DFX 中的综合评价方法

作者 | 陈晓川 ，杨建国 ，李蓓智

配图 | 来源互联网

对于设计方案的评价方法较多 ,主要有模糊 、层次分析 、 神经网络 、遗传算法等 ,对于评价方法的选择必须根据具体的产品特点和用户实际需要进行确定 ,在评价时还需要抓住主要因素 ,不能面面俱到 。本文采用的是设计兼容性分析方法 。

在并行工程中设计兼容性分析( DCA——Design  Com2 patibility Analysis) 是一种对设计方案进行评价的有效方法 , 兼容性模型的核心思想是同时从多种角度来评价候选设计 , 即由相关的具有不同专业背景的专家以“圆桌”( round  table) 方式对候选设计进行评价 ,每个人就设计与他所负责的生命周期价值的兼容性发表自己的意见并提出改进设计的建议[ 16 ] 。

本文对这一概念进行了扩展 ,即专家可以是人类专家 ,也可以是拥有人类专家知识的专家系统或神经网络等起专家作用的任何系统 。每位专家用一个形容词 (如 :优秀 、很 好 、好 、差 、坏和极坏) 表达候选设计与其专业领域之间的兼容性的优劣 。在这一基础上 ,将若干形容词映射为[ 0 ,1 ]区间的数字 。其中某些兼容性项目是绝对的设计原则 (即明显地不可接受或是非常地好) ,而另外一些项目并不是如此 。 例如 :评价“差”表示兼容性差 ,设计不够理想 ,但是如果受必须满足的约束条件的制约 ,专家也可以接受这一设计 。

兼容性模型将专家们的设计知识作为兼容性评价 ,并将其转换为C2data.C2data包括:标志数 ( IDnumber),相关设计的零件/ 特征/ 关系,兼容性评语 ,原因和建议,而重要的是使数据为真的条件.在某些C2data中还可以找出候选设计中的兼容性问题和与设计要求不一致的地方。

由C2data的集 合构成的兼容性知识库(CKB ——Com2 patibility  Knowledge Base)为:CKB={C2data |C-data<G×X×P×[ 0 ,1 ]}其中G—用户需求的论域 : X—候选设计的论域 ; P—与制造与其他生命周期相关的结论论域 ; [ 0 ,1 ] —0～1之间的规范化度量 。也就是说CKB是 G、X、P 和[ 0 ,1 ]之间关系的组合 。为了说明问题 ,这里给出一个选材方面兼容性差的例 子 :

C2data : ID = Mt.

Elements = 某种材料 。

Descriptor = 差 。

Reason = 由于硬度大 ,密度高 ,运输性和加工性不佳 。 

Suggestion = 使用铝合金 ;考虑使用高强度工程塑料 。 

Condition = (1) 成本 ≥100

                  (2) 硬度 ≥40

                  (3) 密度 ≥10

                  (4) 加工方法为磨削

▲使用 DCA 方法评定设计的模型

上图表示了设计兼容性分析的概念 ,它模拟了评定过程 ,说明了按产品生命周期对候选设计进行兼容性评价的产品开发流程 。模型提供了兼容性评分,原因和改进建议。建议可以包括重新设计零件,重新编制工艺流程或重新确定对产品的要求等 。可以说DCA是一种基于知识的用来计算兼 容性总体规范化度量的方法。在开发产品的任何时候 ,设计人员都可以通过CKB与所作的设计进行比较来检查其候选 设计的合理性 。

兼容性模型也应用属性规则 (定性和定量的) ,这些规则描述候选设计的特性和规格的详细含义 。某条属性规则可以包括设计师和工艺师经常使用的设计公式 (如应力方程) 的应用 。

设计元素 :

为了研制使用兼容性知识的计算机程序 ,必须用计算机能够识别的形式来表示数据 ,而且需要C2data用一组标准参数来表达 。因此引入“设计元素”(Design elements) 的概念来有效地表达C2data 。设计元素是设计中的最小物理单位 ,它 可以为任何一位参与评价设计的专家所利用 。这些设计元素是CKB中数据组织的关键之一 。为了使用DCA ,则设计元素的定义必须能够让用户使用它们来组织兼容性信息 。

