田祥龍，竇潤(rùn)亮

（天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

大規(guī)模定制既有大規(guī)模生產(chǎn)的低成本優(yōu)勢(shì)，又可以在一定程度上滿足客戶的需求，因此受到越來越多的公司的關(guān)注［1－3］。產(chǎn)品配置設(shè)計(jì)作為能夠滿足個(gè)性化客戶需求并有效支持產(chǎn)品快速定制設(shè)計(jì)手段，已經(jīng)成為大規(guī)模定制的核心設(shè)計(jì)方法［4］。目前，對(duì)于解決大規(guī)模定制產(chǎn)品配置的研究?jī)?nèi)容主要有產(chǎn)品配置成本評(píng)估［5］，產(chǎn)品配置知識(shí)獲?。?］，產(chǎn)品配置動(dòng)態(tài)驅(qū)動(dòng)［7］，產(chǎn)品配置性能預(yù)測(cè)［8］，并取得了一定的成果。但是上述研究多集中在產(chǎn)品配置規(guī)劃方面，對(duì)產(chǎn)品微觀配置過程涉及不多。對(duì)于產(chǎn)品配置知識(shí)的表示，近年來的研究熱點(diǎn)有基于約束滿足的知識(shí)表示［9］，基于資源的知識(shí)表示［10］和基于描述邏輯的知識(shí)表示［11］，并取得了一定進(jìn)展，解決了一些實(shí)際問題。但是對(duì)于像汽車這樣復(fù)雜的產(chǎn)品，這些方法都有一定的不足:①產(chǎn)品知識(shí)獲取困難；②忽略了過去已有的很有價(jià)值的設(shè)計(jì)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)；③利用配置模板對(duì)產(chǎn)品從頭開始配置設(shè)計(jì)，既耗時(shí)又易出錯(cuò)?；趯?shí)例推理（case－based reasoning，CBR）的產(chǎn)品配置方法能夠充分考慮過去已有的有價(jià)值的設(shè)計(jì)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，已成為產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)的一種有效實(shí)現(xiàn)方式［12］。據(jù)調(diào)查，產(chǎn)品設(shè)計(jì)活動(dòng)中有大約75%的設(shè)計(jì)是基于實(shí)例的產(chǎn)品設(shè)計(jì)［13］。對(duì)于基于實(shí)例推理的產(chǎn)品配置技術(shù)，有學(xué)者從不同方面進(jìn)行了研究。AHN等［14］將CBR與基于知識(shí)的技術(shù)相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)定制過程中多種類型過程知識(shí)的共享與重用；王新等［15］提出了產(chǎn)品組需求類和需求匹配模板的概念，通過二級(jí)實(shí)例匹配求解實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品配置；CHENG等［16］提出將CBR與產(chǎn)品生命周期建模技術(shù)結(jié)合，應(yīng)用于綠色產(chǎn)品配置開發(fā)。這些配置設(shè)計(jì)方法在解決產(chǎn)品的快速響應(yīng)設(shè)計(jì)問題時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)于大規(guī)模定制下汽車的設(shè)計(jì)還存在以下不足:產(chǎn)品配置模型并沒有全面表達(dá)像汽車這樣復(fù)雜產(chǎn)品配置模塊之間多層次的復(fù)雜約束信息和三維信息等，由于缺少這些重要的設(shè)計(jì)信息，可能導(dǎo)致最終得出的BOM無法或很難造型、布局或裝配；對(duì)于客戶的需求，多是對(duì)其進(jìn)行分解和分析，然后轉(zhuǎn)化為各種設(shè)計(jì)參數(shù)，作為產(chǎn)品配置的輸入，而客戶并沒有實(shí)際參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中，像汽車這種很難量化的產(chǎn)品，如果客戶沒有實(shí)際參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程中，很難得到令其滿意的結(jié)果。

