劉艷梅

(嘉興學(xué)院 設(shè)計(jì)學(xué)院，浙江 嘉興 314001)

基于實(shí)例推理的毛衫快速變型設(shè)計(jì)方法

劉艷梅

(嘉興學(xué)院 設(shè)計(jì)學(xué)院，浙江 嘉興 314001)

針對(duì)毛衫大規(guī)模定制中設(shè)計(jì)任務(wù)重，用戶需求多樣化等問題，提出基于實(shí)例推理的毛衫快速變型設(shè)計(jì)方法。分析毛衫定制的變型規(guī)律，歸納出實(shí)例的不變參數(shù)和可變參數(shù)，進(jìn)一步確定實(shí)例的特征屬性；設(shè)計(jì)局部相似度模型，給出了計(jì)算數(shù)值與數(shù)值、數(shù)值與區(qū)間相似度的推導(dǎo)方法；結(jié)合主觀權(quán)重和客觀權(quán)重計(jì)算出融合權(quán)重，基于局部相似度和屬性融合權(quán)重計(jì)算出相似實(shí)例全局相似度，從全局相似度高的相似實(shí)例中選取最優(yōu)相似實(shí)例作快速變型設(shè)計(jì)，并給出了快速變型設(shè)計(jì)具體采用的方法，最終得到待解實(shí)例的解。實(shí)例驗(yàn)證表明，本文方法能夠有效地找到滿足客戶需求的產(chǎn)品變型設(shè)計(jì)解決方案。

毛衫； 實(shí)例推理； 相似度計(jì)算； 大規(guī)模定制； 變型設(shè)計(jì)

隨著社會(huì)的發(fā)展和人們生活水平的提高，生活方式及需求逐漸向多極化方向發(fā)展，產(chǎn)生的大規(guī)模定制生產(chǎn)方式——以大批量生產(chǎn)的成本生產(chǎn)出滿足客戶多樣化和個(gè)性化需求的產(chǎn)品[1]，成為提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的有力因素。

近年來，大規(guī)模定制的研究和應(yīng)用呈迅速發(fā)展的勢(shì)頭。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)大規(guī)模定制的研究主要包括3個(gè)方面：1)理論的角度。Jiao和Tseng[2]提出了大規(guī)模定制環(huán)境下開發(fā)產(chǎn)品族結(jié)構(gòu)(PFA)的方法；吳迪沖等[3]提出服裝大規(guī)模定制的基本形式和體系結(jié)構(gòu)。2)管理的角度。Caddy等[4]研究了由于大規(guī)模定制生產(chǎn)方式導(dǎo)致的供應(yīng)鏈的變化，分析了在大規(guī)模定制生產(chǎn)方式中可能影響供應(yīng)鏈配置和供應(yīng)鏈管理的原因；王志宏等[5]提出了2 種不同生產(chǎn)模式下的服裝供應(yīng)鏈模型。3)技術(shù)的角度。許才國(guó)等[6]給出了影響服裝大規(guī)模定制產(chǎn)品開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)；伊輝勇等[7]給出了在線大規(guī)模定制下的多約束產(chǎn)品配置策略。

綜合分析不難看出，這些基于理論、管理和技術(shù)等方面的研究，主要是從企業(yè)的角度規(guī)范和優(yōu)化了產(chǎn)品大規(guī)模定制的過程，而對(duì)過去的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)重用較少。大規(guī)模定制產(chǎn)品的設(shè)計(jì)是一個(gè)量大、層次多的繁重任務(wù)，因此，重用已有產(chǎn)品的設(shè)計(jì)具有重要的價(jià)值。基于實(shí)例推理的設(shè)計(jì)方法能用過去的實(shí)例或經(jīng)驗(yàn)來解決新的問題，它是一種相似問題求解方法，以實(shí)例為主進(jìn)行推理，利用以往的設(shè)計(jì)結(jié)果作變型設(shè)計(jì)，從而大大減少設(shè)計(jì)的工作量和設(shè)計(jì)時(shí)間?；趯?shí)例推理的設(shè)計(jì)方法已被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如過程管理、智能診斷等，特別是應(yīng)用于產(chǎn)品的設(shè)計(jì)領(lǐng)域，如王體春等[8]研究了基于知識(shí)重用的產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)多級(jí)實(shí)例推理模型；Villanueva等[9]設(shè)計(jì)的實(shí)例推理系統(tǒng)應(yīng)用于紡織工業(yè)過程管理；王生發(fā)等[10]利用本體技術(shù)建立基于實(shí)例推理的產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)例本體及模型；游偉等[11]采用可拓基元和實(shí)例推理技術(shù)解決裝載加固決策問題；王海巧等[12]提出了基于實(shí)例推理的數(shù)控刀架快速設(shè)計(jì)方法等。本文將實(shí)例推理方法應(yīng)用到毛衫大規(guī)模定制中，設(shè)計(jì)相似度計(jì)算模型，從已有實(shí)例庫中搜索相似實(shí)例，通過重用、修改已有實(shí)例的設(shè)計(jì)，獲得待解實(shí)例快速變型設(shè)計(jì)解決方案。

