大数据环境下机械产品配置设计技术

大数据环境下机械产品配置设计技术

孙小枫

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摘要：在当今快速发展的大数据时代，机械产品配置设计面临着新的挑战与机遇。本文旨在探讨当前机械产品配置设计中存在的问题，并提出相应的解决方案。通过对现有数据模型、配置规则以及评价方法的深入分析，本文提出了一套更为全面和客观的设计理论，并着重讨论了模块化设计规则的规范化表达、产品族模块的模糊聚类技术，以及基于熵权AHP的配置设计评价方法。

关键词：大数据；机械产品；配置设计技术

引言

从中国工业发展现状来看，网络化、自动化、信息化发展面临着资源与环境的约束加大以及劳工等要素成本费用上涨等诸多压力，国家已明确提出以推动智慧制造业生产蓬勃发展为首攻方向，在制造业生产中合理利用大数据分析等新技术，以提高制造商生产数字化、智能化的管理水平，

一、当前机械产品配置设计研究中存在的问题

（一）现有数据模型无法表达和处理机械产品配置设计信息

在当前的机械产品配置设计研究中，一个显著的问题是现有的数据模型无法有效地表达和处理设计信息。这些数据模型往往缺乏灵活性和扩展性，难以适应多变的设计需求。尤其是在面对复杂的产品配置时，传统的数据模型往往难以捕捉到所有相关的设计参数和约束条件。这不仅限制了设计者在创新过程中的自由度，也使得设计结果难以达到预期的优化效果。此外，现有数据模型在处理大规模数据时也显得力不从心，无法充分利用大数据技术的优势，从而影响了设计决策的准确性和效率。

（二）基于实例推理与设计经验的产品配置规则特征缺乏客观性

基于实例推理和设计经验的方法虽然在某些情况下能够提供快速的解决方案，但这种方法的主观性和经验性限制了其普适性和准确性。由于过度依赖设计者的个人经验和直觉，这些规则往往难以适应多样化和不断变化的设计需求，缺乏必要的客观性和科学性。此外，实例推理方法在处理新的或非典型设计问题时可能会遇到障碍，因为它依赖于已有的案例库，而这些案例库可能并不全面或更新。这种依赖性还可能导致设计过程中的创新性受限，因为设计者可能会不自觉地受到现有案例的影响，从而限制了新思路的产生。

（三）现有针对模块化产品配置设计方案的评价指标与方法不够全面客观

现有的评价指标和方法往往存在局限性，无法全面客观地评估模块化产品配置设计方案的性能和效果。这些问题主要表现在评价指标的单一性，缺乏对设计创新性、可持续性以及市场适应性的综合考量。同时，评价方法往往过于简化，未能充分考虑设计过程中的复杂性和多变性，导致评价结果可能与实际应用场景存在偏差。此外，现有评价体系在数据收集和分析方面也存在不足，难以充分利用大数据和人工智能等先进技术进行深入分析，从而影响了评价的准确性和可靠性。

二、机械产品配置设计原理

机械产品配置设计原理是确保产品满足多样化市场需求和个性化定制要求的基础。这一原理强调在设计过程中对产品功能、性能和成本进行综合考量，以实现最优的产品配置。其核心在于模块化设计思想，即通过将产品分解为多个功能模块，每个模块负责特定的功能，从而提高设计的灵活性和可扩展性。同时，配置设计原理还涉及到对客户需求的深入分析，确保设计方案能够精确地满足目标市场的具体需求。此外，设计原理还包括对产品生命周期的考虑，从设计、制造到维护和回收的每一个环节，都要进行细致的规划，以实现产品的可持续性和环境友好性。

