劉溪涓

(上海電機(jī)學(xué)院機(jī)械學(xué)院,上海200245)

數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中多形態(tài)知識(shí)集成

劉溪涓

(上海電機(jī)學(xué)院機(jī)械學(xué)院,上海200245)

針對(duì)產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)過程中知識(shí)重用的特點(diǎn),對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行了比較全面的分類,提出了產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中多形態(tài)知識(shí)的概念。研究了多形態(tài)知識(shí)集成的方法,給出了基于領(lǐng)域本體的多形態(tài)知識(shí)融合方法,并以螺紋滾絲機(jī)設(shè)計(jì)中多形態(tài)知識(shí)為例,對(duì)該方法進(jìn)行了解釋,得出了相關(guān)結(jié)論。

產(chǎn)品設(shè)計(jì);多形態(tài)知識(shí);知識(shí)集成;數(shù)字化設(shè)計(jì)

Abstract：The state of art of knowledge reuse and categorization of design knowledge is discussed in this paper.First,the different knowledge types are analyzed according to the characteristics of knowledge reuse in the design process.The concept of multi-style knowledge is proposed to describe the different knowledge styles in the digital product design.The method of knowledge merge based on domain ontology is given following a study on knowledge integration.Finally,application of the method is interpreted with a case study of knowledge reuse in the design of a screw rolling machine.

Key words:product design;multi-style knowledge;knowledge integration;digital design

產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的大量工作是檢索、重用以往經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及獲取新知識(shí)[1]。產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的獲取、共享與重用,有利于縮短產(chǎn)品開發(fā)周期、提高產(chǎn)品質(zhì)量[2]。在飛機(jī)、艦船、制造裝備等復(fù)雜產(chǎn)品的數(shù)字化開發(fā)過程中,由于其產(chǎn)品功能、結(jié)構(gòu)和協(xié)同開發(fā)過程高度復(fù)雜,知識(shí)密集,知識(shí)形態(tài)及知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)就更加復(fù)雜和多樣[3],故在該類產(chǎn)品開發(fā)過程中,設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的表示與獲取,重要性更為突出,但同時(shí)也更顯困難。

由于產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)獲取與產(chǎn)品全生命周期過程的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性,在復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)過程中,不同類型的知識(shí)表示、集成與獲取仍然是一個(gè)瓶頸。其中一個(gè)突出問題是當(dāng)描述某一對(duì)象的概念及屬性與某幾個(gè)對(duì)象間關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí),設(shè)計(jì)師手頭可獲得的知識(shí)來源和形式經(jīng)常是多種多樣的。具體地說,在設(shè)計(jì)過程中產(chǎn)生的知識(shí)表達(dá)形態(tài)多樣,從出現(xiàn)頻率上,可分為常用形態(tài)和特殊形態(tài)。常用知識(shí)形態(tài)包括概念、表格、公式、規(guī)則、約束、文字和圖形;特殊知識(shí)形態(tài)包括決策樹、經(jīng)驗(yàn)列線圖和設(shè)計(jì)案例等。從是否形式化角度又可分為結(jié)構(gòu)化的(機(jī)器可讀的)、非結(jié)構(gòu)化的(人類可讀的)。而目前知識(shí)獲取的方法和工具往往功能單一、僅支持有限形式。該有限形式既缺乏對(duì)多類型和表示形式知識(shí)的融合能力,也缺乏對(duì)它們之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的研究。本文研究就此展開,提出了“多形態(tài)知識(shí)”的概念和基于領(lǐng)域本體模型的多形態(tài)知識(shí)融合方法。

