的功能—科学效应—领域知识—设计实例4层粒度结构。如图2所示，功能是对设计要求的抽象和概括，也是对科学效应知识、领域知识、设计实例知识的抽象和概括，功能层知识的抽象程度是最高的。知识的抽象程度越高，可迁移能力越强，知识粒度越粗，但知识的完整性会有所下降。科学效应描述了产品功能实现的基本原理，每个功能都可以通过多种不同的科学效应或效应链来实现。当科学效应的抽象性降低，最终与几何、物料相结合时，往往以领域知识的形式出现，并呈现出少量的功能。一种科学效应可以和不同的几何、物料相结合，对应着多种不同的领域知识，在一种领域知识中同时又可以抽象出多种科学效应来。当领域知识的抽象程度降低，被用于产品结构设计时，产生了具体的设计实例知识。每种领域知识都对应着多个产品设计实例。功能、科学效应、领域知识和设计实例这4层知识的知识粒度逐渐缩小。知识越抽象，知识粒度越粗；知识越具体，知识粒度越细。各层知识之间存在着一对一，一对多，多对一，多对多的映射关系，构成了多粒度多层次的知识空间，符合人的认知思维过程，帮助设计者深刻理解科学效应知识，从而辅助设计者实现创新设计。

图2　科学效应知识的多粒度组织模型

2.2科学效应知识各粒层的属性

各粒层知识的属性反应了知识粒的内部结构和与其他知识粒层的联系。对各粒层知识属性的定义，使该粒层知识的粒度减小，有利于设计者的理解，并且建立了该粒层知识和其他粒层知识的联系，有利于知识在整体粒度空间中的扩展，提高设计者对该类知识的检索效率。

功能层：功能知识的属性有功能动词、流名词、相关功能3种属性，功能动词和流名词采用功能基里的标准词汇来表示，功能动词分为稳定、分离、调控、结合等十个大类，流名词分为物质、能量和信号。部分功能动词和流名词如图3所示。相关功能由与该功能同类的功能动词和流名词组成，由于这样的功能组合较多，所以文中只选取和该功能联系最紧密的3个功能作为相关功能属性。对相关功能属性的定义，现实了科学效应知识在粗粒度层面上的扩展。

图3　部分功能动词和流名词分类

科学效应层：科学效应知识的属性有输入流、输出流、控制流、结合物料和相关科学效应。其中输入流、输出流和控制流体现了效应实现过程中物质、能量和信号的转化。结合物料表明科学效应层向领域知识层映射的方向。在应用科学效应实现某个功能时可以由一个效应来完成，也可以将一系列依次发生的效应结合起来实现用户最终的功能，还可以用过其他效应的输出流控制另一个效应的技术参数，以改变该效应的实现形式。通过对科学效应层知识的属性定义，有利于设计者对科学效应作用原理的理解。

领域知识层：领域知识的属性有概念描述、工作原理、优势分析、相关领域。其中概念描述是对该领域知识的设计方法或者产品机构的概念进行大致的描述，工作原理是对设计原理或产品机构工作原理的展示，优势分析是对该设计方法或者机构的优点进行分析，相关领域属性展示了与该领域相近的知识，拓宽了设计者的知识范围。

设计实例层：设计实例知识属性有问题描述、工作参数、发明原理、相关实例。其中问题描述对该实例所解决的问题进行了简单的描述，工作参数包括功率、温度等，发明原理将实例采用的解决问题的方法抽取出来，并使用TRIZ发明原理的形式进行表达，相关实例属性是与实例知识相关的其它实例知识，便于设计者全面的掌握该类知识。

2.3科学效应库构建流程

科学效应库的构建流程如图4所示，科学效应库的构建采取自底向上的方法。首先，从产品设计领域中选取实例知识，实例知识包括专利知识和具体产品知识等，然后将实例知识由细粒度向粗粒度转化，逐步抽取出实例知识对应的领域知识层、科学效应层、功能层的知识，从而得到了不同抽象粒度的知识层次结构，最后定义各粒层知识的属性，生成知识条目，将知识条目加入科学效应库中，并在初步建立知识库以后，在使用过程中对该知识库进行完善，最终建立一个能够辅助创新设计的多粒度多层次的科学效应库。

图4　科学效应库构建流程

3　知识库的检索与应用

3.1科学效应知识检索

由于科学效应库采用了多粒度多层次的知识组织结构，并且根据知识条目中各属性的构成，科学效应库采用三种不同抽象粒度的检索方式：功能检索、关键词检索和自然语义检索。其中功能检索是粒度最粗的检索方式，用户采用这种方式可以检索到能够实现用户功能的各种效应知识，关键词检索的粒度比功能检索细，能够检索到某一领域的实例知识，自然语义检索的粒度最细，用户能够较快速的检索到具体的实例知识，但这种检索方式得到的知识粒度较细，不利于设计者在粗粒度层面上实现原理创新。图5为科学效应知识库的检索流程图，用户使用知识库时，根据设计过程中面临的不同情况选择不同的检索方式，然后输入检索内容，系统根据用户输入的内容进行分析匹配并输出结果。若不满意，可以对问题进行重新表征，直到检索出所需的设计知识。

