許秀斌
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智能概念設計綜述
許秀斌
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智能設計技術就是對智能CAD 理論和應用的研究,能夠對設計的全過程提供智能化的計算機支持。本文介紹了智能概念設計技術的概念、特點、技術發(fā)展,對智能設計技術的發(fā)展前沿進行了分析和研究, 給出了智能方案設計的研究重點。
智能工程;概念設計;CAD
傳統(tǒng)CAD 系統(tǒng)由于缺乏設計工程師所具有的推理和決策能力, 已經不能滿足設計過程自動化的要求。而智能CAD ( ICAD) 系統(tǒng)既具有傳統(tǒng)CAD系統(tǒng)的數值計算和圖形處理能力, 又有知識處理能力, 能夠對設計的全過程提供智能化的計算機支持, 這就是對智能CAD 理論和應用的研究。
智能設計與智能工程緊密聯(lián)系,智能工程是適用于工業(yè)決策自動化的技術,而設計是復雜的分析、綜合與決策活動,因此可以認為智能設計是智能工程這一決策自動化技術在設計領域中應用的結果[1]。
智能工程要研究的問題,即如何用復合的知識模型代表人類社會各種決策活動,如何用計算機系統(tǒng)來自動化的處理這樣的復合知識模型,進而實現決策自動化?!霸O計”是人類生產和生活中普遍存在而又重要的活動,其中包括大量廣泛的依據知識做決策的過程。
(1) 以設計方法學為指導。智能設計的發(fā)展,從根本上取決于對設計本質的理解。設計方法學對設計本質、過程設計思維特征及其方法學的深入研究是智能設計模擬人工設計的基本依據。
(2) 以人工智能技術為實現手段。借助專家系統(tǒng)技術在知識處理上的強大功能, 結合人工神經網絡和機器學習技術, 較好的支持設計過程自動化。
(3) 以傳統(tǒng)CAD 技術為數值計算和圖形處理工具, 提供對設計對象的優(yōu)化設計、有限元分析和圖形顯示輸出上的支持。
(4) 面向集成智能化。不但支持設計的全過程, 而且考慮到與CAM 的集成, 提供統(tǒng)一的數據模型和數據交換接口。
(5) 提供強大的人機交互功能。使設計師對智能設計過程的干預, 即與人工智能融合成為可能。
對智能設計的需求體現在越來越高的設計質量要求; 越來越短的設計周期要求; 越來越復雜的設計對象及其環(huán)境的要求等3個方面。傳統(tǒng)的CAD 技術以數值計算和圖形處理為主要特征, 在設計中已得到廣泛的應用,并在很大程度上減輕了設計者的勞動強度, 提高了設計的質量和工作效率。但由于設計活動是一種人類特有的智能行為, 在設計方案的確定、模型的建立和評價決策等許多設計環(huán)節(jié)中, 有相當多的工作還不能建立起精確的數學模型并用數值計算的方法求解, 而需要設計師發(fā)揮自己的創(chuàng)造能力, 運用多學科的知識和實踐經驗, 經過分析推理和綜合構思才能取得良好的設計結果。
于是智能CAD 的理論研究和開發(fā)應用受到越來越多的關注, 眾多專家相繼推出了大批智能CAD 系統(tǒng), 并應用于機械、集成電路和建筑等設計領域。這一階段是智能設計的初級階段。但此階段對設計自動化技術即數值信息走向知識處理自動化有著重要意義。在I2CAD 系統(tǒng)中, 智能活動由人機共同承擔,它不僅可以用于常規(guī)設計, 而且能夠支持創(chuàng)新設計。
由于I2CAD 系統(tǒng)的大規(guī)模、集成化和高難度的特點, 初級ICAD 系統(tǒng)在特定領域仍有廣泛的應用前景。今后的智能設計既要鞏固和發(fā)展初級I2CAD 系統(tǒng)的理論研究, 大力推廣其實際應用, 又要加強對理論研究、技術開發(fā)和實踐經驗的積累。
(1) 智能方案設計。方案設計是方案的產生和決策階段, 是最能體現設計智能化的階段, 是設計全過程智能化必須突破的難點。
(2) 知識獲取和處理技術?;诜植己筒⑿兴枷氲慕Y構體系和機器學習模式的研究,基于基因遺傳和神經網絡推理的研究, 其重點均在非歸納及非單調推理技術的深化等方面。
(3) 面向CAD 的設計理論。包括概念設計和虛擬現實, 并行工程, 健壯設計, 集成化產品性能分類學及目錄學, 反向工程設計法及產品生命周期設計法等。
(4) 面向制造的設計。以計算機為工具,建立用虛擬方法形成的趨近于實際的設計和制造環(huán)境,如圖1所示。具體研究CAD 集成、虛擬現實、并行及分布式CAD/ CAM系統(tǒng)及其應用、多學科協(xié)同、快速原型生成和生產的設計等人機智能化設計系統(tǒng)( I2CAD) 。
