Documento sobre método de diseño innovador
Este artículo cree que existen dos condiciones necesarias para el diseño mecánico innovador: primero, adquirir completamente el conocimiento aplicable; segundo, utilizar un sistema de diseño que se ajuste y pueda estimular el pensamiento de diseño innovador. El proceso de diseño está lleno de contradicciones y el conocimiento adquirido debe ser útil para resolver rápidamente las contradicciones. Esto requiere que las herramientas de adquisición de conocimiento estén estrechamente integradas con el proceso de diseño. Por lo tanto, las herramientas de adquisición de conocimiento y los sistemas de diseño deben estudiarse de manera unificada. . Además, el modelo de pensamiento de diseño innovador de los seres humanos se forma resumiendo experiencias de diseño exitosas a largo plazo, por lo que el sistema de diseño debe ajustarse a las reglas del pensamiento de diseño innovador. Las reglas de pensamiento del diseño innovador deberían ser la base teórica del sistema de diseño innovador asistido por ordenador.
Con base en las consideraciones anteriores, este artículo comienza con la investigación del pensamiento de diseño innovador, integra métodos de adquisición de conocimientos, estudia la teoría del diseño innovador y luego desarrolla un sistema de diseño innovador para productos mecánicos.
1 Las reglas del pensamiento del diseño innovador mecánico
A menudo llamamos "pensamiento" al proceso de pensamiento porque podemos utilizar problemas de trayectoria para explicar el proceso de pensamiento humano. Este artículo presenta dos principios de pensamiento para el diseño mecánico innovador:
El primero es el principio del camino más corto. Una vez que los diseñadores obtienen los requisitos funcionales del producto, a menudo buscan primero los mejores ejemplos de diseño, para poder acercarse al objetivo lo más rápido posible. Luego, utilizaron métodos de ingeniería de valor para identificar varios componentes con menor valor como objetos de investigación, y luego analizaron las contradicciones de los objetos obtenidos, tratando de realizar cambios mínimos para resolver las contradicciones. Si la contradicción no se puede resolver, planean realizar mayores cambios o ampliar el alcance de los objetos de investigación para, en última instancia, obtener resultados óptimos. Este método consume la menor energía y incorpora el principio del camino más corto.
El segundo son las asociaciones similares. Según la teoría de la identidad de Yukawa Hideki, la capacidad asociativa es la creatividad para encontrar similitudes entre cosas, y la similitud se refiere a la conexión intrínseca entre las cosas.
Es muy difícil utilizar sistemas informáticos para ayudar a los diseñadores a descubrir similitudes entre diferentes cosas en la naturaleza, por lo que este artículo solo estudia la extracción de similitudes a partir de ejemplos de productos mecánicos para promover el diseño mecánico innovador.
El proceso de diseño mecánico es un proceso de mapeo desde los requisitos funcionales hasta los principios de acción y las estructuras físicas [1]. En el sistema CBR, los requisitos funcionales, los principios de acción y las estructuras físicas pueden usarse como índices de instancia, por lo que pueden denominarse colectivamente elementos de índice. La correlación entre diferentes elementos del mismo indicador se puede llamar correlación vertical, y la correlación entre diferentes indicadores del mismo indicador se puede llamar correlación horizontal.
La base para juzgar si la asociación es razonable es la similitud, que está determinada por ejemplos de productos existentes. Por ejemplo, los ejemplos de productos de trituradoras ultrasónicas tienen una conexión interna vertical entre el principio de vibración ultrasónica y los requisitos funcionales de la molienda. Otro ejemplo es que muchos ejemplos de productos pueden cumplir los mismos requisitos funcionales, por lo que sus principios funcionales y estructuras físicas son similares; .
Los requisitos funcionales son el punto de partida de la asociación. Los diseñadores experimentados generalmente memorizan una gran cantidad de ejemplos de diseño, de modo que puedan captar las similitudes verticales y horizontales, de modo que puedan hacer rápidamente conexiones horizontales y verticales, y puedan dibujar ejemplos con principios de trabajo y estructuras físicas similares (denominados ejemplos similares). ) y realizar optimización combinatoria para finalmente obtener la solución óptima.
