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    需求驅(qū)動(dòng)的大型農(nóng)機(jī)裝備多性能互反饋設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)

    2015-07-13 05:21:42屠立
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年15期

    屠立

    摘要 針對大型農(nóng)機(jī)裝備的設(shè)計(jì)特征提出需求驅(qū)動(dòng)的大型裝備多性能互反饋設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù),主要包括基于灰理論分析與預(yù)測的多性能需求驅(qū)動(dòng)技術(shù);大型農(nóng)機(jī)裝備多尺度目標(biāo)性能建模與耦合技術(shù);基于多性能互反饋的大型農(nóng)機(jī)裝備多尺度重構(gòu)技術(shù)。

    關(guān)鍵詞 大型農(nóng)機(jī)裝備;多性能需求驅(qū)動(dòng);建模與耦合;多尺度重構(gòu)

    中圖分類號 S220.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611(2015)15-334-02

    Key Technology on Multiperformance Mutual Feedback Design Based on Requirement Driven of Large Agricultural Equipment

    TU Li

    (Department of Mechanical Engineering, Zhejiang Institute of Mechanical&Electronical Engineering, Hangzhou, Zhejiang 310053)

    Abstract Key technology on multiperformance mutual feedback design based on requirement driven of large agricultural equipment was proposed aimed at the features of the large agricultural equipment. The multiperformance requirement driven technique based on gray theory analyses and forecasting, multiscale target performance modeling and coupling technique, multiscale restructuring technique based on mutual feedback were included.

    Key words Large agricultural equipment; Multiperformance requirement driven; Modeling and coupling; Multiscale restructuring

    相比發(fā)達(dá)國家而言,我國大型農(nóng)機(jī)在裝備設(shè)計(jì)研發(fā)、工藝規(guī)劃、制造技術(shù)等方面仍存在一定差距,大型農(nóng)機(jī)裝備的自主研發(fā)設(shè)計(jì)能力較為薄弱,缺乏自主知識產(chǎn)權(quán)和核心技術(shù)。因此,增強(qiáng)大型農(nóng)機(jī)裝備的研發(fā)設(shè)計(jì)能力已經(jīng)成為我國大裝備制造業(yè)進(jìn)一步發(fā)展急需解決的關(guān)鍵問題。

    大型農(nóng)機(jī)裝備開發(fā)設(shè)計(jì)及其下游的活動(dòng)都是由客戶需求驅(qū)動(dòng)的??蛻粜枨蠹畜w現(xiàn)在產(chǎn)品性能的實(shí)現(xiàn)上,性能包括產(chǎn)品的功能和質(zhì)量兩個(gè)方面,質(zhì)量是產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)功能的程度和在使用期內(nèi)功能的保持性,是功能在全生命周期中偏離期望值程度的度量,依附于功能而存在。因此,其設(shè)計(jì)可以認(rèn)為是采用適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)技術(shù)與設(shè)計(jì)系統(tǒng),圍繞如何設(shè)計(jì)出滿足客戶個(gè)性化性能需求的產(chǎn)品展開。

    1 大型農(nóng)機(jī)裝備的多性能互反饋設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)

    1.1 基于灰理論分析與預(yù)測的多性能需求驅(qū)動(dòng)技術(shù)[1-2]

    1.1.1 動(dòng)態(tài)多性能需求的灰理論定量分析與預(yù)測?;诨依碚撝械幕谊P(guān)聯(lián)度分析和GM(1,1)模型,利用灰關(guān)聯(lián)度分析從模糊、不明顯和非量化的客戶需求中分析客戶對產(chǎn)品多性能的真實(shí)偏好及水平,并獲取相應(yīng)的性能需求重要度。基于GM(1,1)模型,根據(jù)在4個(gè)以上時(shí)間段內(nèi)獲得大型裝備多性能需求重要度進(jìn)行趨勢預(yù)測。

