基于多实例进化学习的快速设计方法及应用研究

Under the trend of large data in manufacturing development, there are problems of poor knowledge reuse precision and lack of tacit knowledge mining with plenty of design cases, also poor results diversity and weak rapid response ability for changeable demands together with short product design cycle and onerous design tasks. Build multiple type and multiple level correlation model between design requirements and case structure nodes. Basing on this model, study requirements impact and propagation based on accessibility analysis, narrow knowledge reuse space by requirements deep mining. Within the scope of effective reference knowledge, study case similarity measure based on node and structural similarity, discover typical case on effective clustering evaluation. On this basis, build typical cases knowledge integration and learning mechanism on multi-agent epistemic logic thinking, and study multiple case based design reasoning model building and optimization reasoning algorithm. Through this project research, to establish a rapid design method based on multiple case evolutionary learning, increase the depth of knowledge reuse and also efficiency and accuracy, satisfy the modern manufacturing design and manufacture demands on "rapid" and "flexible".

在制造业大数据的发展趋势下，产品设计开发存在实例丰富但知识重用精度差、隐性知识的挖掘力度不足，产品设计周期短、任务量大但设计结果多样性差、对多变需求的快速响应能力弱等问题。建立设计需求、产品实例结构单元之间存在的多元、多级关联关系模型，基于可达性研究需求的影响传播效用，在对需求蕴含进行深度挖掘的基础上缩小知识重用空间从而实现可用知识范围的界定；在可用知识范围内，基于节点及结构相似比较对结构化实例的相似性进行度量，在有效聚类评价的基础上实现典型实例知识的发现；在此基础上，基于多主体认知逻辑的思想，探索基于多个典型实例的知识融合与协同进化学习机制，研究多实例设计推理模型的构建以及基于该模型的快速设计优化求解算法。通过本项目研究，建立基于多实例进化学习的快速设计方法体系，提高知识重用的深度、效率和准确性，满足现代制造业对产品设计制造“快”与“变”的迫切需求。

在制造业大数据的发展趋势下，产品设计开发存在实例丰富但知识重用精度差、隐性知识的挖掘力度不足，产品设计周期短、任务量大但企业对多变需求的快速响应能力弱等问题。.针对以上问题，本项目首先建立了设计需求的基元模型及设计需求的蕴含模型，通过模块化技术实现了产品设计实例的结构化，给出了产品特征模块、工艺模块的划分方法，基于需求影响及传播树给出了需求影响范围的定性分析方法和需求影响大小的定量分析方法。通过需求与结构的关联，实现可用知识范围的界定，一方面减小无关知识或噪声知识对设计求解的不利影响，另一方面提高知识获取的效率和质量；其次，为了避免传统基于实例学习的片面性和偶然性，对可用知识范围内实例知识的分布情况进行聚类分析，研究典型实例知识的发现方法。尤其是对于复杂结构化的实例，项目基于属性图对实例进行建模描述，结合结构化实例节点相似和结构相似，通过半监督的近邻传播聚类算法实现了典型结构化实例的挖掘。另外，基于创新设计的考虑，还对离群点实例进行了挖掘；在此基础上，结合主客观知识，建立基于约束满足的产品快速设计问题模型，对生成式约束满足问题，研究了基于回溯搜索算法快速设计问题的求解。对多实例组合的设计问题，给出了基于蚁群算法的多实例协同设计求解方法。.本项目建立基于多实例协同的快速设计方法体系，以工艺设计为例进行了软件工具的开发及应用。基于相关方法及工具，可提高知识重用的深度、效率和准确性，满足现代制造业对产品设计制造“快”与“变”的迫切需求。