自顶向下（共12篇）
自顶向下 篇1
0 引言
关联规则挖掘是数据挖掘研究领域的主要方法和技术手段, 研究挖掘算法倍受人们关注;作为关联规则挖掘的经典算法Apriori[1], 其主要的运算量和技术难点包括两个方面:一, 是怎样快速产生频繁的候选项目集并便捷地获取其支持度?二, 是尽量用有效的策略来减少冗余候选项的个数和读取数据库的次数。自关联规则被提出以来, 学者们致力于解决第一个问题提出了众多的关联规则挖掘算法, 诸如文献[2]提出的Max-Miner算法、文献[3]介绍的Pincer-Search算法、文献[4]引入的DM-FIA算法和文献[5]探讨的IDMFIA算法等等;然而对于第二个问题, 这些算法在不同程度上都有不足之处, 于是学者们又提出了基于二进制的关联规则挖掘算法, 比如文献[6-9]。在文献[6]中提出B_Apriori算法, 它是基于Apriori算法的, 它生成的频繁候选项是二进制形式, 使用了与Apriori算法一样的搜索策略, 所以算法适合挖掘长度较短的频繁项;文献[7]提出的Armab将数据库记录与数值关联, 构建候选频繁项时借助了真子集, 然而在求交集时存在冗余候选项目集和重复计算量。文献[9]提出的B_UDMA是对经典自顶向下挖掘算法的改进, 即二进制形式的自顶向下挖掘算法, 这个算法在从 (L+1) -非频繁项目集产生L-候选频繁项目集时存在冗余候选项。虽然这些算法有效地解决了第一个问题, 但又不能有效地解决第二个问题, 因而它们仍然存在冗余候选项和重复计算。于是, 本文结合现有挖掘算法存在的不足, 提出了一种基于按序产生子集的关联规则挖掘算法BOGSIS, 它通过序值来确定超值的子值数和生成子值, 有效地减少了冗余候选项, 避免了重复计算;它也是一种快速的自顶向下挖掘算法, 比较适合挖掘长频繁项目集。
1 按序产生子集算法
1.1 算法涉及的定义和性质
假设数据库D中所有项目的集合定义为I={i1, i2, …, im}, 事务定义为
定义1事务映像, 记为TM, 它是一种二进制格式, 是数据库中事务T的映像。其映射方法是:将数据库中所有项目按序编排, 如果某个项目属于事务T, 则这个项目对应的位为1, 其他位则为0, 这样得到的二进制格式就为事务T的映像。
举例, 项目集I={a, b, c, d, e, f}, 若一个事务Ti为{b, c, f}, 则对应的映像TMi= (011001) 。
定义2映像值, 记为MV, 它是一个整数值, 等于事务映像转换成十进制的值。
举例, 如果TMi= (010101) , 则它的映像值就为MVi=21。
定义3项目映像, 记为IM, 它是只表示一个项目的映像值。
举例:项目集I={a, b, c, d, e, f}, 则所有的项目映像为:IM1=32, IM2=16, IM3=8, IM4=4, IM5=2, IM6=1。
定义4映像值长度, 记为MVL, 它表示了一个事务映像中包含“1”的个数。
举例:MVi=25, 则它的MVLi=3。
定义5映像值关系, 记为MVR, 它用于表示两个映像值之间的类集合关系。如果逻辑“与”符号记为∧, 若MVi∧MVj=MVi, 就称MVi为MVj的子值, 即集合中的子集, 称MVj为MVi的超值, 即集合中的超集, 符号记为
根据关联规则知识, 我们利用上面的相关定义, 可得到如下两个性质:
性质1事务Tp的映像值为MVp, 事务Tq的映像值为MVq, 那么的充要条件是MVp∧MVq=MVp。
性质2映像值MVp和MVq, MVp对应的事务Tp, MVq对应的事务Tq, 在满足MVp∧MVq=MVp的条件下:
①若MVq为频繁映像值, 则其子值MVp也为频繁映像值。
②若MVp不是频繁映像值, 则其超值MVq也不为频繁映像值。
性质3设I={i1, i2, …, im}, 若映像值MVp和MVq的长度都为k-1, 则MVp和MVq有且只有k-2个项目映像相同, 当且仅当MVL (MVp∨MVq) =k (∨为逻辑“或”操作) 。
1.2 算法的关键技术
1) 存储候选项的数据结构及产生子集的原则
(1) 结构体中subsetNo的值在同一超值下按以下原则进行确定:
定序原则1一个子值的序号只进行一次确定, 且永不改变, 即首次产生子值后就不再重复产生。
定序原则2一个长度为k的映像值MV, 会产生长度为k-1的子值k个, 按子值的映像值递减排序定序号, 即最大值的子值序号为第一, 接着将其他子值依次定位。
(2) 结构体中supersetNo的值为映像值的超值的subsetNo。
(3) 结构体中itemNo的值分别是项目映像在事务映像中的位置, 以0开始从左到右递增排序。
举例:MV=31, 有5个子值MV1=30, MV2=29, MV3=27, MV4=23, MV5=15;候选项CMV=26, 存储如下:CMV.value=26; (CMV的事务映像为011010)
CMV.length=3; (根据定义4)
CMV.supersetNo=1; (CMV的超值为MV1, 在其超值MV的子值中排序为第一)
CMV.subsetNo=2; (CMV在其超值MV1的子集中排序为第二;根据 (2) 可知, 后面将不再产生该项)
CMV.itemNo[0]=1;
CMV.itemNo[1]=3;
CMV.itemNo[2]=4; (CMV的事务映像所在的位置)
2) 频繁候选项的产生
算法采用自顶向下策略产生频繁候选项, 用MV表示事务I={i1, i2, …, im}的映像值, 首先从映像值MV开始, 若MV为频繁项, 就结束产生频繁项;否则求其所有k-子值 (k=m-1) , 继续搜索频繁项, 对非频繁项将继续产生 (k-1) -子值, 直到没有子值产生或子值的长度为2。由性质3可得k-非频繁项产生其 (k-1) -子值的原则:
产子原则1候选项CMV产生子值的方法是用逻辑运算, 用项目映像依次删除相应位。
产子原则2候选项CMV需要产生子值的个数SubsetCount=CMV.length-CMV.subsetNo+1。
产子原则3项目映像为ItemMapping[n]=2n (n=0…m-1) , 候选项CMV产生子值时, 需要删除的项目映像值为ItemMapping[CMV.itemNo[Order-1+ (CMV.subsetNo-1) ]] (Order为产生子值的序号) 。
对于一个候选项CMV, 其产生子值的代码为:
举例, 项目集I={1, 2, 3, 4}, 则映像值MV=15= (1111) 2, 其存储信息如下:
产生子值个数4=4-1+1;
根据上述原则, 这4个子值产生子值的情况:
1) 14理应产生子值3个, 即传统自顶向下策略产生{12, 10, 6}, 实际产生3个子值, 即{12, 10, 6};
2) 13理应产生子值3个, 即传统自顶向下策略产生{12, 9, 5}, 实际产生2个子值, 即{9, 5};
3) 11理应产生子值3个, 即传统自顶向下策略产生{10, 9, 3}, 实际产生1个子值, 即{3};
4) 7理应产生子值3个, 即传统自顶向下策略产生{6, 5, 3}, 实际产生0个子值。
对于传统自顶向下策略, 需要产生12个子集, 而本文算法进行了有效修剪;具体说来, 对同超值下的子值, 修剪冗余候选项的情况有两种:
第一种, 任何非频繁项的序号后不存在任何频繁项, 则根据上述定序原则和产子的原则, 不会遗漏候选项, 可修剪所有冗余候选项。
第二种, 若非频繁项的序号后存在频繁项, 则按上述原则修剪后仍会有部分冗余候选项产生, 此时用性质2可以进行修剪, 即处理了这种情况下产生的冗余候选项。
举例:14和13为非频繁项, 11为频繁项, 则10和9也为频繁项, 但没有被定序原则和产子的原则修剪, 此时就用性质2进行修剪, 保证修剪遗漏候选项。
1.3 按序产生子集算法的步骤
设事务数据库中的布尔属性项目有m个, 事务总数为N个, 其中不重复事务数为n;符号定义如下:
D:存放n个映像值, 数据结构含value和count域。
F:存放挖掘过程中得到的频繁映像值。
Si (i=1, 2) :存放自顶向下得到的同长度的映像值。
Step1将原始数据库的事务转换成映像值存入D中, value存映像值和count存重复事务数。
Step2用MV表示事务I={i1, i2, …, im}的映像值, 若其为频繁映像值, 则将MV存入F中, 并结束本算法;否则利用1.2节中的关键技术, 计算MV的所有长度为k (k=m-1) 的子值存放入S1中。
Step3对S1中的每个k-项子值Subset, 若其不是F中某个项的子值, 那么就计算它的支持数。若是频繁映像值, 则把它存入F中, 否则存入S2中。
Step4对S2中不是频繁映像值的所有长度为k的映像值, 对同超值的映像值, 按1.2节的关键技术产生长度为 (k-1) 的子值, 删除不同超值的映像值产生的重复子值后, 存入S1中。
Step5重复执行Step2-Step4, 直到没有子值产生或子值的长度为2, 算法才结束。
2 算法性能分析及比较
2.1 算法性能分析
