專(zhuān)利名稱(chēng)：：產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于產(chǎn)品設(shè)計(jì)
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)，同時(shí)涉及一種產(chǎn)品功能基因建模方法。
背景技術(shù)：
：近年來(lái)，隨著人工智能被不斷引入到設(shè)計(jì)領(lǐng)域，產(chǎn)品設(shè)計(jì)逐步朝著智能化的方向發(fā)展，對(duì)智能設(shè)計(jì)的研究也越來(lái)越受到人們的關(guān)注。智能設(shè)計(jì)主要包括兩大任務(wù)第一，建立設(shè)計(jì)知識(shí)模型；第二，開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一模型。知識(shí)建模是實(shí)現(xiàn)智能設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，然而，如今的產(chǎn)品功能基因建模方法還無(wú)法運(yùn)用XML和矩陣表述建立產(chǎn)品零件的進(jìn)化推理。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)，可解決現(xiàn)有技術(shù)的不足之處。另外，本發(fā)明還提供一種上述產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)的建模方法。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案—種產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括行為描述單元，用以描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系，產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系包括咬合、連接、平移、旋轉(zhuǎn)、固定位置、覆蓋、裝配條件、潤(rùn)滑中的一種或多種；總功能確定單元，用以分析用戶(hù)提出的功能要求，抓住總設(shè)計(jì)任務(wù)的核心，得出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求；通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)需求的分析與總結(jié)，建立產(chǎn)品的需求模型；從需求模型出發(fā)，抽象出此產(chǎn)品的總功能；總功能分解單元，將總功能分解為若干簡(jiǎn)單的子功能，并通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)單子功能問(wèn)題的求解和對(duì)這些解的有機(jī)組合來(lái)求出總功能的解；FTML文檔讀取單元，用以讀取產(chǎn)品功能的FTML文檔；功能元矩陣轉(zhuǎn)換單元，用以將得到的FTML文檔轉(zhuǎn)換成功能元目標(biāo)矩陣M;矩陣調(diào)整單元，從已有的產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)里面取出與功能元目標(biāo)矩陣M階數(shù)相同的矩陣Bi，所述矩陣調(diào)整單元用以通過(guò)迭代算法對(duì)矩陣Bi做調(diào)整，使其更接近功能元目標(biāo)矩陣M;FTML文檔轉(zhuǎn)換單元，用以將調(diào)整后的矩陣轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的FTML文檔，得到設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能的完整FTML文檔。—種產(chǎn)品功能基因建模方法，所述方法包括總功能確定步驟，分析用戶(hù)提出的功能要求，抓住總設(shè)計(jì)任務(wù)的核心，得出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求；通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)需求的分析與總結(jié)，建立產(chǎn)品的需求模型；從需求模型出發(fā)，抽象出此產(chǎn)品的總功能；總功能分解步驟，將總功能分解為若干簡(jiǎn)單的子功能，并通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)單子功能問(wèn)題的求解和對(duì)這些解的有機(jī)組合來(lái)求出總功能的解；5所述方法進(jìn)一步包括用FTML和矩陣對(duì)初步描述的產(chǎn)品功能進(jìn)行推理的步驟A、FTML文檔讀取步驟，根據(jù)產(chǎn)品功能大致需求，給出表述這種功能需求的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而得到初步的描述產(chǎn)品功能的FTML文檔；讀取產(chǎn)品功能的FTML文檔；B、功能元矩陣轉(zhuǎn)換步驟，將得到的FTML文檔轉(zhuǎn)換成功能元目標(biāo)矩陣M;C、矩陣調(diào)整步驟，從已有的產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)里面取出與功能元目標(biāo)矩陣M階數(shù)相同的矩陣Bi，所述矩陣調(diào)整單元用以通過(guò)迭代算法對(duì)矩陣Bi做調(diào)整，使其更接近功能元目標(biāo)矩陣M;D、FTML文檔轉(zhuǎn)換步驟，將調(diào)整后的矩陣轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的FTML文檔，得到設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能的完整FTML文檔。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述功能元矩陣調(diào)整步驟包括Cl、計(jì)算di，di=I|M-Bi||;C2、判斷di<dmin是否為真，若是則dmin=di，進(jìn)入步驟C3;否則直接進(jìn)入步驟C3;C3、賦值i為i+1;C4、判斷i〈n是否為真，若是則返回步驟Cl，否則進(jìn)入步驟C5;C5、對(duì)Bi設(shè)定位置上的元素做出調(diào)整，使其更接近M，Bi=BM;轉(zhuǎn)步驟D，同時(shí)，將BM存放到產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)中，從已有的產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)里面取出與M階數(shù)相同的矩陣Bi，若矩陣維數(shù)不統(tǒng)一則用對(duì)矩陣Bi進(jìn)行補(bǔ)0，并用n記錄矩陣的個(gè)數(shù)。