基于CBR的汽车拆解信息模型及实例库设计

李玉刚，徐清魁，韦小华

(安徽江淮汽车股份有限公司，安徽合肥230022)

1 引言

拆解是报废汽车回收再利用的前提，是提高资源综合利用效率，实现资源重复利用与环境保护的有效途径。报废汽车零部件拆解方法具有很大的相似性，如金属零部件间约束关系多采用螺栓连接和焊接，内饰件多采用卡扣连接和胶接，因此拆卸金属零部件可采用扳手、套筒、绞磨机或氧气切割机等工具，对内饰件可采用撬开卡扣或撕扯予以拆解。因此报废汽车可借鉴成功的拆解案例及经验实现零部件的拆解。Pitipong Veerakamolmal和 Surendra M.Gupta将实例推理(Casedbased Reasoning)运用于产品拆卸，文献［1］将实例推理运用于产品拆卸规划，得到了优于其他方法获得的拆解序列。文献［2］主要介绍了运用于拆解的实例推理的推理过程及相似性的计算，文献［3］主要介绍基于实例推理的产品拆解系统的开发。实例库是实例推理的核心部分，而相关文献对实例库设计探讨较少。良好的产品实例结构不仅能够提高实例的检索速度，还能够提高实例检索的相似效率［4］，实例库中的实例的存储形式是汽车拆解信息模型的具体体现，因此研究汽车拆解信息模型对于实例存储和实例库设计都是至关重要的。

2 汽车拆解信息模型

汽车拆解信息模型是汽车零部件结构信息的集合，是经过抽象整理后建立的在结构上具有一定形式的信息模型。信息模型的表达在拓扑上可分为图结构和树结构两种［5］。汽车的拆解在很大程度上取决于其总成和零部件结构，文献［6］指出对于结构复杂的产品，在建立起信息数据模型时，可以将该产品层层分解为部件、子部件和零件，然后分别建模。根据上述方法，可将汽车分为若干总成、部件和零部件，采用分层多叉树结构来建立汽车拆解信息模型。在汽车拆解过程中，为了保证零部件的完整性，方便零部件管理及以后回收利用，某些零部件必须同时拆解;而相互制约的零部件一定不能同时拆解。普通的树结构在表达拆解信息时就存在以下不足之处:①无法清楚的表达出汽车及其零部件的拆解序列;②没有标注某些汽车零部件是否一定同时拆解。

为解决以上不足，本文采用拆解序数标记被拆解的零部件来表达拆解序列;定义同一拆解阶段一定同时拆解的零部件为“协同兄弟”，同一拆解阶段一定不同时拆解的零部件“互斥兄弟”。采用EER模型中的is_part_of和is_a关系分别表示“协同兄弟”和“互斥兄弟”。汽车零部件的拆解过程中，某些零部件之间没有拆卸约束关系，通过互换拆解顺序可以优化拆解顺序，标注协同和互斥关系后在一定程度上也方便了拆解序列的优化。基于以上，本文建立的拆解树模型如图1所示。某部件由4个零件组成，其中零件A和B一定不可同时拆解，零件D和E一定同时拆解，T表示各个零件对应的拆解序数。

图1 拆解树结构

由于汽车本身结构的复杂，零部件众多，因此汽车拆解树是多层次分叉树结构。另一方面根据功能需求不同，汽车同一零部件有多种型号可供选择，如发动机可按不同方式进行多种分类，不同类型发动机结构差别较大，对拆解工艺影响较大。这些容易造成数据的冗余和混乱，使得发动机拆解树的建立困难。为了便于拆解树库建立，可将发动机分解为按原型构成和按类型分类。①按原型构成。对于同种类型的发动机，因发动机自身结构变化很小，因此可以抽象为一般通用的拆解树模型。②按类型分类。不同类型的发动机，发动机结构上有很大差别。对于这种情况，可以参考以往的实例，按类型分类建立发动机的拆解树模型。

3 汽车拆解实例库设计

3.1 拆解树向关系模型的转化

实例库是实例空间的物理体现，表现为对产品实例的有序组织和管理库，应包括产品实例的信息、索引和实例间的关联［7］。汽车拆解实例之间的关联是通过汽车及其零部件的结构和内在关系等信息实现的。而拆解树与关系模型在拆解的面向对象的程度上有较大差异［4］，因此采用关系型数据库来表达拆解树时需要经过必要的转化。根据关系数据库和拆解树模型的特点，可得到以下几个转化规则:①如果某结点上面有父节点，则在“上一级序号”变量中填入父节点零部件对应的序号;②如果该结点有子节点，则在“下一级起始序号”变量中填入子节点零部件对应的起始序号;③零部件在拆解树中所处层数即为该零部件的拆解阶段(结构树的层数从上向下开始递增);④零部件ID号由零部件在拆解树上所对应的层数和该零部件在该层的列数两部分构成;⑤零部件是否同时拆解和拆解序数是否可换等信息在数据库备注中表达。

3.2 汽车拆解实例库设计

3.2.1 实例库的总体设计及相互关系

实例库是实例推理的基础，它为以后基于实例推理的汽车拆解实例检索、相似度计算、实例提取和实例修改等过程奠定数据基础。实例库的建立包括两个最重要的方面:实例存储的内容和组织形式［7］。汽车拆解实例库的存储内容主要包括车型、零部件信息、拆解序列、拆解阶段、拆解序数、拆解工具、拆解难度系数、拆解人数等。

实例库的组织形式有一般两种:线性结构和渐近索引结构。线性结构是对实例库中的每个元素进行检索，不会遗漏任何相似实例，实例管理方便，但实例检索的效率较低;渐近索引结构将索引特征属性组成一个层次结构，这种结构有利于实例的渐近层次性检索，检索效率高。汽车产品零部件众多，为了提高检索效率，汽车拆解实例库采用渐近索引结构。

