面向汽车发动机设计的可拓知识推送模型

王体春 华洋 WU Yong

(1.南京航空航天大学 直升机传动技术重点实验室，南京 江苏 210016;2.Department of Business Strategy and Innovation,Griffith University,Gold Coast Campus,QLD 4222,Australia)

汽车发动机的设计过程在本质上是多领域科学技术迭代耦合的过程。汽车发动机的设计工程具有发动机几何形状复杂、涉及学科多、性能要求高、研制数据量大等特点，因此其研究过程必须由多位设计人员合作完成，这就是汽车发动机设计过程中的协同设计。在协同设计过程中，对已有设计知识的准确获取是设计工作成功完成的关键[1]。汽车发动机设计人员在设计过程中需要获取大量的设计知识作为参考，而且承担不同设计任务的设计人员需要获取的知识不尽相同，而传统的通过查询标准规范手册、工程图纸等方法效率较低[2]，汽车发动机设计人员不能及时准确地获取相关知识。因此，需要设计一种可以为汽车发动机设计工作提供高效、准确的设计知识的方法模型，来提高汽车发动机的设计效率。针对发动机协同设计过程中的知识获取与重用问题，已经有不少研究者进行了相关研究。李正网[3]通过研究知识库的建立、知识的表示与映射以及推理策略和运行机制，提出了一种基于知识的汽车零配件设计系统。赵爱侠[4]通过分析发动机企业的工艺现状、计算机辅助工艺过程设计(CAPP)研究与应用现状以及知识工程在CAPP中的应用情况，提出了面向对象的混合式工艺知识表示法，构建了发动机设计知识库模型。李婷等[5]结合面向方面思想和面向对象技术，从工程需求出发，建立了基于知识工程(KBE)的汽车发动机快速设计系统。近年来，知识推送技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。迄今为止，国内外学者针对协同设计工作过程中的知识推送问题进行了大量的研究。Zhang等[6]通过构建等级化设计内容模型对推送知识集进行过滤，通过设计知识、设计上下文、设计内容和设计人员等多维情境驱动，提出了基于适用概率匹配和多维情境驱动的设计知识推送技术。Tosi等[7]根据Web语义标注的方式获取用户兴趣描述文件，提出了一种基于内容的知识推送方法。Giovannini等[8]提出了一种根据表示语法映射知识的反逻辑结构的知识表示算法，消除了知识表达的歧义性。文献[9- 10]通过分析和结合系统推送知识的特点，基于共性推荐技术提出了一种针对多媒体领域的知识推送方法。李兴森[11]利用可拓理论，设计了具有目标智能性的决策树规则可拓挖掘算法和基于MCLP的可拓分类算法，实现了知识的表达和存储方案。李海峰[12]针对科技项目管理中知识共享的问题，提出了以知识载体为研究对象的知识集概念，给出了基于可拓学的知识集表示方法与知识集关联分析方法，为项目管理中知识共享的研究提供了理论基础。吉祥等[13]通过建立设计知识的本体模型，利用粗糙集和信息技术抽取知识推送规则，提出了基于本体和粗糙集的设计知识推送方法。董思洋等[14]通过研究知识主动推送和机体免疫过程的共同点，构建了CAD平台下基于免疫过程的工艺知识主动推送模型。沈铭瑜等[15]利用改进的解释结构模型(ISM)建立细分结构关联约束矩阵和约束网络，通过设计性能捕捉模型来实现基于网络联动的细分结构主动推送设计。冯毅雄等[16]通过建立非线性权重的设计知识语义简约矩阵,并将其映射至低维特征语义空间的方法，提出了基于特征语义分析的数控机床设计知识推送方法。张发平等[17]通过构建知识应用情境驱动的知识库模型，并设计相应的知识匹配算法，实现了基于情境的知识匹配和推送方法。

由于汽车发动机的设计知识表现出数据密集、结构互异等新特点，而现有的设计知识检索技术通常是通过关键字匹配来实现的，该方法存在只匹配字符而无法分辨模糊语义的缺陷，导致检索出的知识内容过多且精度不高。为解决上述问题，文中提出了面向汽车发动机设计的可拓知识推送模型，设计了汽车发动机设计知识可拓推送体系结构，构建了可识别模糊语义的汽车发动机设计可拓知识库，然后利用可拓距计算知识和约束条件的关联度，以实现知识的准确、有序推送。