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述方法進(jìn)一步包括行為描述步驟描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系，產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系包括咬合、連接、平移、旋轉(zhuǎn)、固定位置、覆蓋、裝配條件、潤(rùn)滑中的一種或多種；咬合上下幾何體或幾何面咬合接觸在一起形成的接觸關(guān)系；連接兩個(gè)或多個(gè)幾何面的結(jié)合與相連關(guān)系；平移幾何體從坐標(biāo)系的初始位置移動(dòng)到終點(diǎn)位置；旋轉(zhuǎn)；幾何體繞坐標(biāo)系內(nèi)的某一點(diǎn)或某一支線(xiàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)；固定位置零件被固定于坐標(biāo)系的某一確定位置，此位置坐標(biāo)不改變；覆蓋描述兩個(gè)或多個(gè)零件的位置關(guān)系，其中在法線(xiàn)軸的方向上，一個(gè)零件位于其他幾個(gè)零件之上，并且其與法線(xiàn)軸垂直的幾何面面積最大；裝配條件描述零件在裝配過(guò)程中的各種狀態(tài)；潤(rùn)滑描述連接兩個(gè)或多個(gè)幾何體的中間媒介和各種連接條件。進(jìn)一步地，所述行為描述步驟中，通過(guò)六元組來(lái)描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述方法進(jìn)一步包括對(duì)產(chǎn)品功能的進(jìn)化步驟Fl、初始化步驟，確定遺傳算法的參數(shù)，包括遺傳代數(shù)T、種群數(shù)量M、交叉概率Pc、變異概率Pm，確定初始功能元矩陣Bm;F2、適應(yīng)度計(jì)算步驟，在遺傳算法中，適應(yīng)度Fitness是用來(lái)評(píng)判個(gè)體優(yōu)劣的重要指標(biāo)；在這里FitnesSi(Fn(M丄，M2，…)，F(xiàn)unction)(1)其中，F(xiàn)itnessi表示第i個(gè)功能的適應(yīng)度，F(xiàn)unction表示功能的內(nèi)容，該功能由Ml、M2、……中的一個(gè)或多個(gè)部件組合完成，這類(lèi)專(zhuān)家知識(shí)總結(jié)較方便，易于表達(dá)和形成原理庫(kù)；總功能的整個(gè)編碼適應(yīng)度值相對(duì)于各子功能適應(yīng)度值按式(2)計(jì)算；Zi^"e戰(zhàn)*『'F"臘s=-(2)其中，F(xiàn)itness表示各子功能適應(yīng)度值，Wi為各子功能的權(quán)重，F(xiàn)itnessi為個(gè)體的適應(yīng)度值；F3、生成新一代群體步驟，對(duì)當(dāng)代群體P(t)通過(guò)選擇算子、交叉算子、變異算子的操作生成新一代群體P(t+l);選擇算子遺傳算法通過(guò)選擇算子來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)群體中的個(gè)體優(yōu)勝劣汰，適應(yīng)度較高的個(gè)體以較高的概率遺傳到下一代，適應(yīng)度較低的個(gè)體以較低的概率遺傳到下一代，從而促使算法朝著最優(yōu)解方向前進(jìn)；交叉算子將群體中M個(gè)個(gè)體以隨機(jī)的方式兩兩配對(duì)，組成M/2對(duì)配對(duì)個(gè)體組，每對(duì)配對(duì)個(gè)體組的個(gè)體以某種方式交換其染色體的部分基因，從而產(chǎn)生兩個(gè)新個(gè)體。交叉算子是遺傳算法產(chǎn)生新解的主要手段，它決定了遺傳算法的全局搜索能力。變異算子在遺傳算法中，個(gè)體染色體的個(gè)別基因座上的基因值發(fā)生變化，它是遺傳算法過(guò)程中產(chǎn)生新個(gè)體的輔助手段，決定了遺傳算法的局部搜索能力；F4、判斷群體是否進(jìn)化到預(yù)先指定的代數(shù)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求；如果達(dá)到，則停止進(jìn)化，否則轉(zhuǎn)至步驟F3，繼續(xù)進(jìn)化；F5、解碼步驟，當(dāng)群體進(jìn)化到指定的代數(shù)時(shí)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求，則對(duì)其解碼，即由基因型轉(zhuǎn)化為表現(xiàn)型，輸出最終結(jié)果。本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明提出的產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)及方法，針對(duì)功能設(shè)計(jì)知識(shí)和設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)，本文提出了基于基因編碼的功能建模方法，并在此編碼基礎(chǔ)上運(yùn)用XML和矩陣表述建立產(chǎn)品零件的進(jìn)化推理方法。圖1為行為構(gòu)成功能示意圖。圖2為功能分解流程圖。圖3為功能分解樹(shù)示意圖。圖4為產(chǎn)品基因和生物基因的概念對(duì)比示意圖。圖5為功能特征樹(shù)和產(chǎn)品特征樹(shù)的映射示意圖。圖6為產(chǎn)品功能語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)示意圖。圖7為基于FTML和矩陣的產(chǎn)品推理及迭代算法流程圖。圖8為車(chē)床產(chǎn)品零件的功能特征樹(shù)和幾何特征樹(shù)的映射關(guān)系圖。圖9為車(chē)床的部分零件結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例。7實(shí)施例一本發(fā)明在產(chǎn)品功能建模、產(chǎn)品功能模型的基礎(chǔ)上，將產(chǎn)品功能分解并映射成產(chǎn)品特征，然后通過(guò)對(duì)功能的基因編碼。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合XML和矩陣，描述產(chǎn)品功能，并設(shè)計(jì)出相應(yīng)的產(chǎn)品實(shí)例推理和進(jìn)化方法。請(qǐng)參閱圖l，本發(fā)明揭示一種產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括行為描述單元、總功能確定單元、總功能分解單元。