Estos dos principios han sido adoptados inconscientemente por muchos métodos de diseño. El razonamiento basado en casos no sólo puede aproximarse rápidamente a la solución óptima, sino que también incorpora el principio del camino más corto. El método de análisis de campo de materiales (TRIZ para abreviar) analiza millones de ejemplos de diseño para determinar las conexiones internas entre requisitos funcionales, principios de acción y soportes físicos, así como las relaciones de sustitución entre diferentes principios de acción o soportes físicos, permitiendo a los diseñadores encontrar el método apropiado. principio de acción y soporte físico basado en requisitos funcionales, que incorpora el principio de asociación similar.
2 Sistema de diseño innovador asistido por computadora
El diseño del sistema de diseño innovador asistido por computadora incorpora completamente los dos principios del pensamiento de diseño innovador. El sistema también utiliza una variedad de métodos de diseño innovadores. y tecnología de inteligencia artificial. El proceso del sistema de diseño innovador asistido por computadora se muestra en la Figura 1, incluidas las siguientes tecnologías clave:
2.1 Recuperación de instancias
Cuando se utiliza tecnología de razonamiento basado en casos (CBR), primero hay que estudiar las ventajas y desventajas de. CBR es un método de provisión de conocimiento basado en instancias.
En la actualidad, todavía existen las siguientes deficiencias: en primer lugar, para lograr practicidad, el sistema generalmente crea una enorme biblioteca de casos, lo que genera dificultades de gestión y baja eficiencia del sistema, en segundo lugar, solo se obtienen uno o unos pocos ejemplos mediante la recuperación; y otros no cumplen con los requisitos de recuperación pero incluyen instancias de conocimiento aplicable no se utilizan y no hay suficiente apoyo para la innovación, finalmente, el ajuste de casos depende en gran medida del conocimiento del dominio y es difícil, por lo que muchos sistemas CBR se simplifican en sistemas de recuperación de casos [ 2]. La razón subyacente de estas tres deficiencias es que las instancias son independientes entre sí y el conocimiento contenido en diferentes instancias es difícil de combinar y utilizar. Para superar esta contradicción, este artículo propone encontrar instancias similares mediante asociación de similitud y utilizar algoritmos genéticos para optimizar combinaciones para realizar la reutilización del conocimiento de casos.
La función de recuperación de casos del sistema se realiza a través de la función de gestión de configuración y estructura del producto y la función de búsqueda en el sistema PDM comercial IMAN. La representación visual y la gestión del caso se basan en la función de árbol de estructura de producto de IMAN.
2.2 Expresión de modelo de ejemplo visual y análisis de contradicciones
La dirección de desarrollo de la tecnología de diseño conceptual es estudiar un método de expresión de esquema de diseño unificado [3]. El documento [4] amplió el diagrama FBS propuesto por el académico japonés Yoshikawa Hiroyuki, utilizando dos marcos para describir la capa funcional y la capa estructural de un plan de diseño, y almacenar la relación correspondiente entre las unidades funcionales y las unidades estructurales, de modo que la computadora pueda entender el estructura y función del producto. La desventaja de este método es que la relación entre estructura y función no es lo suficientemente intuitiva. Por lo tanto, este sistema agrega un diagrama de relación funcional basado en el diagrama de jerarquía funcional y el diagrama de jerarquía estructural para describir la estructura y su relación funcional en forma de una red semántica, de modo que la estructura y la función estén en el mismo diagrama, y la El diseñador puede comprender intuitivamente los principios del producto y utilizar métodos de ingeniería de valor para analizar las contradicciones existentes en los ejemplos basándose en el diagrama de relaciones funcionales.
La clave para lograr la innovación es analizar correctamente las contradicciones en el producto [5]. La contradicción básica en el diseño de productos es que la relación función-coste del producto no puede satisfacer los requisitos del usuario. Esta contradicción tiene dos manifestaciones: una es que algunos objetivos de calidad de las funciones del producto no se han logrado, en segundo lugar, la calidad de algunas funciones se ha mejorado; la calidad de algunas funciones no se ha logrado. La calidad se ha deteriorado.
Utilice los resultados del análisis de contradicciones para guiar la asociación de nuevos principios de acción y nuevas estructuras físicas, y luego encuentre ejemplos similares.