因此，針對(duì)以上問題，筆者提出一種基于實(shí)例的PIC模型，將汽車的部件、三維和約束信息整合為一個(gè)整體，然后利用交互式遺傳算法進(jìn)行產(chǎn)品配置的求解，并建立基于PIC模型的汽車操控臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。

1 基于實(shí)例推理的PIC模型

產(chǎn)品配置知識(shí)的表示是解決產(chǎn)品配置問題的基礎(chǔ)，其實(shí)質(zhì)是對(duì)企業(yè)擁有的設(shè)計(jì)實(shí)例資源的整合，使其結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化，便于產(chǎn)品的快速定制。筆者提出了一種基于實(shí)例的PIC 3層模型，將企業(yè)擁有的設(shè)計(jì)實(shí)例資源整合為一個(gè)整體，以滿足產(chǎn)品配置求解的要求，如圖1所示。

圖1 基于實(shí)例推理的PIC模型

（1）P（parts）層為部件層，是PIC 3層模型的基礎(chǔ)層，實(shí)質(zhì)為產(chǎn)品的各個(gè)組成部分的模塊化樹狀模型。其可以表示為P=（NUM，NAME，F(xiàn)，PA）。NUM為各部件模塊的標(biāo)識(shí)；NAME為各部件模塊的名稱；F={f1，f2，…，fq}（q ＞0）為各部件模塊的功能屬性；PA={pa1，pa2，…，pau}（u ＞0）為各部件模塊的特征參數(shù)。

（2）I（information）層為信息層，是P層的實(shí)例化，包含有P層各個(gè)部件的不同實(shí)例的三維信息、裝配信息和拓?fù)湫畔ⅲ梢员硎緸镮=（NUM，PNUM，3Dinfo，Tinfo，Ainfo）。其中:NUM 為該實(shí)例信息模塊的標(biāo)識(shí)；PNUM為該實(shí)例信息模塊對(duì)應(yīng)的P層部件模塊的標(biāo)識(shí)；3Dinfo為該實(shí)例的3D信息，能夠描述出該實(shí)例模塊的基本空間位置和幾何形狀，并不涉及具體的尺寸與設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)；Tinfo為該實(shí)例模塊的拓?fù)湫畔ⅲ丛诋a(chǎn)品組裝時(shí)與該實(shí)例模塊相鄰的上級(jí)、下級(jí)和同級(jí)的模塊位置信息；Ainfo為該實(shí)例的裝配信息，能夠描述該實(shí)例模塊在產(chǎn)品組裝時(shí)自身的特征參數(shù)以及對(duì)相鄰各模塊的參數(shù)要求。

（3）C（constrains）層為約束層，是對(duì)于P層和I層約束信息的提取和整合，包括來自P層的非結(jié)構(gòu)性約束和來自I層的結(jié)構(gòu)性約束，可以表示為C=（NUM，NAME，TYPE，IF，THEN）。其中:NUM為該約束的標(biāo)識(shí)；NAME為該約束的名稱；TYPE為該約束的類型，TYPE=0，則該約束為結(jié)構(gòu)性約束；TYPE=1，該約束為非結(jié)構(gòu)性約束；IF為該約束的條件輸入項(xiàng)；THEN為該約束的結(jié)論輸出項(xiàng)。

2 基于交互式遺傳算法的產(chǎn)品配置求解

對(duì)于產(chǎn)品配置問題的求解，充分考慮用戶的個(gè)性需求，對(duì)于汽車的評(píng)價(jià)，不同的人有不同的看法，主觀性很強(qiáng)，難以量化，因此筆者應(yīng)用交互式遺傳算法來解決產(chǎn)品配置問題。交互式遺傳算法是將傳統(tǒng)進(jìn)化計(jì)算與人的智能評(píng)價(jià)有機(jī)結(jié)合，是一種解決隱式性能指標(biāo)優(yōu)化問題的有效方法。交互式遺傳算法需要用戶的評(píng)價(jià)來實(shí)現(xiàn)進(jìn)化，因此能使用戶積極地參與到產(chǎn)品定制設(shè)計(jì)中，最大限度地滿足其要求。傳統(tǒng)的交互式遺傳算法流程如圖2所示。