行為描述單元用以描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系，產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系包括咬合、連接、平移、旋轉(zhuǎn)、固定位置、覆蓋、裝配條件、潤(rùn)滑中的一種或多種。總功能確定單元用以分析用戶(hù)提出的功能要求，抓住總設(shè)計(jì)任務(wù)的核心，得出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求；通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)需求的分析與總結(jié)，建立產(chǎn)品的需求模型；從需求模型出發(fā)，抽象出此產(chǎn)品的總功能?？偣δ芊纸鈫卧獙⒖偣δ芊纸鉃槿舾珊?jiǎn)單的子功能，并通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)單子功能問(wèn)題的求解和對(duì)這些解的有機(jī)組合來(lái)求出總功能的解。此外，本發(fā)明系統(tǒng)還包括產(chǎn)品功能推理模塊，產(chǎn)品功能推理模塊進(jìn)一步包括FTML文檔讀取單元、功能元矩陣轉(zhuǎn)換單元、矩陣調(diào)整單元、FTML文檔轉(zhuǎn)換單元。FTML文檔讀取單元用以讀取產(chǎn)品功能的FTML文檔。功能元矩陣轉(zhuǎn)換單元用以將得到的FTML文檔轉(zhuǎn)換成功能元目標(biāo)矩陣M。從已有的產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)里面取出與功能元目標(biāo)矩陣M階數(shù)相同的矩陣Bi，所述矩陣調(diào)整單元用以通過(guò)迭代算法對(duì)矩陣Bi做調(diào)整，使其更接近功能元目標(biāo)矩陣M。FTML文檔轉(zhuǎn)換單元用以將調(diào)整后的矩陣轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的FTML文檔，得到設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能的完整FTML文檔。以上介紹了本發(fā)明的產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)，本發(fā)明在揭示上述產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)的同時(shí)，還揭示一種產(chǎn)品功能基因建模方法，所述基因建模方法包括如下步驟總功能確定步驟，分析用戶(hù)提出的功能要求，抓住總設(shè)計(jì)任務(wù)的核心，得出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求；通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)需求的分析與總結(jié)，建立產(chǎn)品的需求模型；從需求模型出發(fā)，抽象出此產(chǎn)品的總功能；總功能分解步驟，將總功能分解為若干簡(jiǎn)單的子功能，并通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)單子功能問(wèn)題的求解和對(duì)這些解的有機(jī)組合來(lái)求出總功能的解。所述方法進(jìn)一步包括用FTML和矩陣對(duì)初步描述的產(chǎn)品功能進(jìn)行推理的步驟，具體包括步驟A、FTML文檔讀取步驟，根據(jù)產(chǎn)品功能大致需求，給出表述這種功能需求的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而得到初步的描述產(chǎn)品功能的FTML文檔；讀取產(chǎn)品功能的FTML文檔。步驟B、功能元矩陣轉(zhuǎn)換步驟，將得到的FTML文檔轉(zhuǎn)換成功能元目標(biāo)矩陣M。步驟C、矩陣調(diào)整步驟，從已有的產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)里面取出與功能元目標(biāo)矩陣M階數(shù)相同的矩陣Bi，所述矩陣調(diào)整單元用以通過(guò)迭代算法對(duì)矩陣Bi做調(diào)整，使其更接近功能元目標(biāo)矩陣M。所述功能元矩陣調(diào)整步驟包括Cl、計(jì)算di，di=|M-Bi||;C2、判斷di<dmin是否為真，若是則dmin=di，進(jìn)入步驟C3;否則直接進(jìn)入步驟C3;C3、賦值i為i+l;C4、判斷i〈n是否為真，若是則返回步驟Cl，否則進(jìn)入步驟C5;8C5、對(duì)Bi設(shè)定位置上的元素做出調(diào)整，使其更接近M，Bi=BM;轉(zhuǎn)步驟D，同時(shí)，將BM存放到產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)中，從已有的產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)里面取出與M階數(shù)相同的矩陣Bi，若矩陣維數(shù)不統(tǒng)一則用對(duì)矩陣Bi進(jìn)行補(bǔ)0，并用n記錄矩陣的個(gè)數(shù)。步驟D、FTML文檔轉(zhuǎn)換步驟，將調(diào)整后的矩陣轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的FTML文檔，得到設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能的完整FTML文檔。所述方法進(jìn)一步包括行為描述步驟描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系，產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系包括咬合、連接、平移、旋轉(zhuǎn)、固定位置、覆蓋、裝配條件、潤(rùn)滑中的一種或多種。所述行為描述步驟中，通過(guò)六元組來(lái)描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系。咬合上下幾何體或幾何面咬合接觸在一起形成的接觸關(guān)系；連接兩個(gè)或多個(gè)幾何面的結(jié)合與相連關(guān)系；平移幾何體從坐標(biāo)系的初始位置移動(dòng)到終點(diǎn)位置；旋轉(zhuǎn)；幾何體繞坐標(biāo)系內(nèi)的某一點(diǎn)或某一支線(xiàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)；固定位置零件被固定于坐標(biāo)系的某一確定位置，此位置坐標(biāo)不改變；覆蓋描述兩個(gè)或多個(gè)零件的位置關(guān)系，其中在法線(xiàn)軸的方向上，一個(gè)零件位于其他幾個(gè)零件之上，并且其與法線(xiàn)軸垂直的幾何面面積最大；裝配條件描述零件在裝配過(guò)程中的各種狀態(tài)；潤(rùn)滑描述連接兩個(gè)或多個(gè)幾何體的中間媒介和各種連接條件。