算法B_Apriori[6]是改进经典算法Apriori的二进制形式, 其采用了自底向上的搜索策略, 适合挖掘短频繁项目集;算法B_UDMA[9]是改进经典自顶向下算法的二进制形式, 适合挖掘长频繁项目集, 与本文提出算法属于同类;因而将它们与提出的算法BOGSIS进行比较具有典型性和代表性。
(1) 算法B_Apriori性能
与Apriori相似, 它仍用集合理论, 以二进制形式的子集迭代生成二进制形式的超集, 即两个用k-频繁项连接产生 (k+1) -频繁候选项;因为采用的是自底向上搜索方式, 所以适合短频繁项目集挖掘, 而不适合长频繁项目集的挖掘;计算支持数时采用二进制的逻辑“与”运算, 比Apriori算法提高了计算效率;但该算法在连接生成时存在冗余候选项, 并多次重复扫描数据库, 重复计算量大, 导致算法效率较低。
(2) 算法B_UDMA性能
这个算法采用自顶向下搜索策略, 即用二进制形式的 (L+1) -非频繁项目集产生二进制形式的L-候选频繁项目集, 适合挖掘长频繁项目集;计算支持数时采用二进制的逻辑“与”运算, 一次扫描原始数据库, 比传统自顶向下挖掘算法提高了计算效率;然而, 该算法在两个 (L+1) -非频繁项目集有交集时, 会生成重复的L-候选频繁项目集, 即算法会生成冗余候选项, 实例对比见1节频繁候选项产生部分。
(3) 算法BOGSIS性能
本文提出算法用自顶向下策略按序产生子集的方法产生频繁候选项, 即用 (k+1) -非频繁映像值通过二进制逻辑运算产生k-频繁候选映像值, 根据子值中的定序原则, 在同超值的子值产生其子值时, 算法会自动修剪冗余候选项, 避免了传统自顶向下挖掘算法重复产生候选项, 实现了快速产生候选项, 大大提高了算法的效率;这与现有同类自顶向下算法的思想有本质的不同。详见1节的实例对比。计算支持数仍采用二进制的逻辑“与”运算, 一次扫描原始数据库, 即实现了快速获得支持数和减少扫描数据库的次数。
2.2 算法性能比较
为了比较上述算法的性能, 实验数据是通过模拟得到的。模拟了8178个不重复事务, 它们的映像值是从3到8191, 这里不包含项目映像的映像值, 即2k (k≥0) , 项目数m为13。
实验环境为:Intel (R) Celeron (R) M CPU 420@1.60 GHz, 512 MB的内存, 操作系统为Windows XP Professional, 在VS 2005开发环境中, 选择C#语言实现算法BOGSIS、B_Apriori和B_UDMA。
随着项目集的支持度变化, 算法BOGSIS与B_Apriori的执行时间比较如图1所示;随着项目集的长度变化, 算法BOGSIS与B_Apriori的执行时间比较如图2所示。
根据图1的比较结果可知:随着项目集支持度减少, 算法BOGSIS的性能比B_Apriori算法好, 即当支持度较大时, 候选项目集个数较少, 频繁项目集长度较短, B_Apriori算法性能好, 但当支持度减少时, 候选项目集个数会增多, 频繁项目集长度增加, B_Apriori算法因扫描数据库次数增加会变差, 而BOGSIS算法只需要扫描一次数据库, 更具有性能优势。
根据图2的比较结果可知, BOGSIS算法适合挖掘长频繁项目集, 而不适合挖掘短频繁项目集, 主要是因为它采用了自顶向下搜索策略。
随着项目集的长度变化, 这里采用同类自顶向下挖掘算法B_UDMA与BOGSIS算法比较执行时间, 结果如图3所示。
根据图3的比较结果可知, BOGSIS算法适合挖掘长频繁项目集, 且比同类自顶向下挖掘算法更具有优势, 主要是因为它在产生子集的方法比现有算法更具有优势, 即删除了现有同类算法存在的冗余候选项。算法效率才得到了提高。
3 结语
算法BOGSIS有别于现有的同类自顶向下挖掘算法, 它的实现方法简单, 且有规律性, 基于自顶向下挖掘策略, 采用了压缩事务为数值的方式来构建挖掘数据库, 用按序产生子集的方法来生成候选项, 用二进制逻辑“与”运算计算支持数, 实现了快速产生候选项和计算支持数, 减少了冗余候选项和扫描数据库的次数。通过实验表明, 该算法适合挖掘长频繁项目集, 同时也证明了算法的性能分析。
摘要：提出一种基于按序产生子集的关联规则挖掘算法, 适合于挖掘长频繁项目集;算法基于自顶向下搜索策略, 采用按序产生子集的方法生成频繁候选项, 在挖掘过程中减少了冗余候选项和重复计算, 提高了挖掘效率。通过模拟实验数据与现有经典挖掘算法进行性能测试比较, 结果表明当它挖掘长频繁项目集时不仅快速而且有效。
关键词：长频繁项目集,自顶向下,关联规则,数据挖掘,算法
参考文献
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自顶向下 篇2
陶渊明，古今隐逸之宗，避开荒谬的大智者，你站在高处看风景，采菊南山，与俱好风，欢然酌春酒是你脚下的山川;逃禄归耕，复返自然，心远地自偏是你眼前的云海;傲然不群，淡泊名利，托体同山阿是你头顶的星空。
站在高处，以观自我，拥现实圆满之乐，处道德纯净之高，达精神宁和之远。
诸葛亮，头戴纶巾，手持羽扇，凝神沉思，风尘并不能掩盖你参透历史的目光。你站在高处，忠于刘备，忠于刘禅，两朝并济的老臣是你眼中的风景;站在高处，北定中原，兴复汉室，率兵出师的良将是你眼中的风景;站在高处，鞠躬尽瘁，死而后已，淡泊明志的忠臣是你眼中的风景。
站在高处，以观国家，尽一身智谋以忠君，竭毕生精力以忠国。
站在高处，不仅能够看到对一家，一国的忠义，还可以看到以天下为己任的心怀。
范公，站在高处，你看到的是居庙堂之高则忧其君，劝诫仁宗做一代贤明圣主，大刀阔斧的改革纲领，整顿纪法，使朝堂之风焕然一新，再不复污浊之气;你看到的是处江湖之远则忧其民，被频繁调动至各地任职，却无一句怨言，尽心尽力，亲自推行地方政治的革新，真正立足于百姓的利益;你看到的是进亦忧，退亦忧，穷也亦兼济天下;你看到的是先天下之忧而忧，边疆作乱，朝野上下无将领兵出征，仁宗亦举棋不定，你主动请缨，前往戍边，结果大破敌军，英雄气概不亚于关云长单刀赴会，自此便又知晓了你胸中自有雄兵百万;你看到的是后天下之乐而乐，行至晚年，辞官还乡，你将多年所得积蓄用来购置千亩农田，将其所得粮食赈济于贫苦百姓，却不顾自身的吃穿用度，不取分毫于自身，将其所得之资用于贫民婚丧嫁娶，却不顾自身家境依旧贫寒，不余分文于自身。
站在高处，以观天下，是天下为己任，是黎民，是社稷，是担当。
智慧城市 向下渗透 篇3
■ 神州数码控股有限公司总裁 闫国荣
虽然目前世界经济形势依然严峻，全球IT投资日趋谨慎，但就中国的城市信息化来说，市场需求还将增加，而2012年将是中国智慧城市建设从探索走向实践的一年。
在我看来，智慧城市对IT的需求可分为两个层面：一种是政府投资，另一种是企业需求。
近几年来，从中央到地方都在强调向服务型政府转变，“服务于民”与“和谐社会”将是社会管理与城市建设的两大主题，2012年政府在城市信息化方面的投资也将围绕这两大主题。智慧城市的投入不会减少，可能还会出现以地方政府为主的大范围建设热潮。
企业的IT需求也不会减少。简单来说，企业可分成两类：一类将IT作为自己的生产工具；另一类只把IT作为办公工具。大部分中小企业正不断寻找新的技术或者产品，促进其原有IT投入方式的转变，提高生产率。智慧城市向地方城市普及也将惠及这些企业。
中国的城市化进程是影响21世纪全球的两大重要事件之一，这也是中国千载难逢的发展机遇，而智慧城市必将会成为中国城市化进程和信息化建设中的关键。我们很高兴地看到，已经有越来越多的中国本土企业进入这一领域，这将促进产业的良性竞争和健康发展，以及产业的细化分工。与此同时，从产业发展的规律看，智慧城市解决方案分工将越来越细，服务商之间的并购在2012年也会越来越多。
为此，我们已经有所布局。2011年，神州数码的智慧城市业务在东南沿海和中部地区增长迅速，取得了很高的市场覆盖率。接下来，我们不仅要继续深耕细作，加深与各城市的合作；同时，还会采取两条线并举的推进方式，在已有64座城市布局的基础上，继续向周边地区和其他省市拓展。同时，我们希望建立起一个生态联盟，通过合作或资本的方式来提升核心能力。我们相信每一个方案商合作伙伴都有发挥的舞台。
用户趋向整体解决方案
■ 方正国际总裁 管祥红
我非常看好2012年中国IT市场的前景。中国的IT市场投入才刚起步，预计2012年市场会有30%〜40%的增长。同时，中国的IT市场需求与过去相比已经有很大不同，主要是出于创新和差异化竞争的要求，技术与服务的水平在不断提升，需求层次也在不断上升。未来，高端市场将逐渐扩大，低水平重复竞争的市场将会萎缩。
中国经济处于转型、升级的历史时刻，从某种意义来讲，过去本土企业做不到或者实现不了的，未来都要通过信息化努力实现。为此，方正国际有自己的规划：2011年是业务巩固之年，2012年是业务提升年，2014年是业务跨越年。现在已经跨入2012年了，在行业上，我们今年将深化和加强现有业务，在技术上，我们会进一步拓展核心技术。按照目前的战略规划，在智慧城市领域里选更多模块去做实际的应用。