1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的知識(shí)重用

根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)原理與技術(shù)是否已存在,新產(chǎn)品設(shè)計(jì)可分為原創(chuàng)設(shè)計(jì)和再設(shè)計(jì)兩大類。后者又可根據(jù)改進(jìn)部分的多少和程度,進(jìn)一步分為適應(yīng)性設(shè)計(jì)、變型設(shè)計(jì)、選擇設(shè)計(jì)和布局設(shè)計(jì)。據(jù)統(tǒng)計(jì),新產(chǎn)品設(shè)計(jì)中大約60%以上的工作是基于以往經(jīng)驗(yàn)展開的,對(duì)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的獲取、重用是在較短時(shí)間內(nèi)獲得高質(zhì)量產(chǎn)品設(shè)計(jì)的關(guān)鍵因素,這在復(fù)雜產(chǎn)品的開發(fā)過程中表現(xiàn)更為突出?，F(xiàn)代產(chǎn)品設(shè)計(jì)往往基于數(shù)字化平臺(tái)上的協(xié)同設(shè)計(jì),故產(chǎn)品開發(fā)過程涉及大量專業(yè)團(tuán)隊(duì)的協(xié)同工作,具有比個(gè)人設(shè)計(jì)更為復(fù)雜的設(shè)計(jì)流程、組織結(jié)構(gòu)及產(chǎn)品結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)中相關(guān)對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、知識(shí)類型及知識(shí)的流向都更加復(fù)雜、多樣。這種設(shè)計(jì)過程涉及的因素多、設(shè)計(jì)制造周期長(zhǎng),設(shè)計(jì)過程中可能涉及的多種系統(tǒng)之間不易集成,捕獲設(shè)計(jì)方案與設(shè)計(jì)缺陷的因果關(guān)系更加困難。上述情況決定了產(chǎn)品開發(fā)企業(yè)的知識(shí)體系龐大、專業(yè)團(tuán)隊(duì)眾多、概念術(shù)語(yǔ)繁雜,故其知識(shí)管理過程十分復(fù)雜。一個(gè)基礎(chǔ)的共性問題即是如何有效地針對(duì)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行表示和集成,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步為知識(shí)重用提供基礎(chǔ)。

2 多形態(tài)知識(shí)

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域,關(guān)于知識(shí)分類與集成方法的研究已經(jīng)有很多,Ropohl[4]在1966年提出了外顯知識(shí)(Explicit Knowledge)與內(nèi)隱知識(shí)(Tacit Knowledge)的概念。他認(rèn)為:與外顯知識(shí)不同,內(nèi)隱知識(shí)是難以用正式化和系統(tǒng)化的人造語(yǔ)言進(jìn)行表達(dá)的。Davenport[5]則從無法清晰表達(dá)的與可清晰表達(dá)的、無法教授的與可教授的、無關(guān)聯(lián)的與有關(guān)聯(lián)的、使用時(shí)無法觀察到的與可以觀察到的等多個(gè)視角對(duì)知識(shí)進(jìn)行了細(xì)分。Vincenti[6]通過對(duì)航空業(yè)歷史案例的分析,將設(shè)計(jì)知識(shí)分為6類:基本設(shè)計(jì)概念、標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范、理論工具、定量數(shù)據(jù)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和設(shè)計(jì)手段。Bayazit[7]則基于設(shè)計(jì)方法學(xué)定義了4類設(shè)計(jì)知識(shí):過程性知識(shí)、陳述性知識(shí)、設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)和協(xié)同設(shè)計(jì)知識(shí)。Bayazit認(rèn)為協(xié)同設(shè)計(jì)知識(shí)是關(guān)于團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作的知識(shí)。Ramesh[8]認(rèn)為新產(chǎn)品開發(fā)是一種知識(shí)密集型活動(dòng),所包含的知識(shí)有通用知識(shí)、領(lǐng)域知識(shí)、過程知識(shí)。他強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)過程知識(shí)的重要性,將其分為產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)方法、評(píng)價(jià)條件、相關(guān)規(guī)范、理論工具和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等。上述研究中有關(guān)設(shè)計(jì)知識(shí)的分類,界定了產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)所管理對(duì)象的范圍。然而,上述研究對(duì)知識(shí)進(jìn)行的粗粒度劃分,還不能很好地支持設(shè)計(jì)過程,沒有很好地結(jié)合領(lǐng)域特征。

對(duì)此,本文提出“多形態(tài)知識(shí)(Multi-style Knowledge)”的概念。多形態(tài)知識(shí)是指在產(chǎn)品開發(fā)過程中,設(shè)計(jì)知識(shí)所表現(xiàn)出的形式的多樣性?！岸嘈螒B(tài)”一詞的提出,是基于不同形態(tài)的知識(shí)表達(dá),在概括程度、方便程度上存在很大區(qū)別。具體地說,從表達(dá)知識(shí)所用的形式來分,有決策樹、列線圖、表格、約束、解析公式、產(chǎn)生式規(guī)則、模糊準(zhǔn)則、案例、Bayes概率規(guī)則、因果關(guān)系圖和多媒體視頻等多種形式。從是否可由機(jī)器處理來區(qū)分,可分為結(jié)構(gòu)化知識(shí)、非結(jié)構(gòu)化知識(shí)(如描述性文本)。從產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的內(nèi)容來區(qū)分,又可分為描述性知識(shí)、過程性知識(shí)和結(jié)構(gòu)性知識(shí)。描述性知識(shí)用來說明事物的工作原理、名稱,包括相關(guān)概念、元素及其相互關(guān)系;過程性知識(shí)用來描述完成某一任務(wù)的詳細(xì)步驟(活動(dòng));結(jié)構(gòu)性知識(shí)是問題求解的基礎(chǔ),用來產(chǎn)生方案或者策略,設(shè)定不同設(shè)計(jì)任務(wù)的約束條件,在出現(xiàn)失敗或者信息不全時(shí)給出解決方案。結(jié)構(gòu)性的知識(shí)又可進(jìn)一步分為有關(guān)方案設(shè)計(jì)的知識(shí),以及有關(guān)參數(shù)選擇的知識(shí)等。