1 汽车发动机设计知识的可拓推送体系结构

在汽车发动机的设计过程中，首先需要将汽车发动机设计任务进行分解，然后分别分配给不同的设计人员进行协同设计，共同完成设计任务。因此，合理、有效的汽车发动机设计知识推送系统，应该由设计任务流程触发设计知识推送模块，在设计流程的每一个节点上，设计知识推送系统会根据设计人员的需求以及当前任务节点的约束条件，从汽车发动机设计知识库中检索出相关设计知识，然后进行严格的分类与排序，再将其推送给设计人员进行参考。基于此，文中提出了一种汽车发动机设计知识可拓推送体系结构，如图1所示。

图1 汽车发动机设计知识的可拓推送体系结构

Fig.1 Extension push architecture for automotive engine design knowledge

该汽车发动机设计知识可拓推送体系结构共分为6层：设计任务层、设计流层、设计人员层、知识推送层、知识操作层以及资源层。设计任务层包含了设计任务分解后的所有子任务及其设计要求；设计流层由设计任务节点组成，负责触发知识推送体系的运行；设计人员层则是由负责各个设计子任务的设计人员组成；知识操作层包括知识管理模块和知识推送模块两部分，知识管理模块主要负责汽车发动机设计知识的获取、基元化以及分类储存管理，知识推送模块则是根据任务节点的触发信息来构建汽车发动设计知识的模糊基元模型以及可拓关联函数，计算汽车发动机设计知识的综合关联度，并在此基础上进行知识的筛选与排序；资源层由设计知识库、设计实例库、规则库以及数据库4部分组成。

从汽车发动机设计知识的可拓推送体系结构中可以看出，汽车发动机设计知识可拓推送模型的构建工作主要包括设计知识的可拓基元建模、基元知识库的构建以及知识推送方法设计3部分。

2 汽车发动机设计知识的建模与知识库的构建

2.1 汽车发动机设计知识的可拓基元建模

汽车发动机设计知识的内容十分复杂，包括设计原理类、实例类、规范手册类、经验类、图形类等知识[7]。为了实现汽车发动机设计知识推送的准确性与个性化，提高汽车设计知识库的稳定性，需要采用规范化语言将信息进行形式化的表达。因此，文中将可拓学中的基元理论引入到知识库的设计中。基元理论是一种有效的知识表示方法，具有强大的知识表达能力，能够清晰地描述各类关系属性。以可拓学中的基元作为汽车发动机设计知识分类的逻辑细胞，把表征设计知识的范围与目的、动作与关系等知识都统一在有序的三元组J=(Γ，c，v)中，v代表设计任务Γ关于任务特征c的特征量值。因此,可拓基元模型可以通过定性和定量两个角度，对汽车发动机设计知识进行形式化、模型化的描述。

汽车发动机设计是车辆设计的关键，发动机设计人员根据汽车发动机设计任务的目标，在设计任务的约束条件范围内，对汽车发动机设计问题进行求解，从而得到满足要求的汽车发动机设计方案。无论汽车发动机设计任务如何分解，整个设计过程都需要大量的设计知识作为支撑，汽车发动机设计过程中涉及到的设计知识的共同特征如下：

(1)所有发动机设计任务都需要用到设计公式和规则等原理知识，并且都存在与其设计任务相类似的实例。

(2)汽车发动机的零件都有规定的材料、外形等独有特征，而且都要满足运动干涉、强度等设计约束。

(3)发动机部件设计需要满足部件的布局方案、部件运动方案、装配方案等。

根据以上特征，将汽车发动机设计知识分为静态型知识、行为型知识、关系型知识3类。

汽车发动机设计过程中的静态型设计知识主要包括发动机设计原理与发动机设计实例，对静态型汽车发动机设计知识进行建模时，采用可拓基元理论中的物元模型J(R)。假设所描述的信息对象具有n个特征，则物元模型J(R)为

(1)

式中，C(N)和V(C)分别为设计对象Γ(N)的特征及其量值，并且V(C)既可以是精确的点值，也可以是具有模糊信息的区间量值，或者是隶属函数、定性的语义描述等形式。

