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    PIC模型下大規(guī)模定制的汽車產(chǎn)品配置方法

    2014-10-22 02:44:16田祥龍竇潤亮
    關(guān)鍵詞:實例遺傳算法約束

    田祥龍,竇潤亮

    (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,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)計作為能夠滿足個性化客戶需求并有效支持產(chǎn)品快速定制設(shè)計手段,已經(jīng)成為大規(guī)模定制的核心設(shè)計方法[4]。目前,對于解決大規(guī)模定制產(chǎn)品配置的研究內(nèi)容主要有產(chǎn)品配置成本評估[5],產(chǎn)品配置知識獲?。?],產(chǎn)品配置動態(tài)驅(qū)動[7],產(chǎn)品配置性能預(yù)測[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,對產(chǎn)品微觀配置過程涉及不多。對于產(chǎn)品配置知識的表示,近年來的研究熱點有基于約束滿足的知識表示[9],基于資源的知識表示[10]和基于描述邏輯的知識表示[11],并取得了一定進(jìn)展,解決了一些實際問題。但是對于像汽車這樣復(fù)雜的產(chǎn)品,這些方法都有一定的不足:①產(chǎn)品知識獲取困難;②忽略了過去已有的很有價值的設(shè)計知識和經(jīng)驗;③利用配置模板對產(chǎn)品從頭開始配置設(shè)計,既耗時又易出錯?;趯嵗评恚╟ase-based reasoning,CBR)的產(chǎn)品配置方法能夠充分考慮過去已有的有價值的設(shè)計知識和經(jīng)驗,已成為產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)的一種有效實現(xiàn)方式[12]。據(jù)調(diào)查,產(chǎn)品設(shè)計活動中有大約75%的設(shè)計是基于實例的產(chǎn)品設(shè)計[13]。對于基于實例推理的產(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與基于知識的技術(shù)相結(jié)合來實現(xiàn)定制過程中多種類型過程知識的共享與重用;王新等[15]提出了產(chǎn)品組需求類和需求匹配模板的概念,通過二級實例匹配求解實現(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)計方法在解決產(chǎn)品的快速響應(yīng)設(shè)計問題時具有一定優(yōu)勢,但是對于大規(guī)模定制下汽車的設(shè)計還存在以下不足: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;對于客戶的需求,多是對其進(jìn)行分解和分析,然后轉(zhuǎn)化為各種設(shè)計參數(shù),作為產(chǎn)品配置的輸入,而客戶并沒有實際參與到產(chǎn)品的設(shè)計中,像汽車這種很難量化的產(chǎn)品,如果客戶沒有實際參與到產(chǎn)品的設(shè)計過程中,很難得到令其滿意的結(jié)果。

    因此,針對以上問題,筆者提出一種基于實例的PIC模型,將汽車的部件、三維和約束信息整合為一個整體,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模型的汽車操控臺定制設(shè)計系統(tǒng)進(jìn)行驗證。

    1 基于實例推理的PIC模型

    產(chǎn)品配置知識的表示是解決產(chǎn)品配置問題的基礎(chǔ),其實質(zhì)是對企業(yè)擁有的設(shè)計實例資源的整合,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例的PIC 3層模型,將企業(yè)擁有的設(shè)計實例資源整合為一個整體,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,實質(zhì)為產(chǎn)品的各個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;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層的實例化,包含有P層各個部件的不同實例的三維信息、裝配信息和拓?fù)湫畔ⅲ梢员硎緸镮=(NUM,PNUM,3Dinfo,Tinfo,Ainfo)。其中:NUM 為該實例信息模塊的標(biāo)識;PNUM為該實例信息模塊對應(yīng)的P層部件模塊的標(biāo)識;3Dinfo為該實例的3D信息,能夠描述出該實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)計細(xì)節(jié);Tinfo為該實例模塊的拓?fù)湫畔?,即在產(chǎn)品組裝時與該實例模塊相鄰的上級、下級和同級的模塊位置信息;Ainfo為該實例的裝配信息,能夠描述該實例模塊在產(chǎn)品組裝時自身的特征參數(shù)以及對相鄰各模塊的參數(shù)要求。

    (3)C(constrains)層為約束層,是對于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;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;THEN為該約束的結(jié)論輸出項。

