基于知识图谱的产品适应性设计辅助决策方法_林茂.pdf

包 装 工 程 第 44 卷 第 8 期 48 PACKAGING ENGINEERING 2023 年 4 月 收稿日期：20221127 基金项目：国家重点研发计划（2020YFB1711400）作者简介：林茂（1979），男，博士生，副教授，主要研究方向为现代机械设计理论方法。通信作者：张冠伟（1965），男，博士，教授，主要研究方向为制造业信息化、数字化设计。基于知识图谱的产品适应性设计辅助决策方法 林茂1,2，李佳骏1，郭伟1，张冠伟1，王磊1（1.天津大学 机械工程学院,天津 300350；2.海南大学 机电工程学院，海口 570228）摘要：目的目的 针对当前产品适应性设计过程中缺乏需求与运维知识的融合、设计案例知识难以有效组织、设计知识重用率低等问题，提出一种基于知识图谱的产品改进设计辅助决策方法。方法方法 建立产品适应性设计辅助决策框架；采用知识图谱构建的方法，通过对产品运维知识数据源的特性分析，完成本体建模，实现知识图谱模式层的定义、知识实体与实体关系的抽取以及知识融合数据层的构建；在运行环境-故障模式映射关系与子图的匹配下，实现新的产品运行环境中潜在故障模式的推理，以及案例数据与CBR 适应性设计措施的匹配，生成潜在故障模式下改进设计方案的候选集，并对改进设计方案进行多属性评价，实现改进方案的排序和决策。结果结果 以工程盾构螺旋输送机产品的适应性设计过程辅助决策为例，验证了该辅助决策方法的可行性和有效性。结论结论 采用知识图谱技术构建产品全生命周期数据实体关系，能够较好地解决知识融合、知识组织以及知识重用率低等问题，提高了设计效率。关键词：知识图谱；适应性设计；故障模式；分类模型；辅助决策 中图分类号：TB472 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)08-0048-13 DOI：10.19554/ki.1001-3563.2023.08.005 Product Adaptive Design-assisted Decision-making Method Based on Knowledge Graph LIN Mao1,2,LI Jia-jun1,GUO Wei1,ZHANG Guan-wei1,WANG Lei1(1.School of Mechanical Engineering,Tianjin University,Tianjin 300350,China;2.College of Mechanical and Electrical Engineering,Hainan University,Haikou 570228,China)ABSTRACT:The work aims to propose a knowledge mapping-based product improvement design-assisted deci-sion-making method to solve the current problems of lack of integration of requirements,operation and maintenance knowledge,difficulty of effective organization of design cases knowledge,and low reuse rate of design knowledge in the product adaptive design.Firstly,a framework of product adaptive design-assisted decision-making was established.Then the method of knowledge graph construction was adopted to complete ontology modeling through characteristic analysis of product operation and maintenance knowledge data sources and realize the definition of knowledge graph pattern layer,the extractionof knowledge entities and entity relationships and the construction of knowledge fusion data layer.Then the potential fault mode in the new product operation environment was inferred under the operation environment-failure mode mapping relationship and subgraph matching,and the cases data were matched with CBR adaptive design measures to generate the candidate set of improvement design solutions for potential failure modes.The improvement design solutions were evaluated with multiple attributes to realize the ranking and decision making of the improvement solutions.Finally,the feasibility and the effectiveness of the assisted decision-making method were verified with