面向知识重用的产品配置管理设计

吴 兴，屠 立

（浙江机电职业技术学院，浙江 杭州310053）

0　引言

产品设计知识重用的目的就是为了充分扩展产品设计知识的使用范围，延长产品设计知识的使用寿命，是解决提高产品设计效率和降低产品设计成本的有效措施[1-3]。Brandt等针对设计知识的获取、表达、组织、共享、检索、运用以及更新技术[4-6]，实现对知识的管理与重用，从而来提升产品的创新和快速设计能力。李治等[7]采用归类产品设计知识以实现其表示、获取和重用。武守飞等[8]针对客户的个性化与多样化需求满足问题，提出了“多视图、多层次、多粒度”的重用方法。这些方法在一定程度上解决了功能信息的表达，但对几何信息的描述相对较少，同时缺乏对产品功能、行为和结构的形式化表示，因此难以支持对复杂产品配置管理与设计所需的知识重用。

1　设计知识的映射模型

设计知识的映射是将功能需求、设计知识、零部件结构通过映射模型实现相应关联，映射模型功构分解的目的就是将已有设计知识按需求形成所匹配的结构，在系统中形成基础数据库。

1.1　扩展的产品设计映射图

功能需求是对于设计目标采用相关特征描述需求的最小集合，其设计结果的内容为设计参数和工艺变量，如图1所示。

图1　产品设计功能结构映射图

产品设计就是在功能、结构域中进行求解的映射过程。按各层次的设计目标，通过zigzag映射来实现从功能需求到设计参数的映射，如图2所示。

图2　Zig-Zag映射图

1.2　可重用设计知识

可重用设计知识主要包括功能需求、设计参数、原理经验和设计约束[9]。

功能需求（Function Requirement）是指设计过程中应实现的功能，按客户需求形成相关设计约束[9]。

设计参数（Design Parameter）是对于FR可根据设计约束确定优化的主要技术参数[9]。

原理经验（Principle Experience）是为功构映射无法满足要求而需通过优化进行选择的设计原理或设计经验。

设计约束（design constraint）是指在设计过程中的相关限制条件。主要包括生产工艺限制和设计参数限制等。

1.3　可重用设计知识的映射模型[10]

可重用设计知识的映射模型构建是通过产品功能寻找其行为来匹配产品的结构，最终实现从功能到行为再到结构的映射。

产品的功构分解是一个动态的过程，需要在FBS之间进行不断叠代来获得产品可重用设计的内容。

功能与结构间的关系通过行为相关联，其映射是一个多对多的关系，即一个功能对应于多个结构，同一结构也可实现多个功能。所构建的FBS映射模型如图3所示。

图3　功能-行为-结构映射模型

2　设计知识的可重用过程

2.1　设计知识的形式化表示方法

产品设计知识映射模型可通过形式化语言方式进行描述[11]。具体的EXPRESS_G表示如下：

ENTITY requirement_model/*需求模型*/

id：identifier；

name：label；

description：text；

category ：requirement_related_requirement_category；

UNIQUE

UR1：unique_requirement_id：id；

END_ENTITY；

ENTITY function_model/*功能模型*/

id：identifier；

name：label；

description：text；

category：function_related_function_category；

input：SET[0：]OF function-flow

ouput：SET{0：}OF function-flow

1.4　映射模型的功构分解流程

映射模型的功构分解流程中，首先根据产品功能得到符合设计要求的相应结构，如无相对应的结构，则按FBS映射模型逐级分解，使得所有的子功能都有对应的实现结构[10]。其具体流程图如图4所示。

图4　功构分解流程图

UNIQUE

UR1：unique_function_model_id：id；

END_ENTITY；

ENTITY struct/*产品模型*/

id：identifier；

name：label；

description：text；

category：struct_related_product_category；

UNIQUE

UR1：unique_struct_id：id；

END_ENTITY；

2.2　重用过程

设计过程首先要分析产品需求，然后通过建立FBS映射模型，来进行设计知识重用，如图5所示。重用过程包括以下步骤[11]：

（1）分析产品的客户需求，将其分解为功能、行为和结构需求等；

（2）根据分解得到的功能、行为和结构需求，在知识库中检索得到所需的设计知识；

（3）如果没有所匹配的设计知识，则进一步分解设计需求后继续再知识库中进行相应检索；

（4）如果还没有检索到相匹配的设计知识，则再进行FBS功构分解，直到检索出相匹配的设计知识；

（5）在以上从（1）到（4）的顺序分解过程中如果无法得出满足需求的设计知识，则按照从（4）至（1）的逆序进行分解和检索；

（6）检索得到设计知识后，则根据产品要求形成最终的产品设计图纸等资料。

图5　产品设计重用

3　应用实例

电子提花机具有结构先进、运行可靠、适用性广、灵活快捷、低耗高效、操作简单、管理方便等特性[12]。

3.1　电子提花机配置设计的功构分解和FBS模型

电子提花机零部件配置设计的主要功能需求有：动力系统结构的选择、不同提针的选择和润滑结构的选择。

针对电子提花机零部件与已有设计知识的特点，建立功能域、行为域和结构域间的映射关系。通过F-S实现功能-行为-结构三者间映射，得到相关具体的装置。装置子功能直接可以通过F-S映射而直接实现映射求解，最终完成整个产品设计知识的表达过程，如图6所示[13]。

图6　电子提花机产品设计重用映射模型

3.2　电子提花机的配置管理系统实例

电子提花机的配置管理系统是将功能需求、设计知识、零部件结构通过映射模型实现相应关联，映射模型功构分解的目的就是将已有设计知识按需求形成所匹配的结构，在系统中形成基础数据库。当新产品订单进入系统后，按需求功能从已有的行为（设计知识）去寻找出对应结构形成符合客户要求的产品BOM表，从而完成配置。

电子提花机配置管理过程中分解了相应零部件功能并形成相应实例库。软件系统的功构分解过程实现如图7所示。电子提花机零部件的配置实例如图8所示。

图7　零部件分解结构实例

图8　零部件配置实例

4　结束语

将功能—行为—结构作为一个抽象整体来处理，并形成相应的可重用映射模型，基于映射和逐级分解得到的设计知识适合于复杂产品的重用设计。

参考文献：

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