智慧城市的概念范围非常广泛，它包含城市生活的方方面面，跟大家的生活息息相关。方正国际目前聚焦点在于解决社会管理的问题，比如城市交通、医疗、金融等，这些都是迫切需要解决的问题，特别是智慧金融，将是智慧城市得以实现的核心。
飞机翼面结构自顶向下关联设计 篇4
在产品结构的概念和初步设计阶段,多专业、 多学科人员参与协同,他们从自身专业考虑设计问题以及评估设计方案,为实现一个多方普遍满意的结果,需要进行反复的讨论和更改［１］。
与其他机械产品相比,飞机结构是一个极其复杂的系统,虽然零件种类较少,但零件之间高度关联,彼此相互影响,设计过程中变型和更改频繁［２］。在现有的飞机结构设计中,往往由于飞机结构零部件模型间没有建立有效的关联,设计人员无法识别相互之间的变更,上下游零件之间的影响关系一般是通过发协调单或打电话等人工通知的方式进行传递,在变更的过程中,结构设计人员大多通过元素替换、手动修改关联零件等交互手段来实现。这种设计方式存在很多不足:1由于飞机结构的复杂性以及结构设计人员的经验限制,无法有效通知下游更改;2通知过程为人工协调方式,飞机结构设计变更往往不能及时传递到下游零件;3人工进行变更操作繁琐,更新缓慢, 并且容易产生上下游零件数据不一致的情形。
为解决上述问题,本文结合自顶向下的建模思想和关联设计自动更新的特点,提出了基于骨架模型的自顶向下关联设计方法。不同于传统的通过零件间的约束来实现产品的装配的模式,自顶向下关联设计通过骨架模型及其驱动模型数据的关联性使得装配位置和精度得到严格的保证, 当骨架模型发生变更和修改,相关组件、零件及总体装配快速自动更新。
1产品设计模式
产品设计包括了自底向上和自顶向下两种模式。自底向上的产品建模过程首先生成最基本零件［３］,然后基于零件之间的贴合、定位或者对齐等方式生成组件。 自底向上的零件-组件-产品(product)的构建,这种设计方法思路简单,建模过程直观,容易理解和接受,但由于装配前缺乏整体的装配信息,零件间参数不匹配而无法装配的现象经常发生,难以支持产品的并行设计。
自顶向下的建模方式,把产品看成一个多层次结构,处于装配最底层的是零件,处于最顶层的是产品［４］。这种方式在设计的初期就考虑了装配体中零件之间的关联、约束和定位关系,生成产品的布局体系。产品部件、零件中继承了上层布局信息,以这些布局信息作为设计基准,使产品中各零部件在整个设计过程中,始终拥有设计意图所规定的信息。
自顶向下设计在完成产品的整体设计之后, 再实现组件及单个零件的详细设计。通常在概念设计阶段不用考虑过于仔细,详细设计便可同时展开,使不同部门间进行产品设计的协同及并行设计实施得以实现。
2飞机翼面结构骨架模型
2.1翼面结构
飞机部件虽然外形复杂、数量及种类众多,但通过分析发现,飞机部件大致可以分为两类:翼面结构和非翼面结构。飞机翼面结构包括机翼固定前缘、机翼盒段、机翼固定后缘、平尾盒段、升降舵、垂尾盒段、方向舵、副翼、襟翼、扰流板等部件。 这类飞机结构具有相似的特征,归纳起来包括以下几点:1由若干控制面决定飞机结构的外形;2所有控制面外形均可以通过唯一的名称来确定控制面数据,而数据定义的形状则就是翼面的翼型; 3所有控制面都与飞机对称轴平行,或者绕垂直于飞机对称轴线的某一条直线旋转一定角度后与对称轴平行。
满足上述特点的结构均可以定义为飞机翼面结构。根据结构的共同特点,可以得到适用于所有飞机翼面结构统一的建模方法。
2.2骨架模型
骨架模型是飞机翼面结构功能要求及设计意图的表征,它定义了整个飞机翼面部件的总体框架、零部件的基本空间定位及各零件之间的装配关系,但并不涉及零部件的具体尺寸和细节。在飞机结构完成初步设计后,能够得到飞机翼面结构初步的构件布置方案,如图1所示。它是一个具有多层次的装配级设计模型,由一些标准的点、 线、面等各类基准组成。
2.3骨架模型元素发布
发布是在进行飞机翼面结构协同设计时为更好地控制所创建的外部参考或外部参数而进行的操作［５］。如果骨架模型中元素被其他零件引用, 则需要通过发布机制将该元素进行发布,使其在整个工作域内可见。用于发布的元素包括基准点、基准线及基准面等,也可以是几何或非几何参数(如材料)等。
实现骨架模型与下游零件间的关联的控制和管理时,若直接将首次生成的元素直接发布,容易造成发布的元素在处于未激活状态;其他基准和零件无法使用。因此,对于首次生成的元素,本文采用新的元素发布方式,即通过“带链接的粘贴” 的方式复制到一个单独的“待发布元素”几何图形集中,归类后再进行发布,这样就可以通过对这些中间元素的“激活/非激活”命令控制编辑过程是否向下游零件传递,如图2所示。该方式适用于骨架模型内基准元素的发布而无法对参数进行发布。
飞机翼面结构骨架模型发布元素数量庞大, 而且发布过程重复性工作较多。为实现元素发布的自动化,提高结构设计的效率和质量,基于VB语言开发了 “元素发布管理”工具软件,如图3所示。
通过自定义元素的名称,避免了发布名称的重复操作。工具软件可以在“待发布元素”几何图形集下自动生成基准点、基准直线、基准曲线、基准平面和基准曲面等几何图形集,并能够自动识别元素的类别,存放于相应的几何图形集下。元素拾取功能支持元素的多选,实现所有被拾取元素一次性快速发布。
3飞机翼面结构自顶向下关联设计
3.1关联设计
关联设计属于参数化设计技术,从参数化设计技术本身来讲是比较成熟的技术,目前流行的CAD软件系统都支持零件的参数化设计［６－７］,不同的是,关联设计把零件的参数化设计上升到零件与零件之间的层面,即表现为零件中几何元素间的驱动。
关联设计技术是指在产品设计过程中,通过参数化设计技术建立零件之间的驱动关系,从而实现产品研制中上游设计输入对下游设计输出之间的影响、控制和约束［８］。
CATIA作为航空企业进行结构设计最常用的建模软件和工具,CATIA在整个产品周期内的方便的修改能力、所有模块的相关性和并行的设计环境使得它能支持从概念设计到产品实现的全过程［９］。CATIA V5通过发布机制、带链接的粘贴、外部引用等功能从一定程度上支持了产品的关联设计,保证零件间的链接。
3.2面向关联设计的多层级骨架模型
与产品的组成结构一致,飞机结构骨架模型具有多层级的特点,除了顶层主骨架模型(main- skeleton)外,还存在多个子骨架模型(sub-skele- ton),如图4所示。飞机结构骨架模型类似一个树状结构,其中根节点代表顶层主骨架、枝节点代表子骨架、叶子节点代表底层骨架,不同层次的骨架模型或特征要素对应不同层次的设计信息。
多层级骨架模型定义为:MSK = {SKｉ,i= 1,2,…,m},其中MSK为骨架模型集合,由若干骨架模型组成;SKｉ为其中的骨架模型,m为骨架模型的个数。
飞机结构设计过程中,结构骨架模型一般包括四级骨架模型:总体骨架模型、接口骨架模型、 部件骨架模型和部段骨架模型,如图5所示。其中,部件骨架是部件结构进行设计的基准,它引用了顶层总体骨架和接口骨架的基准元素和重要参数,并驱动下游装配体快速接收变更通知并进行自动更新;部段骨架为最底层骨架模型,继承了上层部件骨架,并引用了部件骨架的基准元素和重要参数,它是下游零件设计的基准并驱动下游零件自动更新。在四级骨架模型中,总体骨架模型、 接口骨架模型及部件骨架模型一般用于不同级别的协调,只有部段骨架模型直接用于具体零件的设计。
在多层级的飞机翼面结构自顶向下关联设计中,骨架模型存储了设计中重要的基准。图5所示的飞机翼面结构部段骨架模型,引用了上层部件骨架模型中的基准元素和参数,在飞机翼面结构件建模时,它作为产品或装配体的第一个零件, 是传递关联的载体,其他零件通过 “带链接的粘贴”的方式从部段骨架模型中复制所需基准元素和参数进行建模,设计完成后由部段骨架模型驱动其他零件。其中设计信息和数据只能从部段骨架模型中传递给其他的零件,而零件中的设计信息和数据不能传递到部段骨架模型中。
基于骨架模型的自顶向下关联设计方法能够支持飞机翼面结构的变型设计,实现设计变更更高层次的管理,使设计变更在整个翼面结构中顶上而下传递。如果顶层骨架模型中设计内容发生变更,则更改会自动传递到部件骨架模型,再传递到部段骨架模型,然后通过部段骨架模型与各零件间的关联关系,驱动所有关联零件自动更新,实现飞机翼面结构上下游零件的信息及影响关系的有效传递。另外,由于零件设计中,所有关联都指向部段骨架模型一个方向,因此,可以很好地避免设计中的循环更新。
3.3自顶向下关联实施过程
在飞机翼面结构件建模时,采用基于骨架模型的自顶向下关联设计方法。在设计之前,需要对飞机翼面结构的布局、零件布置方式有详细的了解和认识,然后进行骨架模型的定义和建模,具体实施过程如下:
(1)进行飞机翼面结构总体规划,定义设计内容并建立翼面结构装配结构树,首先构建第一级装配结构树,并分析各部件的功能、组成,然后构建结构树的下一层,以此类推,直至各单个零件。
(2)设计产品控制结构,建立产品及各级装配体结构的骨架模型。骨架模型是在装配结构树中构建的相互关联的特征,这些特征是从飞机翼面结构设计规律中抽象出来的,可依装配树的顺序层层向下传递,也可在不同层次之间传递。
(3)基于CATIA的发布机制,将部段骨架模型中基准点、基准线、基准面及重要参数进行发布,飞机翼面结构零件创建中选择性地引用,这时各零件具备了从骨架模型继承过来的并受其驱动的特征。