    1.1.2 多性能需求信息向敏感設(shè)計(jì)變量的跨域映射。大型裝備的設(shè)計(jì)參數(shù)經(jīng)歷客戶需求域、產(chǎn)品性能域、設(shè)計(jì)變量域和模塊結(jié)構(gòu)域的多域映射。使用QFD 和灰度預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)多性能模糊需求信息向定量設(shè)計(jì)性能指標(biāo)的轉(zhuǎn)化;采用產(chǎn)品獨(dú)立優(yōu)化和變量敏感度聚類,尋求滿足關(guān)鍵性能指標(biāo)的敏感設(shè)計(jì)參數(shù);通過DSM和變化傳播分析,實(shí)現(xiàn)基于敏感變量的產(chǎn)品性能合理規(guī)劃。在此基礎(chǔ)上,通過產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性能、行為性能和目標(biāo)性能的有機(jī)融合,進(jìn)而驅(qū)動(dòng)大型裝備多性能互反饋的大型裝備多尺度重構(gòu)設(shè)計(jì)。

    1.2 大型裝備多尺度目標(biāo)性能建模與耦合技術(shù)[3-4]

    1.2.1 多尺度目標(biāo)性能特征耦合關(guān)系建模。在大型裝備目標(biāo)性能融合過程中引入尺度變量,由每個(gè)層次上各個(gè)尺度節(jié)點(diǎn)處的狀態(tài)向量構(gòu)成的向量集合就是對相應(yīng)目標(biāo)性能實(shí)現(xiàn)過程的一個(gè)多尺度表示。目標(biāo)性能多尺度融合在零件尺度、部件尺度和整機(jī)尺度之間是一個(gè)遞歸的融合關(guān)系,通過分析兩個(gè)輸入性能特性與兩個(gè)輸出性能特性耦合關(guān)系、輸入性能特性之間耦合關(guān)系、輸出性能特性之間耦合關(guān)系,利用矩陣的形式建立多尺度性能特性耦合關(guān)系矩陣,根據(jù)3層質(zhì)量特性的關(guān)系,建立多尺度目標(biāo)性能特征耦合關(guān)系模型。

    1.2.2 多尺度目標(biāo)性能耦合關(guān)系解耦機(jī)理及模型。通過分析目標(biāo)性能特征耦合關(guān)系類型,可得出雖然目標(biāo)性能在設(shè)計(jì)、制造階段有不同的內(nèi)容,但是目標(biāo)性能特性耦合的本質(zhì)是相同的;通過分析不同類型的耦合關(guān)系,可得出各類型耦合問題的解耦機(jī)理。在此基礎(chǔ)上,對目標(biāo)性能特性的傳遞與耦合過程進(jìn)行分析,表明在任何階段和層次上,目標(biāo)性能特性解耦的本質(zhì)是相同的,從而可建立統(tǒng)一的目標(biāo)性能特性解耦模型。

    1.2.3 基于MSRE 的大型裝備目標(biāo)性能耦合優(yōu)化。傳統(tǒng)大型裝備目標(biāo)性能特性優(yōu)化設(shè)計(jì)都假定設(shè)計(jì)參數(shù)不受外界條件的干擾,求解出的最優(yōu)解都位于可行域的邊界上,但在實(shí)際過程中由于各種不確定因素,容易使設(shè)計(jì)參數(shù)的值發(fā)生改變,可能使最優(yōu)解移動(dòng)到可行域外,造成優(yōu)化失效的問題。建立基于最小靈敏域評估(MSRE)的大型裝備多尺度目標(biāo)性能穩(wěn)健優(yōu)化模型,采用廣義差分多目標(biāo)進(jìn)化算法求得多目標(biāo)性能穩(wěn)健優(yōu)化問題的優(yōu)化解集。

    1.3 基于多性能互反饋的大型裝備多尺度重構(gòu)技術(shù)[5]

    1.3.1 構(gòu)建大型裝備多性能的互反饋體系。面對影響大型裝備設(shè)計(jì)的兩個(gè)主要方面:需要設(shè)計(jì)的產(chǎn)品各種性能所受的客觀作用(P)和在該作用下大型裝備所作出的反饋(E)。二者互反饋?zhàn)饔霉餐瑯?gòu)建了支持和決定大型裝備設(shè)計(jì)的“作用-反饋”體系(S),根據(jù)集合理論將“作用-反饋”體系形式化的表達(dá)為:S=P∪E。