圖2 交互式遺傳算法的流程

欲使用IGA進(jìn)行產(chǎn)品配置求解，還需要對(duì)汽車的各個(gè)模塊實(shí)例進(jìn)行編碼，使之成為IGA能夠識(shí)別的“基因”。筆者根據(jù)PIC模型用二進(jìn)制來對(duì)汽車操控臺(tái)進(jìn)行編碼。如圖3所示，一條染色體代表一個(gè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，以汽車操控臺(tái)為例，總體分為6個(gè)部分，分別對(duì)應(yīng)操控臺(tái)的5大模塊和顏色模塊，每一部分又進(jìn)一步根據(jù)PIC模型中P層分為若干基因，每一個(gè)基因的二進(jìn)制代碼均代表一個(gè)具體的實(shí)例。圖3中中控臺(tái)的編碼001001001即代表“第一類GPS導(dǎo)航、DVD音響系統(tǒng)、液晶顯示屏”的實(shí)例。

將汽車的各個(gè)模塊轉(zhuǎn)變?yōu)镮GA能夠識(shí)別的“基因”之后，就可以按照IGA的算法流程對(duì)其進(jìn)行遺傳操作，經(jīng)過進(jìn)化最終得到用戶滿意的個(gè)體。

圖3 基于PIC模型的編碼模式

3 基于PIC模型的操縱臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)

3.1 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理與結(jié)構(gòu)

筆者提出的基于改進(jìn)的交互式遺傳算法的汽車操控臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用3層體系結(jié)構(gòu)，分別為資源層、應(yīng)用層和用戶層，如圖4所示。

（1）資源層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)層，為應(yīng)用層以及用戶層的各個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和參考。資源層建立在包括硬件平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫、PDM和網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施上，通過數(shù)據(jù)庫服務(wù)器與應(yīng)用層的各個(gè)客戶端連接。資源層的數(shù)據(jù)涵蓋了基于改進(jìn)的交互式遺傳算法的汽車操控臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)所需要的所有數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品實(shí)例庫、三維信息庫、拓?fù)湫畔旌团渲眉s束庫等。

圖4 基于PIC模型的汽車操縱臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)

（2）應(yīng)用層是系統(tǒng)的核心層，由配置知識(shí)表示單元、配置知識(shí)管理單元，以及產(chǎn)品配置求解單元組成。來自資源層的數(shù)據(jù)首先通過配置知識(shí)表示單元轉(zhuǎn)化為基于PIC模型的配置知識(shí)，進(jìn)入到PIC模型數(shù)據(jù)庫，再由配置知識(shí)管理單元進(jìn)行維護(hù)。然后產(chǎn)品配置求解單元根據(jù)配置知識(shí)，通過與用戶層交互，最終得出配置結(jié)果。每次的配置結(jié)果都會(huì)由配置知識(shí)管理單元自動(dòng)添加到PIC模型數(shù)據(jù)庫中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新。

（3）用戶層是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵，由客戶、設(shè)計(jì)人員、系統(tǒng)維護(hù)人員和其他人員構(gòu)成。用戶層通過人機(jī)交互界面與應(yīng)用層的應(yīng)用服務(wù)器連接，使得客戶對(duì)IGA算法產(chǎn)生的個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，促使種群進(jìn)化，最終得出滿意個(gè)體。設(shè)計(jì)人員、系統(tǒng)維護(hù)人員和其他人員負(fù)責(zé)系統(tǒng)的正常運(yùn)行和對(duì)客戶提出的問題進(jìn)行解答。

3.2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

將資源層中的各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為能夠用來配置求解的知識(shí)，其過程通過PIC模型來實(shí)現(xiàn)。下面針對(duì)汽車操控臺(tái)，說明PIC模型的實(shí)施過程。