1 實(shí)例推理機(jī)制

基于實(shí)例推理的設(shè)計(jì)方法是一個(gè)模擬人工設(shè)計(jì)的過程，其思想是利用過去成功的實(shí)例和經(jīng)驗(yàn)解決新問題，通過檢索實(shí)例庫提取相似實(shí)例，根據(jù)用戶要求對(duì)相似實(shí)例作快速變型設(shè)計(jì)得到新問題的解。

對(duì)于大規(guī)模定制產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，其設(shè)計(jì)過程主要是基于已有實(shí)例的變型設(shè)計(jì)，基于實(shí)例推理的設(shè)計(jì)正好滿足這一模式。圖1示出基于實(shí)例推理的產(chǎn)品快速變型設(shè)計(jì)原理圖。基于實(shí)例推理的產(chǎn)品快速變型設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)過程包括以下幾個(gè)步驟：1)提煉需求。根據(jù)用戶設(shè)計(jì)要求，提煉對(duì)實(shí)例檢索有用的實(shí)例特征作為檢索條件。2)實(shí)例檢索。根據(jù)一定的檢索方案或算法，從實(shí)例庫中檢索出與設(shè)計(jì)要求相似的實(shí)例。本文設(shè)計(jì)一種融合屬性主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的相似度檢索方法，盡可能減少人為干擾因素，從實(shí)例庫中檢索與設(shè)計(jì)要求最相似實(shí)例。若檢索結(jié)果為空，則轉(zhuǎn)至步驟1)，修改檢索條件后重新檢索。3)實(shí)例變型設(shè)計(jì)。如果相似實(shí)例與用戶要求存在差異，就需要對(duì)實(shí)例作變型設(shè)計(jì)，以獲得用戶滿意解。4)實(shí)例存儲(chǔ)。把用戶滿意解作為一個(gè)新的實(shí)例保存到實(shí)例庫中，供以后設(shè)計(jì)使用。

圖1 基于實(shí)例推理的產(chǎn)品快速變型設(shè)計(jì)原理圖Fig.1 Schematic diagram of product rapid variant design based on case-based reasoning

2 相似度計(jì)算模型

2.1 局部相似度模型

2.1.1 數(shù)值與數(shù)值相似度模型

毛衫大部分款式的肩寬、袖長(zhǎng)等數(shù)據(jù)在一個(gè)較小的范圍內(nèi)波動(dòng)。在一個(gè)設(shè)定區(qū)間內(nèi)數(shù)值與數(shù)值之間的相似度S可定義如下：

(1)

2.1.2 數(shù)值與區(qū)間相似度模型

考慮到保存在實(shí)例庫中毛衫的數(shù)據(jù)是特定的數(shù)值，而搜索時(shí)往往是一個(gè)數(shù)值區(qū)間，因此，需要建立數(shù)值與區(qū)間之間的相似度模型，該模型定義如下：

(2)

表1 二元對(duì)比法Tab.1 Binary competition method

注：相同實(shí)例屬性不作比較，置為空。

將式(1)代入式(2)中，則有

(3)

求解得

S(x1,[xs,xe])=

(4)

2.1.3 局部相似度矩陣

設(shè)原有n個(gè)設(shè)計(jì)實(shí)例，構(gòu)成實(shí)例集C={c1,c2,…,cn}，每個(gè)實(shí)例有k個(gè)屬性，C中所有實(shí)例的屬性相似度構(gòu)成局部相似度矩陣

(5)

