數字化產品設計中多形態知識集成

劉溪涓

(上海電機學院機械學院,上海200245)

數字化產品設計中多形態知識集成

劉溪涓

(上海電機學院機械學院,上海200245)

針對產品數字化設計過程中知識重用的特點,對設計知識進行了比較全面的分類,提出了產品設計過程中多形態知識的概念。研究了多形態知識集成的方法,給出了基于領域本體的多形態知識融合方法,并以螺紋滾絲機設計中多形態知識為例,對該方法進行了解釋,得出了相關結論。

產品設計;多形態知識;知識集成;數字化設計

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

產品設計過程中的大量工作是檢索、重用以往經驗知識以及獲取新知識[1]。產品設計經驗知識的獲取、共享與重用,有利于縮短產品開發周期、提高產品質量[2]。在飛機、艦船、制造裝備等復雜產品的數字化開發過程中,由于其產品功能、結構和協同開發過程高度復雜,知識密集,知識形態及知識之間的關聯就更加復雜和多樣[3],故在該類產品開發過程中,設計經驗知識的表示與獲取,重要性更為突出,但同時也更顯困難。

由于產品設計知識獲取與產品全生命周期過程的復雜關聯性,在復雜產品設計開發過程中,不同類型的知識表示、集成與獲取仍然是一個瓶頸。其中一個突出問題是當描述某一對象的概念及屬性與某幾個對象間關聯關系時,設計師手頭可獲得的知識來源和形式經常是多種多樣的。具體地說,在設計過程中產生的知識表達形態多樣,從出現頻率上,可分為常用形態和特殊形態。常用知識形態包括概念、表格、公式、規則、約束、文字和圖形;特殊知識形態包括決策樹、經驗列線圖和設計案例等。從是否形式化角度又可分為結構化的(機器可讀的)、非結構化的(人類可讀的)。而目前知識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多類型和表示形式知識的融合能力,也缺乏對它們之間關聯關系的研究。本文研究就此展開,提出了“多形態知識”的概念和基于領域本體模型的多形態知識融合方法。

1 產品設計中的知識重用

根據所采用的設計原理與技術是否已存在,新產品設計可分為原創設計和再設計兩大類。后者又可根據改進部分的多少和程度,進一步分為適應性設計、變型設計、選擇設計和布局設計。據統計,新產品設計中大約60%以上的工作是基于以往經驗展開的,對產品經驗知識的獲取、重用是在較短時間內獲得高質量產品設計的關鍵因素,這在復雜產品的開發過程中表現更為突出。現代產品設計往往基于數字化平臺上的協同設計,故產品開發過程涉及大量專業團隊的協同工作,具有比個人設計更為復雜的設計流程、組織結構及產品結構,設計中相關對象之間的關聯關系、知識類型及知識的流向都更加復雜、多樣。這種設計過程涉及的因素多、設計制造周期長,設計過程中可能涉及的多種系統之間不易集成,捕獲設計方案與設計缺陷的因果關系更加困難。上述情況決定了產品開發企業的知識體系龐大、專業團隊眾多、概念術語繁雜,故其知識管理過程十分復雜。一個基礎的共性問題即是如何有效地針對產品的設計知識進行表示和集成,并在此基礎上進一步為知識重用提供基礎。

2 多形態知識

在產品設計領域,關于知識分類與集成方法的研究已經有很多,Ropohl[4]在1966年提出了外顯知識(Explicit Knowledge)與內隱知識(Tacit Knowledge)的概念。他認為:與外顯知識不同,內隱知識是難以用正式化和系統化的人造語言進行表達的。Davenport[5]則從無法清晰表達的與可清晰表達的、無法教授的與可教授的、無關聯的與有關聯的、使用時無法觀察到的與可以觀察到的等多個視角對知識進行了細分。Vincenti[6]通過對航空業歷史案例的分析,將設計知識分為6類:基本設計概念、標準與規范、理論工具、定量數據、實踐經驗和設計手段。Bayazit[7]則基于設計方法學定義了4類設計知識:過程性知識、陳述性知識、設計標準化知識和協同設計知識。Bayazit認為協同設計知識是關于團隊協同工作的知識。Ramesh[8]認為新產品開發是一種知識密集型活動,所包含的知識有通用知識、領域知識、過程知識。他強調了設計過程知識的重要性,將其分為產品概念設計方法、評價條件、相關規范、理論工具和實踐經驗等。上述研究中有關設計知識的分類,界定了產品設計知識所管理對象的范圍。然而,上述研究對知識進行的粗粒度劃分,還不能很好地支持設計過程,沒有很好地結合領域特征。