    2 基于交互式遺傳算法的產(chǎn)品配置求解

    對于產(chǎn)品配置問題的求解,充分考慮用戶的個性需求,對于汽車的評價,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)化計算與人的智能評價有機(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價來實現(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,還需要對汽車的各個模塊實例進(jìn)行編碼,使之成為IGA能夠識別的“基因”。筆者根據(jù)PIC模型用二進(jìn)制來對汽車操控臺進(jìn)行編碼。如圖3所示,一條染色體代表一個設(shè)計產(chǎn)品,以汽車操控臺為例,總體分為6個部分,分別對應(yīng)操控臺的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,每一個基因的二進(jìn)制代碼均代表一個具體的實例。圖3中中控臺的編碼001001001即代表“第一類GPS導(dǎo)航、DVD音響系統(tǒng)、液晶顯示屏”的實例。

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

    圖3 基于PIC模型的編碼模式

    3 基于PIC模型的操縱臺定制設(shè)計系統(tǒng)

    3.1 系統(tǒng)的設(shè)計原理與結(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定制設(shè)計系統(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功能的實現(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、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定制設(shè)計系統(tǒng)所需要的所有數(shù)據(jù),包括產(chǎn)品實例庫、三維信息庫、拓?fù)湫畔旌团渲眉s束庫等。

    圖4 基于PIC模型的汽車操縱臺定制設(shè)計系統(tǒng)

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

    (3)用戶層是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵,由客戶、設(shè)計人員、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IGA算法產(chǎn)生的個體進(jìn)行評價,促使種群進(jìn)化,最終得出滿意個體。設(shè)計人員、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)行和對客戶提出的問題進(jìn)行解答。

    3.2 系統(tǒng)的實現(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,其過程通過PIC模型來實現(xiàn)。下面針對汽車操控臺,說明PIC模型的實施過程。

    (1)汽車操控臺的P層模型。P層實質(zhì)為產(chǎn)品的各個組成部分的模塊化樹狀模型,因此,將汽車操控臺分為5大模塊:方向盤、中控臺、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。每一層級的模塊均有不同的實例與其對應(yīng),而每一個實例均有三維信息、裝配信息和拓?fù)湫畔?,從而引出I層模型。

    (2)汽車操控臺的I層模型。I層是P層的實例化,包含P層各個部件的不同實例的三維信息、裝配信息和拓?fù)湫畔?。以方向盤為例,它的某一個具體實例的三維信息(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例與上級(操控臺整體)、下級(喇叭按鈕、音量調(diào)節(jié)鍵等)和同級(操控臺)的位置信息;裝配信息(Ainfo)描述該方向盤實例在產(chǎn)品組裝時自身的特征參數(shù)以及對相鄰各模塊(儀表盤)的參數(shù)要求。

    圖5 操控臺的P層模型

    圖6 I層模型中方向盤的三維信息(3Dinfo)

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

    表1 操控臺的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體(每代9個個體),右側(cè)顯示目前最優(yōu)個體和上代最優(yōu)個體以供參考,用戶可以通過該界面來對系統(tǒng)產(chǎn)生的個體進(jìn)行評價,促使種群進(jìn)化,最終產(chǎn)生滿意的個體。初始界面上顯示的個體均為2D模式,如果對某一個體感興趣,可以點擊“3D”來查看該個體的3D圖像。在用戶發(fā)現(xiàn)自己滿意的個體時,可以點擊“best”來結(jié)束進(jìn)化,系統(tǒng)則會自動輸出最優(yōu)個體對應(yīng)的BOM。

    4 結(jié)論

    圖7 操控臺定制設(shè)計系統(tǒng)交互界面

    針對現(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,提出一種基于實例推理的PIC模型來進(jìn)行產(chǎn)品知識的表示,成功地解決了傳統(tǒng)知識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)計中,最大限度地滿足其個性需求。最后建立了基于PIC模型的汽車操控臺定制設(shè)計系統(tǒng)來對該方法進(jìn)行驗證。結(jié)果證明該方法能夠較好地實現(xiàn)汽車產(chǎn)品的大規(guī)模定制設(shè)計,充分考慮了其三維信息和約束信息,并能夠滿足用戶的個性化需求。

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