屠立

摘要 針對大型農(nóng)機裝備的設(shè)計特征提出需求驅(qū)動的大型裝備多性能互反饋設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)，主要包括基于灰理論分析與預(yù)測的多性能需求驅(qū)動技術(shù)；大型農(nóng)機裝備多尺度目標(biāo)性能建模與耦合技術(shù)；基于多性能互反饋的大型農(nóng)機裝備多尺度重構(gòu)技術(shù)。

關(guān)鍵詞 大型農(nóng)機裝備；多性能需求驅(qū)動；建模與耦合；多尺度重構(gòu)

中圖分類號 S220.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2015）15-334-02

Key Technology on Multiperformance Mutual Feedback Design Based on Requirement Driven of Large Agricultural Equipment

TU Li

（Department of Mechanical Engineering， Zhejiang Institute of Mechanical&Electronical Engineering， Hangzhou， Zhejiang 310053）

Abstract Key technology on multiperformance mutual feedback design based on requirement driven of large agricultural equipment was proposed aimed at the features of the large agricultural equipment. The multiperformance requirement driven technique based on gray theory analyses and forecasting， multiscale target performance modeling and coupling technique， multiscale restructuring technique based on mutual feedback were included.

Key words Large agricultural equipment； Multiperformance requirement driven； Modeling and coupling； Multiscale restructuring

相比發(fā)達(dá)國家而言，我國大型農(nóng)機在裝備設(shè)計研發(fā)、工藝規(guī)劃、制造技術(shù)等方面仍存在一定差距，大型農(nóng)機裝備的自主研發(fā)設(shè)計能力較為薄弱，缺乏自主知識產(chǎn)權(quán)和核心技術(shù)。因此，增強大型農(nóng)機裝備的研發(fā)設(shè)計能力已經(jīng)成為我國大裝備制造業(yè)進(jìn)一步發(fā)展急需解決的關(guān)鍵問題。

大型農(nóng)機裝備開發(fā)設(shè)計及其下游的活動都是由客戶需求驅(qū)動的。客戶需求集中體現(xiàn)在產(chǎn)品性能的實現(xiàn)上，性能包括產(chǎn)品的功能和質(zhì)量兩個方面，質(zhì)量是產(chǎn)品實現(xiàn)功能的程度和在使用期內(nèi)功能的保持性，是功能在全生命周期中偏離期望值程度的度量，依附于功能而存在。因此，其設(shè)計可以認(rèn)為是采用適當(dāng)?shù)脑O(shè)計技術(shù)與設(shè)計系統(tǒng)，圍繞如何設(shè)計出滿足客戶個性化性能需求的產(chǎn)品展開。

1 大型農(nóng)機裝備的多性能互反饋設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)

1.1 基于灰理論分析與預(yù)測的多性能需求驅(qū)動技術(shù)[1-2]

1.1.1 動態(tài)多性能需求的灰理論定量分析與預(yù)測?；诨依碚撝械幕谊P(guān)聯(lián)度分析和GM（1，1）模型，利用灰關(guān)聯(lián)度分析從模糊、不明顯和非量化的客戶需求中分析客戶對產(chǎn)品多性能的真實偏好及水平，并獲取相應(yīng)的性能需求重要度?；贕M（1，1）模型，根據(jù)在4個以上時間段內(nèi)獲得大型裝備多性能需求重要度進(jìn)行趨勢預(yù)測。

1.1.2 多性能需求信息向敏感設(shè)計變量的跨域映射。大型裝備的設(shè)計參數(shù)經(jīng)歷客戶需求域、產(chǎn)品性能域、設(shè)計變量域和模塊結(jié)構(gòu)域的多域映射。使用QFD 和灰度預(yù)測模型，實現(xiàn)多性能模糊需求信息向定量設(shè)計性能指標(biāo)的轉(zhuǎn)化；采用產(chǎn)品獨立優(yōu)化和變量敏感度聚類，尋求滿足關(guān)鍵性能指標(biāo)的敏感設(shè)計參數(shù)；通過DSM和變化傳播分析，實現(xiàn)基于敏感變量的產(chǎn)品性能合理規(guī)劃。在此基礎(chǔ)上，通過產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性能、行為性能和目標(biāo)性能的有機融合，進(jìn)而驅(qū)動大型裝備多性能互反饋的大型裝備多尺度重構(gòu)設(shè)計。

1.2 大型裝備多尺度目標(biāo)性能建模與耦合技術(shù)[3-4]