(4)将骨架模型中的已发布的几何元素及参数通过“带链接的粘贴”的方式复制到飞机翼面结构零件中,然后进行详细的飞机翼面结构件建模。
4设计实例
根据自顶向下关联实施过程,建立飞机翼面结构部段骨架模型,如图6a所示,将所有用于机翼盒段结构件建模的元素进行发布,而其中用于创建翼肋结构件的发布元素包括上下翼面蒙皮内型面、翼肋站位面、翼肋起始和终止站位面、所有穿过该翼肋的长桁站位面及基准线。将这些发布元素通过“带链接的粘贴”的方式复制到翼肋结构件中,并以这些元素为建模基准进行翼肋结构件的创建,如图6b所示。
根据飞机翼面结构设计变更流程(图7),当上游骨架模型中某个元素发生变更,如翼肋站位面的位置改变,则下游翼肋结构件会自动变色,表明需要更新,如图8所示,点击“更新”后,翼肋结构件能够实现自动更新,并始终保持翼肋上的长桁缺口与长桁站位面位置的一致以及缘条表面与蒙皮内型面的紧密贴合。
在飞机翼面结构详细设计阶段,随着关联关系的复杂,数据量越来越大,计算机的性能也会变差,在详细设计后期,如果翼肋结构件设计达到一定成熟度,版本已经发布或设计趋于稳定,结构件的位置以及与其他零部件之间的关联关系已确定,这时设计变化往往只是结构件内部形状,应该在提交审签之前断开结构件与骨架模型间的关联,以减少计算机的负担,同时避免设计更改引起不必要的下游结构件的变更。
5结论
为实现飞机翼面结构件的实时自动更新和快速设计,提出了基于骨架模型的自顶向下关联设计方法。该方法通过自顶而下地建立飞机翼面结构骨架模型的整体线框,并将相关几何元素关联性复制到组件和零件,通过上下游设计之间的关联关系,控制飞机翼面结构的设计及其变更,实现飞机翼面结构变型的快速修改。当飞机翼面结构骨架模型设计发生变更时,结构设计人员不需进行干预,下游设计数据能够自动收到提示并实现关联更新,保证了设计数据的一致性,同时避免了重新设计或手动修改的繁琐过程、更新缓慢和可能引起的设计数据混乱等问题,从而使得飞机翼面结构设计过程高度并行,大幅加快设计迭代周期,提高设计效率和质量。自顶向下关联设计不仅适用于飞机翼面结构的快速设计和变型设计,其通用的建模方法和装配模式也适用于其他复杂产品。
参考文献
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读《向下扎根,向上结果》有感 篇5
读《向下扎根，向上结果》有感
一个春天，连续下了几天雨，我在田边遇到一位种树苗的老农。我说：“有这样充足的雨水，树木一定能够长好。”谁知老农却说：“不对。这只会使树根长在表土上，大风一刮，它们就会倒下。”我有些惊讶。老农继续说：“相反，如果现在天气有些干燥，树就会将根扎到泥土深处去吸收水分和养料。这样，即使将来的风再大，天再旱，它们也照样能够活下去。”看上去，老农并没有多少文化，满脸的皱纹却记录了他经历人生风雨的道道痕迹，朴实无华的语言深刻地道出了大自然植物生长的规律。
读完这篇小文章，我对工作又有了更深一层的认识和理解。我们在平日的工作中，没有可以取巧就能完成好的工作，只有扎实的做好每一件事情，勤勤恳恳的完成自己所需的工作，才能使我们更好的提高业务能力。只有把根基扎实，克服每次遇到的困难，我们才会在以后的工作中取得更佳的成绩。
形势向下，机会向上： 篇6
刘凤佳到北京考察以后就签约开了一家母婴店。几个月的时间，店就开得红红火火。奶粉、纸尿裤、童装、玩具、推车等产品一应俱全，不仅 “自主产品+名牌产品”的商品结构被当地妈妈看成母婴店里的“苏宁”、“屈臣氏”，独具特色的产后恢复服务和宝宝泳疗，更是为她的店赢得了良好的口碑。
从起步到百万元资产老板，刘凤佳并没有用多久，德喜优化督导服务体系，为每个门店配备了一支多角色、高效率的督导服务团队，进行一对一的运营服务，从投资预算到选址、装修、培训，再到后期的陈列、招聘、促销，都是由同一个服务团队进行的，是24小时不间断的服务，以结果为导向的服务，在很短的时间内来高质量地满足门店的需求。
就这样，刘凤佳也慢慢跟着督导老师练就了自己的生意头脑，除了普通泳疗项目外，她还专门开设了贵宾室，普通泳疗一次只要几十元，贵宾室一次收费就达198、298元。虽然城市很小，可大家的消费能力其实都不低，特别是比较有钱的人家，因为面子问题，用什么都要最好的，贵宾室常常要提前预约才行。
通过“服务+产品”的经营模式，现在刘凤佳的店每年大约有100多万元的销售收入，一年之后家里就添了辆奥迪轿车，这让原本对她创业嗤之以鼻的老公也对她刮目相看。究竟是什么造就了这么一个创业神话呢？德喜市场招商总监冯美丹告诉记者，这正是德喜一对一的服务：督导了解当地市场情况甚至合作商的管理风格、家庭状况，在服务过程中，也就了解每一个店的优劣势和产品比例，每一批进货每一次促销，都能对症下药。
在经济下滑，全球经济形势都不好的时候，很多行业进入的风险都是挺高的，有的产品不对路，有的资本需求太大，有的需要很多资源，我们每一个投资者，决定做什么生意，是看你拥有什么资源、你自己的水平能力决定的，作为德喜的投资者来说，是小本做并不太小的生意。
自顶向下 篇7
关键词：本体,本体库,本体的构建方法
近几年，网络文化呈快速发展态势，网络游戏、网络动漫、网络音乐、网络影视、网络文学、网络广播等迅速崛起，网络文化繁荣发展。随着网络文化的迅猛发展，在线文化内容日益庞大，如何在这海量的数据中识别出特定的内容也就显得较为困难。本体是一种知识重用、知识共享和建模的重要工具，领域本体库对于在线网络文化监控系统是不可或缺的，通过构建网络内容领域本体库可解决网络文化监控系统中内容识别的问题。
1 本体
本体最早起源于哲学，其所研究的是世界万物的本源，即所有事物的客观，真实的存在[1]。
1.1 本体的定义
在计算机领域中认为“本体是共享概念模型明确的形式化规范说明”。本体根据不同的属性，可以将其进行不同的分类，分类方法也很多。根据领域依赖程度，可分为顶级、领域、人物、应用四类。
1.2 本体的组成元素
本体的组成元素可归纳为以下[2]:
1）类或概念:指任何事务，如工作描述、功能、策略和推理过程等；
2）实例：各种元素；
3）关系：领域中概念之间的作用；
4）函数：一类特殊的关系，即用前n-1个元素唯一确定第n个元素；
5）公理：永真的描述。
1.3 领域本体的构建方法
Stanford大学的Noy和Hafner分析了早期著名的本体设计项目，并结合其开发和使用Progege 2000、Ontolingua等本体编辑环境的经验，给出了本体构建的七步法[3]:1）确定本体的领域和范围。即明确一些基本问题，以此确定本体的领域或范围；2）考虑对现有本体的复用。如果是对特定的领域进行细化或扩展，那么系统需要与其他的特定本体知识库或受控词汇的应用交互，则可对现有本体进行复用。3）确定本体的重要术语；4）定义类和类的继承；5）定义属性和关系；6）定义属性的限制；7）生成实例。
2 文学领域本体的构建技术
2.1 创建领域术语集
根据上述七步法，要构建领域本体库，首先要构建领域术语集，由于这方面内容和范围纷繁复杂，本文根据中国的“四分法”将文学文划为诗歌、小说、散文、戏剧四大类，本论文将根据这四方面建立本体库。
2.2 文学领域本体库的构造和实现
2.2.1 建立类
本文中采用自顶向下模式构建文学本体库，顶层本体为文学，第二层为诗歌、小说、散文、戏剧，第三层再逐步求精、进一步细化，在构建本体的时候，还需充分考虑本体之间的联系。因此，本文中的类图也按此分层，最终构造出文学领域本体库。这里以“小说”本体为例，给出部分类层次图，如图1。
2.2.2 建立类的属性
根据以上四个本体构建类的属性，这里以章回小说为例，列出部分属性如表1。
2.3 添加本体实例
在设计好类和属性之后，就可以添加各种类的实例了。创建类的实例类似于向数据库中的表录入数据，在属性图中已给出属性名及其取值范围。一个完整的本体由类、属性和实例组成。例如：小说本体中，章回类的实例为四大名著等；演义小说的实例为《隋唐演义》、《杨家将》、《东周列国志》、《明史演义》等。
2.4 本体库的存储方式
目前对于本体的存储方式主要有三种：纯文本存储方式、数据库存储方式以及专门管理工具方式。文本方式适合于数据量较少的小型数据库，而专门管理工具通用性及扩展性差。考虑到本项目中数据规模较大，检索需求较频繁，故采用MySql数据库存储本体。
3 结束语
本文中在构建本体类的时，借用了软件开发中自顶向下的思想。首先确立“文学”这一顶层本体，然后分化为“诗歌”、“小说”、“散文”、“戏剧”本体，再据此进一步细化。从而，可从一定程度上降低概念的冗余度。当然，采用此方法建立的本体库在进行实例添加时，会存在一些二义性，因为有些文学的划分范围存在交叉部分。
参考文献
[1]李善平.本体论研究综述[J].计算机研究与发展,2004,41(7):1041-1052.
[2]GRUBER T R.Towards principles for the design of ontologiesused for knowledge sharing[J].International Jouranl of Humanand Computer Studies,1995(43):907-928.