2.3 Base de conocimientos de diseño innovador basada en red
La base de conocimientos de diseño innovador de este sistema incluye una biblioteca de principios de acción, una biblioteca de estructuras físicas y una biblioteca de casos. Cuando el sistema busca un nuevo principio de acción o estructura física basado en la similitud, automáticamente llama al ejemplo correspondiente.
El desarrollo de la biblioteca de principios de acción y la biblioteca de estructuras físicas se basa en los resultados de TRIZ y luego complementa y organiza más de 240 principios de acción (incluidas más de 50 medidas básicas) en el campo mecánico. Según cada principio de acción, se almacenan múltiples estructuras físicas por separado para formar una biblioteca de estructuras físicas. La biblioteca de casos está desarrollada principalmente para varios electrodomésticos comunes.
La base de conocimientos de diseño innovador es el componente central del sistema de diseño innovador y es una base de conocimientos de texto WEB. El texto está marcado con el conocimiento mecánico XML desarrollado por el autor, de modo que la base de conocimientos se basa en el texto XML estándar internacional, logrando así el intercambio remoto de recursos de conocimiento y estableciendo un sistema de diseño de innovación asistido por computadora basado en WEB para productos mecánicos en esta base de conocimientos satisfacen las necesidades del diseño colaborativo remoto.
2.4 Método de cuantificación de similitud y algoritmo genético mejorado
Cada producto tiene una estructura diferente y requiere una codificación de algoritmo genético diferente. Para mejorar la eficiencia informática, este sistema utiliza codificación de punto flotante.
En los algoritmos genéticos tradicionales, la población inicial se genera aleatoriamente [6], lo que tiene cierto grado de ceguera. Por lo tanto, este artículo propone utilizar la similitud del principio de funcionamiento o la estructura física de las instancias como base para seleccionar las instancias para generar la población inicial.
La clave para implementar este método reside en la cuantificación de la similitud, es decir, el método de cálculo de la similitud. La esencia de la similitud es el conocimiento relevante de las instancias, que deben extraerse en el conjunto de instancias mediante un determinado algoritmo. La similitud de la asociación vertical es esencialmente el grado de asociación entre el objetivo funcional y los medios de implementación, y la similitud de la asociación horizontal es esencialmente el grado de sustituibilidad de los medios de implementación. Una mayor similitud significa más soporte de ejemplos de productos existentes. Seleccionar la población inicial en función de la similitud equivale a utilizar la experiencia de diseño previa para proporcionar una base razonable para la población inicial, acelerando así la convergencia del algoritmo genético. Basado en el principio de correlación de similitud, este artículo propone el siguiente método de cálculo de similitud para la correlación vertical y horizontal.
Supongamos que el conjunto de instancias del producto es C, el conjunto de elementos funcionales es F y el principio de acción o conjunto de elementos de estructura física es g. Se registran como: C={Ci|i=1, 2,. ...,n}; F={Fj|j=1,2,…,m};G={Gk|k=1,2,…,q}. respectivamente, y tienen diferentes grados de membresía uij y uik. Supongamos que la similitud de correlación vertical del elemento Gk al elemento Fj es rkj, entonces:
rkj =
Supongamos que hay elementos Gk y Gm en el espacio G. El ejemplo Cji pertenece a los elementos Gk y Gm, los grados de membresía son uik y uim respectivamente, y la similitud de asociación horizontal de Gk a Gm es rkm, entonces:
rkm =
La membresía es almacenado como Propiedades de objetos de instancia. Según el algoritmo anterior, el sistema extrae conocimientos similares del conjunto de casos, ayuda a los diseñadores a realizar asociaciones desde direcciones con alta similitud y se utiliza para guiar la generación de la población inicial del algoritmo genético, promoviendo así la innovación en el diseño.
3 Conclusión
Este artículo estudia las reglas de pensamiento del diseño innovador y las utiliza para guiar el desarrollo de sistemas de diseño innovadores para productos mecánicos. La aplicación exitosa de este sistema demuestra la exactitud del juicio de las reglas del pensamiento de diseño innovador y la viabilidad de varias tecnologías nuevas. A través del análisis de contradicciones y la correlación, el sistema encuentra principios funcionales, medidas, estructuras físicas y ejemplos aplicables para resolver contradicciones, y completa la optimización funcional y la optimización de principios en la etapa de diseño conceptual. Es un nuevo logro en la realización del método de diseño de optimización generalizada de maquinaria. .