汽车发动机设计过程中的行为型设计知识主要包括发动机零件的布局、装配与运动约束知识，对行为型汽车发动机设计知识进行建模时，采用可拓基元理论中的事元模型J(I)。假设所描述的设计行为具有m个特征，则事元模型J(I)为

(2)

式中，B(D)和U(B)分别为设计行为Γ(D)的特征及其量值。

汽车发动机设计过程中的关系型设计知识主要是发动机设计过程中的约束关系，对关系型汽车发动机设计知识进行建模时，采用可拓基元理论中的关系元模型J(Q)。假设所描述的设计约束关系具有k个特征，则关系元模型J(Q)为

(3)

式中，A(S)和G(A)分别为设计约束关系Γ(S)的特征及其量值。

2.2 汽车发动机设计知识基元的模糊化描述

若构建好的汽车发动机设计知识库中存在知识基元Jp，则在已有的约束特征下构建c0为其基元模型。由于汽车发动机设计任务的部分约束特征值并不是具体的数值，而是属于某一区间的，因此，这类约束特征的特征量值具有模糊性。具有具体特征值的特征信息可以按照正常基元建模过程用点值建模，对于具有模糊性的特征量值则需要采用区间量值进行建模。汽车发动机设计知识基元Jp的模糊基元模型可以表示为

Rp=(J,C,V)=

(4)

2.3 汽车发动机设计知识的知识库构建流程

将汽车发动机设计知识用基元进行形式化和模型化描述以后，再通过建立与基元模型相互映射的知识库、规则库、实例库与数据库，将基元模型化后的设计知识编译成计算机系统可以识别的形式，就完成了基元知识库的基本构建，如图2所示。

基元知识库构建的基本流程如下：

(1)通过领域专家和工程技术人员等行业从业者、经典设计案例以及设计原理与公式等多种途径获取汽车发动机设计知识，录入知识库，形成知识源。

(2)对知识源中的有效知识进行简约抽取，并对抽取出来的知识进行合理分类，以加快设计过程中知识的流动，提高设计效率。

(3)对分类好的汽车发动机设计知识进行基元建模。

(4)通过可拓变换、蕴含挖掘将基元模型构造成基元可拓集。对于汽车发动机这样的复杂产品设计而言，从知识源中抽取出来的知识并不是各自孤立存在的，可能是相互关联的。这种情况可能会导致相互关联的知识单元不在同一知识层面，需要对其进行知识分层并形成相应的基元可拓集。

(5)通过知识编译系统将汽车发动机设计知识编译成计算机系统可以识别的形式，并分别存入与其类别相对应的知识库。

图2 汽车发动机设计知识的可拓知识库构建流程

Fig.2 Extension knowledge base construction process for automobile engine design knowledge

3 汽车发动机设计知识的可拓推送模型

3.1 汽车发动机设计知识推送可拓关联函数模型

可拓学是我国学者创立的一门原创性横断学科，它以形式化的模型研究事物拓展的可能性[18]，从而为智能化地解决问题拓宽了思路，可拓学所采用的新思路、新方法则称为可拓变换[19- 20]。按照经典数学的理论，区间内所有点之间的距离都为0，但是可拓学引入了距的概念，使得区间内不同点的位置可以根据距来确定。按照传统知识推送算法的关联规则，当约束条件精度不足时，就会出现与约束特征相关联知识量庞大的问题，且传统算法难以区分知识的优先级。然而，在知识推送算法中引入可拓距后，就可以详细刻画出每条知识与约束条件之间的具体关联度，从而可以将设计知识按照不同优先级顺序排列，推送给相关工作人员。该方法有效避免了传统知识推送算法无法识别模糊语义以及知识优先级难以区分的问题，提高了知识推送的准确性和有效性。

要计算汽车发动机设计知识基元Jp关于设计约束条件c0的综合关联程度，需要先构建知识基元Jp与设计约束条件c0之间的可拓距，然后将可拓距代入可拓关联函数，求得相应的可拓关联度。

汽车发动机设计知识基元Jp关于约束条件c0的值为

c0(Jp)=(c01(Jp)，c02(Jp)，…，c0m(Jp))=

可拓距计算公式为

(5)