3 多形態(tài)知識(shí)集成方法

本體論(Ontology)的概念最初起源于哲學(xué)領(lǐng)域,是形而上學(xué)理論研究的一個(gè)分支,與認(rèn)識(shí)論相對(duì)。認(rèn)識(shí)論是研究人類知識(shí)的本質(zhì)和來源,即研究主觀認(rèn)知,而本體論則研究客觀存在。具體地說,本體研究客觀對(duì)象的理論定義和基本特征。以Alexander在1986年提出的本體在信息領(lǐng)域的研究為起點(diǎn),Ontology在人工智能領(lǐng)域獲得穩(wěn)步的發(fā)展,并逐漸被賦予了新的內(nèi)涵。目前,Ontology在知識(shí)表示領(lǐng)域及工程中的知識(shí)重用等方面取得較好應(yīng)用,逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)[9-10]。關(guān)于本體的定義有很多,最著名并被引用最廣的定義是1993年美國(guó)斯坦福大學(xué)知識(shí)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室(Knowledge System Laboratory,KSL)的Gruber給出的定義:“本體是概念模型的明確化的規(guī)范說明”。按照領(lǐng)域依賴程度,本體可分為頂層(Toplevel)本體、領(lǐng)域(Domain)本體、任務(wù)(Task)本體和應(yīng)用(Application)本體。其中,領(lǐng)域本體描述的是特定領(lǐng)域(如制造、地理、汽車和醫(yī)療等)內(nèi)的概念及概念之間的關(guān)系。

企業(yè)的領(lǐng)域共享本體(領(lǐng)域的概念及其關(guān)系的集合)是設(shè)計(jì)師在協(xié)同設(shè)計(jì)過程中進(jìn)行知識(shí)獲取、表達(dá)以及共享的基礎(chǔ)。由于在復(fù)雜產(chǎn)品開發(fā)環(huán)境下知識(shí)概念龐大,詞匯繁雜,且概念之間存在復(fù)雜關(guān)聯(lián)性,為了支持協(xié)同設(shè)計(jì)環(huán)境下設(shè)計(jì)師對(duì)新知識(shí)的發(fā)現(xiàn)、記錄,以及對(duì)已有知識(shí)的獲取、使用,需要進(jìn)行知識(shí)表示詞匯的統(tǒng)一,本文采取本體建模(Ontology Modeling)技術(shù)建立多形態(tài)知識(shí)表示和集成的統(tǒng)一基礎(chǔ),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行多形態(tài)知識(shí)融合,支持產(chǎn)品的數(shù)字化開發(fā)過程,具體方法如下。

3.1 以案例為主線的多形態(tài)知識(shí)融合

產(chǎn)品設(shè)計(jì)的求解結(jié)果及設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)一般更適合用案例來表示。一般性規(guī)則可以看作是對(duì)多個(gè)特殊案例的歸納總結(jié)。采用基于案例的知識(shí)表示的好處是可有效地降低知識(shí)獲取的難度,同時(shí)避免了某些不完整的規(guī)則之間可能導(dǎo)致的沖突和推理的復(fù)雜性。因此在案例基礎(chǔ)上比較容易實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的一致性。將設(shè)計(jì)案例劃分為4大類別:①為滿足某特定設(shè)計(jì)需求所進(jìn)行的概念設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、物理樣機(jī)等;②設(shè)計(jì)缺陷或者禁忌案例,以及針對(duì)設(shè)計(jì)缺陷的解決方案;③針對(duì)某類問題的新技術(shù)研究方案;④一些經(jīng)典設(shè)計(jì)方案。

