复杂产品不确定性智能设计研究综述与展望

不确定性现象普遍存在于各个设计环节，使得复杂产品的设计过程越来越复杂，正确认识并掌握设计过程中的各种不确定性是复杂产品智能设计取得成功的必要条件。系统梳理了产品设计中的不确定性因素种类与特征，聚焦于不确定性智能设计的设计流程，围绕用户需求不确定性智能分析、功能结构不确定性智能求解、设计方案不确定性智能决策、局部参数不确定性智能优化四个方面，分析了其研究现状与应用场景。针对现有不确定性智能设计中存在的强模糊冗余条件下设计意图难提取、不完全可信条件下功能行为难推理、不完备区间条件下设计方案难决策、混合不确定条件下结构性能难预测等问题，提出了复杂产品不确定性智能设计的未来研究方向。     

设计知识驱动的不规则多边形排样算法及应用

为高效解决实际生产制造中的二维不规则多边形排样问题，提出一种设计知识驱动的启发式算法。利用临界多边形判定多边形之间的相对位置，并建立局部适应度数学模型用于衡量多边形的贴合程度；根据设计知识建立数学模型来评价多边形待摆放位置，利用基于局部搜索的贪心算法完成排样。通过对国际通用基准用例进行实验测试并与现有智能优化算法进行对比，证明了所提算法在排样质量与时间性能上不但具有一定优势，而且稳定性高。通过实际生产中样片数据的实验测试证明了所提算法的实用性。     

振动压路机二级减振系统的减振性能仿真

振动压路机橡胶减振系统的性能直接影响振动压实质量和驾驶舒适性。为了降低重型振动钢轮对机架的振动影响，建立了二级橡胶减振系统数学模型，给出了数值解，并对比分析了高幅、低幅两种工况下一级减振、二级减振的减振效果。结果表明，二级减振系统具有更好的减振性能，振动钢轮能够快速达到稳定振动状态，二级减振系统中间支撑板质量应大于振动轮质量的15%,一级减振系统的弹簧刚度应大于二级减振系统弹簧刚度的60%,研究结论对重型振动压路机的减振系统设计具有一定的理论借鉴意义。