所述方法進(jìn)一步包括對(duì)產(chǎn)品功能的進(jìn)化步驟，具體包括步驟Fl、初始化步驟，確定遺傳算法的參數(shù)，包括遺傳代數(shù)T、種群數(shù)量M、交叉概率Pe、變異概率Pm，確定初始功能元矩陣Bm;步驟F2、適應(yīng)度計(jì)算步驟，在遺傳算法中，適應(yīng)度Fitness是用來(lái)評(píng)判個(gè)體優(yōu)劣的重要指標(biāo)；在這里FitnesSi(Fn(M丄，M2，…)，F(xiàn)unction)(1)其中，F(xiàn)itnessi表示第i個(gè)功能的適應(yīng)度，F(xiàn)unction表示功能的內(nèi)容，該功能由Ml、M2、……中的一個(gè)或多個(gè)部件組合完成，這類(lèi)專(zhuān)家知識(shí)總結(jié)較方便，易于表達(dá)和形成原理庫(kù)；總功能的整個(gè)編碼適應(yīng)度值相對(duì)于各子功能適應(yīng)度值按式(2)計(jì)算；W聰s=^-(2)其中，F(xiàn)itness表示各子功能適應(yīng)度值，Wi為各子功能的權(quán)重，F(xiàn)itnessi為個(gè)體的適應(yīng)度值；步驟F3、生成新一代群體步驟，對(duì)當(dāng)代群體P(t)通過(guò)選擇算子、交叉算子、變異算子的操作生成新一代群體P(t+l);選擇算子遺傳算法通過(guò)選擇算子來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)群體中的個(gè)體優(yōu)勝劣汰，適應(yīng)度較高的個(gè)體以較高的概率遺傳到下一代，適應(yīng)度較低的個(gè)體以較低的概率遺傳到下一代，從而促使算法朝著最優(yōu)解方向前進(jìn)；交叉算子將群體中M個(gè)個(gè)體以隨機(jī)的方式兩兩配對(duì)，組成M/2對(duì)配對(duì)個(gè)體組，每9對(duì)配對(duì)個(gè)體組的個(gè)體以某種方式交換其染色體的部分基因，從而產(chǎn)生兩個(gè)新個(gè)體。交叉算子是遺傳算法產(chǎn)生新解的主要手段，它決定了遺傳算法的全局搜索能力。變異算子在遺傳算法中，個(gè)體染色體的個(gè)別基因座上的基因值發(fā)生變化，它是遺傳算法過(guò)程中產(chǎn)生新個(gè)體的輔助手段，決定了遺傳算法的局部搜索能力；步驟F4、判斷群體是否進(jìn)化到預(yù)先指定的代數(shù)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求；如果達(dá)到，則停止進(jìn)化，否則轉(zhuǎn)至步驟F3，繼續(xù)進(jìn)化；步驟F5、解碼步驟，當(dāng)群體進(jìn)化到指定的代數(shù)時(shí)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求，則對(duì)其解碼，即由基因型轉(zhuǎn)化為表現(xiàn)型，輸出最終結(jié)果。因此，本發(fā)明提出的產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)及方法，針對(duì)功能設(shè)計(jì)知識(shí)和設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)，本文提出了基于基因編碼的功能建模方法，并在此編碼基礎(chǔ)上運(yùn)用XML和矩陣表述建立產(chǎn)品零件的進(jìn)化推理方法。實(shí)施例二l產(chǎn)品功能模型1.l產(chǎn)品功能的定義如何合理的表達(dá)產(chǎn)品的功能是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的第一步。功能的表達(dá)與功能的定義密切相關(guān)，不同的定義導(dǎo)致不同的表達(dá)。而由于功能是一個(gè)比較主觀的概念，至今還沒(méi)有一個(gè)完全統(tǒng)一的定義。功能的定義可歸納為以下三種觀點(diǎn)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)l]:(1)功能用途觀點(diǎn)。(2)系統(tǒng)觀點(diǎn)。(3)行為觀點(diǎn)。對(duì)比上述三種觀點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)，行為觀點(diǎn)易于在進(jìn)化算法和基因編碼上應(yīng)用。因?yàn)椋谶@種觀點(diǎn)下，功能更利于被歸納和抽象，更有利于被以編碼的方式表達(dá)。以此為基礎(chǔ)本發(fā)明給出了功能的理論定義。定義1功能在外部物理實(shí)體驅(qū)動(dòng)下一系列的零件行為產(chǎn)生的結(jié)果。1.2產(chǎn)品功能的原語(yǔ)——行為語(yǔ)義詞在詳細(xì)設(shè)計(jì)的過(guò)程中，設(shè)計(jì)人員很難對(duì)產(chǎn)品零件間的功能性關(guān)系進(jìn)行說(shuō)明。因此，為了實(shí)際而有效地描述功能，本發(fā)明定義了八個(gè)行為語(yǔ)義詞，它們分別為咬合(SNAP)，連接(CONTACT)，平移(TRANSLATORY)，旋轉(zhuǎn)(ROTARY)，固定位置(FIX)，覆蓋(HOUSE)，裝配條件(ASSEMBLY)，潤(rùn)滑(LUBRICATION)。其具體的定義如下定義2行為語(yǔ)義詞咬合上下幾何體或幾何面咬合接觸在一起形成的接觸關(guān)系連接兩個(gè)或多個(gè)幾何面的結(jié)合與相連關(guān)系平移幾何體從坐標(biāo)系的初始位置移動(dòng)到終點(diǎn)位置旋轉(zhuǎn)幾何體繞坐標(biāo)系內(nèi)的某一點(diǎn)或某一支線(xiàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)固定位置零件被固定于坐標(biāo)系的某一確定位置，此位置坐標(biāo)不改變覆蓋描述兩個(gè)或多個(gè)零件的位置關(guān)系，其中在法線(xiàn)軸的方向上，一個(gè)零件位于其他幾個(gè)零件之上，并且其與法線(xiàn)軸垂直的幾何面面積最大裝配條件描述零件在裝配過(guò)程中的各種狀態(tài)，例如是永久性的或是暫時(shí)的潤(rùn)滑描述連接兩個(gè)或多個(gè)幾何體的中間媒介和各種連接條件行為語(yǔ)義詞作為構(gòu)成產(chǎn)品功能的最基本成分，通過(guò)不同的組合方式構(gòu)成不同的功能。如圖l所示，本發(fā)明將兩個(gè)連接在一起的圓柱體繞它們中心軸旋轉(zhuǎn)的功能定義為"同軸轉(zhuǎn)動(dòng)"。在這個(gè)部件中，可以看到以下功能性關(guān)系(l)兩個(gè)圓柱體接觸的獨(dú)立面之間的關(guān)系，(2)繞同心軸旋轉(zhuǎn)的動(dòng)力描述。相應(yīng)的，在部件功能模型中本發(fā)明用行為代替功能性關(guān)系來(lái)描述功能。"