同時(shí),注意到人類往往依賴多種形態(tài)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行綜合推理。不同形態(tài)的知識(shí)表達(dá),在概括程度和方便程度上有很大區(qū)別。人們?cè)诓煌榫跋滦枰捎貌煌问絹碛涊d自己所得到的知識(shí)。從知識(shí)獲取的角度來看,一開始人們獲得的知識(shí)可能是一些個(gè)別案例,隨后將某些案例抽象歸納后可能會(huì)得到更一般性的規(guī)則或者公式。由于在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中,設(shè)計(jì)案例或者規(guī)則性的知識(shí)一般與某類設(shè)計(jì)任務(wù)或者設(shè)計(jì)對(duì)象有關(guān),案例或者規(guī)則中的特征以及參數(shù)多是關(guān)于相關(guān)設(shè)計(jì)任務(wù)(設(shè)計(jì)對(duì)象)的特征參數(shù)。

3.2 任務(wù)驅(qū)動(dòng)的基于本體建模技術(shù)的知識(shí)表示

將不同的設(shè)計(jì)任務(wù)(設(shè)計(jì)對(duì)象)在企業(yè)本體中進(jìn)行分類定義,分別將知識(shí)項(xiàng)與相關(guān)的設(shè)計(jì)任務(wù)關(guān)聯(lián),通過設(shè)計(jì)任務(wù)的連接,從而將各種不同表達(dá)形式建立起關(guān)聯(lián)。即通過不同知識(shí)項(xiàng)與本體中某一概念對(duì)象的連接,在不同類型知識(shí)之間建立起了一種關(guān)系,如圖1所示。在任務(wù)表達(dá)中,把每一任務(wù)視為元素以構(gòu)成任務(wù)空間,并依據(jù)任務(wù)抽象級(jí)別形成任務(wù)分類樹。從而在執(zhí)行該類設(shè)計(jì)任務(wù)時(shí),由上述的關(guān)聯(lián)關(guān)系,即可取回與該任務(wù)相關(guān)聯(lián)的各種不同形態(tài)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)。

圖1 基于本體模型的多形態(tài)知識(shí)表示Fig.1 Multi-style knowledge representation based on ontology model

同時(shí),由于設(shè)計(jì)過程性的知識(shí)可以對(duì)設(shè)計(jì)者的工作及過程規(guī)劃提供有力支持,因此擬在任務(wù)空間與產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程空間之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系,以支持過程知識(shí)的重用。在過程知識(shí)的表達(dá)中,擬記載解決問題的活動(dòng)步驟、每一活動(dòng)要考慮的因素指標(biāo)以及輸入、輸出之間的約束關(guān)系,并在領(lǐng)域本體的基礎(chǔ)上進(jìn)行定義。復(fù)合型任務(wù)則通過工作流來完成,此時(shí)依據(jù)任務(wù)分類樹中任務(wù)的具體-抽象關(guān)系以及任務(wù)之間的輸入、輸出約束,可得到過程中活動(dòng)的執(zhí)行順序等內(nèi)容,可用于輔助設(shè)計(jì)過程規(guī)劃。

3.3 基于領(lǐng)域本體進(jìn)行知識(shí)融合

所謂知識(shí)融合是指在產(chǎn)品開發(fā)的知識(shí)處理全過程,包括知識(shí)分類、表達(dá)、獲取、抽取、綜合、集成和對(duì)不確定性問題的處理等。知識(shí)融合的基礎(chǔ)是可轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的表達(dá)模式。建立本體模型,描述不同形態(tài)知識(shí)及其間關(guān)聯(lián)。

當(dāng)設(shè)計(jì)任務(wù)越是明確,任務(wù)細(xì)分程度越高,該任務(wù)對(duì)應(yīng)的本體模型就越是清晰和具體,對(duì)案例、規(guī)則、圖表等多形式知識(shí)轉(zhuǎn)換過程就更加有效。由于某一設(shè)計(jì)知識(shí)總是作用于某一特定的對(duì)象類別,或者與其相關(guān)聯(lián),故不同形態(tài)的知識(shí)表述,往往在某一方面或者在某一局部描述了參數(shù)之間關(guān)系。知識(shí)的不同形態(tài)表述,往往可以相互補(bǔ)充,但也可能存在矛盾或者沖突。這種做法的好處:①基于本體概念屬性變量的關(guān)聯(lián),可建立不同形式知識(shí)的統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ),對(duì)不同知識(shí)形態(tài)的內(nèi)涵進(jìn)行比較、計(jì)算,從而可判定它們之間是相互補(bǔ)充,還是存在矛盾;②如果是一致基礎(chǔ)上的補(bǔ)充,則在設(shè)計(jì)迭代中進(jìn)一步考慮此知識(shí),優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,如果存在明顯矛盾,則提出警示,并建議作出一定的知識(shí)修改,以完善企業(yè)知識(shí)庫(kù)。計(jì)案例、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)(列線圖)、參考書上的設(shè)計(jì)規(guī)則。當(dāng)前設(shè)計(jì)任務(wù)是在滾絲機(jī)Ⅰ型的基礎(chǔ)上進(jìn)行“變型設(shè)計(jì)”開發(fā)出滾絲機(jī)Ⅱ型。已知滾絲機(jī)Ⅰ型的加工對(duì)象是工件螺紋長(zhǎng)度L1=14 mm,工件洛氏硬度 HRC1=30,工件螺紋直徑 d1=16 mm和工件螺距 p1=2 mm;滾絲機(jī)Ⅱ型加工對(duì)象是L2=14 mm,HRC2=30,d2=8 mm和 p2=1.25 mm。

