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基于共享智力模型的复杂产品协同创新平台研究 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂产品的创新是一个知识融合型协同创新设计过程。本文从复杂产品协同创新设计的特点出发,在协同设计和创新设计理论和技术的基础上,引入认知科学的相关研究成果,提出了由复杂产品协同创新设计过程模型、设计思考过程模型和设计认知对象模型等三个部分构成的可进化共享智力模型,用于对协同创新过程以及创新过程中所使用的显性和隐性知识进行建模。并对支持显性知识融合的设计对象模型协同进化方法和支持隐性知识融合的设计思考过程协同建模方法进行了深入的讨论。最后提出了基于共享智力模型的运载火箭总体设计协同创新平台的体系结构。 相似文献
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为探索开源设计社区中不同成员构成对知识协作网络进化的影响,建立了开源设计社区知识协作网络进化过程模型,刻画了主体—任务知识匹配机制、协作伙伴选择机制、知识溢出机制和知识增长机制。使用多主体建模及仿真方法实现了开源设计知识协作网络进化过程的仿真。设计了一系列仿真实验,研究了不同数量比例的成员结构对知识协作网络进化的影响。实验结果表明,增加精英主体的比例能够显著提高项目的成长速度,但随着精英主体的增加,精英主体带来的项目成长速度与知识增长效应逐渐衰弱。基于仿真结果提出了开源设计社区的管理建议。 相似文献
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现有遗传算法难以充分利用知识引导复杂的搜索寻优,无法有效求解挖掘机动臂结构优化问题。为提高动臂结构优化的求解效率与质量,提出一种基于知识的实数编码新型遗传算法。构建知识进化与遗传算法相集成的双重进化机制,实现优化过程浅层与深层隐性知识的挖掘、处理和利用,引导遗传算法的搜索寻优。所构建的双重进化机制通过知识利用算子实现知识进化与群体进化的有效结合,提高知识与遗传算子的可配置性。提出挖掘机动臂结构优化设计领域文化与优化过程知识集成引导的新型选择算子、交叉算子和变异算子,并以中型液压挖掘机动臂结构优化为例,通过八种知识引入程度不同的遗传算法进行对比验证。优化结果表明,将知识引入遗传算子,充分利用知识引导优化搜索可明显提高遗传算法的进化效率和搜索能力。所提出的基于知识引导的新型遗传算法将多层次知识进化与数值优化相结合,可为有效求解复杂工程优化问题提供新方法。 相似文献
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面向可拓知识集成的创新设计系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析现有概念设计系统的基础之上,提出了面向可拓知识集成的创新设计系统框架,详细分析了系统的主要模块可拓知识表示模块、遗传方案求解模块、方案评价模块及其中所用到的关键技术。最后针对正在开发的减速器创新设计系统,说明了系统知识库数据库的建立方法、原则等,以及进化算法中染色体编码和适应值度函数的建立方法。以此验证所提系统结构的可行性与有效性。 相似文献
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提出了基于知识的靶标智能设计技术,对靶标设计知识进行了分类表达,通过知识推理和集成规划了靶标智能设计的整体流程,并在CATIA平台上开发了飞机靶标智能设计系统,实现了靶标建模的智能化设计。 相似文献
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文中研究了工程创新的设计知识体系构建与传递路径。首先介绍了工程创新理念及核心特征,然后探讨了工程创新与设计知识体系的协同,提出其重要价值包括创新驱动与产业升级促进、跨学科融合与协同创新、多元化复合人才打造与市场需求对接、可持续发展与社会问题解决等,然后阐述了工程创新的设计知识体系构建,提出技术与创新、管理与战略、跨学科协作、可持续性等关键维度,最后探讨了工程创新引领的设计知识传递,包括注重综合素质提升、结合实际应用场景、重视创新创业培育等特色举措。在此基础上提出了工程创新导向下的设计知识传递路径,包括提升跨学科合作水平、侧重创新训练、加强实践项目导向、多元化知识传递方式等。研究表明,工程创新的设计知识体系构建与传递路径对促进工程设计和创新能力的协同发展具有重要意义。 相似文献
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分析了注塑模热流道设计现状,以知识单元和结构单元表达概念信息,建立知识库;基于知识驱动对多腔模热流道结构进行设计;对设计结果进行模拟分析和优化;实现了基于知识传递的多腔注塑模热流道系统结构设计. 相似文献
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Ying Zhang Alice M. Agogino 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2012,63(1-4):305-317
A hybrid evolutionary design synthesis and optimization process for microelectromechanical systems (MEMS) devices has been developed. The process integrates a MEMS design component library with multiple simulation modules and two levels of design optimization: global multi-objective genetic algorithms (MOGA) and local gradient-based refinement. During the hybrid evolutionary design process, MOGA randomly searches the design space and approaches the desirable design solutions using probabilistic transition rules, and gradient-based local optimization refines promising design candidates with computational efficiency. To efficiently apply hybrid evolutionary optimization techniques on MEMS designs, a hierarchical tree-structured component-based genotype representation has been developed, which incorporates specific engineering knowledge into the design synthesis and optimization process. The MEMS design component library serves as a source of practical and efficient genotypes for the evolutionary process, with each component associated with its instructions and restrictions on genetic operations. The component-based genotype incorporated with engineering knowledge constrains evolutionary searching in appropriate and promising regions of the search space, allowing a deeper search in a given amount of time. Hybrid evolutionary MEMS design synthesis and optimization are demonstrated with surface-micromachined resonator and accelerometer designs. 相似文献
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