同軸轉(zhuǎn)動(dòng)"這個(gè)功能可以被連接和旋轉(zhuǎn)這兩個(gè)行為合理得表達(dá)，這兩個(gè)行為分別描述了上面提到的兩個(gè)功能性關(guān)系。1.3行為語(yǔ)義詞的數(shù)學(xué)表達(dá)模型為了便于今后在進(jìn)化算法中表述功能和行為語(yǔ)義詞，本發(fā)明建立了一個(gè)多遠(yuǎn)組表達(dá)模型來(lái)數(shù)學(xué)化得表述行為語(yǔ)義詞。在三維空間內(nèi)，產(chǎn)品特征的幾何信息是以已設(shè)定的坐標(biāo)軸為基礎(chǔ)加以描述的。本發(fā)明提出了一個(gè)三維的自由度直角坐標(biāo)系，它的三個(gè)自由度方向軸分別為法線(xiàn)軸(Normal)，橫向軸(Transverse)以及縱向軸(Longitudinal)。功能模型中的行為都可以用零件在沿著這三個(gè)自由度方向軸的部件運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力傳遞以及它們的組合來(lái)表示。在此基礎(chǔ)上，本發(fā)明定義一個(gè)六元組來(lái)表示行為，即{KN，KT，KL，F(xiàn)N，F(xiàn)T，F(xiàn)L}，其中K是代表零件的部件運(yùn)動(dòng)而F代表零件的動(dòng)力傳遞，KN，KT，KL，F(xiàn)N，F(xiàn)T，F(xiàn)L分別表示所描述的行為在沿著法線(xiàn)軸，橫向軸和縱向軸方向上的部件運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力傳遞的自由度約束取值，當(dāng)某個(gè)軸方向上有部件運(yùn)動(dòng)或動(dòng)力傳遞時(shí)取值l，否則就設(shè)為0。從上面可以看到如果兩個(gè)產(chǎn)品行為數(shù)學(xué)模型是一致的那么這兩個(gè)行為就是同一個(gè)行為。同一個(gè)行為也可以作用在不同幾何特征的零件約束面上，如圖1中的旋轉(zhuǎn)行為，它可以是圓柱體的繞軸旋轉(zhuǎn)，也可以是一個(gè)球體繞固定的一個(gè)軸旋轉(zhuǎn)，在哪個(gè)面上旋轉(zhuǎn)也不是固定的。所以如對(duì)行為在空間域內(nèi)的約束，對(duì)行為所作用的幾何特征面也要制定出一套規(guī)則來(lái)加以約束。定義了一個(gè)FSet位，讓它來(lái)表示行為所作用的幾何特征面。所定義的FSet是一個(gè)由3個(gè)二進(jìn)制編碼位構(gòu)成的表示位。把沿著法向軸的幾何面用001來(lái)表示，把沿著橫向軸的面用010來(lái)表示，把沿著縱向軸的面100來(lái)表示，最后如果行為對(duì)任何幾何面上產(chǎn)生作用那就把FSet設(shè)為000。FSet位可以通過(guò)二進(jìn)制編碼的或運(yùn)算來(lái)進(jìn)行對(duì)幾何面的融合表示，即如果一個(gè)幾何面是由橫向軸和縱向軸確定，那么可以將FSet設(shè)置為110?？梢杂肐F〈condition〉THEN〈action〉的形式建立一張行為規(guī)則映射表，將八個(gè)行為語(yǔ)義詞和它們的數(shù)學(xué)表達(dá)模型一一對(duì)應(yīng)。IFBehavioris行為類(lèi)別ANDGeometricalcharacteris幾何特征ANDFSetis方向描述符THENKinematicANDForcedof<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>表l行為映射規(guī)則表在表中，Bspecify是作為輔助區(qū)別符來(lái)使用的。潤(rùn)滑、咬合、連接、裝配條件這四個(gè)行為語(yǔ)義詞在N，Y，L軸方向上的部件運(yùn)動(dòng)及動(dòng)力傳輸?shù)淖杂啥燃s束都為O，所以以Bspecify來(lái)說(shuō)明區(qū)分。1表示潤(rùn)滑，2表示咬合，3表示連接，裝配條件中4表示永久裝配，5表示非永久裝配。1.4產(chǎn)品功能模型的建立(1)確定總功能分析用戶(hù)提出的功能要求，抓住總設(shè)計(jì)任務(wù)的核心，得出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求。通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)需求的分析與總結(jié)，建立產(chǎn)品的需求模型。從需求模型出發(fā)，利用"黑箱法"抽象出此產(chǎn)品的總功能。(2)分解總功能—般情況下，要實(shí)現(xiàn)總功能需要比較復(fù)雜的技術(shù)系統(tǒng)，因而難以直接求得滿(mǎn)足總功能的原理解，所以需要將總功能分解為若干簡(jiǎn)單的、較小的子功能，從而將復(fù)雜的問(wèn)題分解為可求解的簡(jiǎn)單的問(wèn)題，并通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)單子功能問(wèn)題的求解和對(duì)這些解的有機(jī)組合來(lái)求出總功能的解。功能分解的方法很多，在面向已有產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)或反求工程概念設(shè)計(jì)的問(wèn)題中，有功能分析系統(tǒng)技術(shù)(FunctionalAnalysisSystemTechnique,簡(jiǎn)稱(chēng)FAST)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)2]，后經(jīng)許多學(xué)者的研究和發(fā)展，逐漸形成了比較成熟的功能分解方法；以及公理設(shè)計(jì)中的功能分解方法。在面向全新產(chǎn)品設(shè)計(jì)的功能分解中，有功能方法樹(shù)和F-B-S功能分解方法等。無(wú)論功能方法樹(shù)，還是F-B-S功能分解方法，都可用于建立功能模型。但他們都存在一個(gè)功能分解粒度的問(wèn)題，即何時(shí)停止分解，得到功能元，沒(méi)有一個(gè)明確的標(biāo)準(zhǔn)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)3]。功能和特征間為多對(duì)多的映射關(guān)系，而功能分解粒度越小，功能特征關(guān)系就越復(fù)雜。所以本文在此提出，使用功能原理求解判斷和功能特征映射判斷雙重判斷來(lái)進(jìn)行功能分解，不僅可以及時(shí)終止功能的過(guò)細(xì)分解，還可以從功能分解中直接得到從功能到特征的映射。具體做法如圖2所示。原理庫(kù)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)4]是存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)功能的物理原理庫(kù)，用以在功能到功能原理求解的過(guò)程中開(kāi)闊設(shè)計(jì)者的思路，求得功能原理解。