2.2 全局相似度模型

2.2.1 屬性的權(quán)重計(jì)算

判斷實(shí)例與實(shí)例之間的相似程度，是由實(shí)例間屬性的相似程度得到的，而在決定實(shí)例性質(zhì)的諸多屬性中，其重要程度是不一樣的，將實(shí)例屬性的重要程度稱為屬性權(quán)重。屬性權(quán)重按性質(zhì)分可以分為主觀權(quán)重和客觀權(quán)重。主觀權(quán)重反映決策者對(duì)各種屬性的偏好或者屬性本身的重要程度，常用的方法有專家打分法和二元對(duì)比法。客觀權(quán)重反映屬性自身的信息對(duì)決策結(jié)果的貢獻(xiàn)，對(duì)實(shí)例區(qū)分能力強(qiáng)的屬性應(yīng)賦予相對(duì)較大的權(quán)重，而不管屬性本身的重要程度。

本文采用二元對(duì)比法的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重相融合的方法計(jì)算最終的屬性權(quán)重。二元對(duì)比法將屬性按照其重要程度分別給出0～4分。甲乙2個(gè)屬性相比，如果同等重要，甲乙就各得2分；如果甲比乙重要，甲得3分，乙得1分；如果甲比乙重要的多，則甲得4分，乙得0分。假設(shè)每個(gè)實(shí)例有k個(gè)屬性，其兩兩比較的結(jié)果Njl(j≠l)，每個(gè)屬性的Njl累加記為比較因子Cj(j=1,2,…,k)，則有

(6)

通過二元對(duì)比法得到的屬性主觀權(quán)重U計(jì)算公式為

(7)

表1示出衣長(zhǎng)、胸圍等9個(gè)屬性的二元對(duì)比法的分值。兩兩比較的結(jié)果累加記為比較因子，最后一列數(shù)據(jù)為通過二元對(duì)比法得到的屬性主觀權(quán)重。

由客觀權(quán)重的性質(zhì)可知，若待解實(shí)例的第j個(gè)屬性和所有實(shí)例第j個(gè)屬性的相似度差異很小，即第j列的值變化很小，則說明該屬性對(duì)于實(shí)例檢索的貢獻(xiàn)很小，應(yīng)該賦予較小的權(quán)重；反之則應(yīng)賦予較大的權(quán)重。由此可見，屬性權(quán)重和屬性相似度之間是有關(guān)聯(lián)的。本文采用基于標(biāo)準(zhǔn)差的客觀權(quán)重計(jì)算方法，描述如式(8)～(10)所示：

(8)

(9)

(10)

融合主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的融合權(quán)重W計(jì)算方法如式(11)描述：

(11)

2.2.2 全局相似度

全局相似度相當(dāng)于對(duì)一個(gè)實(shí)例的綜合評(píng)價(jià)。根據(jù)局部相似度矩陣和各屬性的權(quán)重，容易得到查詢案例Cq與實(shí)例集合Ci的全局相似度：

(12)

2.3 實(shí)例推理過程

毛衫變型設(shè)計(jì)實(shí)例推理過程如下。

步驟1，輸入用戶需求的特征數(shù)據(jù)，構(gòu)成待解實(shí)例，并對(duì)特征數(shù)據(jù)作歸一化處理。

步驟2，初次檢索?？紤]到實(shí)例庫規(guī)模較大時(shí)，如果計(jì)算待解實(shí)例與所有實(shí)例的相似度，計(jì)算量將很大，因此，采用關(guān)鍵屬性擴(kuò)展匹配方式實(shí)現(xiàn)初次檢索。根據(jù)表1主觀權(quán)重值的大小，選擇衣長(zhǎng)為第一關(guān)鍵屬性，胸圍和肩寬分別作為第二和第三關(guān)鍵屬性。將待解實(shí)例關(guān)鍵屬性數(shù)據(jù)按加大1個(gè)尺碼規(guī)格和減小1個(gè)尺碼規(guī)格擴(kuò)展，然后在實(shí)例庫中對(duì)每個(gè)實(shí)例進(jìn)行屬性匹配。設(shè)第i個(gè)實(shí)例Ei的第j個(gè)屬性值為Pj，待解實(shí)例Eunr第j個(gè)屬性的擴(kuò)展屬性為[Pj1,Pj2]，則第j個(gè)屬性是否匹配成功由式(13)表示：

(13)

(14)