1.2.1 多尺度目標(biāo)性能特征耦合關(guān)系建模。在大型裝備目標(biāo)性能融合過程中引入尺度變量，由每個層次上各個尺度節(jié)點處的狀態(tài)向量構(gòu)成的向量集合就是對相應(yīng)目標(biāo)性能實現(xiàn)過程的一個多尺度表示。目標(biāo)性能多尺度融合在零件尺度、部件尺度和整機尺度之間是一個遞歸的融合關(guān)系，通過分析兩個輸入性能特性與兩個輸出性能特性耦合關(guān)系、輸入性能特性之間耦合關(guān)系、輸出性能特性之間耦合關(guān)系，利用矩陣的形式建立多尺度性能特性耦合關(guān)系矩陣，根據(jù)3層質(zhì)量特性的關(guān)系，建立多尺度目標(biāo)性能特征耦合關(guān)系模型。

1.2.2 多尺度目標(biāo)性能耦合關(guān)系解耦機理及模型。通過分析目標(biāo)性能特征耦合關(guān)系類型，可得出雖然目標(biāo)性能在設(shè)計、制造階段有不同的內(nèi)容，但是目標(biāo)性能特性耦合的本質(zhì)是相同的；通過分析不同類型的耦合關(guān)系，可得出各類型耦合問題的解耦機理。在此基礎(chǔ)上，對目標(biāo)性能特性的傳遞與耦合過程進(jìn)行分析，表明在任何階段和層次上，目標(biāo)性能特性解耦的本質(zhì)是相同的，從而可建立統(tǒng)一的目標(biāo)性能特性解耦模型。

1.2.3 基于MSRE 的大型裝備目標(biāo)性能耦合優(yōu)化。傳統(tǒng)大型裝備目標(biāo)性能特性優(yōu)化設(shè)計都假定設(shè)計參數(shù)不受外界條件的干擾，求解出的最優(yōu)解都位于可行域的邊界上，但在實際過程中由于各種不確定因素，容易使設(shè)計參數(shù)的值發(fā)生改變，可能使最優(yōu)解移動到可行域外，造成優(yōu)化失效的問題。建立基于最小靈敏域評估（MSRE）的大型裝備多尺度目標(biāo)性能穩(wěn)健優(yōu)化模型，采用廣義差分多目標(biāo)進(jìn)化算法求得多目標(biāo)性能穩(wěn)健優(yōu)化問題的優(yōu)化解集。

1.3 基于多性能互反饋的大型裝備多尺度重構(gòu)技術(shù)[5]

1.3.1 構(gòu)建大型裝備多性能的互反饋體系。面對影響大型裝備設(shè)計的兩個主要方面：需要設(shè)計的產(chǎn)品各種性能所受的客觀作用（P）和在該作用下大型裝備所作出的反饋（E）。二者互反饋作用共同構(gòu)建了支持和決定大型裝備設(shè)計的“作用-反饋”體系（S），根據(jù)集合理論將“作用-反饋”體系形式化的表達(dá)為：S=P∪E。

1.3.2 基于多性能互反饋的多尺度重構(gòu)準(zhǔn)則。在大型裝備重構(gòu)設(shè)計過程中，對不同尺度上產(chǎn)品的性能及物理特性的要求也是不相同的。在零件尺度上，要求模塊內(nèi)部零部件性能之間具有一定的聚合性；在部件尺度上，要求模塊單元性能之間具有相對的獨立性；同時還要考慮到在產(chǎn)品尺度上，模塊規(guī)劃重構(gòu)的結(jié)果對產(chǎn)品整體性能穩(wěn)定性的影響。分析產(chǎn)品模型不同結(jié)構(gòu)尺度上的性能特性，提出基于多性能互反饋的多尺度重構(gòu)準(zhǔn)則。

1.3.3 基于多性能聚合的大型裝備多尺度重構(gòu)建模。面向零件尺度上多性能內(nèi)部聚合性準(zhǔn)則考慮同一性能中零部件的內(nèi)部聚合度，在零件尺度上，使零部件的內(nèi)部性能在聚合度達(dá)到最大。面向部件尺度上性能的外部獨立性準(zhǔn)則考慮的是質(zhì)量簇間綜合相對耦合性，在部件尺度上，使多性能間的相對耦合度達(dá)到最小。面向產(chǎn)品尺度上多性能整體穩(wěn)定性準(zhǔn)則考慮的是多性能設(shè)計需求的一致性，在產(chǎn)品尺度上，使得產(chǎn)品的穩(wěn)定性最佳。