（1）汽車操控臺(tái)的P層模型。P層實(shí)質(zhì)為產(chǎn)品的各個(gè)組成部分的模塊化樹狀模型，因此，將汽車操控臺(tái)分為5大模塊:方向盤、中控臺(tái)、儀表盤、變速桿和空調(diào)出口。然后，每一模塊又進(jìn)一步向下細(xì)分，從而得出模塊化樹狀模型，如圖5所示。每一層級(jí)的模塊均有不同的實(shí)例與其對(duì)應(yīng)，而每一個(gè)實(shí)例均有三維信息、裝配信息和拓?fù)湫畔?，從而引出I層模型。

（2）汽車操控臺(tái)的I層模型。I層是P層的實(shí)例化，包含P層各個(gè)部件的不同實(shí)例的三維信息、裝配信息和拓?fù)湫畔?。以方向盤為例，它的某一個(gè)具體實(shí)例的三維信息（3Dinfo）如圖6所示，由若干曲線、曲面和基準(zhǔn)特征幾何結(jié)構(gòu)組成，能夠描述出該實(shí)例模塊的基本空間位置和幾何形狀；拓?fù)湫畔ⅲ═info）以二維表的形式表示出該實(shí)例與上級(jí)（操控臺(tái)整體）、下級(jí)（喇叭按鈕、音量調(diào)節(jié)鍵等）和同級(jí)（操控臺(tái)）的位置信息；裝配信息（Ainfo）描述該方向盤實(shí)例在產(chǎn)品組裝時(shí)自身的特征參數(shù)以及對(duì)相鄰各模塊（儀表盤）的參數(shù)要求。

圖5 操控臺(tái)的P層模型

圖6 I層模型中方向盤的三維信息（3Dinfo）

（3）汽車操控臺(tái)的C層模型。C層是對(duì)于P層和I層約束信息的提取和整合。操控臺(tái)的C層部分約束如表1所示。

表1 操控臺(tái)的C層部分約束

圖7為系統(tǒng)的交互界面，左側(cè)可以顯示這一代的個(gè)體（每代9個(gè)個(gè)體），右側(cè)顯示目前最優(yōu)個(gè)體和上代最優(yōu)個(gè)體以供參考，用戶可以通過該界面來對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，促使種群進(jìn)化，最終產(chǎn)生滿意的個(gè)體。初始界面上顯示的個(gè)體均為2D模式，如果對(duì)某一個(gè)體感興趣，可以點(diǎn)擊“3D”來查看該個(gè)體的3D圖像。在用戶發(fā)現(xiàn)自己滿意的個(gè)體時(shí)，可以點(diǎn)擊“best”來結(jié)束進(jìn)化，系統(tǒng)則會(huì)自動(dòng)輸出最優(yōu)個(gè)體對(duì)應(yīng)的BOM。

4 結(jié)論

圖7 操控臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)交互界面

針對(duì)現(xiàn)有的汽車產(chǎn)品大規(guī)模定制中的產(chǎn)品配置方法存在的一些不足，提出一種基于實(shí)例推理的PIC模型來進(jìn)行產(chǎn)品知識(shí)的表示，成功地解決了傳統(tǒng)知識(shí)表示方法不能很好地表達(dá)三維和約束信息的問題，然后采用交互式遺傳算法進(jìn)行產(chǎn)品配置的求解，使得用戶能夠充分參與到汽車產(chǎn)品的定制設(shè)計(jì)中，最大限度地滿足其個(gè)性需求。最后建立了基于PIC模型的汽車操控臺(tái)定制設(shè)計(jì)系統(tǒng)來對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果證明該方法能夠較好地實(shí)現(xiàn)汽車產(chǎn)品的大規(guī)模定制設(shè)計(jì)，充分考慮了其三維信息和約束信息，并能夠滿足用戶的個(gè)性化需求。

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