浅析基于智能化的产品设计过程

周俊

摘 要：文章依据产品智能化设计制造过程及其特点，提出了基于可制造新知识为核心的产品智能化设计思路。分析其智能化设计过程需要的可制造信息，发展并构建了适合于特定对象的产品智能化设计制造流程及框架。

关键词：智能化；产品设计

中图分类号：TP393.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）27-0081-02

基于知识的智能化设计是一个综合性技术，其将知识工程原理和计算机辅助技术结合起来，利用计算机的强大的计算功能，将庞大的知识进行分类。同时根据设计人员在设计过程中头脑中的一些想象和设计思路，通过几何特征参数将产品的实体模型用数据表达出来，实现设计知识的表达。这样的设计模式相比传统的设计模式更加形象快速，更适应于现代设计的发展需求。

1 产品智能化设计知识获取

1.1 设计知识的分类及来源

1.1.1 设计知识的分类

在模块化产品设计系统中，可以将设计知识分为两类，第一个是设计实例知识，第二个是设计规则知识。

设计实例知识是一个广义的模块化产品，在产品的设计初期和制造过程中都有集中的体现，并且集成了很多设计经验和先进的设计思想，这种设计知识在很大程度上能够满足特定用户的解决方案。

设计规则知识就是产品在设计的时候按照特定的规则进行设计，这些规则可以是条件语句，也可以是数学公式，经过这些公式和语句的自由组合构成知识表达强大的表达式。

1.1.2 设计知识的来源

产品设计知识的来源可以归纳为以下几点：

①已有知识包括固有的理论知识，设计人员的经验和能力，还包括之前所有产品的设计知识。

②市场、用户使用反馈信息。根据市场及用户反馈回来的信息，明确用户的要求，从用户的角度出发考虑产品存在的问题，并提出切实可行的解决方案，并在用户体验上进行统计，追踪用户的感受。

③数字仿真、分析和虚拟现实。数学仿真、分析是建立在数学模型的基础上进行分析的，通过虚拟显示技术优化产品的设计，争取在制造的初期能够发现设计中存在的问题，并保证在实际投产后能够顺利的实现试制，保证产品开发的成功率。

④物理模型实验。为建立尚不具备的数学模型，同时为了满足对一些由仿真得来的知识在重要应用中从另外的方面检验的需要，必须做物理模型的实验。

1.2 设计知识管理

1.2.1 知识获取

知识获取从实现方法角度方面可分为三种获取方式，分别是人工获取、半自动获取和自动获取。虽然人工获取存在人力消耗大且获取周期较长等缺点，但是相对后两者实现起来简单，目前为止人工获取应用最为广泛。半自动获取和自动获取在实现上存在较多技术困难，尤其是自动获取，完全凭借计算机系统去实现知识的识别和存储，实现起来尤其困难。

1.2.2 知识表示

在不同的领域，知识都具有不同的功能，知识表示的方式也就不同，统一来讲，知识表示就是将知识形式化。由于知识表示的多样化，知识表示的发展和研究方向也在向统一化发展，设计者也在追求处理起来比较容易的知识表达方式。

好的知识表示方法需要具备以下几个特点：表达充分性、易于理解、易于操作实现、推理有效性等。这样在表示知识的时候，才能够被设计者很容易的进行获取。传统的知识表示方法常用的主要有以下几种：谓词逻辑表示法、产生式表示法、混合型知识表示方法

1.2.3 知识查询

智能化设计离不开知识的运用，知识可以存在在数据库中，因此，数据库中的知识可以看作实现智能化设计系统的基础。数据库是一个后台运行的软件系统，用户若想获取其中的知识，就需要有专门的程序界面。

在程序界面里，界面上可以表示出编程的语言环境，可以直接实现设计者对数据库的访问。知识的表现形式可以是显性的，比如模型实例、工程数据表等。也可以是隐性的，对用户只提供处理的结果，并不提供后台推理的过程。

1.2.4 知识维护

数据库不能是一成不变的，它应该支持用户对其进行维护，比如添加、修改或删除等，做到数据库的及时更新。在后台对数据库进行维护是很不方便的，因此程序界面应具备知识维护的功能。