原理庫(kù)求解判斷是分析當(dāng)前的功能，根據(jù)原理庫(kù)中的物理原理，判斷功能是否存在原理解，若有，則進(jìn)行功能特征映射判斷；若沒(méi)有，則需要進(jìn)一步分解此功能。功能特征映射判斷是在功能存在原理解的基礎(chǔ)上進(jìn)行功能到特征的映射。當(dāng)功能特征映射不成功時(shí)，需要繼續(xù)分解此功能；否則得到功能的映射特征，結(jié)束功能分解，此時(shí)得到的子功能就是產(chǎn)品的行為功能原語(yǔ)——行為了[見(jiàn)參考文獻(xiàn)5]。在系統(tǒng)的不斷使用中，可以不斷地添加、充實(shí)原理庫(kù)和特征庫(kù)，不斷擴(kuò)大基礎(chǔ)知識(shí)的內(nèi)容。通過(guò)以上的分解方法最終會(huì)得到如下形式的功能分解樹(shù)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)6]，如圖3所示。2功能模型的基因編碼2.1產(chǎn)品基因、功能基因與生物基因的對(duì)比由生物遺傳學(xué)可知，生物基因是由四種脫氧核糖核酸(A，G，T，P)反復(fù)排列構(gòu)成的序列。這在形式上和產(chǎn)品基因的構(gòu)成明顯不同。如前所述，產(chǎn)品基因是由功能基因和幾何特征組成。與脫氧核糖核酸的種類(lèi)相比，產(chǎn)品基因中的幾何特征的種類(lèi)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于脫氧核糖核酸的種類(lèi)。并且，一個(gè)產(chǎn)品基因中的幾何特征一般不會(huì)自相重復(fù)。但是，如果把產(chǎn)品基因的載體由文字轉(zhuǎn)為計(jì)算機(jī)中的二進(jìn)制表達(dá)，把染色體的脫氧核糖核酸序列理解成為一種類(lèi)似于四進(jìn)制的表達(dá)，那么產(chǎn)品基因的概念與生物基因的概念之間就有了可類(lèi)比性[見(jiàn)參考文獻(xiàn)7]，如圖4所示。從圖中可以看出，產(chǎn)品基因其實(shí)指的是產(chǎn)品部件及其集合的可遺傳的功能性信息和相關(guān)的幾何特征信息。2.2功能模型基因編碼的具體描述如同四種脫氧核糖核酸(A，G，T，P)在基因中的作用一樣，一節(jié)中提到的八個(gè)行為語(yǔ)義詞也是構(gòu)成功能模擬高興基因的最基本成分。因此，本發(fā)明首先定義了行為語(yǔ)義詞的隹A朱no定義3行為語(yǔ)義詞的集合B={[FSet，Ki，Sj]，KiGKFD，SjGBspecify，i=1，..，8，j=1，..，5h其中KFD是行為的部件運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力傳輸?shù)淖杂杉s束度(KinematicANDForcedof)，Bspecify是附加說(shuō)明符。有了行為的描述方式再加上行為所作用的幾何特征就可以比較完整的描述特定部件的行為了，因此特定部件的行為的定義如下定義4特定部件行為的基因編碼信息集GCI={[bi，Uc(bi)]，biGB，I=l，..，8h其中Uc(bi)是行為所作用的幾何特征。特定部件行為的不同組合構(gòu)成了不同的產(chǎn)品功能，因此功能的基因編碼也就是由特定部件行為的編碼信息集組合而成，其形式如下定義5功能的基因編碼F=f(Gl，G2，....，Gm)，其中Gl，G2，….，GmGGCI。m表示該功能或子功能由m個(gè)特定部件行為組合而成。3功能元矩陣及功能特征樹(shù)標(biāo)記語(yǔ)言(FTML)對(duì)產(chǎn)品功能的描述3.1功能語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的形成在第二節(jié)中雖然給出了功能基因編碼的定義，但其具體描述方式還沒(méi)有確定。這種描述方式當(dāng)然不能僅僅只是簡(jiǎn)單的排列。考慮到XML語(yǔ)言對(duì)樹(shù)形結(jié)構(gòu)描述的方便以及矩陣處理編碼結(jié)構(gòu)的有效，采用了功能元矩陣結(jié)合類(lèi)XML語(yǔ)言的描述方法來(lái)描述功能基因編碼。而建立產(chǎn)品功能的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)描述方式的基礎(chǔ)。在一節(jié)中提到功能分解的方法有很多，其中Zigzag方法是Suh在公理化設(shè)計(jì)理論中提出的一種功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，并得到國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可，是一種典型的認(rèn)知模型[見(jiàn)參考文獻(xiàn)8]。借鑒了Zigzag方法，將產(chǎn)品的信息分成兩棵特征樹(shù)來(lái)描述，分別為功能特征樹(shù)和幾何特征樹(shù)。應(yīng)用這種方法不僅能將產(chǎn)品信息合理地分解為功能信息和幾何特征，而且還能使功能信息和幾何特征之間進(jìn)行反復(fù)映射來(lái)生成產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)。在功能特征樹(shù)和幾何特征樹(shù)及其之間的映射形成之后，對(duì)功能特征樹(shù)和幾何特征樹(shù)的信息進(jìn)行提取。這兩棵特征樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)都是不能再被分解的最基本信息，把這些葉子節(jié)點(diǎn)分別叫做功能元和幾何結(jié)構(gòu)元。這些功能元和幾何結(jié)構(gòu)元之間的映射連接形成整個(gè)產(chǎn)品的總體功能?？梢赃\(yùn)用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)6]來(lái)描述這兩棵樹(shù)中最基本信息之間的映射關(guān)系，即功能元和幾何結(jié)構(gòu)元之間的映射連接。例如，依據(jù)產(chǎn)品內(nèi)在的功能和幾何結(jié)構(gòu)聯(lián)系，圖5中的功能特征樹(shù)和幾何特征樹(shù)的基本信息映射轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)如圖6所示。在圖6中，用圓形圖標(biāo)表示功能元，用方形圖標(biāo)表示幾何機(jī)構(gòu)元，而其中的箭頭則表示在功能驅(qū)動(dòng)幾何結(jié)構(gòu)的關(guān)系下，功能元到幾何結(jié)構(gòu)元的映射。