步驟3，降低初次檢索閾值。若步驟2沒有檢索到相似閾值，則將Thigh降至二次檢索閾值Tlow，重新獲得NE，若NE≥1，則轉(zhuǎn)至步驟4，否則轉(zhuǎn)至步驟6。

步驟4，計(jì)算相似實(shí)例的相似度矩陣，并計(jì)算全局相似度。

步驟5，從全局相似度高的相似實(shí)例中選取最優(yōu)相似實(shí)例作快速變型設(shè)計(jì)，轉(zhuǎn)至步驟7。

步驟6，沒有檢索到相似實(shí)例，改為人工設(shè)計(jì)。

步驟7，與用戶確認(rèn)后獲得用戶滿意解，保存到實(shí)例庫。

3 毛衫快速變型設(shè)計(jì)

大規(guī)模定制下毛衫產(chǎn)品的快速變型設(shè)計(jì)問題主要是研究相似實(shí)例的修改重用問題?？焖僮冃偷幕A(chǔ)在于：其一，實(shí)例庫中有較大規(guī)模的實(shí)例，保證一般用戶需求都能找到相似實(shí)例；其二，組件庫也應(yīng)具有較大規(guī)模，一般需求都應(yīng)能找到替換組件，對(duì)于相似實(shí)例的修改部分，通常采用組件替換的方式實(shí)現(xiàn)，大大縮短了修改周期。

快速變型設(shè)計(jì)具體采用以下方法：

1)基于組件替換的相似實(shí)例修改。在這一過程中，組件的設(shè)計(jì)十分重要，要求組件與組件之間、組件與實(shí)例之間有良好的接口，方便替換。

2)多個(gè)相似實(shí)例組合修改。對(duì)于檢索到的多個(gè)相似實(shí)例，用戶可能只對(duì)相似實(shí)例的某些部分比較滿意，因此，需要將多個(gè)實(shí)例中用戶滿意部分進(jìn)行組合，修改成用戶滿意的新實(shí)例。

3)設(shè)計(jì)人員人工修改。修改部分涉及特殊需求或者沒有檢索到可替換的組件，則需要輔助人工修改。修改過程需要設(shè)計(jì)師具有豐富的設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識(shí)，這樣可以保證在滿足設(shè)計(jì)要求的情況下提高設(shè)計(jì)速度。

4 實(shí)例評(píng)估與分析

以某公司毛衫定制產(chǎn)品的變型設(shè)計(jì)為例，對(duì)上述方法進(jìn)行驗(yàn)證。毛衫定制產(chǎn)品通?？梢苑譃槠郊?西裝肩)套衫、插肩套衫、馬鞍肩套衫等系列產(chǎn)品，圖2示出平肩套衫產(chǎn)品的主結(jié)構(gòu)模型及相關(guān)參數(shù)。

圖2 平肩套衫的主結(jié)構(gòu)模型及相關(guān)參數(shù)Fig.2 Main structure model and related properties of square shoulders sweater

分析毛衫定制產(chǎn)品的變型形式，歸納出不變參數(shù)和可變參數(shù)，進(jìn)一步確定待解實(shí)例檢索的特征屬性，包括：衣長(zhǎng)、胸圍、腰圍、肩寬、下擺、袖肥、袖長(zhǎng)、領(lǐng)深和領(lǐng)寬9個(gè)屬性。

表5 歸一化后的實(shí)例特征數(shù)據(jù)Tab.5 Characteristic data of cases after normalization

以某待解實(shí)例ID為101的特征輸入數(shù)據(jù)為例，說明毛衫變型設(shè)計(jì)實(shí)例推理過程。101的特征輸入數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 待解實(shí)例的特征輸入數(shù)據(jù)Tab.2 Input data of features of unknown case cm

根據(jù)2.3小節(jié)步驟2所述，經(jīng)過初次檢索，從實(shí)例庫中搜索符合條件的相似實(shí)例集合，如表3所示。

為了使數(shù)據(jù)具有可比性，需要對(duì)實(shí)例的特征數(shù)據(jù)作歸一化處理，處理過程如下：

(15)

表3 相似實(shí)例集合Tab.3 Set of similar cases cm

表4 各屬性的Vminj和Vmaxj值Tab.4 Vminj and Vmaxj values of attributes cm

將編號(hào)為101的待解實(shí)例數(shù)據(jù)按加大半個(gè)尺碼規(guī)格和減小半個(gè)尺碼規(guī)格擴(kuò)展，歸一化處理后如表5的第1行所示，相似實(shí)例的特征數(shù)據(jù)歸一化處理后如表5的第2～6行所示。