自顶向下 篇8
车身产品设计过程是一项复杂的活动。由于各部分零件之间有较强的配合关系,对某一零件的修改往往会影响到许多相关零件的修改;汽车造型设计的过程是一个不断修改不断完善的过程,第一版CAS到最后的A面会有几次变更的过程,造型与最初的构思也会有不一样的地方,甚至大相径庭,这是一种很正常的现象;CAE分析结果和工艺反馈也使得结构设计需要修改。传统的设计过程是先利用三维软件设计好零件,再应用软件的装配功能进行装配,得到设计的产品或部件总成。这限制了设计的可更改性,需要车身结构反复的修改,不断的修改设计将造成零件设计的改动工作量非常巨大,不利于提高设计效率和设计质量。自顶向下的参数化设计方式只需要替换造型面、总布置图、安装硬点等重要数据和修改相关参数,就可以自动或通过少量修改迅速的完成底层零件结构的修改更新,甚至只需要替换数据库内结构类似的数据的输入参数完成零件建模,实现了产品的快速设计、快速更改和并行设计。
1、自顶向下的设计方式
自顶向下的设计过程,设计是从产品整体的要求出发,在设计的初期就考虑总成中零件的分块关系和零件与零件之间的约束关系,在完成产品的整体概念设计之后,再实现单个零件的详细设计。自顶向下的设计已是公认的符合人们思维习惯的设计方式,也是当今CAD软件设计发展的潮流。
汽车整体按其结构和功能可以分解为若干个子系统,每一个子系统完成一定的功能,子系统和零部件之间的关系是一种树形关系,零件是功能和结构的最基本单元。首先由上游的设计目标转化为造型、总布置图等相关设计要求,这些设计要求通过断面转化到车身设计中,再通过关联传递到零件中,转化为零件的设计需求,为零件设计提供自顶向下的控制。由上级总成对下级零件提出设计要求,下级零件的设计中将上级总成的要求看成是设计输入,建立关联驱动和参数驱动的产品模型,当上级总成对下级零件的要求改变时,下级零件能够根据新的关联和参数自动或通过少量修改迅速的完成更新修改。
根据上面的分析,要通过CATIA的参数化技术对各个零件进行详细设计,首先是为各个子系统建立一个断面Part,并给断面Part和相关零件Part建立一个Product,方便零件Part关联断面Part内的Publication数据。接下来是对各零件进行具体设计,同时还必须协调各零件之间的约束关系,这样设计出来的零部件才能更好地实现自顶向下更新的设计功能,才能为后续改进设计提供保证。
从功能分解的角度看,自顶向下的设计方法是将汽车车身的设计要求,由上至下,逐层分解到零部件的性能,形成零部件的设计需求。从结构分解的角度看,自顶向下的设计方法是一个自上而下、逐步求精的迭代过程,是一个设计约束不断分解、传播与满足的过程。
现代的汽车车身设计要求尽可能的加快产品的设计进度,往往采用并行设计的方法。采用了自顶向下的设计方法后,零部件的设计可以看成是一个模块化的、函数化设计。由于总成中零件的概念设计、分块等主要参数都在断面Part中定义,而详细设计在零件Part构建,通过修改断面Part中的输入条件和参数,零件Part会自动或通过少量修改迅速的完成更新,使得零件Part详细设计可以在概念设计完成之前开始实施,甚至可以借用数据库中的已有数据,使产品设计可以并行开展。
自顶向下是一个设计思想,自顶而下、由整体到局部,一种能够实现后期细化调整以及并行开发的方法。参数的传递则是可以实现这种思想的一种手段,而CATIA的参数化设计方法实现了这个需求。
2、CATIA参数化设计
CATIA软件提供了一个参数化产品设计的平台,把概念设计与详细设计的变化自始至终的贯穿到整个产品设计过程中,可使工程师实现整个设计过程遵循自顶向下的设计方式。
参数化设计不同于传统的设计,它储存了设计的整个过程,能设计出一组而非单一的在形状和功能上具有相似性的产品模型[1]。
2.1 软件的设置
2.1.1 在结构数中显示参数值及公式,如图1所示。
2.1.2 在结构数中显示约束、参数、关联,如图2 所示。
2.1.3 在Product中,带参数进行外部引用,因参数更改较多,建议手动更新。如图3所示。
2.1.4 新建所需要的参数
点击f(x)图标,进入Formula对话框,新建所需要的参数,如图4所示。
2.2 参数化建模的零件树的介绍
如图5所示:
[Final_PartBody]用来存放实体结果;
[Fillets_Model]用来存放片体结果:
[Input_Data]存放和初步处理输入数据,输入数据以Name(Date)的形式整理存放,方便后期替换修改;
[Thickness_Direction]用来存放冲压方向数据;
[Layout]:Typical Section和Layout存放空间;
[Referance_Data]:储存设计时参考数据的空间,只做参考不能利用Referance Data生成新的Element;
[Main_Modeling]:是建模的空间。
[Fillets]:利用完成的Final Edge Model做Fillet Operation的空间;
[H/W]:保存H/W (Weld Nut,Bolt)的空间;
[DWG]:做出2D Drawing作业需要的Section或Element并保存的空间;
[Temp]:建模过程中发生的Temporary Data空间被删除也不能对Final Body有影响。
2.3 实现参数传递的方法
CATIA参数化设计的建模分断面Part和零件Part两部分。断面Part里主要是对造型输入和总布置输入进行处理,将各分总成的造型面、造型线和总布置信息链接到断面,进行布置设计。在这里,输入是造型和总布置图等,输出是断面。零件Part里是详细完整的结构特征设计,比如设计车身A柱内板结构,这是车身设计的最底层,前面的断面Part是输入,输出的是具体零件。
2.3.1 Part内部参数的传递
CATIA具有完善的参数功能,在Part内部可以对sketch中的元素进行几何相关性约束,如直线的长度,直线与圆弧相切等关系。这些关系表达了设计人员的设计思路,并且在此后的设计中可以对它进行修改,对于关键的尺寸还可以做参数关联(如图6所示),关联到绘图过程,通过草图控制建模过程,从而达到最直接的参数驱动建模的目的。
车身一般需要建立55-80个参数化的sketch断面(如图7、8所示),可以通过替换造型面,达到更新断面的目的,通过修改断面sketch中的相关参数,达到快速的调整断面结构的目的,避免了重复的断面绘制。
为了修改方便,一些重要的或者需要后期调整的过程尺寸也可以通过参数关联的形式控制。如图9所示,料厚信息在参数中体现。
参数关联是参数化建模的一个重要手段,它可用来定义和控制模型中的大部分尺寸,对于汽车零件系列化设计有着重要的意义。
2.3.2 Part与Part之间的参数传递
将一个Part内的数据拷贝到另一个Part时候,使用Publication和Paste with link功能建立Part与Part间的数据关联,当父Part改变时,子Part中的引用元素随之变化,而与引用元素相关的子元素(如:偏移、延长等)也随之变化,实现Part与Part之间的参数传递。
2.3.3 Replace功能
当造型面、总布置图、安装硬点等输入发生变化时候,可以使用Replace功能替换以前的数据,快速的更改零件,实现输入改变时快速更新断面Part目的。同时也可以通过Replace功能替换Part内的结构,比如发动机舱内板加强筋的结构做了两个方案,可以使用Replace功能快速的在发动机舱内板中替换两个方案。
3、自顶向下的建模方法在车身设计中的应用
在某一平台轿车的设计中,需要获得更大的后排腿部空间,腿部空间的改变会带来R点的向后移动、下车身尺寸增长,和上车身造型的改变,利用CATIA的参数化设计可以通过输入替换和参数修改来实现车身的迅速调整。
3.1 下车身的更改
下车身布置断面可分为机舱、前地板和中后地板三部分,此次更改的方案是中地板后移,因此只需修改中后地板部分的布置断面,如图10所示。
此草图是中地板部分的布置断面,输入参数是总布置图和底盘安装硬点,可以看出中地板凸起位置对腿部空间后移起决定性作用,而凸起位置点是与R点关联的,因此只需使用Replace命令把总布置图替换,中地板和周边搭接件的断面就会相应的向后移动。相同的,更新安装硬点,车身断面会相应的更新。而零件Part是通过Publication和Paste with link命令关联到布置断面的,断面的改变将会带动零件Part的更新,这样通过参数的传递,可以在几个小时甚至几分钟内完成此方案下车身部分的修改。
3.2 上车身的更改
上车身部分,造型发生了变化,导致上车身的断面发生变化,仅以顶盖后风挡处为例,如图11所示。
此断面的输入是后风挡、顶盖造型面和分缝。顶盖的第一道翻边是与顶盖造型面、顶盖分缝关联的,风挡涂胶面是与玻璃面关联的。只需使用Replace命令把输入数据替换,断面会自动地更新。造型面的改变和断面的更新会传递到零件Part,实现零件Part的更新。
3.3 Part详细结构的调整和更改
对于零件细节的改变,可以通过Part内部的参数修改,如图12所示。
此件是内饰顶棚安装支架,筋的宽度、深度可以通过草图进行可视化的调整,这样零件的细节特征可以很方便地随时修改。孔的位置和孔径尺寸是内饰提供的输入,将孔两侧筋的位置、零件上下切边与孔心位置和孔径尺寸关联,当内饰安装点改变时,孔两侧筋的位置、零件上下切边也随之改变,实现了细节特征的自动修改,这样的好处是在设计的初期就可以对零件的细节进行设计,后期可以自动更改或者通过简单的操作手动更改,实现了同步工程。如果零件结构与数据库中已有零件的结构相似,可以借用数据库内结构类似的数据,通过替换输入和小量的修改实现零件的快速建模。
4、结论
利用CATIA的参数化功能可以方便地建立自顶向下的产品模型。通过父代替换和参数修改功能,节省了工程师大量地反复修改和反复建模的时间,消除了传统设计中的一些反复劳动,使工程师有更多的时间完善数据;通过对零件库内已有零件的借用,实现了快速设计,提高了设计效率;由于可以父代替换和参数化修改,更早地进行细节设计变成了可能,从而实现并行工程,缩短了设计周期,使人力、物力和时间大为节约。
参考文献
自顶向下 篇9
最基本的碰撞检测算法是直接对物体间的所有几何元素进行碰撞检测遍历,这种算法精确度最高,计算复杂度也极高,不能达到系统实时性的要求。目前使用的碰撞检测算法均采取速度与精度兼顾的折中方法,在牺牲一部分精确性的情况下,提高检测的速度,从而提高系统的实时性。