3.2功能元矩陣表示語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)本發(fā)明對(duì)于功能特征樹(shù)和幾何特征樹(shù)的基本信息映射轉(zhuǎn)換為的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)可以用一個(gè)三元組來(lái)表示N=(F，S，T)，其中SUF^0,SnF#0,TE(FXS)。一個(gè)這樣的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)可以轉(zhuǎn)化為n行m列的矩陣，本發(fā)明把這個(gè)矩陣定義為功能元矩陣A=[aij]nXm，其中，|F|=n，|S|=m，ie{1，2，...，n}，je{1，2，…，m}。0其它例如，圖6中的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)可以轉(zhuǎn)化為5行4列的功能元矩陣，具體表述如下14<formula>formulaseeoriginaldocumentpage15</formula>其中，BInfoi表示特定部件的行為信息，內(nèi)容形式為〈name，GCI>，name為行為及幾何特征名的聯(lián)合，例如，BInfol的name為FllSll，而GCI則是對(duì)應(yīng)的特定部件行為的基因編碼信息(GeneCodeInformation)。3.3功能特征樹(shù)標(biāo)記語(yǔ)言(FTML)功能的描述方法歸結(jié)為兩類(lèi)一類(lèi)是對(duì)功能信息內(nèi)容的規(guī)范，所有功能都是可用功能元表示的，實(shí)際上是對(duì)功能進(jìn)行抽象建模；另一類(lèi)是對(duì)功能表示方法的規(guī)范，定義語(yǔ)言表示格式，建立形式上的統(tǒng)一。在已建立的功能特征樹(shù)和產(chǎn)品功能語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，結(jié)合上述兩類(lèi)功能描述方法，本發(fā)明給出完整清晰的產(chǎn)品功能描述語(yǔ)言。首先，本發(fā)明運(yùn)用基因建模的方法對(duì)功能元進(jìn)行抽象建模，從而設(shè)計(jì)出相應(yīng)的功能基因編碼，即GeneCodeInformation(GCI)。然后，結(jié)合功能樹(shù)的樹(shù)形結(jié)構(gòu)和對(duì)幾何特征樹(shù)的映射，運(yùn)用XML語(yǔ)言來(lái)表述這個(gè)產(chǎn)品的總體功能。例如，圖5中功能特征樹(shù)的XML表述如下〈F皿ctionF皿Id="F，，，Structureld="S，，>〈F皿ctionF皿Id="F/，，Structureld="S/》〈BehaviorF皿Id="Fu，，，Structureld="Su，，>GeneCodeInformation(GCI)〈/Behavior>〈BehaviorF皿Id=GCI〈/Behavior>〈/Function>〈F皿ctionF皿Id="F:〈BehaviorF皿Id=GCI〈/Behavior>〈BehaviorF皿Id=GCI〈/Behavior>〈/Function>〈BehaviorF皿Id="F:GCI〈/Behavior>'F,/，，Structureld」'S,/，，Structureld="S,Structureld="S/，，Structureld="S2，，>'F1，，，Structureld="Si;/，，Structureld="S(F9，，，Structureld="S1，，，Structureld="SStructureld="S/，:〈/Function>本發(fā)明把這種表述產(chǎn)品功能的語(yǔ)言定義為功能特征樹(shù)標(biāo)記語(yǔ)言，即FunctionTreeMarkupLanguage(FTMU。功能元矩陣和FTML之間可以相互置換。在進(jìn)化設(shè)計(jì)的運(yùn)算階段功能元矩陣來(lái)表述產(chǎn)品功能是比較方便的，而FTML在顯示產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)上具有優(yōu)勢(shì)。這兩者之間的相互置換就可以使產(chǎn)品功能的基因編碼在不同階段得到相對(duì)合理的表述。4基于FTML和功能元矩陣的產(chǎn)品實(shí)例推理及進(jìn)化算法在有了功能模型的基因編碼后，可以運(yùn)用產(chǎn)品實(shí)例推理算法對(duì)已有的產(chǎn)品實(shí)例進(jìn)行提升和改進(jìn)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)9]。同時(shí)，由于從產(chǎn)品的功能模型設(shè)計(jì)開(kāi)始就運(yùn)用了基因模型，也可以設(shè)計(jì)適合產(chǎn)品功能的遺傳算法來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)化迭代，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計(jì)[見(jiàn)參考文獻(xiàn)10]。首先，運(yùn)用產(chǎn)品實(shí)例推理算法產(chǎn)生為以后進(jìn)化迭代所需的初始功能種群。根據(jù)產(chǎn)品功能大致需求，可以給出表述這種功能需求的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而得到初步的描述產(chǎn)品功能的FTML文檔。在算法(FTML—功能元矩陣)及其求逆算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出了用FTML和矩陣對(duì)初步描述的產(chǎn)品功能進(jìn)行推理及迭代的算法，這種算法的大致流程圖如圖7所示。在獲取了功能元矩陣Bm及其FTML文檔后，可以將Bm作為初始功能種群對(duì)其進(jìn)行進(jìn)化迭代。對(duì)產(chǎn)品功能的進(jìn)化本發(fā)明主要采用了遺傳算法，其運(yùn)算過(guò)程如下1.初始化。確定遺傳算法的參數(shù)，如遺傳代數(shù)T;種群數(shù)量(總功能中的行為個(gè)數(shù))M;交叉概率Pc;變異概率Pm等；確定初始功能元矩陣Bm。2.適應(yīng)度計(jì)算。在遺傳算法中，適應(yīng)度(Fitness)是用來(lái)評(píng)判個(gè)體優(yōu)劣的重要指標(biāo)。在這里，采用式(1)表達(dá)部件或部件組合對(duì)功能的適應(yīng)度FitnesSi(Fn(M丄，M2，...)，F(xiàn)unction)，(1)式中Fitnessi表示第i個(gè)功能的適應(yīng)度，F(xiàn)unction表示功能的內(nèi)容，該功能由M1，M2等一個(gè)或多個(gè)部件組合完成，這類(lèi)專(zhuān)家知識(shí)總結(jié)較方便，易于表達(dá)和形成原理庫(kù)?？