基于FNN的特種車輛外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)方法研究*

□ 曹 娜 □ 余隋懷 □ 安珊珊

西北工業(yè)大學(xué) 工業(yè)設(shè)計(jì)研究所 西安 710072

特種車具有降低勞動(dòng)成本、提高工作效率、減少作業(yè)損耗的優(yōu)勢(shì)，面對(duì)愈加激烈的競(jìng)爭(zhēng)局面，新型特種車輛的設(shè)計(jì)面臨著更大的挑戰(zhàn)。隨著科技的進(jìn)步，不同企業(yè)生產(chǎn)的特種車輛在功能性方面的差異越來(lái)越小，特種車輛的外觀設(shè)計(jì)作為提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的一項(xiàng)關(guān)鍵要素，涉及到人機(jī)、材料、涂裝、形態(tài)、市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)等多方面目標(biāo)的綜合設(shè)計(jì)，通常會(huì)產(chǎn)生大量的設(shè)計(jì)方案，需要來(lái)自不同背景的決策者及專家共同對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)，直至選出最佳方案后投入生產(chǎn)。評(píng)價(jià)的客觀性與準(zhǔn)確性會(huì)影響到整個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的最終成果。

目前的專家評(píng)價(jià)方法主要有層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等［1-4］，在評(píng)價(jià)方案較少時(shí)，這些方法可以獲得產(chǎn)品定性、定量的評(píng)價(jià)結(jié)果，而評(píng)價(jià)方案數(shù)量增多時(shí)，運(yùn)算量增加，專家會(huì)產(chǎn)生一定的評(píng)價(jià)疲勞。這些方法的缺點(diǎn)是：依賴經(jīng)驗(yàn)，對(duì)已經(jīng)確定的指標(biāo)權(quán)重值常常由設(shè)計(jì)人員進(jìn)行主觀確定，在多重指標(biāo)的評(píng)價(jià)環(huán)境中對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響極大；重復(fù)評(píng)價(jià)，對(duì)已有的案例不能實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)的知識(shí)積累，每次評(píng)價(jià)都需要對(duì)其進(jìn)行重新定位、單獨(dú)分析，最后得出評(píng)價(jià)結(jié)果?，F(xiàn)代設(shè)計(jì)是基于知識(shí)的設(shè)計(jì)［5］，為此本文提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）的評(píng)價(jià)方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼具模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，不僅能夠模擬人腦的思維方式處理模糊不精確的問題，而且具有分布式、并行性特點(diǎn)，并具有學(xué)習(xí)能力，適用于復(fù)雜系統(tǒng)，能處理定量與定性的知識(shí)［6］。利用以往的決策案例訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，簡(jiǎn)化對(duì)評(píng)價(jià)方案進(jìn)行深入分析的過程，輸入帶評(píng)價(jià)方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)值后即可獲得含有領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)的最終評(píng)價(jià)結(jié)果。

▲圖1 特種車外觀評(píng)價(jià)體系

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

從特種車設(shè)計(jì)的特點(diǎn)來(lái)看，造型設(shè)計(jì)是影響特種車外觀設(shè)計(jì)的主要因素。但對(duì)于外觀的評(píng)價(jià)來(lái)講，其復(fù)雜性就在于影響因素較多，它涉及到形態(tài)、色彩、材質(zhì)、人機(jī)、經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)等諸多因素。因此，對(duì)特種車進(jìn)行外觀評(píng)價(jià)需要從多方面綜合考慮。

根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)全面性及獨(dú)立性的基本要求［7］，本文將從特種車的人機(jī)性能、造型形式、市場(chǎng)及加工制造4個(gè)方面進(jìn)行分析，并建立了如圖1所示的外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（1）人機(jī)性能。現(xiàn)代設(shè)計(jì)是以人為本的設(shè)計(jì)，特種車能高效便捷地進(jìn)行作業(yè)，不僅依靠用戶操作的熟練性與有效性，更取決于對(duì)操作者本身特性的符合度，因此主要以特種車的可靠性、創(chuàng)新性、可操控性及舒適性作為人機(jī)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即特種車的部件設(shè)計(jì)能夠最大程度地滿足用戶的操作習(xí)慣，并從技術(shù)方面避免可能出現(xiàn)的誤操作，符合人體結(jié)構(gòu)學(xué)、生理學(xué)及人機(jī)工程學(xué)等要求的以人為設(shè)計(jì)基準(zhǔn)的準(zhǔn)則。例如對(duì)特種車駕駛室操作面板的布局設(shè)計(jì)，顯示類界面要處于人的正常視域范圍內(nèi)，操作類的按鍵或手柄要按照操作可靠性及使用頻繁度的不同進(jìn)行布局，使其相互間的位置合理，操作便捷高效。

