面向产品设计创新的个性化信息搜索技术

从产品创新设计对网络信息的实际需求出发,分析了现有信息搜索技术在面对个性化领域知识检索时的现实缺陷,提出基于"以网对网"思想的设计知识个性搜索模式,构建了面向产品创新设计的内部语义映射网络,以及以此为基础的设计知识个性化搜索的基本流程.通过实例验证了该方法的合理性和可行性.     

面向产品设计创新的个性化信息搜索技术

从产品创新设计对网络信息的实际需求出发,分析了现有信息搜索技术在面对个性化领域知识检索时的现实缺陷,提出基于"以网对网"思想的设计知识个性搜索模式,构建了面向产品创新设计的内部语义映射网络,以及以此为基础的设计知识个性化搜索的基本流程.通过实例验证了该方法的合理性和可行性.     

个性化需求驱动的汽车零部件快速设计系统研究

基于大规模定制环境下针对汽车制造业如何满足客户个性化需求,实现快速设计的目标,以产品订单聚类作为基础,结合并行工程的思想,在设计产品的过程中加入生产排程。研究了产品族建立与更新、个性化产品配置与生产排程方法。建立了由客户需求、产品族模型、产品配置、生产排程等子模块组成的产品快速设计系统。以差速器为例对系统进行了验证。结果表明：该系统能够快速设计出满足客户个性化需求的产品,并有效地降低成本。     

基于PDM的个性化信息检索系统的开发与实现

为了使PDM(Product Data Management)系统中的信息组织面向用户的特征更强,信息检索更方便快捷,PDM产品在同类产品中具有更强的竞争力。针对用户对产品信息需求多样性的特点,采用可控制用户自动建模方法,构建个性化用户信息模型。实现了对产品信息(主要是零部件)的个性化检索系统的设计,通过与PDM系统的集成,提高了PDM系统中信息检索的个性化程度。智能化不同用户的个性化信息检索技术应用于PDM软件系统中,为产品数据管理软件在企业中的应用提供了新的技术优势,使PDM软件能够满足用户独特的信息需求。     

基于Solidworks的齿轮变速箱个性化设计系统

于soildworks的二次开发功能模块，开发了一个齿轮箱个性化设计系统。在这个系统中用户通：过选择零部件，可以自动生成三维装配图和二维工程图，最大限度地满足用户需求，为实现用户的产品个性化设计进行了尝试。实践证明本设计方法是一种高效易用的方法，具有理论和实际应用价值。     

一种面向汽车个性化定制的智能交互方法

针对传统汽车在线个性化定制服务中缺乏有效的交互,且消费者隐性需求的获取和转化研究不足等问题,研究了隐性需求的获取和转化以及产品定制特征的分析和表述,建立了产品特征与用户需求的映射模型,提出了一种基于组织符号学思想的智能交互方法,并采用黄金分割法对所提方法进行了迭代优化。最后利用汽车颜色的定制对此方法进行了测试。测试结果表明,该方法能在一定程度上提高个性化定制服务的互动性和引导性。     

面向产品创新设计的个性化知识推送研究

为了有效辅助设计者进行产品创新设计,实现知识共享与重用,提出一种基于用户模型,面向产品创新设计的个性化知识推送模型,在该模型中知识推送机制为:首先由设计任务促发知识推送规则,为其匹配设计知识,生成预推送知识集,知识推送规则为利用粗糙集理论从使用日志中进行抽取;然后利用本体技术构建用户模型,获取用户知识需求,对预推送知识集进行过滤和排序,实现满足设计任务和设计者知识需求的个性化知识推送。以重载铁路扣件改进为示例,表明了该模型的有效性。     

个性化定制下的产品配置优化模型

为充分反映个性化定制产品特征,基于用户性能需求与功能需求关系,以及待配置产品的构件与功能关系分析,提出了优化目标函数;针对可配置产品的构件、价格及用户需求的特点,建立了约束函数;进而建立了个性化定制产品的配置优化数学模型.并采用改进遗传算法进行优化求解,从而避免了组合爆炸的产生,提高了求解效率.配置实例表明该模型及求解方法是有效、可行的.     

浅谈模块化在产品设计中的应用

用户的个性化需求会对制造企业的批量生产方式造成巨大冲击,产品模块化设计是解决这一矛盾的有效方法。模块的独立性使产品的更新变得简单,接口的互换性使批量生产成为可能,对产品平台的依赖使产品模块化设计得以实现。与传统设计方式相比,模块化设计可降低设计风险,提高产品可靠性,缩短产品研发周期。     

一种基于用户偏好的定制优先级判定方法

针对大多数传统的定制服务中忽略产品定制特征优先级的问题,对产品特征的类别、客户需求、用户情感偏好等方面进行了分析,并建立了产品特征与用户需求关系的映射模型,提出了一种应用于个性化定制服务中的定制优先级的判定方法。首先,进行了定制产品特征分类,通过获取客户需求偏好并采用定量的方法建立了偏好度模型;然后,结合用户情感偏好度模型和产品特征矩阵进行了定制特征优先级的排序;最后,以汽车产品为案例对此方法进行测试。测试结果表明:该方法能对不同的用户需求给出不同产品特征的定制顺序,提高用户满意度和定制服务的引导性。