同时数据库中还会保存很多成功的案例，这些案例就是现有的知识，对这些知识的使用和修改都会影响以后设计的结果，对这些知识的维护也需要非常的谨慎。在数据库中，有一个数据表，是专门用来记录用户登入记录的表格，只要用户一旦注册，就会进行登记。

2 可制造性的产品智能化设计制造流程及框架

2.1 整体需求功能分析

考虑可制造性的产品智能化设计制造系统采用C/S结构时可作为Pro/Engineer Wildfire 4.0的一个插件，在Pro/Engineer Wildfire 4.0中嵌入相应的菜单、工具条以供用户使用。

系统中包含三个子系统，分别是数据库管理系统（包括资源数据库、工艺数据库、成本数据库三部分）；可制造性分析系统（包括工艺性分析和制造成本分析两个部分）；知识库管理系统（包括工艺规则库和成本规则库）。三个子系统互相关联，构成了系统的信心模型。

2.2 系统建模及其模型库

上述三个子系统相互联系，都是通过计算机的二次开发功能进行研发的，整个系统的分析都是建立在CAD软件的平台上进行开发的，系统中的数据库和存储的知识在可制造性分析的过程中，通过集成于CAD 软件平台上的信息模型和用户界面环境进行关联管理。具体的模型、数据库及一些重要的设计原则包括以下几个方面。

2.2.1 信息模型

信息模型是一个零件的加工属性，可以将零件的可制造性性和工艺加工性结合起来，是加工过程中各种分析内容的纽带。这个模型的内容非常充实，且容易修改，对于知识的提取非常方便。信息模型里，为后续的制造加工提供了零件的属性、几何形状和技术要求等等。在分析结束后，信息模型中可以全面的显示出可制造性分析的结果和具体的分析内容，信息模型的结构，如图1所示。

2.2.2 特征加工知识库

加工知识具体来说主要是依靠工作人员的经验，这也是知识库中的知识之一，根据这个知识的获取，在数据库中提炼特定的格式和条件，从而对加工特征进行描述。这是按照一定的规则进行描述的，同一个特征可以有好几个规则。特征加工知识库的每一个规则都是采用标准的格式进行表达的，比如“条件-结论-建议”格式。通过对用户的管理，实现对规则的添加、删除和修改。这里的条件基本都是由一些数学表达式组成，用一些特定的数学符号加以辅助。比如“&”标识代表的是两个表达式间为“并”关系。符号“|”标识代表的是两个表达式间为“或”关系。每个表达书都由算数表达式组成，每个算数表达式由前后两部分组成。此外，在规则中还包含对应的文字描述，对相应规则进行说明。

特征加工知识库中的知识是实际工作的经验总结和归纳，用户可根据需要随时对知识库进行扩充。

2.2.3 系统结构的选择

B/S结构。系统若基于B/S结构进行开发，各功能模块以Web服务的形式部署在服务器端，客户端只需要浏览器即可进行相应功能的操作。

C/S结构。系统若基于C/S结构进行开发，各功能模块在客户端进行定制开发，作为CAD软件的一个插件嵌入到相应的CAD软件菜单中，所有的公共数据统一在服务器端部署存储，这样的模式便于用户操作和具有高安全可靠性。

3 某薄壁件智能化可制造分析平台的功能结构

针对某薄壁件的设计平台的功能结构图，如图2所示。

基于加工特征的评价方法的基本思想是，依据厂家的制造资源， 针对尺寸和精度对每种典型加工特征总结其加工能力，然后建立以典型加工特征为中心的可加工性评价关系。其输入参数为特征的几何信息、装配特征信息、装配关系信息、材料信息，输出为可加工系数。以孔加工特征为例，具体的评价方法包括：

①孔的深度与直径之比是否过大；②孔径尺寸是否符合标准；③孔轴线是否垂直于孔端面；④进刀过程中刀具是否与零件发生干涉；⑤位于同一平面上的孔排列是否规律。

4 结 语

本文分析了产品智能化设计制造过程及其特点，并以此提出基于可制造新知识为核心的产品智能化设计思路，将可制造知识及信息作为新知识应用在产品智能化设计过程。分析其智能化设计过程需要的可制造信息，最后根据这些需要考虑的可制造性信息发展并构建适合于特定对象的产品智能化设计制造流程及框架。

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