偣δ艿恼麄€(gè)編碼適應(yīng)度值相對(duì)于各子功能適應(yīng)度值按式(2)計(jì)算i^腦^s=^-(2)式中Fitness表示各子功能適應(yīng)度值；Wi為各子功能的權(quán)重；Fitnessi為個(gè)體的適應(yīng)度值。3.生成新一代群體。對(duì)當(dāng)代群體P(t)通過(guò)選擇算子、交叉算子、變異算子等算子的操作生成新一代群體P(t+1)。選擇算子——遺傳算法通過(guò)選擇算子來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)群體中的個(gè)體優(yōu)勝劣汰，適應(yīng)度較高的個(gè)體以較高的概率遺傳到下一代，適應(yīng)度較低的個(gè)體以較低的概率遺傳到下一代，從而促使算法朝著最優(yōu)解方向前進(jìn)。交叉算子——將群體中M個(gè)個(gè)體以隨機(jī)的方式兩兩配對(duì)，組成M/2對(duì)配對(duì)個(gè)體組，每對(duì)配對(duì)個(gè)體組的個(gè)體以某種方式交換其染色體的部分基因，從而產(chǎn)生兩個(gè)新個(gè)體。交叉算子是遺傳算法產(chǎn)生新解的主要手段，它決定了遺傳算法的全局搜索能力。變異算子——在遺傳算法[見(jiàn)參考文獻(xiàn)11]中，個(gè)體染色體的個(gè)別基因座上的基因值發(fā)生變化，它是遺傳算法過(guò)程中產(chǎn)生新個(gè)體的輔助手段，決定了遺傳算法的局部搜索能力。4.判斷群體是否進(jìn)化到預(yù)先指定的代數(shù)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求。如果達(dá)到，則停止進(jìn)化，否則轉(zhuǎn)至步驟3，繼續(xù)進(jìn)化。5.解碼。當(dāng)群體進(jìn)化到指定的代數(shù)時(shí)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求，則對(duì)其解碼，即由基因型轉(zhuǎn)化為表現(xiàn)型，輸出最終結(jié)果。參考文獻(xiàn)[1]韓曉建，鄧家提.產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)方法.北京航空骯大大學(xué)學(xué)報(bào)，2000,26(2):210-212.[2]董雅松，李彥，趙武，彭萬(wàn)寶，機(jī)電產(chǎn)品創(chuàng)新概念設(shè)計(jì)的功能分解方法解析[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2006，33(1):47-48，64.[3]Hao，Yongtao;Qin，Qin，F(xiàn)eature-functionexpressionmodelandgenecodingforproducts.TongjiDaXueXuebao/JournalofTongjiUniversity,v37，n6，p819-824，June2009LMigimge:Chinese[4]M.ZekiCok皿，0.Baykal.FunctionalModelsandNewStochasticModelinCombinedLevelingNets[J]JSurvEngrg，2002，128(4):168—186.[5]Hao，Yong-Tao;Zhao，W._D.;Li，Q._Y，Patternknowledgeandartificial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aldocumentpage3</formula>其中，F(xiàn)itness表示各子功能適應(yīng)度值，Wi為各子功能的權(quán)重，F(xiàn)itnessi為個(gè)體的適應(yīng)度值；F3、生成新一代群體步驟，對(duì)當(dāng)代群體P(t)通過(guò)選擇算子、交叉算子、變異算子的操作生成新一代群體P(t+l);選擇算子遺傳算法通過(guò)選擇算子來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)群體中的個(gè)體優(yōu)勝劣汰，適應(yīng)度較高的個(gè)體以較高的概率遺傳到下一代，適應(yīng)度較低的個(gè)體以較低的概率遺傳到下一代，從而促使算法朝著最優(yōu)解方向前進(jìn)；交叉算子將群體中M個(gè)個(gè)體以隨機(jī)的方式兩兩配對(duì)，組成M/2對(duì)配對(duì)個(gè)體組，每對(duì)配對(duì)個(gè)體組的個(gè)體以某種方式交換其染色體的部分基因，從而產(chǎn)生兩個(gè)新個(gè)體；交叉算子是遺傳算法產(chǎn)生新解的主要手段，它決定了遺傳算法的全局搜索能力；變異算子在遺傳算法中，個(gè)體染色體的個(gè)別基因座上的基因值發(fā)生變化，它是遺傳算法過(guò)程中產(chǎn)生新個(gè)體的輔助手段，決定了遺傳算法的局部搜索能力；F4、判斷群體是否進(jìn)化到預(yù)先指定的代數(shù)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求；如果達(dá)到，則停止進(jìn)化，否則轉(zhuǎn)至步驟F3，繼續(xù)進(jìn)化；F5、解碼歩驟，當(dāng)群體進(jìn)化到指定的代數(shù)時(shí)，或達(dá)到預(yù)先指定的要求，則對(duì)其解碼，即由基因型轉(zhuǎn)化為表現(xiàn)型，輸出最終結(jié)果。全文摘要本發(fā)明揭示了一種產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括行為描述單元、總功能確定單元、總功能分解單元。行為描述單元用以描述產(chǎn)品間零件的功能性關(guān)系；總功能確定單元用以分析用戶(hù)提出的功能要求，抓住總設(shè)計(jì)任務(wù)的核心，得出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求，并抽象出此產(chǎn)品的總功能；總功能分解單元將總功能分解為若干簡(jiǎn)單的子功能。系統(tǒng)還包括產(chǎn)品功能推理模塊，產(chǎn)品功能推理模塊進(jìn)一步包括FTML文檔讀取單元、功能元矩陣轉(zhuǎn)換單元、矩陣調(diào)整單元、FTML文檔轉(zhuǎn)換單元。本發(fā)明提出的產(chǎn)品功能基因建模系統(tǒng)及方法，針對(duì)功能設(shè)計(jì)知識(shí)和設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)，本文提出了基于基因編碼的功能建模方法，并在此編碼基礎(chǔ)上運(yùn)用XML和矩陣表述建立產(chǎn)品零件的進(jìn)化推理方法。文檔編號(hào)G06N3/12GK101777087SQ201010101370公開(kāi)日2010年7月14日申請(qǐng)日期2010年1月26日優(yōu)先權(quán)日2010年1月26日發(fā)明者樓狄明,郝泳濤申請(qǐng)人:同濟(jì)大學(xué)