1.3.4 基于改進(jìn)Pareto 算法的大型裝備多性能規(guī)劃重構(gòu)。在分析大型裝備產(chǎn)品族及其組成單元多性能特性的基礎(chǔ)上，運用模糊數(shù)學(xué)理論建立功能質(zhì)量多性能規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型，通過改進(jìn)的強度Pareto 進(jìn)化算法（SPEA2+）對產(chǎn)品族多性能劃分方案進(jìn)行優(yōu)化，得到產(chǎn)品族性能的最優(yōu)劃分解。通過對產(chǎn)品多性能的規(guī)劃重構(gòu)，使得性能內(nèi)部凝聚性最大，性能間關(guān)聯(lián)性最小，提高了產(chǎn)品多性能間的聚合度，降低了多性能間的耦合度，從而使產(chǎn)品性能穩(wěn)定性最佳。

2 大型農(nóng)機裝備多性能互反饋設(shè)計的研究內(nèi)容

2.1 構(gòu)建多性能互反饋設(shè)計知識庫

大型農(nóng)機裝備多性能互反饋設(shè)計是基于知識的設(shè)計技術(shù)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)合理，知識容量大的設(shè)計知識庫是本項目研究的重要一環(huán)?；谛枨篁?qū)動的大型裝備多性能互反饋設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)涉及的主要知識有：產(chǎn)品性能行為、產(chǎn)品族結(jié)構(gòu)、互反饋規(guī)則、多性能需求等知識，構(gòu)建上述知識庫需要研究設(shè)計知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、獲取與表達(dá)、檢索與更新、知識庫管理系統(tǒng)選型等技術(shù)。

2.2 多性能需求的灰理論分析與預(yù)測

引入灰色系統(tǒng)理論，提出了一套有效的QFD 多性能需求重要度多屬性動態(tài)配置決策方法。利用灰關(guān)聯(lián)度分析從模糊、不確定和非量化的客戶需求中分析其對產(chǎn)品性能的真實偏好及水平，提高QFD 中多屬性決策的可靠性與準(zhǔn)確性，GM（1，1）灰關(guān)聯(lián)度預(yù)測模型能夠在數(shù)據(jù)量較少的條件下做出準(zhǔn)確預(yù)測，減少了收集大量數(shù)據(jù)所需的工作量與分析時間，快速地對每個性能屬性進(jìn)行動態(tài)評價和調(diào)整。

2.3 動態(tài)多性能需求信息向敏感設(shè)計變量的映射

反映動態(tài)多性能需求信息的最直接因素是產(chǎn)品的關(guān)鍵性能屬性及其相關(guān)敏感設(shè)計變量值，因此需要首先建立性能需求與變量的映射關(guān)系。使用大型裝備歷史銷售數(shù)據(jù)分析、競爭因素分析和技術(shù)變化趨勢分析等，確認(rèn)裝備的目標(biāo)市場、面向目標(biāo)市場的派生產(chǎn)品和市場動態(tài)因素。通過性能需求的功能配置，分析客戶需求所對應(yīng)的性能指標(biāo)，得到系列產(chǎn)品的敏感設(shè)計變量。

2.4 建立多尺度目標(biāo)性能特征耦合模型

通過分析兩輸入目標(biāo)性能特性與兩輸出目標(biāo)性能特性耦合關(guān)系、輸入目標(biāo)性能特性之間耦合關(guān)系、輸出目標(biāo)性能特性之間耦合關(guān)系，利用矩陣的形式建立多尺度目標(biāo)性能特性耦合關(guān)系矩陣。將目標(biāo)性能特性的映射分為輸入目標(biāo)性能特性，中間層目標(biāo)性能特性與輸出目標(biāo)性能特性。輸入目標(biāo)性能特性之間具有自相關(guān)性，該耦合關(guān)系必然造成輸出目標(biāo)性能特性的耦合。多個中間層目標(biāo)性能特性同時受到多個輸入目標(biāo)性能特性的影響，便造成映射過程的耦合，最終便可形成輸出目標(biāo)性能特性的耦合，根據(jù)三層質(zhì)量特性的關(guān)系，建立耦合關(guān)系模型。

2.5 大型裝備多尺度目標(biāo)性能耦合關(guān)系解耦

研究各耦合問題的實現(xiàn)順序和解耦順序，分析耦合因素的隸屬度函數(shù)和判定耦合因素耦合強弱的準(zhǔn)則。通過對目標(biāo)性能特性的傳遞與耦合過程的分析，表明在任何階段和層次上，目標(biāo)性能特性解耦的本質(zhì)是相同的，從而建立統(tǒng)一的質(zhì)量特性解耦模型。