ρ(c0i(Jp)，Vip(c0i))=

ρ(v(c0i)pR，Vip(c0i))]

(6)

将汽车发动机设计知识基元Jp的关于约束条件c0的第i项值c0i(Jp)以及约束条件第i项的节域的值域Vi=[v(c0i)L，v(c0i)R]代入式(5)中，得到约束特征c0i关于Jp的节域可拓距为

ρ(c0i(Jp)，Vi)=

(7)

汽车发动机设计知识基元Jp的关于约束条件c0i的可拓关联度表示为

ki(c0i(Jp)，Vip(c0i))=

(8)

对于每个约束特征c0i，取权系数αi，并且满足α1+α2+…+αm=1，则汽车发动机设计知识基元Jp的关于约束条件c0的综合关联度为

(9)

3.2 汽车发动机设计知识的可拓推送模型

设汽车发动机设计知识库基元为U={J}，c0=(c01，c02，…，c0m)为学习任务需要满足的m个约束条件，基元J关于c0的量值为

c0(J)=(c01(J)，c02(J)，…，

c0m(J))(x1，x2，…，xm)

(10)

V(c0j)为xi(i=1，2，…，m)的量值域，X0i为正域，X0i⊂V(c0i)，建立关联函数ki(xi)，记

k(c0(J))=(k1(c01(J))，

k2(c02(J))，…，km(c0m(J)))=

(k1(x1)，k2(x2)，…，km(xm))

(11)

(12)

为J关于c0的综合关联度，记

K(J)∈I，Y′=TKK(TJJ)∈I}

(13)

为U上的多约束特征的可拓基元集。

式(13)中，TU、TK、TJ是对基元知识库U、关联函数K以及知识基元J的可拓变换。

对于设计任务约束条件c0而言，假如约束条件c0i是汽车发动机设计过程中必须要满足的，则可以用约束条件c0i对汽车发动机设计知识库进行初步筛选，再对经过筛选的设计知识基元构建关于约束条件c0的模糊基元模型，并计算其关于约束条件的综合可拓关联度，这样可以大幅提高计算效率。

对于某一设计知识基元Ji，若其关于约束条件c0的综合可拓关联度中，K(Ji)>0，则认为设计知识基元Ji满足设计任务约束条件，表示该知识基元为有效知识基元；若K(Ji)<0，则表示该知识基元为无效知识基元；若K(Ji)=0，则需要根据协同设计系统规定来决定是否保留该知识基元。

若存在基元J0，满足

(14)

说明该知识基元的综合可拓关联度最大，最符合设计任务要求，则将其放在知识推送序列的第一位。

3.3 汽车发动机设计知识的可拓推送流程

汽车发动机设计知识的可拓推送流程图如图3所示,具体的流程如下：

图3 汽车发动机设计知识的可拓推送流程图

Fig.3 Extension push flow chart of automobile engine design knowledge

(1)对设计任务进行分解，任务分解完成之后，不同的子任务存在与之对应的约束；

(2)根据任务节点生成的约束条件对基元知识库进行初选，选择符合要求的知识基元，形成一个知识基元集，若不存在相关知识，则说明不存在此类设计知识，并提示管理员及时更新知识库；

(3)如果基元集构建成功，则为知识基元构建知识推送决策的模糊基元模型；

(4)计算知识基元关于约束特征与对应的经典域和节域之间的可拓距；

(5)计算知识基元关于约束特征与对应的经典域和节域之间的可拓关联函数；

(6)根据各个约束特征的不同权重，计算出各个基元关于约束特征的综合关联度；

(7)根据综合关联度的大小对各个基元进行筛选、排序，将综合关联度知识基元按顺序推送给工作人员。

4 实例应用

汽车发动机的设计是车辆设计过程中的关键设计任务。车辆的发动机设计涉及到排量、进气形式、气缸排列形式、汽缸数、每缸气门数、压缩比、配气机构、缸径、行程、额定功率、额定扭矩等参数的计算，可靠的参数计算及方案设计实例可以给设计者提供准确有用的参考，极大地提高设计效率和准确性。文中以某车企汽车发动机设计的一个子问题为例，对基于可拓学的机械产品设计知识推送方法进行详细说明，并证明其可行性与有效性。