图5　科学效应库检索流程图

3.2应用示例

(1)背景描述与问题分析

小型冲压机床的操作往往伴随很多的事故。一台冲压小型机床安装安全防护装置的费用较高，一些私营小厂根本承担不起。基于上述情况，我们可以制作一种简单、价格低廉的光电保护系统，一旦工人的手或身体的其他部位进入危险区域，光电保护系统立即动作，发出报警信号，使冲压机床的工作电路自动断开，立即制动停车[8]。

(2)解决方案

根据问题分析，我们得到明确的改进目标，该目标要实现的主要功能是检测进入危险区域的的手或身体的其他部位，在对知识库系统熟悉之后，我们可以将功能抽象为检测固体。在科学效应库中采用功能检索的方式进行检索，进入多粒度多层次的知识界面，然后选取具体的知识层次进行浏览。图6是课题组设计的知识库检索界面，知识库正在进一步构建之中。在科学效应层中有实现该功能的反射效应、弹性变形等科学原理知识，在设计实例层中有槽式光电开关、对射式光电开关、镜反射式光电开关、光纤式光电开关等实例知识。根据检索到的设计知识，我们得到初步的解决方案：在保护电路中，加入槽式光电开关，实现系统的紧急停车和自动报警。然后根据设计约束和机床自身的特点进行详细设计，得到一个小型的光电保护系统。

图6　知识检索界面

4　结束语

在产品创新设计过程中，科学效应知识发挥着非常重要的作用。文中分析了科学效应知识的组织表达技术的研究现状，基于人的多粒度认知过程模型，提出了科学效应知识的多粒度多层次组织表达模型，并对知识库的检索技术进行了分析。通过小型冲压机床保护系统设计示例说明了科学效应知识库系统的有效性。下一步工作是搜集足量的实例知识，完成整个科学效应知识库的构建，并对知识库的应用策略进行完善。

[1] 占向辉, 李彦, 贾爱军, 等.面向创新设计的科学效应库研究[J].工程设计学报, 2005, 12(1):1-6.

[2] 孙玉帅, 李彦, 赵武.面向创新设计的Web科学效应库系统研究[J].计算机集成制造系统, 2006 , 12(12):1946-1951.

[3] 张帅.复合功能产品概念设计建模理论及自动化求解方法研究[D].杭州:浙江大学, 2005.

[4] 马涛，李彦，刘小莹，等．基于ontology技术构建科学效应知识库[J].计算机应用研究，2009，26(9):3399-3402.

[5] 张星，马建红，肖国玺. 基于本体的科学效应知识表达和语义推理[J].计算机工程与设计,2015,36(7):1992-1996.

[6] 高常青, 杨波, 吕冰，等. 科学效应在产品概念设计中的应用[J].组合机床与自动化加工技术, 2014(5):46-49.

[7] 张清华，周玉兰，滕海涛 . 基于粒计算的认知模型[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2009,21(4):494-501.

[8] 钟友发. 浅谈小型机床的自动保护系统的设计方案[J].才智,2009(24):256-257.

(编辑李秀敏)

Construction of Scientific Effect Knowledge Base System Based on Knowledge Granularity

LI Xun,WANG Kai,YU Xiang-lin

(School of Manufacturing Science and Engineering，Sichuan University，Chengdu 610065，China)

How to play the role of scientific effect knowledge to help designers with innovative design is the focus of current research. Based on the multi-granularity cognitive model, this paper puts forward a multi-granularity organization and expression model of scientific effect knowledge.Through the definition of the knowledge attribute of each particle level, the expansion of scientific effect knowledge is realized.Provide three kinds of different granularity retrieval methods,which are function,key words and natural semantics.The scientific effect base of supporting product innovation design is established,and the design of the automatic protection system of the small punch machine tool is demonstrated to show knowledge base supporting creative design.

scientific effect;multi-granularity;creative design;knowledge retrieval

1001-2265(2016)07-0096-03DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.07.027

2016-01-13

高等学校博士学科点专项科研基金(20130181130011)

李迅(1991—)，男，重庆人，四川大学硕士研究生，研究方向为产品创新设计理论与方法，(E-mail)lixun2018@163.com;通讯作者：王凯(1982—)，男，成都人，四川大学讲师，研究方向为创新方法与创新设计理论，(E-mail)cgwk@163.com。

TH122；TG659

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