每位专家将零件设计划分成不同的结构块和设计元素 , 在一组专家中对候选设计的元素划分是各不相同的 。DCA 是面向设计的 ,因此 ,从设计师的角度划分设计元素来表达 兼容性数据是合理的 。

计算兼容性指标 :

DCA模型可以为任何一位专家或专家组计算出匹配指标( MI——Match  Index)  ,它是专家的规则与设计之间兼容性的度量 。上图给出了DCA的流程 。即只要给出所作设计和设计要求的表达 ,DCA 就分析与设计要求有关的各个元 素 。然后 ,对于构成设计的每个元素DCA从CKB中选择用来与兼容性数据(MCD ——Matching  Compatibility  Data) 相匹配的数据 。这种选择对于C2data来说需要注意两个问题 :

①问题中的元素必须与C2data一致 ;

②候选设计满足C2data中的所有条件 。 然后计算机使用可用的C2data评价每个元素的兼容性 ,并计算匹配系数 。此计算要用到 MC函数 ,该函数将MCD映射为0～1之间的数 。MC函数的执行过程如下 : MCD中的每一个 C2data包括一个形容词评语 ,它的取值包括优秀 、 很好 、好 、差 、坏和很坏 ,将这些评语再映射成数字代码 (1. 0 , 0. 8 ,0. 6 ,0. 4 ,0. 2 ,0. 0) 。因此 , n个形容词被映射成0～1之间的 n个数的数组 。

然后DCA使用 Bestinfo函数把这组数字综合成单个的匹配系数(Match Coefficient) , M (s) ∈[ 0 ,1 ] 。一般情况下 , 如果对于设计至少有一个“否定”的评分 (分值低于0.5)  ,则 Bestinfo 函数取坏的 C2data 的评分;反之 ,Bestinfo函数取最 好的 C2data 的评分 。如果 MCD为空 ,即没有理由判定设计是好是坏 ,则匹配系数可以由用户自己定义 ,即人们可以采用另外的映射公式 ,例如 :可以取平均值等 。

对于全部的设计元素集 合的评价使用如下的匹配指标 : MI = Σk u ( s)  ·M ( s)

式中MI是匹配指标 ; k是被评定的设计元素 ; u ( s) 是元素 s 的评价加权值 (Σk u ( s)  = 1. 0) 。

这样 ,DCA 对一个候选设计可以给出一个规范化的评分 :  DCA : G ×X ×P ×C KB →[ 0 ,1 ]

需要注意的是匹配指标只是兼容性的一种平均度量 ,反映不出大多数设计元素的匹配情况 ,而某几个设计元素的不匹配就可能导致整个设计的失败 。因此 ,良好的设计具有很高的匹配指标 ,并且全部的设计元素的匹配系数的范围很窄 ,即一致性好 。

每个设计元素都有一个相应的评价加权系数 u ( s) 。上 文提及设计元素与功能划分密切相关 ,因此 ,可以将 u ( s) 解 释为与元素相关的功能重要性的加权系数 ,设计人员可按照其需要来赋予加权系数 。在缺省的情况下 ,每个元素都具有相同的加权系数 ,那么匹配指标就是表示设计满足要求的程 度及某个功能与其他元素相兼容的程度 。

目前 ,俄亥俄州立大学根据 DCA 理论研制的一套并行设计软件DAISIE已经应用于实际中 。它主要有材料和工艺选择 、面向装配的设计 (DFA ——Design  For  Assembly) 、面向维修的设计 (DFS ——Desisn  For  Serviceability) 等功能 ,主要用于注塑模具的设计 。

存在许多的 DFX 的设计方法 ,如何对它们进行集成 ? 本文提出集成的关键是对设计方案的评价 ,而设计方案的评价是个复杂的问题 ,在多种 DFX 方法中如何综合评价设计力案是个有难度的问题 。本文从 DFC 与 DFX 的集成为出发点 ,从过程集成的角度给出了多种评价指标体系 ,最后采用设计兼容性方法综合评价设计方案 。

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