（2）造型形式。特種車的造型與色彩是造型形式最直接的表現(xiàn)，是外觀的重要評(píng)價(jià)依據(jù)。造型不僅體現(xiàn)在整體與局部造型設(shè)計(jì)是否協(xié)調(diào)，更體現(xiàn)在設(shè)計(jì)師對(duì)細(xì)小部件處理的精細(xì)程度上，良好的造型感是獲取評(píng)價(jià)專家及用戶好感的重要指標(biāo)之一；特種車的色彩是對(duì)其最直接的視覺接觸，優(yōu)秀出色的色彩搭配不僅能在同類系產(chǎn)品中脫穎而出，更能增強(qiáng)用戶對(duì)生產(chǎn)企業(yè)的印象感，提高企業(yè)的認(rèn)知程度。

（3）市場(chǎng)。優(yōu)秀的設(shè)計(jì)離不開對(duì)設(shè)計(jì)環(huán)境的把控，在了解特種車國(guó)際潮流方向的基礎(chǔ)上，將最新的設(shè)計(jì)方法、制造技術(shù)等與本地的實(shí)際進(jìn)行結(jié)合，形成獨(dú)特并受用戶歡迎的特種車外觀設(shè)計(jì)。

（4）加工制造。特種車設(shè)計(jì)方案的可制造性是生產(chǎn)企業(yè)最為關(guān)注的問題，缺少對(duì)現(xiàn)有制造技術(shù)的了解及忽視制造成本的設(shè)計(jì)方案，無(wú)疑會(huì)使企業(yè)的生產(chǎn)成本加重，帶來(lái)不可預(yù)計(jì)的結(jié)果，成為失敗的設(shè)計(jì)案例。

2 特種車外觀評(píng)價(jià)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋型網(wǎng)絡(luò)有幾種不同的形式，根據(jù)特種車的外觀評(píng)價(jià)特點(diǎn)，本文選取3層前饋型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及多輸入、單輸出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖2所示。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)由4個(gè)重要部分組成，分別是輸入層、模糊化層、規(guī)則層和輸出層。

▲圖2 特種車外觀評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第一層為輸入層，輸入值是產(chǎn)品的評(píng)價(jià)指標(biāo)值。評(píng)價(jià)指標(biāo)有定性與定量描述兩種形式［7］，定量描述的指標(biāo)通常含有不同的物理意義，表達(dá)形式也不盡相同；定性描述的指標(biāo)由于不同的評(píng)價(jià)者對(duì)指標(biāo)值的理解程度不同，需要通過建立評(píng)價(jià)集來(lái)完成對(duì)指標(biāo)的評(píng)價(jià)。定性指標(biāo)在評(píng)價(jià)中一般采用兩種方式來(lái)完成最終評(píng)價(jià)，第一種是在評(píng)價(jià)過程中一直采用定性描述的形式，通過評(píng)價(jià)者本身的經(jīng)驗(yàn)及邏輯判斷能力完成評(píng)價(jià)；第二種是將定性指標(biāo)進(jìn)行量化，在此基礎(chǔ)上通過數(shù)學(xué)方法完成評(píng)價(jià)。本文采用第二種方式針對(duì)特種車的外觀設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)多為定性描述。

文中所選外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)中，制造成本與使用成本為逆向評(píng)價(jià)指標(biāo)，屬于越小越優(yōu)型，其余指標(biāo)則屬于正向指標(biāo)，需要對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理。本文采用文獻(xiàn)［8］中提出的改進(jìn)后的歸一化方法進(jìn)行處理。

式中：xij是指第i個(gè)方案的第j個(gè)指標(biāo)量化值；yij是經(jīng)過處理后的指標(biāo)量化值；m是輸入指標(biāo)的個(gè)數(shù)；n是語(yǔ)言變量個(gè)數(shù)。

第二層為模糊化層，是對(duì)第一層輸入值的模糊化處理。文中的語(yǔ)言變量值有n個(gè)，一般n選取3～9，本文選擇V=（優(yōu)，良，中，差，劣）作為評(píng)價(jià)論域，則隸屬度的五維向量為 rm=（rm1，rm2，rm3，rm4，rm5）。