對此,本文提出“多形態知識(Multi-style Knowledge)”的概念。多形態知識是指在產品開發過程中,設計知識所表現出的形式的多樣性。“多形態”一詞的提出,是基于不同形態的知識表達,在概括程度、方便程度上存在很大區別。具體地說,從表達知識所用的形式來分,有決策樹、列線圖、表格、約束、解析公式、產生式規則、模糊準則、案例、Bayes概率規則、因果關系圖和多媒體視頻等多種形式。從是否可由機器處理來區分,可分為結構化知識、非結構化知識(如描述性文本)。從產品設計知識的內容來區分,又可分為描述性知識、過程性知識和結構性知識。描述性知識用來說明事物的工作原理、名稱,包括相關概念、元素及其相互關系;過程性知識用來描述完成某一任務的詳細步驟(活動);結構性知識是問題求解的基礎,用來產生方案或者策略,設定不同設計任務的約束條件,在出現失敗或者信息不全時給出解決方案。結構性的知識又可進一步分為有關方案設計的知識,以及有關參數選擇的知識等。

3 多形態知識集成方法

本體論(Ontology)的概念最初起源于哲學領域,是形而上學理論研究的一個分支,與認識論相對。認識論是研究人類知識的本質和來源,即研究主觀認知,而本體論則研究客觀存在。具體地說,本體研究客觀對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域的研究為起點,Ontology在人工智能領域獲得穩步的發展,并逐漸被賦予了新的內涵。目前,Ontology在知識表示領域及工程中的知識重用等方面取得較好應用,逐漸成為一個研究熱點[9-10]。關于本體的定義有很多,最著名并被引用最廣的定義是1993年美國斯坦福大學知識系統實驗室(Knowledge System Laboratory,KSL)的Gruber給出的定義:“本體是概念模型的明確化的規范說明”。按照領域依賴程度,本體可分為頂層(Toplevel)本體、領域(Domain)本體、任務(Task)本體和應用(Application)本體。其中,領域本體描述的是特定領域(如制造、地理、汽車和醫療等)內的概念及概念之間的關系。

企業的領域共享本體(領域的概念及其關系的集合)是設計師在協同設計過程中進行知識獲取、表達以及共享的基礎。由于在復雜產品開發環境下知識概念龐大,詞匯繁雜,且概念之間存在復雜關聯性,為了支持協同設計環境下設計師對新知識的發現、記錄,以及對已有知識的獲取、使用,需要進行知識表示詞匯的統一,本文采取本體建模(Ontology Modeling)技術建立多形態知識表示和集成的統一基礎,并在此基礎上進行多形態知識融合,支持產品的數字化開發過程,具體方法如下。

3.1 以案例為主線的多形態知識融合

產品設計的求解結果及設計經驗一般更適合用案例來表示。一般性規則可以看作是對多個特殊案例的歸納總結。采用基于案例的知識表示的好處是可有效地降低知識獲取的難度,同時避免了某些不完整的規則之間可能導致的沖突和推理的復雜性。因此在案例基礎上比較容易實現系統的一致性。將設計案例劃分為4大類別:①為滿足某特定設計需求所進行的概念設計、詳細設計、物理樣機等;②設計缺陷或者禁忌案例,以及針對設計缺陷的解決方案;③針對某類問題的新技術研究方案;④一些經典設計方案。

同時,注意到人類往往依賴多種形態經驗知識進行綜合推理。不同形態的知識表達,在概括程度和方便程度上有很大區別。人們在不同情景下需要采用不同形式來記載自己所得到的知識。從知識獲取的角度來看,一開始人們獲得的知識可能是一些個別案例,隨后將某些案例抽象歸納后可能會得到更一般性的規則或者公式。由于在產品設計過程中,設計案例或者規則性的知識一般與某類設計任務或者設計對象有關,案例或者規則中的特征以及參數多是關于相關設計任務(設計對象)的特征參數。

3.2 任務驅動的基于本體建模技術的知識表示

將不同的設計任務(設計對象)在企業本體中進行分類定義,分別將知識項與相關的設計任務關聯,通過設計任務的連接,從而將各種不同表達形式建立起關聯。即通過不同知識項與本體中某一概念對象的連接,在不同類型知識之間建立起了一種關系,如圖1所示。在任務表達中,把每一任務視為元素以構成任務空間,并依據任務抽象級別形成任務分類樹。從而在執行該類設計任務時,由上述的關聯關系,即可取回與該任務相關聯的各種不同形態的產品設計知識。