    1.3.2 基于多性能互反饋的多尺度重構(gòu)準(zhǔn)則。在大型裝備重構(gòu)設(shè)計(jì)過程中,對不同尺度上產(chǎn)品的性能及物理特性的要求也是不相同的。在零件尺度上,要求模塊內(nèi)部零部件性能之間具有一定的聚合性;在部件尺度上,要求模塊單元性能之間具有相對的獨(dú)立性;同時(shí)還要考慮到在產(chǎn)品尺度上,模塊規(guī)劃重構(gòu)的結(jié)果對產(chǎn)品整體性能穩(wěn)定性的影響。分析產(chǎn)品模型不同結(jié)構(gòu)尺度上的性能特性,提出基于多性能互反饋的多尺度重構(gòu)準(zhǔn)則。

    1.3.3 基于多性能聚合的大型裝備多尺度重構(gòu)建模。面向零件尺度上多性能內(nèi)部聚合性準(zhǔn)則考慮同一性能中零部件的內(nèi)部聚合度,在零件尺度上,使零部件的內(nèi)部性能在聚合度達(dá)到最大。面向部件尺度上性能的外部獨(dú)立性準(zhǔn)則考慮的是質(zhì)量簇間綜合相對耦合性,在部件尺度上,使多性能間的相對耦合度達(dá)到最小。面向產(chǎn)品尺度上多性能整體穩(wěn)定性準(zhǔn)則考慮的是多性能設(shè)計(jì)需求的一致性,在產(chǎn)品尺度上,使得產(chǎn)品的穩(wěn)定性最佳。

    1.3.4 基于改進(jìn)Pareto 算法的大型裝備多性能規(guī)劃重構(gòu)。在分析大型裝備產(chǎn)品族及其組成單元多性能特性的基礎(chǔ)上,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論建立功能質(zhì)量多性能規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型,通過改進(jìn)的強(qiáng)度Pareto 進(jìn)化算法(SPEA2+)對產(chǎn)品族多性能劃分方案進(jìn)行優(yōu)化,得到產(chǎn)品族性能的最優(yōu)劃分解。通過對產(chǎn)品多性能的規(guī)劃重構(gòu),使得性能內(nèi)部凝聚性最大,性能間關(guān)聯(lián)性最小,提高了產(chǎn)品多性能間的聚合度,降低了多性能間的耦合度,從而使產(chǎn)品性能穩(wěn)定性最佳。

    2 大型農(nóng)機(jī)裝備多性能互反饋設(shè)計(jì)的研究內(nèi)容

    2.1 構(gòu)建多性能互反饋設(shè)計(jì)知識庫

    大型農(nóng)機(jī)裝備多性能互反饋設(shè)計(jì)是基于知識的設(shè)計(jì)技術(shù),構(gòu)建結(jié)構(gòu)合理,知識容量大的設(shè)計(jì)知識庫是本項(xiàng)目研究的重要一環(huán)?;谛枨篁?qū)動(dòng)的大型裝備多性能互反饋設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)涉及的主要知識有:產(chǎn)品性能行為、產(chǎn)品族結(jié)構(gòu)、互反饋規(guī)則、多性能需求等知識,構(gòu)建上述知識庫需要研究設(shè)計(jì)知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、獲取與表達(dá)、檢索與更新、知識庫管理系統(tǒng)選型等技術(shù)。

    2.2 多性能需求的灰理論分析與預(yù)測

    引入灰色系統(tǒng)理論,提出了一套有效的QFD 多性能需求重要度多屬性動(dòng)態(tài)配置決策方法。利用灰關(guān)聯(lián)度分析從模糊、不確定和非量化的客戶需求中分析其對產(chǎn)品性能的真實(shí)偏好及水平,提高QFD 中多屬性決策的可靠性與準(zhǔn)確性,GM(1,1)灰關(guān)聯(lián)度預(yù)測模型能夠在數(shù)據(jù)量較少的條件下做出準(zhǔn)確預(yù)測,減少了收集大量數(shù)據(jù)所需的工作量與分析時(shí)間,快速地對每個(gè)性能屬性進(jìn)行動(dòng)態(tài)評價(jià)和調(diào)整。

