基于知识的机械产品快速创新设计

李春亮

（吉林城市职业技术学院，吉林 长春 130114）

传统的机械产品设计，对设计师的技术、经验有着较强的依赖性，并且存在设计周期长、创新力度弱等问题，不能满足工业生产对新型多功能机械产品的使用需求。随着AI 技术的成熟，基于知识的快速创新设计技术也得到了推广使用，在此基础上尝试构建机械产品快速创新设计系统，把专家经验、人工智能、大数据检索、云计算分析等技术融合起来，实现从产品需求分析到产品零件查找，再到自动组装、智能优化的一站式处理，显著缩短了机械产品创新设计周期，加速了机械产品更新迭代速率，对促进工业自动化、信息化发展也有积极帮助。

1 机械产品快速创新设计的知识库

1.1 知识库的组成架构

知识库由3 部分组成：

（1）数据库。用于存储海量零件的基本信息，除了将零件按照类别存储外，还会对每一类零件进行单独的编码。这样在后期输入关键词进行检索时，方便快速匹配与检索条件相符的零件。

（2）图库。分为实体库、壳体库两部分，前者提供各类零件的三维模型图，可支持零件的仿真组装；后者包含了零部件的各项参数，如动/静定参数、运动参数等。

（3）辅助系统。该部分可用于产品功能需求分析，产品设计方案评价等。知识库管理结构和运行流程如图1 所示。

图1 知识库的组成架构和运行流程

1.2 知识存储流程

考虑到知识库内零件数量的海量化、信息的多样性，为了提高零件检索效率，因此在知识存储过程中选择了“图形分离”模式。在知识库中只存放零件基本参数，而零件的二维平面图形、三维立体模型则在图库中单独存放。知识存储流程为：首先提取零件表面信息，并通过计算机识别，在图形软件中得到一个与实体零件相符合的概念模型，同时声场概念设计方案。然后基于概念模型，寻找与之匹配的壳体零件，并将检索到的零件存储到壳体库中。同时，从概念模型中形成分类编码，所得数据生产表格。数据表中的零件参数信息以及壳体库、实体库中的零件模型信息，共同构成了知识库。整个流程如图2 所示。

图2 知识存储的流程图

1.3 知识库与数据库的连接

对于知识库中存储的零件信息，无法直接用于机械产品的组装。还必须借助于ODBC（开放数据库连接），将知识库与数据库连接起来，完成数据的导出/导入，ODBC的结构如图3 所示。实现库连接后，计算机利用共享信息，完成机械产品方案的快速设计。

图3 ODBC的结构图

2 基于知识的机械产品快速创新设计系统

2.1 明确知识获取流程

要想实现目标产品的快速创新设计，必须要明确整个设计流程，并保证该设计系统在逻辑流程上前后衔接。概括来看，快速创新设计系统的运行流程主要分为5 个步骤：

（1）了解机械产品的设计需求，包括形状、尺寸、功能等。

（2）基于设计需求，首先进行概念性设计，初步得出机械产品相关的模型结构，并将各项参数、结构资料等存储到概念模式库内。

（3）寻找符合机械产品设计与组装的壳体及零件。在搜集到适配的壳体、零件后，还要进行试装配，以验证壳体与零件的兼容性。

（4）对装配效果进行评价。根据评价结果找出机械产品的瑕疵并进行优化。将设计优化后的机械产品相关参数存储于实体库内。

（5）形成最终的设计方案，并根据该方案生产机械产品，最终方案存储于方案库内。整个流程如图4 所示。

图4 基于知识的机械产品快速创新设计流程

2.2 产品零部件匹配方式的优化

在机械产品的快速创新设计中，零部件的匹配是核心环节，也是决定最终设计产品能否正常运行、各项功能能否顺利实现的关键。基于遗传算法的匹配度计算，其结果居于0 和1 之间。零件匹配度越接近1，则匹配度越高，将零件组装成产品后，系统兼容性越好；反之，则表明匹配度差，需要重新选择零件。在评价零件匹配度时，着重选取4 项关键指标，分别是结构形状、力学性能、误差和经济性。基于快速创新设计系统的零部件匹配，通过设定的选取指标，自动从零件库中检索。以匹配度0.8为划分界限，对检索结果进行筛选，保证筛选出的零部件能够符合机械产品的设计和组装需要。

2.3 快速生产产品方案

为了使检索出来的壳体零件实现直接装配，设计了快速生成产品模块。对于壳体零件库中存储的各类零件信息，根据概念设计方案，对这些零件进行标号。然后按照标号顺序自动对零件进行组装，得到初步的产品。该产品通常在精度等方面存在不足，因此还需要进行优化。设计者根据产品中零件运动参数、表面定位类型等，对零件之间的组合方式进行调整，从而使产品整体精度进一步提升，各处运动更加协调。

2.4 零件信息查询与修改

在机械产品快速设计中，设计者点击零部件进入详情页，可获取零件的相关信息，并根据设计需求对这些信息进行修改。可供查询的内容包括：

（1）产品基本信息。包括零件总数，以及传动件、执行件、基础件的具体数量等。点击“产品信息”列表中的某一参数，还可跳转至下一级页面，详细显示“表面序号”、“定位面序号”等参数。

（2）零件基本信息。包括零件类型、受力情况、定位面数、静/动定面数等。同样的，选定“零件信息”列表的某一参数后，可跳转至下一级页面，详细显示“表面序号”、“定位类型”等参数。

（3）辅助信息。包括辅助线、辅助面等，为零件表面参数修改提供辅助。除了支持查询功能外，还提供修改功能。设计者可根据需要对表面位置、大小、功能，传动比等基本参数进行修改，进一步完善机械产品。

2.5 系统设计方案评价

在完成零件装配、得到机械产品后，还要对该设计方案进行评价，一方面是判断机械产品的性能和功能是否达到设计预期，另一方面也能为下一步改进设计方案、提高机械产品制作质量提供帮助。目前常用的设计评价方法有基于神经网络法、模糊评价法、专家系统法等多种。其中，将神经网络与约束评价相结合，能够从定性和定量两个方面，对产品设计方案作出客观评价。其流程如图5 所示。

图5 基于神经网络的约束评价流程

结束语

现代机械产品设计需要在速度、精度、质量等方面统筹兼顾，才能满足用户对于机械产品设计、装配和使用的要求。基于知识的机械产品快速创新设计系统，通过构建知识库、数据库，并将两者有机结合起来，一方面能够基于设计方案，从知识库中快速检索与该方案匹配的壳体零件，另一方面又能够根据专家经验和数据调用，实现对零件的快速组装，显著缩短了从设计到装配的周期。除此之外，该系统还提供了零部件调整和方案评价的功能，通过调整优化使系统的综合性能得以改良。参考评价结果，有助于改进快速创新设计流程，为持续提升机械产品设计质量也有积极帮助。