根據(jù)式(4)數(shù)值與區(qū)間的相似度模型，得到待解實(shí)例與相似實(shí)例的局部相似度矩陣：

采用表1的主觀權(quán)重值，根據(jù)式(10)獲得客觀權(quán)重值，并根據(jù)式(11)計(jì)算出融合權(quán)重，如表6所示。

表6 屬性權(quán)重Tab.6 Weight of attributes

在已知局部相似度矩陣和融合屬性的情況下，根據(jù)式(12)計(jì)算出待解實(shí)例和相似實(shí)例的全局相似度，如表7所示。

表7 待解實(shí)例和相似實(shí)例的全局相似度Tab.7 Global similarity of unknown case and similar cases

從計(jì)算結(jié)果看，編號(hào)為410的實(shí)例與待解實(shí)例的全局相似度最大，將實(shí)例410作為待解實(shí)例的建議解，在此基礎(chǔ)上作快速變型設(shè)計(jì)，可得到最終的設(shè)計(jì)方案。

分析待解實(shí)例數(shù)據(jù)特征，用戶要定制的毛衫衣長(zhǎng)很長(zhǎng)，腰圍和胸圍數(shù)據(jù)較大，而下擺和袖長(zhǎng)并不是很大，說明客戶要定制的是一款中等號(hào)型、體型偏胖的長(zhǎng)款羊毛衫。從相似實(shí)例數(shù)據(jù)可看出，相似實(shí)例中大部分是修身的，而腰圍和胸圍較大的相似實(shí)例下擺和袖長(zhǎng)偏大，不符合用戶需求。實(shí)例410的數(shù)據(jù)基本符合用戶需求，全局相似度也最大，印證了本文方法的正確性。

分析屬性權(quán)重，衣長(zhǎng)的主觀權(quán)重是最大的，但是計(jì)算出來的客觀權(quán)重比較小。這是因?yàn)槌醮螜z索時(shí)衣長(zhǎng)是關(guān)鍵檢索屬性，檢索出來的相似實(shí)例降低了衣長(zhǎng)包含的信息量，計(jì)算出來衣長(zhǎng)的客觀權(quán)重小是有道理的。腰圍和胸圍的主觀、客觀權(quán)重均比較高，其融合權(quán)重加大；雖然領(lǐng)深的客觀權(quán)重最大，但由于其主觀權(quán)重很小，融合權(quán)重較小，融合主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的方法是有效的。

從待解實(shí)例與相似實(shí)例的局部相似度矩陣看，通過擴(kuò)展待解實(shí)例的尺寸規(guī)格，使其變成一個(gè)區(qū)間，較好地包容了數(shù)據(jù)間的差異，又達(dá)到了有效區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)間相似性的效果。

實(shí)例驗(yàn)證表明，基于實(shí)例推理的產(chǎn)品變型設(shè)計(jì)方法，在合適的檢索條件下，總能找到一組優(yōu)選的相似實(shí)例，為后續(xù)的快速變型設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)客戶的定制需求，可有效支持大規(guī)模定制生產(chǎn)。

5 結(jié) 語

本文通過分析實(shí)例推理機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，將實(shí)例推理方法應(yīng)用到毛衫大規(guī)模定制中，設(shè)計(jì)了局部相似度模型和全局相似度模型，在此基礎(chǔ)上給出了毛衫變型設(shè)計(jì)實(shí)例推理過程，列出了快速變型設(shè)計(jì)具體采用的方法。隨著實(shí)例庫和組件庫的不斷擴(kuò)充和完善，檢索到可參考的相似實(shí)例的概率將進(jìn)一步提高，變型設(shè)計(jì)將更快捷。

[1] KAY M J. Making mass customization happen: lessons for implementation[J].Planning Review,1993, 21(4): 14-18.

[2] JIAO Jianxin, TSENG M M. A methodology of developing product family architecture for mass customization[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 1999, 10(1): 3-20.

[3] 吳迪沖,顧新建.服裝大規(guī)模定制及其結(jié)構(gòu)體系研究[J].紡織學(xué)報(bào),2004,25(5): 139-141. WU Dichong, GU Xinjian. Characteristics analysis of mass customization of costume[J].Journal of Textile Research, 2004, 25(5): 139-141.