碰撞检测算法总体上分为静态碰撞检测算法和动态碰撞检测算法。静态碰撞检测算法检测在静止的环境中测试对象间是否发生碰撞的算法,要求很高的精度,不要求有很高的实时性;动态碰撞检测算法针对的是环境中运动物体间以及物体和环境是否发生碰撞的算法。对实时性要求较高,如何在保证算法实时性的前提下提高精度是研究的重点和难点。
动态碰撞检测算法分为离散碰撞检测算法和连续碰撞检测算法[2]。其中连续碰撞检测算法由于计算复杂,建模困难而没有广泛使用,目前应用的较多的碰撞检测算法多属于离散碰撞检测算法。层次包围盒法就是离散碰撞检测算法中使用较多,技术成熟的算法之一。
1 包围盒技术
包围盒法出现较早,在碰撞检测系统中广泛使用,其核心思想是把复杂的对象用一个体积略大,可以包含该对象的几何特征简单的包围盒表示。物体间碰撞检测只需对其相应的包围盒进行相交测试,从而减少计算复杂度,提高算法实时性。
根据包围盒的不同,可分为:包围球[3](Sphere),沿坐标轴的包围盒AABB[4](Axis-Aligned Bounding Boxes),固定方向包围盒FDH[5](Fixed Directions Hulls),和离散方向包围盒K-Dop[6](k Discrete Orientation Polytope),方向包围盒OBB[3](Oriented Bounding Box)。
1.1 包围盒层次体树
物体包围盒间的相交测试只能反馈物体是否发生碰撞。为了得到具体的碰撞信息,需要根据物体的几何特征递归的分割若干成不相交的部分建立包围盒,称为包围盒层次结构(Bounding Volume Hierarchy,BVH),以树形结构表示,称为层次包围体树(Bounding Volume Tree,BVT)。分割的越细,包围盒层次结构就越逼近物体的实际特征。在进行碰撞检测时,首先判断物体是否发生碰撞,然后遍历物体的层次包围体树确定发生碰撞的区域。
树的度δ指树的结点所拥有的最大孩子树,在叶节点数n确定的情况下树的度和树的高度成反比。在建树过程中,要同时考虑建树的成本和树的搜索性能。采用二元树,基于以下两点考虑:首先从二元树的建树操作来说,把相应的节点分裂成两个子集,只需进行一次分割,简化了操作;其次从根到叶的搜索要花费的总时间与f(δ)=(δ-1)·logδn成比例(n为叶节点总数),f(δ)在区间δ∈(1,∞)上单调递增,所以当δ=2时f(δ)取最小值,即搜索花费的时间最小。
1.2 层次包围体树的构造方法
层次包围体树有三种构造方法[7]:自顶向下、自底向上和插入法,三种方法的各有特点,根据所选包围盒种类以及其他具体情况选择合适的构造方法。
1)自顶向下:自顶向下的构造思想是“由整体到局部”,包围体树从全集S出发,以全集S作为根结点,依据某种划分策略把当前结点中的元素划分为不相交的两个子集,照此方法递归地划分,直到生成叶结点,生成的层次包围体树性能的好坏取决于划分策略的选择。
2)自底向上:自底向上的构造思想是“由局部到整体”,把集合中的基本元素根据其相应的特征两两分组,归并后形成父节点,如此反复归并过程,最后得到全集S作为根节点。
3)插入法[8]:根据具体情况把物体的基本元素按照相应的优化算法逐个递归地插入树中。一次插入操作只能插入一个元素,插入元素的过程如下:从根到叶子遍历整个树,找到与插入元素最近的叶节点,插入元素,合并成新的节点,然后自底向上更新各个层次结构。如此反复操作,直到把最后一个元素插入树中,得到层次包围体树。
1.3 自顶向下建立OBB层次树过程
本文使用基于分裂平面的方法进行划分,根据集合中元素的基本几何特征确定划分策略。分裂平面把整个空间分为两个独立的闭半空间,根据与分裂面的相对位置确定集合中元素的划分。集合中的元素与分裂平面位置关系有三种情况:1)位于分裂平面左边;2)位于分裂平面右边;3)与分裂平面相交。前两种情况把元素直接划分到相应的子集中,第三种情况根据元素的几何重心与分裂平面的相对位置划分,重心在分裂平面的哪边就划分到哪个子集中,重心在分裂平面上的元素,则分配到包含元素较少的子集里,以生成尽可能平衡的树。判断元素重心与分裂平面相对位置的方法是:在分裂平面上找任意一点和元素重心构成的向量与该平面的法向量点乘,结果为正,重心在分裂平面的左边,反之为负,重心在分裂平面的右边,为零,则重心在平面上。图1为二维空间使用分裂平面进行分割的示例,图中的基本元素为三角形,两个三角形与分裂平面相交,黑色的三角形重心分裂面右边,划分到右子集中,白色三角形重心在分裂面上,由于左子集所含元素较少,故划分到左子集中。
分裂平面的选择由以下两步完成:首先确定分裂平面的法线,即分裂轴,然后在分裂轴上确定合适的分裂点,最后过分裂点作垂直与分裂轴的平面,得出分裂平面。
通常选取OBB包围盒最长的边作为分裂轴[7]。对于分裂点的选择,有以下两种常用方法:1)选择分裂轴的中点作为分裂点,这种方法计算简单,并且可以使划分的两个子集所含的元素数目相等,得到一棵平衡的包围盒树,这种方法在集合中的基本几何元素特征相近时最为有效。2)选择集合中的基本元素的中心在分裂轴上的投影的平均值,这种方法需要一定的计算,并且对树的平衡性造成一定损害,但可以在划分后得到较为紧密的包围盒,改善层次包围体树的性能。
2 一种新的分割方法
平均值方法和中值方法并不适用于所有情况,在集合中元素分布较为分散时使用上述分割所得到的子节点的包围盒比较松散。图1中的基本元素为三角形,集合中的元素较少,且元素间距离较大,采用中值法选取分裂面,左、右两个子集建立的包围盒同时包含了两个部分中三角形间的空隙部分,导致包围盒的体积增大,增加了计算的复杂度,减弱了层次包围体树的性能。
本文提出一种新的分割方法:首先找出于OBB包围盒的最长的轴,把所有三角形投影到轴上,合并所有重叠的投影,并记录这个重叠投影包含的的所有三角形。如果合并后只有一条线段,也就意味着所有的三角形的投影重叠,那么不能沿着此轴分割;则对下一条轴重新进行第一步操作,如果每条轴均不能分割,则使用传统方法进行分割。对于可分割的轴,除去最后一个区间,对每一个被合并的投影区间,首先把区间的末端点定为标记点,计算标记点左、右两边的间隔长度,求出左、右两部分的体积,相加得出包围盒的总体积。最后选出使总体积最小的分割方式进行分割。
操作流程如图2。
图3是二维空间中的一个示例,基本元素为三角形。如图所示,四个三角形在垂直的轴上的投影重叠为区间L,故无法在此轴上分割,在水平轴上重新进行投影。
三角形在水平轴上投影为P1、P2、P3和P4,进行合并后的区间分别为L1、L2和L3。(L1由合并P1和P2重叠的间隔后得出。)不相连的间隔为E1和E1。标记点可以置于L1或L2的末端点。图4标记点置于L1的末端点,左边部分的长度为|L1|,右边部分的长度为|L2|+|E2|+|L3|。则包围盒的总体积可以由以下公式计算:V1=|L1||M1|+(|L2|+|E2|+|L3|)M1。
图5所示,标记点置于L2的右端点。这样左边部分长度为|L1|+|E1|+|L2|,右边部分长度为|L3|。总体积V2=(|L1|+|E1|+|L2|)N1+|L3||N2|。最后比较V1和V2的大小,选择体积小的轴做出最终分割。
每一次的分割过程都要伴随一次或多次的体积计算,采用精确的体积计算方法会增加计算复杂度。为提高分割算法执行效率,选取相对简单的体积计算方法,即把分割后的子集看作两个矩形进行计算。如果包围盒的所有轴都无法使用上述分割方法分割时,采取默认方法进行分割。
3 实验结果与分析
实验在CPU:Intel T6400 2.0GHZ,内存:DDR2 2G,显卡:NVIDIA GeForce9300GS的计算机上进行。实验具体内容为两个茶壶间的碰撞检测,两个茶壶有相同的结构,其中一个茶壶向另一个茶壶进行匀速直线运动,实验分别检测使用中值分割法,平均值分割法以及本文提出的分割方法得到的层次包围体树所包含的三角形片数以及碰撞检测过程,实验结果表1所示,新式分割方法可以有效减少三角形片数,从而缩短碰撞检测时间。
4 结束语
本文对碰撞检测中层次包围体树的应用进行了阐述,提出了一种新的分割方法,用于自顶向下建立OBB层次包围体树。经试验表明,该算法集合中元素较稀疏的情况下能大大提高包围盒和物体间的紧密程度,从而提高碰撞检测效率。下一步的工作中对其他类型包围盒的层次树使用上述分割方法,并评估分割结果。
摘要：对OBB层次树在碰撞检测中的应用进行了研究,详细分析了自顶向下建立OBB层次树的过程。介绍一种新的分割方法,可以使分割后的包围盒更加紧密。实验通过与传统分割方法比较,证明了该算法可以有效地应用于集合中三角形分布较稀疏的情况。
关键词：虚拟现实,碰撞检测,包围盒层次结构,层次包围体树
参考文献
[1]潘振宽,崔树娟,张继萍,等.基于层次包围盒的碰撞检测方法[J].青岛大学学报:自然科学版,2005,18(1):71-76.
[2]REDON S,KHEDDAR A,COQUILLART S.CONTACT:arbitrary in between motions for continuous collision detection[C].Proc of IEEEROMAN',2001.
[3]LIN MC,GOTTSCHALK S.Collision detection between geometric models:a survey[C].Proc of IMA Conference on Mathematics of Sur-faces,1998:37-56.
[4]Van den BergenG.Efficientcollision detection ofcomplex deformablemodels using AABB trees[J].Journal of Graphics Tools,1997,2(4):1-13.
[5]魏迎梅,王涌,吴泉源,等.碰撞检测中的固定方向凸包包围盒的研究[J].软件学报,2001,12(07):1056-1063.
[6]JIM NEZ P,THOMAS F,TORRAS C.3D collision detection:a survey[J].Computers and G raphics,2001,25(2):269-285.
[7]GOTTACHALK S,LIN MC,MANOCHA D.OBB-Tree:A Hierarchical Structure for Rapid Interference Detection[C].the Proceedings ofACM SIGGRAPH'96,1996:171-180.