4 實(shí)例分析

在一臺(tái)凸輪式螺紋滾絲機(jī)(以下簡(jiǎn)稱“滾絲機(jī)”)的開發(fā)設(shè)計(jì)中,其凸輪連桿機(jī)構(gòu)(見圖2)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與滾壓力 F0的大小有關(guān)[11]。滾壓力的大小,直接計(jì)算起來十分復(fù)雜,一般經(jīng)常借助于企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來確定。已知企業(yè)的知識(shí)庫(kù)中包含如下不同形式的知識(shí)描述(見圖3):本企業(yè)歷史設(shè)

由圖3可見,關(guān)于確定滾壓力的知識(shí)片段在不同類型知識(shí)中表達(dá)的形式不同,當(dāng)設(shè)計(jì)師進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí),他需要把手頭獲得的這3種類型的知識(shí)進(jìn)行融合,以排除不準(zhǔn)確的知識(shí)內(nèi)容,獲取盡可能精確和精細(xì)的知識(shí)。本例中知識(shí)融合的步驟如下:①分析滾壓力的所有相關(guān)因素,將其描述為設(shè)計(jì)參量,建立滾壓力本體模型;②將不同類型的知識(shí)盡可能進(jìn)行形式化(不能形式化的部分交由人工處理),然后與滾壓力本體模型對(duì)比;③將②中對(duì)比結(jié)果分類,即將一致型的知識(shí)片段保留轉(zhuǎn)入下一流程,沖突部分舍棄;④將通過檢測(cè)的知識(shí)進(jìn)行層次分析來分層細(xì)化。

在采用基于歷史經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的設(shè)計(jì)方法下,按照上述步驟融合已有多類型知識(shí),得出相關(guān)結(jié)論:①F0與L,HRC,d和 P相關(guān);②本例中經(jīng)驗(yàn)列線圖、設(shè)計(jì)規(guī)則3類知識(shí)間不存在明顯沖突,但適用初值范圍有所不同,列線圖最廣,設(shè)計(jì)規(guī)則次之,企業(yè)設(shè)計(jì)案例最窄;③已有規(guī)則中不包含給定初值情況,其余 3種情況下企業(yè)案例中 F0(23.0 kN)略高于其他2類知識(shí)求出的 F0(21.8、21.7 kN)。結(jié)合本企業(yè)的設(shè)計(jì)安全標(biāo)準(zhǔn),F0取企業(yè)案例,即 F0=23.0 kN。根據(jù)此 F0大小展開后續(xù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(略)。

5 結(jié) 論

在數(shù)字化協(xié)同設(shè)計(jì)環(huán)境下,產(chǎn)品開發(fā)過程中對(duì)多形態(tài)知識(shí)的表示和融合十分重要,它為設(shè)計(jì)決策支持提供了基礎(chǔ)。本文在提出“多形態(tài)知識(shí)”概念的基礎(chǔ)上,對(duì)知識(shí)融合方法提出了新的思路,

即基于本體建模技術(shù)的知識(shí)融合,并通過一個(gè)案例對(duì)該方法進(jìn)行簡(jiǎn)要說明。今后,筆者將在此基礎(chǔ)上,對(duì)再設(shè)計(jì)問題中基于設(shè)計(jì)過程的知識(shí)主動(dòng)推送的實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行深入研究。

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L IU Xijuan
(School of Mechanical,Shanghai Dianji University,Shanghai 200245,China)

TB 472

A

1671-2730(2010)03-0130-05

2010-04-22

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60773088);上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新項(xiàng)目(08YZ190);上海市教育委員會(huì)重點(diǎn)學(xué)科(J51902)

劉溪涓(1975-),女,副教授,博士,專業(yè)方向?yàn)闄C(jī)械制造及其自動(dòng)化,E-mail:liuxj@sdju.edu.cn