大型水輪機方案設(shè)計中的知識重用技術(shù)及其應(yīng)用研究.pdf

1、知識重用技術(shù)作為復(fù)雜產(chǎn)品方案設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)越來越得到學(xué)術(shù)界的關(guān)注。本文在黑龍江省國際科技合作項目（WH05A01）資助下，以哈爾濱電機廠有限責(zé)任公司大型水輪機方案設(shè)計為應(yīng)用背景，對大型復(fù)雜產(chǎn)品方案設(shè)計過程中的設(shè)計需求分析與功能映射、知識挖掘與過程重用方法、實例多級分解與推理以及設(shè)計方案的綜合評價與優(yōu)選等知識重用的關(guān)鍵問題進行了深入的研究。
　　基于大型水輪機方案設(shè)計需求的特點，分析傳統(tǒng)QFD方法對復(fù)雜產(chǎn)品方案設(shè)計的不適應(yīng)性，采用基

2、元模型對各種設(shè)計需求信息進行形式化描述，并建立具有層次關(guān)系的需求基元蘊含樹模型以反映客戶需求的分解過程與層次關(guān)系。從需求基元模型建立、層級功能特性要求與層級結(jié)構(gòu)特性的轉(zhuǎn)化、需求基元權(quán)重的生成、功能特性與結(jié)構(gòu)特性基元權(quán)重的生成以及設(shè)計方案的評價方法選取等角度對傳統(tǒng)的HOQ進行改進，并基于改進后的HOQ將分解后的需求基元轉(zhuǎn)化到方案設(shè)計中所需的各種具體的設(shè)計信息。
　　針對方案設(shè)計過程中的各種復(fù)雜設(shè)計問題，研究基于基元的知識挖掘與過程重

3、用方法。通過設(shè)計知識的基元描述實現(xiàn)方案設(shè)計過程中深層知識的處理，提出可拓數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘IFP方法及其拓展方法等知識挖掘方法，并將基于知識挖掘獲得的關(guān)聯(lián)規(guī)則與拓展規(guī)則等蘊含信息作為過程重用的對象，實現(xiàn)設(shè)計過程基元蘊含重用；然后，基于基元的可拓性，綜合考慮目標基元與拓展基元的特征和量值信息，建立基元可拓重用度計算模型，提出基元可拓重用搜索算法，通過知識分層與基元模型的知識庫構(gòu)建，建立設(shè)計過程基元可拓重用模型，實現(xiàn)設(shè)計過程基元可拓重用

4、。
　　針對大型水輪機方案設(shè)計多級實例重用技術(shù)進行研究，包括實例多級分解與實例多級推理?；诠砘O(shè)計理論對實例多級分解的粒度、順序以及域間的映射關(guān)系進行分析，提出基于關(guān)聯(lián)度判別的實例分解評判方法，建立基于公理化設(shè)計的實例多級分解的過程模型與重用模型。在實例多級分解的基礎(chǔ)上，建立多級實例分類描述與表達模型，基于多級實例組織結(jié)構(gòu)的層次性和匹配屬性的關(guān)聯(lián)性，提出基于子空間法的多級實例分類檢索算法；同時，對基于屬性匹配的實例多級推理過程

5、進行分析，建立多級實例推理模型，生成多級子實例最優(yōu)解與最優(yōu)解組合并獲得初始設(shè)計方案。
　　為了能更好地對方案設(shè)計中的不完全性和不確定性的設(shè)計信息進行處理與利用，研究復(fù)雜產(chǎn)品方案設(shè)計的評價與優(yōu)選問題。通過對含有非確定性因素的區(qū)間型多屬性決策方法進行分析，提出一種改進的多屬性灰區(qū)間數(shù)關(guān)聯(lián)評價模型，并在此基礎(chǔ)上，建立綜合考慮灰色、模糊信息的多屬性灰色模糊評價模型；同時，從模糊信息量的角度進行分析，考慮評價信息的完備性和整體性，提出基于優(yōu)

6、屬度與信息公理的多屬性模糊優(yōu)選模型。針對評價方案集和評價指標集的不同，選擇合適的設(shè)計方案評價與優(yōu)選模型，實現(xiàn)對設(shè)計方案中的灰色信息和模糊信息的處理，完成設(shè)計方案的優(yōu)選。
　　最后，在上述理論研究的基礎(chǔ)上，完成了哈爾濱電機廠有限責(zé)任公司大型水輪機方案設(shè)計支持系統(tǒng)的開發(fā)。該系統(tǒng)主要包括水輪機選型設(shè)計子系統(tǒng)、水輪機結(jié)構(gòu)設(shè)計子系統(tǒng)、設(shè)計方案綜合評價子系統(tǒng)等組成部分。通過哈爾濱電機廠有限責(zé)任公司大型水輪機方案設(shè)計的應(yīng)用案例，驗證了論文相關(guān)技