這里隸屬函數(shù)模糊化選用高斯函數(shù)，則與指標(biāo)值xi相關(guān)的第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的隸屬函數(shù)是：

式中：μi是高斯型隸屬函數(shù)的中心；σi為其寬度。

將樣本庫(kù)中的樣本評(píng)價(jià)指標(biāo)按照文中提出的評(píng)價(jià)論域，將其分成5個(gè)級(jí)別，指標(biāo)在某個(gè)等級(jí)上的均值即確定為μi，而此等級(jí)的寬度σi則通過式（3）進(jìn)行確定：

式中：n是在某一等級(jí)中樣本的數(shù)量；xij是某一樣本的指標(biāo)值，當(dāng)某等級(jí)上的樣本數(shù)量為1時(shí)，取σi=10-5。

第三層為規(guī)則層，即模糊推理層。該層將模糊化層和輸出層聯(lián)系起來(lái)，是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵層。按照模糊評(píng)價(jià)論域，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)節(jié)連接權(quán)值，獲取專家的評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)。其中使用反向傳播算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)值調(diào)整，神經(jīng)元傳遞函數(shù)一般使用可微的Sigmoid型函數(shù)，即 f（x）=1/（1+e-x）。

第四層為輸出層，也就是反模糊化層。該層根據(jù)一定的模糊規(guī)則對(duì)輸入層進(jìn)行評(píng)判，進(jìn)而進(jìn)行模糊決策，輸出最終的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 實(shí)例驗(yàn)證

以某企業(yè)的某型罐車設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)作為案例，對(duì)本文所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。在正式對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)之前，獲取領(lǐng)域?qū)＜蚁嚓P(guān)評(píng)價(jià)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，需要建立含有多個(gè)評(píng)價(jià)案例的樣本數(shù)據(jù)集。本文以某企業(yè)罐車的10個(gè)設(shè)計(jì)方案作為訓(xùn)練樣本，以樣本10作為測(cè)試樣本，邀請(qǐng)專家對(duì)這些設(shè)計(jì)方案的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行打分，分值范圍設(shè)定為0～5分，在加工制造的一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)中，成本屬于越小越優(yōu)型，根據(jù)式（1）進(jìn)行處理。處理后的造型形式中，各指標(biāo)的模糊化評(píng)價(jià)結(jié)果見表1，權(quán)值由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出。參考文獻(xiàn)［4］中的綜合評(píng)價(jià)方法得到如表2所示的評(píng)價(jià)結(jié)果。

依照特種車的外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層共有4個(gè)節(jié)點(diǎn)，先將10個(gè)方案的指標(biāo)值區(qū)分成優(yōu)良中差劣5個(gè)等級(jí)，按照式（3）確定各μi及σi的值，再根據(jù)式（2）計(jì)算指標(biāo)對(duì)各評(píng)語(yǔ)等級(jí)間的模糊關(guān)系，確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二層輸出值。使用MATLAB8.1對(duì)文中的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.01，誤差取0.02，初始權(quán)值由隨機(jī)賦值，經(jīng)過反復(fù)迭代完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

表1 特種車造型形式指標(biāo)模糊化處理結(jié)果

表2 特種車外觀評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本

將方案10作為測(cè)試樣本，對(duì)比模糊綜合評(píng)價(jià)方法得到的評(píng)價(jià)結(jié)果與訓(xùn)練后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)輸出，使用模糊綜合評(píng)價(jià)得到的結(jié)果為（0.04，0.50，0.3，0.16，0），模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果為（0.023，0.511，0.293，0.173，0），可以看出，兩者結(jié)果接近，這表明訓(xùn)練后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地存儲(chǔ)了評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以用來(lái)對(duì)某企業(yè)的特種車外觀進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4 結(jié)論

對(duì)于特種車的外觀評(píng)價(jià)一直以專家經(jīng)驗(yàn)作為評(píng)價(jià)的主要接受層，具有很大的主觀性。本文建立了完整的特種車外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并引入了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想，提出基于FNN的特種車外觀評(píng)價(jià)方法。通過訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取專家的評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)，克服了評(píng)價(jià)專家在評(píng)價(jià)指標(biāo)認(rèn)識(shí)上的不確定性、評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)專家的主觀經(jīng)驗(yàn)依賴過強(qiáng)等缺點(diǎn)。以某企業(yè)的罐車外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)為例，結(jié)果表明，該方法能夠較為完整地將專家的直覺思維及知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行再現(xiàn)，并提高了對(duì)特種車外觀評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

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