圖1 CAVE沉浸式虛擬設計系統(tǒng)
(1) 原理方案智能設計。方案設計的結果將影響設計的全過程, 對于降低成本、提高質量和縮短設計周期等有至關重要的作用。
(2) 協(xié)同求解
ICAD 應具有多種知識表示模式、多種推理決策機制和多個專家系統(tǒng)協(xié)同求解的功能。同時需把同理論相關的基于知識程序和方法的模型組成一個協(xié)同求解系統(tǒng), 在元級系統(tǒng)推理及調度程序的控制下協(xié)同工作, 共同解決復雜的設計問題。
(3) 知識獲取、表達和利用技術專家系統(tǒng)技術是ICAD 的基礎, 其面向CAD 應用的主要發(fā)展方向可概括為:
①機器學習模式的研究, 旨在解決知識獲取、求精和結構化等問題;
②推理技術的深化, 要有正、反向和雙向推理流程控制模式的單調推理, 又要把重點集中在非歸納、非單調和基于神經網絡的推理等方面;
③綜合的知識表達模式, 即如何構造深層知識和淺層知識統(tǒng)一的多知識表結構;
④基于分布和并行思想求解結構體系的研究。究、產品進化過程驅動的概念設計模型研究、基于演化的概念設計生物建模理論與方法的研究、機械運動系統(tǒng)概念設計智能化平臺的研究、基于設計機構矩陣和DSM的產品設計與開發(fā)[2]的研究等。由此也可以看出,智能設計技術目前的研究主要包括以下內容:(1)概念設計中創(chuàng)新思維的模擬;(2)智能設計方法的研究;(3)智能概念設計平臺的研制。
目前,國內外許多專家對上述三個方面的研究進行了大量的工作。如以可拓學為基礎的方案設計方法[3],基于遺傳算法的工程設計[4],用于設計環(huán)境的模糊系統(tǒng)Xfuzzy[5],不確定推理模型,概念設計專家系統(tǒng)等。 但是,由于概念設計過程中創(chuàng)造性思維所具有的獨立性、聯(lián)動性、多面性、跨越性、綜合性等特性,加上概念設計過程本身的復雜性,因此目前該領域的研究陷入了以下困境:(1)CAD以限制概念設計的創(chuàng)新空間為代價換取設計信息的數字化和推理過程的自動化;(2)求解方法的研究過于依賴計算機,不注重產品信息模型,即知識基礎的研究。許多學者提出的廣義人工智能論、泛邏輯學、準全息論等或許可以給本領域的研究帶來突破性的進展。
(4) 黑板結構模型
黑板結構模型側重于對問題整體的描述以及知識或經驗的繼承。這種問題求解模型是把設計求解過程看做是先產生一些部分解,再由部分解組合出滿意解的過程。其核心是由知識源、全局數據庫和控制結構3部分組成。
(5) 基于實例的推理(CBR)
CBR 是一種新的推理和自學習方法, 其核心精神是用過去成功的實例和經驗來解決新問題。研究表明, 設計人員通常依據以前的設計經驗來完成當前的設計任務, 并不是每次都從頭開始。CBR 的一般步驟為提出問題,找出相似實例, 修改實例使之完全滿足要求,將最終滿意的方案作為新實例存入實例庫中。CBR 中最重要的支持是實例庫, 關鍵是實例的高效提取。
通過對智能設計技術特點、發(fā)展方向與研究方法的介紹, 可對此技術有較為全面的了解和認識。對今后進一步學習、研究和應用該技術提供指導。
國家自然科學基金委員會對智能概念設計領域的研究非常重視,資助了很多項目,如基于可拓學理論的智能化概念設計方法研
[1]李建平,徐林林,滕啟. 智能設計技術[J]. 起重運輸機械. 2003(5): 1-3.
[2]唐敦兵,錢曉明,劉建剛. 基于設計結構矩陣DSM的產品設計與開發(fā)[M]. 科學出版社. 2009.
[3]Renwang L, Weidong P, Xinjian G. Study on goodness evaluation method in extenics and its application in the variant design[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems. 2001, 7(4): 48-51.
[4]玄光男,程潤偉. 遺傳算法與工程設計[M]. 北京: 科學出版社. 2000.
[5]Lopez D R, Jimenez C J, Baturone I. Xfuzzy:A design environment for fuzzy systems: Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Fuzzy Systems[Z]. Alaska: 19981060-1065.
10.3969/j.issn.1001-8972.2011.12.057