三、大数据环境下机械产品配置设计模块划分方法

（一）模块化产品配置设计规则规范化表达

模块化产品配置设计规则的规范化表达是实现高效设计的关键步骤，通过将设计规则进行系统化和标准化的处理，可以确保设计过程中的一致性和可重复性。这种规范化表达不仅有助于减少设计过程中的误差，还能提高设计决策的透明度和可预测性。进一步地，模块化设计规则的规范化表达要求设计者深入理解产品的功能需求和性能指标，将这些需求转化为具体的设计参数和约束条件。这些参数和约束条件需要以一种结构化和可量化的方式进行定义，以便在设计过程中进行精确的控制和调整。此外，规范化表达还涉及到对设计规则的逻辑关系的明确，确保各个模块之间的接口和交互能够无缝对接，从而实现整体设计的协调一致。在大数据的背景下，规范化表达的设计规则可以与数据分析和机器学习算法相结合，以实现更加智能化的设计过程。通过分析大量的历史设计数据，可以发现潜在的设计模式和趋势，进而优化设计规则，提高设计质量。同时，大数据技术的应用还可以帮助设计者快速识别和解决设计过程中出现的问题，缩短设计周期，加快产品上市速度。

（二）产品族模块模糊聚类

产品族模块的模糊聚类技术利用模糊逻辑理论，对产品的不同属性和功能进行聚类分析，从而将具有相似特征的产品模块归为一类。通过模糊聚类，设计者能够识别出产品族中的核心模块和辅助模块，优化模块间的组合和替换，增强设计的灵活性和适应性。模糊聚类技术的核心在于处理数据的不确定性和模糊性，在实际应用中，产品的功能和性能往往不是绝对分明的，而是存在一定的重叠和模糊地带。模糊聚类能够很好地处理这种模糊性，通过设定适当的隶属度函数，将产品模块按照其特征相似度进行分类。这种方法不仅能够提高模块划分的准确性，还能够为设计者提供更多的设计选择和灵活性。此外，模糊聚类技术还可以与大数据分析工具相结合，利用机器学习和人工智能算法对产品数据进行深入分析，从而发现潜在的设计规律和趋势。这有助于设计者在设计初期就能够预见到可能的问题和挑战，提前进行规避和优化。同时，模糊聚类结果还可以作为模块化设计规则的一部分，指导后续的设计和优化过程，提高设计的整体质量和效率。

（三）基于熵权AHP法的产品配置设计评价

基于熵权法和层次分析法（AHP）的组合评价模型为这一需求提供了解决方案。熵权法通过计算各评价指标的信息熵，确定各指标的权重，从而避免了主观赋权可能带来的偏差，增强了评价的客观性。层次分析法则通过建立层次结构模型，将复杂问题分解为多个组成因素，并进行两两比较，以确定各因素的相对重要性。结合这两种方法，设计者能够构建一个多维度、多层面的评价体系，不仅考虑产品的性能、成本和市场适应性等传统指标，还能够涵盖环境影响、用户满意度等现代设计越来越重视的方面。在实际操作中，首先利用熵权法确定各评价指标的客观权重，然后通过层次分析法对设计方案进行系统评价，确保评价结果的全面性和准确性。此外，大数据技术的应用为基于熵权AHP法的评价提供了丰富的数据支持。通过分析大量的设计案例和用户反馈，可以更准确地计算信息熵，更全面地构建层次结构模型。这种数据驱动的评价方法不仅提高了评价的科学性，也为设计决策提供了可靠的依据。基于熵权AHP法的产品配置设计评价方法，在大数据环境下为机械产品设计提供了一种全面、客观且科学的评价工具。

四、结语

本文通过深入分析现有问题，提出了模块化设计规则的规范化表达、产品族模块的模糊聚类以及基于熵权AHP法的综合评价方法，旨在推动机械产品设计向更高效、更智能的方向发展。随着技术的不断进步，机械产品配置设计将更加精准地满足市场和用户的需求，实现设计创新与技术进步的双赢。

参考文献

[1]汪星刚.大数据环境下机械产品配置设计关键技术研究[D].武汉理工大学,2017.

[2]张萌.基于产品族的机械产品模块化配置设计关键技术研究[D].国防科学技术大学,2013.

[3]孟建翔.复杂机械产品的配置设计与关键技术[J].轻工机械,2009,27(04):113-115.