    2.3 動(dòng)態(tài)多性能需求信息向敏感設(shè)計(jì)變量的映射

    反映動(dòng)態(tài)多性能需求信息的最直接因素是產(chǎn)品的關(guān)鍵性能屬性及其相關(guān)敏感設(shè)計(jì)變量值,因此需要首先建立性能需求與變量的映射關(guān)系。使用大型裝備歷史銷售數(shù)據(jù)分析、競爭因素分析和技術(shù)變化趨勢分析等,確認(rèn)裝備的目標(biāo)市場、面向目標(biāo)市場的派生產(chǎn)品和市場動(dòng)態(tài)因素。通過性能需求的功能配置,分析客戶需求所對應(yīng)的性能指標(biāo),得到系列產(chǎn)品的敏感設(shè)計(jì)變量。

    2.4 建立多尺度目標(biāo)性能特征耦合模型

    通過分析兩輸入目標(biāo)性能特性與兩輸出目標(biāo)性能特性耦合關(guān)系、輸入目標(biāo)性能特性之間耦合關(guān)系、輸出目標(biāo)性能特性之間耦合關(guān)系,利用矩陣的形式建立多尺度目標(biāo)性能特性耦合關(guān)系矩陣。將目標(biāo)性能特性的映射分為輸入目標(biāo)性能特性,中間層目標(biāo)性能特性與輸出目標(biāo)性能特性。輸入目標(biāo)性能特性之間具有自相關(guān)性,該耦合關(guān)系必然造成輸出目標(biāo)性能特性的耦合。多個(gè)中間層目標(biāo)性能特性同時(shí)受到多個(gè)輸入目標(biāo)性能特性的影響,便造成映射過程的耦合,最終便可形成輸出目標(biāo)性能特性的耦合,根據(jù)三層質(zhì)量特性的關(guān)系,建立耦合關(guān)系模型。

    2.5 大型裝備多尺度目標(biāo)性能耦合關(guān)系解耦

    研究各耦合問題的實(shí)現(xiàn)順序和解耦順序,分析耦合因素的隸屬度函數(shù)和判定耦合因素耦合強(qiáng)弱的準(zhǔn)則。通過對目標(biāo)性能特性的傳遞與耦合過程的分析,表明在任何階段和層次上,目標(biāo)性能特性解耦的本質(zhì)是相同的,從而建立統(tǒng)一的質(zhì)量特性解耦模型。

    2.6 大型裝備目標(biāo)性能耦合優(yōu)化設(shè)計(jì)

    目標(biāo)性能耦合優(yōu)化設(shè)計(jì)根據(jù)大型裝備目標(biāo)性能耦合設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型,經(jīng)過產(chǎn)品目標(biāo)性能特性設(shè)計(jì)計(jì)算、基于MSRE的質(zhì)量特性穩(wěn)健求解、基于模糊集合理論的Pareto穩(wěn)健選優(yōu)3個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)。建立基于最小靈敏域評估(MSRE)的產(chǎn)品目標(biāo)性能特性穩(wěn)健優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,采用廣義差分多目標(biāo)進(jìn)化算法求得多尺度目標(biāo)性能特性穩(wěn)健優(yōu)化問題的Pareto 穩(wěn)健優(yōu)化解集。解決傳統(tǒng)機(jī)械產(chǎn)品目標(biāo)性能特性優(yōu)化設(shè)計(jì)都假定設(shè)計(jì)參數(shù)不受外界條件的干擾,求解出的最優(yōu)解都位于可行域的邊界上,但在實(shí)際過程中由于各種不確定因素,容易使設(shè)計(jì)參數(shù)的值發(fā)生改變,可能使最優(yōu)解移動(dòng)到可行域外,造成優(yōu)化失效的問題。