[4] CADDY I, HELOU M, CALLAN J. From Mass Production to Mass Customiz-ation: Impact on Integrated Supply Chains[M]. Germany: Springer International Publishing,2002:59-70.

[5] 王志宏,祁國(guó)寧,顧新建,等.面向服裝大規(guī)模定制的供應(yīng)鏈管理[J].紡織學(xué)報(bào),2006,27(2):117-120. WANG Zhihong, QI Guoning, GU Xinjian, et al. Supply chain management for apparel mass customization[J]. Journal of Textile Research, 2006,27(2):117-120.

[6] 許才國(guó),劉曉剛.影響服裝大規(guī)模定制產(chǎn)品開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)[J].紡織導(dǎo)報(bào),2009(2):90-92. XU Caiguo, LIU Xiaogang. The key technologies impacting the apparel mass customization produc-tion[J]. China Textile Leader, 2009(2):90-92.

[7] 伊輝勇.面向在線定制的多約束產(chǎn)品配置策略[J].計(jì)算機(jī)集成制造系,2014,20(10):2395-2402.

YI Huiyong. Multi-constrained product configuration strategies for online mass customization[J].Computer Integrated Manufacturing Systems, 2014,20(10):2395-2402.

[8] 王體春,卜良峰,王威. 基于知識(shí)重用的產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)多級(jí)實(shí)例推理模型[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2011(3):571-576. WANG Tichun, BU Liangfeng, WANG Wei. Model of hierarchical case-based reasoning for product scheme design based on knowledge reuse[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems,2011(3):571-576.

[9] VILLANUEVA B S, SNCHEZ-MARRM. Case-based reasoning applied to textile industry processes[J]. Lecture Notes in Computer Science, 2012(7466):428-442.

[10] 王生發(fā),顧新建,郭劍鋒,等.面向?qū)嵗评淼漠a(chǎn)品設(shè)計(jì)本體建模研究及應(yīng)用[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2007(3):112-117.

WANG Shengfa, GU Xinjian, GUO Jianfeng, et al. Research and application of ontology modeling for product design based on case reasoning[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering,2007(3):112-117.

[11] 游偉,雷定猷.鐵路超限超重貨物裝載加固可拓實(shí)例推理方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2013,49(18):24-28,44. YOU Wei, LEI Dingyou. Extension and case-based reasoning method for loading and reinforcement of railway out-of-gauge and enhanced-load goods[J]. Computer Engineering and Applications,2013,49(18):24-28,44.

[12] 王海巧,孫蓓蓓. 基于實(shí)例推理的數(shù)控刀架快速設(shè)計(jì)方法[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào),2013,43(6):1232-1237. WANG Haiqiao, SUN Beibei. Rapid design method of CNC turret based on case-based reasoning[J]. Journal of Southeast University,2013,43(6): 1232-1237.

Rapid variant design method of sweater based on case-based reasoning

LIU Yanmei

(CollegeofDesign,JiaxingUniversity,Jiaxing,Zhejiang314001,China)

Aiming at design task and the diversity of customer requirements in sweater mass customization, a method of sweater rapid variant design based on case-based reasoning is proposed. Variant regularity in sweater customization is analyzed, invariant parameters and variable parameters of case are summarized, and the characteristics of case attributes are further determined. Local similarities model is designed, and the derivation of similarity calculation between value and value and value and range is given. The subjective weight and the objective weight are combined to form synthetic weight, and based on local similarities and attribute synthetic weight global similarity of similar cases is calculated. Then, an optimal similar case with the highest global similarity is selected to implement rapid variant design. In addition, concrete measures of rapid variant design are listed. The solution to unknown instance is obtained at last. An example is used to verify the proposed method, and the results show that the method can find the product variant design solution which satisfied customer requirements effectively.

sweater; case-based reasoning; similarity calculation; mass customization; variant design

10.13475/j.fzxb.20150805307

2015-08-31

2016-01-11

浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201533781)；嘉興市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014AY11018)

劉艷梅(1975—)，女，講師，碩士。研究方向?yàn)獒樋椃b設(shè)計(jì)、服裝大規(guī)模定制。E-mail：yanmei0_lym@163.com。

TS 941.26

A