the adaptive design process of the engineering shield screw conveyor product as an example.Construction of the entity relationship of product life cycle data with the knowledge graph technique can solve the problems of knowledge fusion,knowledge organization and low knowledge reuse rate,and improve the design efficiency.KEY WORDS:knowledge graph;adaptive design;failure modes;classification model;auxiliary decision-making 第 44 卷 第 8 期 林茂，等：基于知识图谱的产品适应性设计辅助决策方法 49 当今的设计制造类企业想在激烈竞争的市场中保持竞争力，必须不断改进产品的开发周期，而产品设计理论方法及决策评价方法对产品全生命周期起着关键性的指导作用。近十年来，产品适应性设计方法一直是一个比较热门的研究领域1。适应性设计方法从经济和环境的角度，通过修改设计使产品适应新需求的变化，具有更长的使用寿命2。适应性设计方法在运用过程中，一般分为产品的适应性和设计的适应性两种。前者是指产品能够被修改，使之功能发生改变以满足新用户的需求；后者是指在原产品的设计方案上经过修改，形成新的满足新需求的设计方案。在修改产品或设计方案的过程中，会受到用户需求变化、环境变化、组件及装配件变化等多种因素的影响，使设计人员在面对设计过程的复杂性时仅凭个人经验难以作出较好的决策。此外，在产品全生命周期数据中，以产品故障运维数据为代表，多源数据需要进行有效处理及组织管理，使之与适应性设计过程进行充分融合，从而支持适应性设计方案的决策。然而，在目前的产品适应性设计过程中，存在缺乏与运维知识有效融合、难以对改进设计知识有效组织、设计知识重用率较低等问题，不能较好地把有效知识组织起来支持设计决策。因此，如何充分利用现有改进设计案例等数据中的故障运维知识，保障产品满足不同环境下的良好性能需求，成为适应性设计过程辅助决策研究待解决的一个关键问题。知识图谱的概念由谷歌公司于 2012 年提出3-4，是一种结构化的语义知识库，能以符号形式描述客观世界中的概念及其相互关系，以“实体关系实体”三元组构成网状的知识结构。近年来知识图谱技术在商业、医疗、金融、企业管理、农业、建筑等领域得到迅速发展和运用，它的重要运用价值体现在改变了现有的信息检索方式（字符串模糊匹配方式），可以通过推理实现概念检索，并能够以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识3，在医疗诊断辅助决策、企业经营风险决策和金融风险决策等领域取得了一定的研究成果5-7。基于知识图谱的技术特点，可以从产品全生命周期中为数据驱动的适应性设计辅助决策方法研究提供一种新的探索思路。1 基于知识图谱的适应性设计辅助决策框架 1.1 适应性设计过程分析 产品适应性设计过程一般是指针对用户需求的变化和环境的变化，设计者对原产品或设计方案进行修改，形成满足新变化要求的产品或方案。适应性设计的显著优点是在原有产品或方案的设计知识和规则的基础上，对产品或方案进行修改和调整，大大减少了设计过程的重复工作，提高了效率8-9。目前，适应性设计在复杂机械工程装备的设计复杂性、环境多样性、工况扰动性、需求多样性等方面还存在不少挑战和难题10。适应性设计过程一般是针对不同的设计目标开展的，例如针对产品结构、产品功能、性能或设计流程。现有的适应性设计过程从产品全生命周期数据中考虑产品运维数据、环境数据与产品适应性之间的关系的相关研究文献较少，对快速响应外部环境变化的适应性设计尚有一定的差距。适应性设计是一种建立在融合多种先进设计方法之上的应用性设计方法11，在具体的设计过程中，一般选择一个特定的理论技术方法作为主要支撑进行研究，例如基于公理化设计、基于功能映射、基于知识重用、基于可拓理论、基于产品基因、基于生命周期理论等12-17。但基于知识图谱技术并运用于适应性设计过程的研究鲜有报道。1.2 辅助决策框架分析 适应性设计过程以现有产品与环境需求之间适应性最高的版本为母版，借助产品实例库、规则库、参数库、知识库等，面向设计目标需求进行替换或修改现有产品中适应性较低的零部件、结构或原方案里的某一环节，从而实现适应性设计的目的12。由此可知，适应性设计的基础是产品在全生命周期演化中形成并存储积累的数据库。从知识图谱技术的角度来看，数据库也是其技术运用的一个基础。如何从实例库、规则库、参数库、知识库等数据库中替换或修改某数据来支持辅助设计过程的决策，需要采用一定的技术方法并经过一定的步骤来实现。目前对适应性设计过程的辅助决策研究主要有数据驱动以及知识驱动两种，其中数据驱动方式是研究的热点1,12,18-22。从知识图谱实现的流程可知23，需要以关联数据集等知识库为支撑，从数据集中抽取事实数据、理论知识、案例知识等，从而完成知识图谱构建的第一个知识获取环节。因此，对企业内部相关数据库进行规范化管理，第一步就是实现多源异构数据管理，同时这一步也是基于知识图谱技术的适应性设计过程辅助决策方法的前奏。从适应性设计过程分析可知，对产品全生命周期数据进行管理是首要任务，然后依据需求变化和环境变化引起的用户要求，确定产品或方案修改的领域词汇和领域本体，对其数据和知识进行抽取、构建和组织，再经过一系列推理、查询、匹配等操作活动，最终达到辅助产品适应性设计方案修改决策的目的。适应性设计辅助决策体系可由多源异构数据管理、面向适应性设计过程的知识图谱构建、融合知识图谱与 CBR 的适应性设计方案辅助决策三个模块组成，如图 1 所示。多源异构数据管理模块是指对产