根据拆解树模型特点和零部件管理需要，汽车拆解实例库设计为三类数据库:主关联库、子案例库和零部件管理库。各个数据库的存储内容如下:①主关联库主要用于存储汽车信息及汽车以总成、组件或功能模块为拆解单位的相关拆解信息;②子案例库主要存储某一总成、组件或部件的结构和拆解信息;③零部件管理库主要存储汽车零部件清单，主要来源于汽车BOM表。

主关联库可以分别与子案例库和零部件管理库链接，子案例库和零部件管理库之间也可实现链接。主关联库是数据库的“总纲”，对子案例库和零部件管理库起引导和控制作用，子案例库和零部件管理库是子关联库的补充和详细化，子案例库和零部件管理库是相辅相成的，可以通过零部件管理库中的零部件信息链接子案例库查看其拆解信息，也可通过子案例库被拆解的部件或组件查看其零部件清单。三类库之间的链接通过零部件的序号(数据库中的ID列的序号)和名称等信息实现的。

3.2.2 各数据库详细设计

为了保证数据库的安全、反应速度及稳定性，本文采用的数据库平台是Microsoft公司推出的SQL Server 2008。

(1)主关联库设计。由于关联库中存储的内容的上一层节点对应的都是同一车型的汽车本身，因此数据库中只记录其下一层子节点零部件对应的起始序号。主关联库数据结构如表1所示。

表1 主关联库数据结构表

(2)子案例库设计。随着拆解树从顶端向下分解，汽车零部件分类越来越多，拆卸信息越来越纷杂，为存储这些信息，可采用两种方式来建立数据库:分类存储和汇总存储。分类存储即是对所有单一组件或部件分别建立对应的数据库，该存储方式层次清晰，实例检索速度较快，但数据库繁多，数据库管理麻烦;汇总存储即是在一个数据库中将所有组件或部件的所有零件的拆卸信息按一定的层次顺序排列记录下来，该存储方式数据库单一，方便数据库的管理，同时在实例检索时可根据零部件的的上一级节点零部件对应的序号进行较快的检索。本文子案例库的设计采用第二种方法。其数据结构如表2所示。

表2 子案例库数据结构表

(3)零部件管理库设计。零部件管理库有两个作用，其一是对汽车拆解的零部件统一管理;其二是为浏览汽车零部件具体拆解信息提供导向作用。其数据结构如表3所示。

表3 零部件管理库数据结构

4 实例应用

本文以某款车发动机及其曲轴箱通风装置为例建立子案例库和零部件管理库，并通过检索验证数据库的有效性。发动机主要组件及其拆解序数如表4所示，由于篇幅限制，仅以曲轴箱通风装置为例建立其子案例库和零部件管理库，其余组件可按类似方法进行建立。曲轴箱通风装置BOM清单及拆解信息如表5所示。根据表中的信息，建立的发动机拆解信息模型如图2所示，发动机数据库如图3所示(图层从下到上依次为主关联库、子案例库和零部件管理库)。

表4 发动机组件及其拆解序数信息

表5 曲轴通风箱装置BOM及拆解信息

本文检索上文建立的数据库中的发动零部件拆解信息验证实例库建立的合理性。实例检索的目的是通过相似度的计算，从数据库中搜索相似度值最大的零部件的所有信息。相似度的计算在程序设计的推理过程中，数据库中检索出相似度值最大的零部件信息可按照拆解树结构进行层次性检索，即通过检索上层父节点对应的组件或零部件信息，然后根据零部件ID号关系及子父节点号搜索下层子节点对应的零部件信息，按层次结构一直检索出所有有关最相似的零部件的信息。其检索结果如图4所示。

图2 发动机拆解树模型

图3 发动机主关联库、子案例库和零部件管理库

5 结语

本文根据汽车拆解需求和特点，建立了汽车拆解信息模型——汽车拆解树，提出了拆解信息模型向关系模型转化的规则，根据拆解树、BOM表和汽车零部件管理的需求建立了由主关联库、子案例库和零部件管理库组成的汽车拆解实例库，并通过实例检索验证了案例库的有效性，为基于实例推理的报废汽车拆解系统的开发奠定了一定的基础。

图4 发动机零部件拆解信息检索结果

［1］Ibrahim Zeid，Surendra M.Gupta，Theodore Bardasz.A case － based reasoning approach to planning for disassembly［J］.Journal of Intelligent Manufacturing，1997(8):97 ～106.

［2］ Pitipong Veerakamolmal，Surendra M.Gupta.Automating Multiple Products Disassembly Process Planning with Case－Based Reasoning［C］.The Second International Conference on Operations and Quantitative Management(ICOQM － II)，Ahmedabad，India，1999.

［3］Pitipong Veerakamolmal，Surendra M.Gupta.A Case － Based Reasoning Approach for the Optimal Planning of Disassembly Processes［J］.Journal of Intelligent Manufacturing，2002(13):47 ～60.

［4］傅仕伟，严隽琪，陈文培，等.基于实例设计中的产品数据模型及实例库设计［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2000，12(2):132～136.

［5］陈 璐，蒋丹东，蔡建国.可拆卸性设计中的面向对象建模技术研究［J］.中国机械工程，2000，11(9):987 ～990.

［6］凌卫青，赵艾萍，谢友柏.基于实例的产品设计知识获取方法及实现［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2002，14(11):1014 ～1019.

［7］胡 迪.基于实例推理的绿色产品配置方法研究［D］.合肥:合肥工业大学，2008.