自顶向下 篇10
1 支持自顶向下的CAD技术
支持自顶向下的CAD技术,首先从概念设计阶段入手,应进行功能分解,即通过设计计算将总功能分解成一系列的第一级子功能,确定每个子功能参数,其次进行结构设计,即根据总的功能及各个子功能的要求,设计出总体结构(装配)及确定各子部件(子装配体)之间的位置关系、连接关系、配合关系。位置关系、连接关系、配合关系及其它参数通过几何约束或参数约束等来确定。其理论模型如图1所示。
支持自顶向下的CAD技术具有如下优点:
(1) 符合产品设计过程和设计人员的思维过程。
设计产品时,最初考虑的是产品应实现的功能。最后才考虑实现这些功能的几何结构,所以产品的设计过程是一个从抽象到具体的渐进过程。
(2) 便于实现多个子系统的协同,实现并行设计。
在产品设计的最初阶段,即概念设计阶段,就将产品的主要功能、关键约束、配合关系等重要信息确定下来,在进行任务分配时,这些关键约束也同时分配给各子系统,这样,各子系统才能很好地配合,避免发生冲突。
(3) 为DFx(DFA,DFM)等提供了条件。
能将前期阶段的关键约束传递到后续设计阶段,这样,在后续设计中就可根据前期设计的约束要求进行可行性评价,从而实现面向装配的设计(DFA)和面向制造的设计(DFM)。
2 减速器的自顶向下设计
2.1 PIU/E支持的自顶向下设计技术
Pro/ENGINEER软件提供了完整的Top-down设计方案,通过定义顶层的设计意图并从产品结构的顶层向下将信息传递到有效的子装配体或零件中。Top-down设计在工作方式上具有以下几个主要设计理念:确定设计意图,规划、创建产品结构。产品的三维空间规划,通过产品的结构层次共享设计信息,装配中的零件设计。在进行产品的概念设计时,Top-down设计技术是驾御和控制Pro/ENGI.NEER软件相关性设计工具最好的方法。
(1) 布局(Layout):
它提供一个2D的草绘环境,让设计者在装配零件时,可以先针对零件装配的约束条件来做规划,将每个装配零件之间的关系与约束先定义出来,以帮助设计者在装配零件时可以不必为了每次加人一个新的零件时都要考虑约束条件,因为利用Layout文件就可以将零件自动地装配起来。如果要修改零件,也只需修改所绘制的Layout文件,就可以自动地将变更的地方加至装配文件中。
(2) 骨架模型(Skeleton Mode1):
骨架模型作为产品装配的三维空间规划,可以被用来描述元件的空间需求、重要的安装位置或运动,也可用来在子系统之问共享设计信息,并作为这些子系统之间一种参考控制手段。仅仅对总体布局进行设计,使设计更加明了,加强了组件之间设计数据的沟通,支持组件之间设计数据的共享和传递,容易确认、控制和观察设计全局,使设计数据的沟通无阻碍,设计出的产品更加柔性化。
(3) 装配环境下的零件设计与编辑:
在进行产品装配的过程中,根据已设计计算好的零、部件和标准件的形状及尺寸,利用零件间的约束条件产生新的零件或对原有零件进行修改。
2.2 减速器的自顶向下设计
减速器基本结构由传动件(齿轮、联轴器)、轴系部件(输入轴系和输出轴系)、箱体及附件等子装配体组成,进行产品的自顶向下设计的主要过程:
(1)分析、确定传动方案,设计关键零件。关键零件是指影响产品性能和产品结构的重要零件,在减速器产品中,可以选择轴作为关键零件,因为轴是轴承、联轴器、定位套筒、齿轮、密封圈等零件的装配基础件,它与多个零、部件发生装配关系,同时又是受力情况最复杂的、需要进行强度设计和校核的、必须重点控制的重要零件,所以将其确定为关键零件。
(2)建立以重要零件设计流程为主线的装配设计进程,并行地完成其它主要传动零、部件的主要形状和尺寸的设计。主要有:齿轮、轴承、联轴器等的主要尺寸和外形的分析计算。
(3)根据轴、齿轮、滚动轴承和箱体问的空间位置和连接关系,可以利用Pm/E的Layout构造产品布局(包含了轴、滚动轴承和齿轮的计算结果)。如图2所示为某二级圆柱齿轮减速器和布局图,其中,主要的基准有:第1级齿轮啮合中心线1、第2级齿轮啮合中心线2、轴线ll、轴线12和轴线13,主要的尺寸约束有:轴线与轴线之间的中心距;第2段轴两齿轮端面间的距离,齿轮端面距离箱体内壁的距离;箱体外壁到联轴器间的距离,小齿轮与大齿轮的齿宽差,轴承端面与箱体内壁的距离,以及轴的外伸长度等,这些尺寸值要根据产品的结构设计和主要零件的计算来确定。
(4)依据产品布局图,将主要零、部件调入并进行装配。这些零、部件主要是指轴、齿轮、轴承和简单的箱体,它们的相互位置关系是依据布局图来确定。
(5)分析轴系零件的定位关系,在装配环境中修改轴、齿轮的局部尺寸,比如形成各种装配的孔、轴肩等,并利用装配约束关系产生新的定位件,比如轴套等。
(6)装配其它的零、部件,比如油标、螺栓、透视器等,并在箱体上产生相适应的特征。
(7)添加箱体的其它的特征。
3 结语
自顶向下的设计方法的优点是很明显的,它提供一个面向设计群体的装配设计环境,整个设计过程是从顶层开始的,从一开始就控制着产品的整体设计目标和性能状况,部件设计作为详细设计依赖于产品开发初期的概念设计、功能设计及初步设计。本文介绍的基于产品布局的装配设计模式能够确保设计群体中每个成员的设计从产品设计的开始就被有效地控制在最终产品可装配的范围之内,从而减少了设计过程中的重复现象,缩短了产品的开发周期,并在减速器的产品设计中得到实际的应用。
参考文献
[1]刘全坤,刘克素,王雷刚.支持Top—down设计的冲裁模装配图设计[J].机械工程学报,2001,37(12):94—96.
向上走，向下走？ 篇11
黄涛向女儿看齐，恶补知识恶补得上了瘾，张总拉着他执行c计划(黄涛为了尽快熟悉业务，开展工作，为自己制定了读书A计划，学习理论知识；业务B计划，尽快熟悉业务；张总附加上c计划，让黄涛每周和他一起运动休闲，交流心得。)时他也心不在焉。这几个月房市火爆，张总心情很好，连扣黄涛几球，把拍子一甩，说：
“涛子，你都快长成兔子眼睛了，别想那些书的事了。走，我一朋友在省城新开一家国医堂，跟我一起去捧捧场。”
“张总，我还是别去了，不然，我这周的A计划就完不成了。”
“不行。你以为我带你去省城就是happy啊，还有正事要办，你必须跟我跑一趟。”
到了省城，张总带着黄涛去国医堂做足疗。张总躺在沙发里，听到黄涛在一旁的沙发里小声嘟哝着“工艺流程”、“景观设计”、“农业产业化”，心里又是赞赏，又是好笑：
“涛子，明天早上去开发区看看去。有一块地，马上要拍了。”
黄涛嘴里的嘟哝嘎然而止，现出一脸诧异，张马在南，省城在北：“看省城的地?”
这一阵子的恶补，黄涛在朋友的建议下把买来的书啃了大半，企业管理的知识丰富了不少。黄涛读书，不象一般的学生为了掌握知识泛泛而读，他是带着张马集团的问题读书，一边读一边思考答案的。黄涛认为，张马集团以前做的战略定位是很正确的：张马作为一家地级市的房地产开发商，这几年又投了旅游和特色农业，资金链并不轻松，最好的战略选择还是在自家门口稳扎稳打。张总猛一说到省城看地，黄涛很难转得过弯来。
“马局长调到了那个开发区当区长，有块地，100来亩，问我有没有兴趣，我说来看看。”
张总心里想的是另外一回事。张总对自己的战略眼光很自信，扎根当地，多元化发展，是他十年前提出来的。马上就是金九银十，张马·听涛居的三期马上开盘，按现在的房地产形势，完全不愁卖。听涛居之后，张马还有些土地储备，再做几个项目也能吃饱。问题是再以后呢?再以后，张马地产怎么发展?马局长跟张总是发小，没把握的事不会跟他提，这块地拿还是不拿，他也在犹豫。拿，资金吃紧，不拿，以后房地产怎么做?
拿不拿，看看地再说吧。
开发区位于省城西南，未来的省城规划，将把大学和政府机关迁来，省城和外地的开发商闻讯而来，已有不少在建的楼盘。张总与黄涛在开发区转了转，高高低低的吊车与脚手架把开发区变成了一座大工地。到底是省城，一些楼盘的品质和策划推广水平很高。黄涛跟张总说：“以为来省城是洗脚和见客人，我以后一定得相机随身带，把人家做得好的拍下来，学回去。”
张总若有所思地“唔”了一声。他在思考另外一个问题：十年前的战略定位是否需要调整?处在省城和县城之间的张马地产，未来应该怎么发展?是向上走，到省城这些发达城市把品质和格局做起来，还是向下走，向地产开发还在起步阶段的一些地县延伸?
马区长说的那块地位于规划中的大学城东面，地段还不错。张总问黄涛拿不拿。黄涛说不拿：“省城没人知道张马集团，我们做的盘子比附近的盘子还是差，一下子跑到省城来跟大公司竞争，比较难吧。再说，钱怎么周转得来呢?”
“不拿，张马地产以后吃什么?”
“拿了这块地，怎么做呢?”
张总想了想，说：“在家门口做盘子跟省城是不一样。不过，也不是完全不一样。家里可以做定向开发，省城的房市虽然大，也没有说不能做定向。”
“定向开发直接锁定单位的购房户，一下子资金不是问题。开发品质一定要上去，以后大的开发商要是到张马来，张马地产的竞争力很快就会不行，所以，必须要向人家学习和看齐。到省城来做项目，就是要向人家学习，这块地，做下来只要不赔钱就行!”
黄涛定定地看着张总，心想，姜真是老的辣啊!张总真不是一般人，在外面玩了那么久，回来立刻就接上了手，处理事情干净利落，考虑问题深谋远虑，我黄涛能被这样的头儿看中和栽培，一定是上辈子积了德了!
不过，定向开发的客户上哪里找?派谁来省城做这个项目?黄涛提出这两个问题，跟张总讨论起来。张总说，找大客户的事，看来得落到他这个董事长身上，整个张马集团，没有谁有他那么广、那么高层次的人脉。说到这儿，张总感慨道：“要是沈鹏不出事就好了，他来干这事一准行!他虽然有些不地道，我也有太过放松的不对，罢了，哪天看看他去。”
“做这个项目的人承载着张马集团提升楼盘品质的期望，必须玩着命地干。涛子你要是不当这个总经理，我就派你来省城做这个事。不过，张马集团内部应该还能找出合适的人来。回去以后再议吧。”
回张马后，黄涛盘算着张总的计划，盘算着张马地产的未来，向上走?向下走?想着想着，黄涛不由得在键盘上敲打起来，他要写个张马地产未来的发展规划。楼市被工业化和城镇化的大潮所拉动，与十年前房改后商品房市场初现的境况已经大大不同。十年前的战略定位，是不是到了需要调整的时候了?
黄涛向张总汇报自己的想法，张总说，向上走，向下走，的确是需要考虑的大事。首先要把这事考虑清楚，A计划、B计划因此耽误一下都可以。“如果没有马区长打我那电话，如果我找不来定向开发的客户，向上走，不需要论证，就应该枪毙。现在这个时候，地都要招拍挂，竞争也比以前激烈得多。我们在省城的人脉怎么也比不上在本地，省城的开发商对张马却是以逸待劳。涛子，我也想把张马做成万科、做成碧桂园，想当初张马跟他们的起点也差不多，我也想把张马做到省城、做到省外去，但是现在不行了，他们的成功不能模仿和复制。我们没有赶上前几年房地产大发展的那一波，只能走我们自己的路。”
黄涛说：“您的意思是，向上走，是瞅着机会就走几步?”