通过对设计任务进行分析、整理与分类，得到该发动机设计任务的模糊约束特征，其值以区间形式给出：额定功率(120，130)kW，额定扭矩(200，210)N·m，最大扭矩转速(4 600，4 800)r/min。

如果利用传统的基于实例的协同设计知识推送模型进行推送，其一般推送步骤为：①明确目标实例的设计需求，定义目标实例的特征，如汽车发动机、额定功率、额定扭矩等；②根据定义的目标实例特征，在实例库中检索出与目标实例特征最为相似的实例知识；③根据相关的修正规则筛选、修改相似实例，将筛选后的实例推送给设计人员进行参考。这种算法很难实现对特征属性尤其是模糊特征属性的定义，从而无法实现对知识的精确检索与智能筛选。采用文中可拓知识推送模型进行推送的步骤如下。

首先根据专家法设定约束特征权重值依次为0.4、0.4、0.2，然后根据式(4)建立汽车发动机基元实例的决策模糊基元模型：

Rp(Ji,C,V)=

根据汽车发动机设计这一关键约束特征对实例库进行筛选，选出适合的汽车发动机设计实例，因实例数量较多，这里列出部分实例，如表1所示。

表1 部分实例特征Table 1 Features of partial cases

根据基于可拓学的机械产品设计知识推送方法，得到知识基元Ji关于c=(c1，c2，c3)=(额定功率，额定扭矩，最大扭矩转速)的经典域为V1=(V11，V22，V33)=([120，130]，[200，210]，[4 600，4 800])，知识基元Ji关于c的节域为V=(V1，V2，V3)=([115，130]，[180，220]，[4 600，4 800])。将实例基元J1关于约束特征c1的特征值和经典域V11代入式(6)，获得c1关于J1的经典域可拓距：

将实例基元J1关于约束特征c1的特征值和节域V代入式(7)，获得c1关于J1的节域可拓距：

然后将求得的实例基元J1关于约束特征c1的经典域与节域可拓距代入式(8)，得到实例基元J1关于约束特征c1的可拓关联度k1(c1(J1),V11(c1))=-1。同理可得，实例基元J1关于约束特征c2、c3的可拓关联度k2=-1、k3=0。最后将可拓关联度k1、k2、k3以及约束特征权重值α=(α1,α2,α3)=(0.4,0.4,0.2)代入式(9)，可计算出实例基元J1关于约束条件c的综合关联度为

同理可得，发动机实例基元J2、J3、J4、J5、J6关于约束条件c的综合关联度分别为K(J2)=0.332、K(J3)=0.264、K(J4)=0.185、K(J5)=0.180、K(J6)=0，则6个实例基元按综合关联度排序为K(J2)>K(J3)>K(J4)>K(J5)>K(J6)>K(J1)。假设系统设定推送知识基元个数为3，则将J2、J3、J4按顺序推送给设计人员，在协同设计系统中如图4、图5所示。

图4 汽车发动机设计任务查收Fig.4 Check of automobile engine design task

图5 汽车发动机设计知识查看Fig.5 View of automobile engine design knowledge

如图4、图5所示，设计人员在接收到设计任务并在系统中进行相关设计知识查询后，系统会按知识关联度将查询到的设计知识按顺序推送给设计人员查阅。设计人员可以参考推送的设计知识，进行下一步的设计工作。

5 结语

根据知识过滤与推送技术，文中提出了一种面向汽车发动机设计的可拓知识推送模型，采用基于可拓距的约束条件关联度计算方法来获得设计任务与各知识库中知识基元的综合可拓关联度，然后结合系统预设的阈值，对各知识基元进行选择和排序，将符合要求的知识基元按序推送给工作人员。某车企汽车发动机设计实例结果表明，文中提出的面向汽车发动机设计的可拓知识推送模型是有效的和可行的。

文中提出的面向汽车发动机设计的可拓知识推送模型，为汽车发动机协同设计过程的知识个性化推送提供了一种新的思路，在其他复杂装备发动机设计中也具有借鉴意义。但在可拓推理过程中如何解决深层次知识的处理问题，以使其更好地适应复杂装备产品的适应性设计需求，还需要进行深入的研究，以提高设计知识推送的准确性，今后将在这方面做进一步的研究。