    2.7 建立大型裝備多性能的互反饋體系

    大型裝備的性能可以認(rèn)為是產(chǎn)品與其所受客觀作用的相互反饋,而裝備對相關(guān)各因素作用和影響的反饋不僅僅表現(xiàn)為產(chǎn)品的功能屬性。在更為廣泛的層面上,設(shè)計(jì)者需要同時(shí)面對影響大型裝備設(shè)計(jì)的兩個(gè)主要方面是需要設(shè)計(jì)的裝備所受的客觀作用(P)和在該作用下裝備所作出的反饋(E)。二者共同構(gòu)建了支持和決定大型裝備設(shè)計(jì)的“作用-反饋”體系(S),“作用-反饋”體系可形式化的表達(dá)為:S=P∪E,根據(jù)對象結(jié)構(gòu)公理:“作用-反饋”體系的結(jié)構(gòu)可表達(dá)為:S=(P∪E)。

    2.8 建立多性能互反饋的多尺度重構(gòu)準(zhǔn)則

    在大型裝備重構(gòu)設(shè)計(jì)過程中,在不同尺度上對性能及物理特性的要求也是不相同的。當(dāng)裝備模塊劃分尺度越小時(shí),易于性能與客戶需求之間映射,有利于客戶參與產(chǎn)品定制設(shè)計(jì),產(chǎn)品的定制性增強(qiáng)。裝備組件劃分尺度越大時(shí),多性能之間的解耦概率增大,易于性能結(jié)構(gòu)獨(dú)立性分解。因此,在零件尺度上,要求模塊內(nèi)部零部件之間具有一定的聚合性;在部件尺度上,要求模塊單元之間具有相對的獨(dú)立性;同時(shí)還要考慮到在產(chǎn)品尺度上,模塊規(guī)劃重組的結(jié)果對產(chǎn)品整體穩(wěn)定性的影響。

    2.9 大型裝備基于多性能互反饋的多尺度規(guī)劃重構(gòu)

    針對目標(biāo)加權(quán)法在模型求解中的不足,采用改進(jìn)的強(qiáng)度Pareto 智能進(jìn)化算法對大型裝備基于多性能互反饋的多尺度規(guī)劃重構(gòu)問題進(jìn)行求解。提出的基于pareto 進(jìn)化算法(SPEA2+)算法的大型裝備基于多性能互反饋的多尺度規(guī)劃重構(gòu)。SPEA2+智能進(jìn)化算法具有更強(qiáng)的搜索能力,并能在設(shè)計(jì)空間獲得解集更分散的Pareto 集,能更準(zhǔn)確、有效地得到透平膨脹機(jī)產(chǎn)品族功能質(zhì)量在多個(gè)尺度作用下的最佳規(guī)劃重構(gòu)方案應(yīng)用效果。多尺度規(guī)劃重構(gòu)的結(jié)果在零件尺度上,提高了產(chǎn)品質(zhì)量的內(nèi)部聚合性,在部件尺度上,降低了質(zhì)量間的耦合性,在產(chǎn)品尺度上,增強(qiáng)了定制產(chǎn)品的穩(wěn)定性。

    3 結(jié)論

    大型農(nóng)機(jī)裝備的設(shè)計(jì)過程不是簡單、獨(dú)立的,而是一個(gè)涉及多個(gè)環(huán)節(jié)、多項(xiàng)設(shè)計(jì)技術(shù)、多種設(shè)計(jì)知識的混合過程?,F(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法難以從產(chǎn)品的多尺度、多性能角度出發(fā),使多設(shè)計(jì)過程和多設(shè)計(jì)知識實(shí)現(xiàn)互相傳遞和反饋。建立一種由多性能需求驅(qū)動(dòng)的,將種類多樣、領(lǐng)域廣泛、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的設(shè)計(jì)過程和設(shè)計(jì)知識集成在一起的,可通過各個(gè)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中性能信息的互相反饋?zhàn)饔眉皶r(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)策略的大型裝備設(shè)計(jì)鏈,從而能夠準(zhǔn)確、快速、高效的設(shè)計(jì)出滿足客戶多性能需求的產(chǎn)品。

    參考文獻(xiàn)

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