“对!向上走，是有机会就走走，而且不能占用资金，不能造成楼盘积压，得挣快钱。张马在资金上没有什么优势。”
“向下走，到地县做项目是主要思路?”
“差不多。地县城市刚刚有商品房的意识。楼盘的品质很差，需求很大，受经济环境的影响也小些。可能利润率低了点。还有一个问题，如果当地有个地产的老大，也会很麻烦，外面的人进不去。这些需要调研和论证。”
“明白了，张总，我这就安排做这些事去。”
自顶向下 篇12
复杂机械产品的设计, 特别是创新设计是多个设计者参与的、自顶向下的设计过程[1], 由于这个设计过程很复杂, 因此目前的研究集中在概念设计结束后, 设计者协同进行装配设计的阶段[2]。耦合结构参数的协同是上述自顶向下协同装配设计的关键问题之一, 即在早期设计阶段, 分布在异地的设计者基于产品功能需求相互协商、协同计算彼此相关的关键结构参数。耦合结构参数协同计算具有分布性和模糊性, 其相关研究工作主要集中在面向单个设计者的参数计算方面, 包括基于约束网络的方法[3,4,5]、基于模糊理论的方法[6,7,8]、基于效用理论的方法[9,10]等, 这些方法没有考虑协同设计环境下多人计算的特点, 且基于效用理论的方法对约束方程的建立具有特殊要求[9], 也难以同时处理离散和连续参数的计算。本文基于模糊理论处理耦合结构参数协同计算的模糊性, 采用效用理论处理设计者的设计知识和偏好, 设计者协商建立以效用为目标的优化模型并用遗传算法进行优化求解。
1 耦合结构参数协同计算的相关概念
(1) 效用函数向量。
用三角模糊数表示模糊设计参数, 假设这类参数个数为nf, 其他参数个数为np, 采用效用函数描述模糊参数取值的优先程度, 所有模糊设计参数的效用函数表示为效用函数向量:
(2) 责任向量。责任向量表示每个效用函数所对应的设计者, 表示为
其中, pi (x) (i=1, 2, …, nf) 表示第i个模糊设计参数的效用函数对应的设计者集合, 这些设计者共同协商确定对应设计参数x的效用函数。
(3) 设计者权重向量。
设计者权重表示各个设计者在设计过程中的权威性, 表示为
其中, ai表示第i个设计者的决策权重。
(4) 效用权重向量。效用权重表示各个参数对应效用的重要程度, 表示为
其中, wi表示第i个模糊设计参数效用的重要程度。
2 基于模糊理论和效用理论的耦合结构参数协同计算
用三角模糊数表示模糊设计参数, 用效用函数表示设计者的设计经验和偏好;设计者协同定义相关耦合结构参数, 协商确定相关模糊设计参数的效用并基于物理原理建立相关工程约束;然后以效用最大化为目标, 建立耦合结构参数协同计算的优化模型, 并利用遗传算法进行求解。上述耦合结构参数协同计算流程如图1表示, 其关键是耦合结构参数协同计算优化模型的建立和求解。
2.1 耦合结构参数协同计算的优化模型
耦合结构参数协同计算的优化模型以效用最大化为目标, 以模糊结构参数的区间范围以及工程约束为约束条件, 其建立过程包括三个步骤。
2.1.1 确定单个设计参数的效用
单个参数的效用函数可以由设计者基于其经验知识确定, 或通过工程数据进行拟合得到[9]。由式 (1) 和式 (2) 知, 单个结构参数的效用及其对应的设计者集合分别为ui (x) 、pi (x) (i=1, 2, …, nf) , pi (x) 对应集合的成员为pi1, pi2, …, pik, 假设每个成员的权重为api j (即式 (3) 中的权重分量) , 设计者相对于模糊设计参数效用的权重为
将式 (5) 归一化, 得
考虑到每个模糊设计参数效用权重为wi, 结合三角模糊数的隶属度μi (x) , 每个模糊设计参数对应的效用最终表示为
2.1.2 建立总体效用优化目标
设计参数效用优化目标表示为
式中, X为设计参数向量。
对于式 (8) , 各个设计者的效用值在求解过程中可能存在冲突, 因而要使不同设计者的设计效用同时达到最优值, 一般比较困难。转化为单一目标是解决上述多目标优化的常用方法, 通常采用的转化方法包括加权线性组合、平方和加权法和功效系数法, 由于各个模糊参数的效用在计算过程中已考虑权重信息, 因此前两种组合方式采用相等的权重, 从而转化为线性求和方式。最终的目标函数如下 (具体采用哪种方式, 由设计者在协同计算过程中协商选择) :
线性组合法
式中, Ug为总体效用目标。
平方和法
功效系数法
2.1.3 建立耦合结构参数协同计算优化模型
三角模糊数表示为
工程约束包括等式和不等式约束, 表示为
式中, o、p分别为不等式和等式的个数。
耦合结构参数协同计算归结为:在满足约束式 (12) 、式 (13) 的前提下, 满足总体效用最大化, 即
2.2 基于遗传算法的优化求解
遗传算法 (GA) 能以较大概率在有限时间内求得整体最优解, 是求解式 (14) 的有效手段[11,12]。本文提出基于改进的自适应罚函数的遗传算法求解式 (14) , 其基本思想是, 通过自适应罚函数将上述问题转化为仅有区域约束的优化问题, 且同时处理连续和离散变量参数, 主要步骤如下。
(1) 如果nf=0, 即没有模糊设计参数, 则式 (14) 退化为一般的方程组求解, 此方程组包括不等式和等式方程, 采用数值方法求解后算法结束。如果nf≠0, 此时求解分成两步:首先, 令每个模糊设计参数都取中值, 即对于xi= (l, m, t) , 令xi=m;然后进行方程组求解, 如果有解, 输出所有参数结果, 算法结束, 否则表示模糊设计参数的效用结果可能存在冲突, 跳转到 (2) 。
(2) 假设满足约束条件的解的集合为F*, 则约束条件用罚函数并入到目标函数:
一般的自适应罚函数只考虑遗传算法过程中进化代数的反馈[13], 这里采用的罚函数不仅考虑遗传算法计算过程中进化代数的反馈, 同时考虑个体约束偏离的分布情况:
式中, t为进化代数;τ为对应个体的约束不满足的个数。
通过罚函数penaltyf (x) , 式 (14) 转化为仅有区域约束的优化问题F (x) 。
(3) 利用遗传算法, 求解以F (x) 为目标的优化问题。处理连续和离散变量的方法如下 (对设计参数采用12位长二进制编码) :①如果设计参数v为连续的, 假设其区间为[B, U], 则从编码空间到设计参数空间的映射为
dbv=B+ (U-B) α/212 (18)
式中, α为进化计算过程中的基因二进制编码;dbv为对应的参数数值。
②如果设计参数v为离散的, 假设其离散数据集合为VS={v1, v2, …, vr}, 其中的元素从小到大排列, 则从编码空间到设计参数空间的映射为
dbv=FindNearest (v1+ (vr-v1) α/212) (19)
其中, 函数FindNearest (s) 的作用是从集合VS中获得和s最近的数据元素。
耦合结构参数协同计算中, 式 (3) 和式 (4) 权向量A、W的确定是一个重要的内容, 其计算方法采用最小二乘法或本征向量法, 具体见文献[14]。
3 系统实现及耦合结构参数协同计算实例
在自顶向下协同装配设计原型系统[2]中实现了上述耦合结构参数协同计算方法, 作为整个原型系统的一个子系统, 该子系统包括服务器和客户端的相关组件[2]。服务器端组件负责所有耦合结构参数及相关约束的管理以及效用函数、模糊结构参数的协商管理。客户端组件负责用户交互, 帮助设计者进行模糊参数及其效用函数的交互协商确定、约束网络的交互建立。接下来给出在液压机械手的自顶向下协同装配设计过程中, 耦合结构参数的协同计算实例。
所要设计的机械手的功能参数如下:抓持物体直径不大于100mm, 工作半径不小于500mm, 整体移动行程不小于180mm。其关键的子装配零件为手爪、手爪张合油缸、手爪伸缩油缸、摆动马达、升降油缸、移动基座。以下给出手爪 (HA) 、手爪张合油缸 (HD) 、手爪伸缩油缸 (HE) 的设计者基于功能要求, 协同计算耦合结构参数的过程, 其对应的设计者分别为D_1、D_2和D_3, 其中D_3也负责移动基座 (Base) 的设计。
图2所示为机械手的骨架模型, 标出了D_1、D_2和D_3需要协同计算的部分结构参数, 这些结构参数要满足工作半径不小于500mm的要求。
为了协同计算上述结构参数, 三个设计者进行如下工作:①协同定义相关设计参数, 用三角模糊数表示模糊设计参数;②协同定义模糊设计参数的效用;③协同定义相关参数效用的权重;④协同定义相关工程约束。
表1～表3列出相关设计参数、工程约束以及模糊设计参数的效用。表1涉及结构参数 (S) 、功能参数 (F) , 包括这些参数相关的设计者、各个参数的模糊设计数值、权重等, 其中, ※表示属于, R表示相关;设计目标值是预先根据设计经验、标准、知识确定的数据, 用三角模糊数表示为 (l, m, t) ;功能参数Hl、Hd是各个设计者共同考虑需要达到的功能需求。表2为设计者协同确定的相关工程约束, 以等式、不等式方程表示。表3为设计者所采用的效用函数。在协同工作过程中, 设计者的协商工具为基于文字语音的多媒体交流工具。其中, x为设计参数, 其他变量为不同函数曲线下的常数。
表4为设计者调整权重、模糊结构参数以及采用离散和连续变量计算方法得到的结果。如表4所示, 在第一次计算后, 设计者发现最大工作半径 (Hl) 为531mm, 偏离理想数据550mm太远, 所以设计者协商后, 调整其权重, 重新计算后得到第二次的计算结果为550mm, 大大靠近了理想的参数值。
4 结束语
给出了自顶向下协同装配设计过程中的耦合结构参数协同计算方法, 该方法考虑了早期设计阶段设计信息的模糊性, 利用三角模糊数表示模糊结构参数;考虑了设计的分布、设计者的设计知识和经验, 以及结构参数和功能参数的重要程度, 结构参数和功能参数之间的工程约束关系;采用最优化方法, 在保证产品内在工程约束的前提下, 尽量满足分布在异地的设计者的设计经验和偏好, 且支持连续和离散耦合结构参数的协同计算。
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