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

同時,由于設計過程性的知識可以對設計者的工作及過程規劃提供有力支持,因此擬在任務空間與產品設計過程空間之間建立關聯關系,以支持過程知識的重用。在過程知識的表達中,擬記載解決問題的活動步驟、每一活動要考慮的因素指標以及輸入、輸出之間的約束關系,并在領域本體的基礎上進行定義。復合型任務則通過工作流來完成,此時依據任務分類樹中任務的具體-抽象關系以及任務之間的輸入、輸出約束,可得到過程中活動的執行順序等內容,可用于輔助設計過程規劃。

3.3 基于領域本體進行知識融合

所謂知識融合是指在產品開發的知識處理全過程,包括知識分類、表達、獲取、抽取、綜合、集成和對不確定性問題的處理等。知識融合的基礎是可轉換為統一的表達模式。建立本體模型,描述不同形態知識及其間關聯。

當設計任務越是明確,任務細分程度越高,該任務對應的本體模型就越是清晰和具體,對案例、規則、圖表等多形式知識轉換過程就更加有效。由于某一設計知識總是作用于某一特定的對象類別,或者與其相關聯,故不同形態的知識表述,往往在某一方面或者在某一局部描述了參數之間關系。知識的不同形態表述,往往可以相互補充,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聯,可建立不同形式知識的統一表達基礎,對不同知識形態的內涵進行比較、計算,從而可判定它們之間是相互補充,還是存在矛盾;②如果是一致基礎上的補充,則在設計迭代中進一步考慮此知識,優化設計方案,如果存在明顯矛盾,則提出警示,并建議作出一定的知識修改,以完善企業知識庫。計案例、行業經驗數據(列線圖)、參考書上的設計規則。當前設計任務是在滾絲機Ⅰ型的基礎上進行“變型設計”開發出滾絲機Ⅱ型。已知滾絲機Ⅰ型的加工對象是工件螺紋長度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Ⅱ型加工對象是L2=14 mm,HRC2=30,d2=8 mm和 p2=1.25 mm。

4 實例分析

在一臺凸輪式螺紋滾絲機(以下簡稱“滾絲機”)的開發設計中,其凸輪連桿機構(見圖2)的結構設計與滾壓力 F0的大小有關[11]。滾壓力的大小,直接計算起來十分復雜,一般經常借助于企業的經驗知識來確定。已知企業的知識庫中包含如下不同形式的知識描述(見圖3):本企業歷史設

由圖3可見,關于確定滾壓力的知識片段在不同類型知識中表達的形式不同,當設計師進行設計時,他需要把手頭獲得的這3種類型的知識進行融合,以排除不準確的知識內容,獲取盡可能精確和精細的知識。本例中知識融合的步驟如下:①分析滾壓力的所有相關因素,將其描述為設計參量,建立滾壓力本體模型;②將不同類型的知識盡可能進行形式化(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比;③將②中對比結果分類,即將一致型的知識片段保留轉入下一流程,沖突部分舍棄;④將通過檢測的知識進行層次分析來分層細化。

在采用基于歷史經驗知識的設計方法下,按照上述步驟融合已有多類型知識,得出相關結論:①F0與L,HRC,d和 P相關;②本例中經驗列線圖、設計規則3類知識間不存在明顯沖突,但適用初值范圍有所不同,列線圖最廣,設計規則次之,企業設計案例最窄;③已有規則中不包含給定初值情況,其余 3種情況下企業案例中 F0(23.0 kN)略高于其他2類知識求出的 F0(21.8、21.7 kN)。結合本企業的設計安全標準,F0取企業案例,即 F0=23.0 kN。根據此 F0大小展開后續結構設計(略)。

5 結 論

在數字化協同設計環境下,產品開發過程中對多形態知識的表示和融合十分重要,它為設計決策支持提供了基礎。本文在提出“多形態知識”概念的基礎上,對知識融合方法提出了新的思路,

即基于本體建模技術的知識融合,并通過一個案例對該方法進行簡要說明。今后,筆者將在此基礎上,對再設計問題中基于設計過程的知識主動推送的實現方法進行深入研究。

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Application of Multi-style Knowledge in Digital Product Design

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

TB 472

A

1671-2730(2010)03-0130-05

2010-04-22

國家自然科學基金項目(60773088);上海市教育委員會科研創新項目(08YZ190);上海市教育委員會重點學科(J51902)

劉溪涓(1975-),女,副教授,博士,專業方向為機械制造及其自動化,E-mail:liuxj@sdju.edu.cn