2.6 大型裝備目標(biāo)性能耦合優(yōu)化設(shè)計

目標(biāo)性能耦合優(yōu)化設(shè)計根據(jù)大型裝備目標(biāo)性能耦合設(shè)計數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過產(chǎn)品目標(biāo)性能特性設(shè)計計算、基于MSRE的質(zhì)量特性穩(wěn)健求解、基于模糊集合理論的Pareto穩(wěn)健選優(yōu)3個步驟實現(xiàn)。建立基于最小靈敏域評估（MSRE）的產(chǎn)品目標(biāo)性能特性穩(wěn)健優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用廣義差分多目標(biāo)進(jìn)化算法求得多尺度目標(biāo)性能特性穩(wěn)健優(yōu)化問題的Pareto 穩(wěn)健優(yōu)化解集。解決傳統(tǒng)機械產(chǎn)品目標(biāo)性能特性優(yōu)化設(shè)計都假定設(shè)計參數(shù)不受外界條件的干擾，求解出的最優(yōu)解都位于可行域的邊界上，但在實際過程中由于各種不確定因素，容易使設(shè)計參數(shù)的值發(fā)生改變，可能使最優(yōu)解移動到可行域外，造成優(yōu)化失效的問題。

2.7 建立大型裝備多性能的互反饋體系

大型裝備的性能可以認(rèn)為是產(chǎn)品與其所受客觀作用的相互反饋，而裝備對相關(guān)各因素作用和影響的反饋不僅僅表現(xiàn)為產(chǎn)品的功能屬性。在更為廣泛的層面上，設(shè)計者需要同時面對影響大型裝備設(shè)計的兩個主要方面是需要設(shè)計的裝備所受的客觀作用（P）和在該作用下裝備所作出的反饋（E）。二者共同構(gòu)建了支持和決定大型裝備設(shè)計的“作用-反饋”體系（S），“作用-反饋”體系可形式化的表達(dá)為：S=P∪E，根據(jù)對象結(jié)構(gòu)公理：“作用-反饋”體系的結(jié)構(gòu)可表達(dá)為：S=（P∪E）。

2.8 建立多性能互反饋的多尺度重構(gòu)準(zhǔn)則

在大型裝備重構(gòu)設(shè)計過程中，在不同尺度上對性能及物理特性的要求也是不相同的。當(dāng)裝備模塊劃分尺度越小時，易于性能與客戶需求之間映射，有利于客戶參與產(chǎn)品定制設(shè)計，產(chǎn)品的定制性增強。裝備組件劃分尺度越大時，多性能之間的解耦概率增大，易于性能結(jié)構(gòu)獨立性分解。因此，在零件尺度上，要求模塊內(nèi)部零部件之間具有一定的聚合性；在部件尺度上，要求模塊單元之間具有相對的獨立性；同時還要考慮到在產(chǎn)品尺度上，模塊規(guī)劃重組的結(jié)果對產(chǎn)品整體穩(wěn)定性的影響。

2.9 大型裝備基于多性能互反饋的多尺度規(guī)劃重構(gòu)

針對目標(biāo)加權(quán)法在模型求解中的不足，采用改進(jìn)的強度Pareto 智能進(jìn)化算法對大型裝備基于多性能互反饋的多尺度規(guī)劃重構(gòu)問題進(jìn)行求解。提出的基于pareto 進(jìn)化算法（SPEA2+）算法的大型裝備基于多性能互反饋的多尺度規(guī)劃重構(gòu)。SPEA2+智能進(jìn)化算法具有更強的搜索能力，并能在設(shè)計空間獲得解集更分散的Pareto 集，能更準(zhǔn)確、有效地得到透平膨脹機產(chǎn)品族功能質(zhì)量在多個尺度作用下的最佳規(guī)劃重構(gòu)方案應(yīng)用效果。多尺度規(guī)劃重構(gòu)的結(jié)果在零件尺度上，提高了產(chǎn)品質(zhì)量的內(nèi)部聚合性，在部件尺度上，降低了質(zhì)量間的耦合性，在產(chǎn)品尺度上，增強了定制產(chǎn)品的穩(wěn)定性。

3 結(jié)論

大型農(nóng)機裝備的設(shè)計過程不是簡單、獨立的，而是一個涉及多個環(huán)節(jié)、多項設(shè)計技術(shù)、多種設(shè)計知識的混合過程?，F(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計方法難以從產(chǎn)品的多尺度、多性能角度出發(fā)，使多設(shè)計過程和多設(shè)計知識實現(xiàn)互相傳遞和反饋。建立一種由多性能需求驅(qū)動的，將種類多樣、領(lǐng)域廣泛、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的設(shè)計過程和設(shè)計知識集成在一起的，可通過各個設(shè)計環(huán)節(jié)中性能信息的互相反饋作用及時調(diào)整設(shè)計策略的大型裝備設(shè)計鏈，從而能夠準(zhǔn)確、快速、高效的設(shè)計出滿足客戶多性能需求的產(chǎn)品。

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