【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的模块化产品设计评价方法
本专利技术涉及一种模块化产品设计评价方法，具体涉及一种基于数据驱动的面向产品设计者的产品设计评价方法。
技术介绍
随着新一代IT技术(例如：云计算、物联网、大数据、深度学习等)的逐步深入研究和应用落地，数据驱动制造的时代已经来临。新产品开发被认为是企业在激烈的市场竞争者保持持续竞争力的重要环节之一，企业被迫需要持续不断的开发新产品来适应不断变化的客户个性化需求。如何高效利用产品在设计、制造、销售、使用、评价过程的大数据，不断地分析不同的设计参数对于客户体验的耦合影响，在设计阶段帮助设计者快速估计市场评价结果，对于提升产品设计质量有重要的意义。目前，有关于模块化产品设计评价的方法多局限于基于规则，具体方法主要是通过分析产品结构和影响因素，建立相应的数学模型，最后验证模型的有效性。例如中国专利文献CN105675539公开了一种农产品品质综合评价方法，该方法基于振动光谱定量预测模型，收集待测样品的多个评价指标的预测值和模型参数，结合模型参数和评价指标的权重稀疏，求得反应农产品的综...
【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的模块化产品设计评价方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，持续性的采集产品生命周期数据，包括：产品设计参数数据、产品过程评价指标数据和最终评价指标数据；/n步骤2，将步骤1中采集的产品生命周期数据进行归一化处理，并选取一定比例的数据作为训练集，剩余数据作为测试集；/n步骤3，分解产品结构，假设一个产品P是由n个不同的模块组成，该产品由P＝{P
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的模块化产品设计评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，持续性的采集产品生命周期数据，包括：产品设计参数数据、产品过程评价指标数据和最终评价指标数据；
步骤2，将步骤1中采集的产品生命周期数据进行归一化处理，并选取一定比例的数据作为训练集，剩余数据作为测试集；
步骤3，分解产品结构，假设一个产品P是由n个不同的模块组成，该产品由P＝{P1,…,Pi,…,Pn}表示，任何一个模块Pi被分解为一系列的子模块，由Pi＝{Pi1,…,Pij,…,Pim}表示，假设每个Pij在设计的过程中具有的多种产品设计参数{DAij1,…,DAijk,…,DAijp}，那么该产品表示为：
其中，DAijk表示设计参数，xijk是决策变量，1表示DAijk被选择，0表示DAijk没有被选择；
步骤4，根据产品特点，建立产品评价指标体系，即建立产品的最终评价指标、产品的过程评价指标与产品设计参数之间的关系；针对产品的评价指标体系，建立两阶段神经网络，第一阶段输入和输出分别为产品设计参数和产品过程评价数据，第二阶段输入和输出分别为产品过程评价数据和产品最终评价数据，第一阶段输出与第二阶段输入相同；
两阶段神经网络的结构为：输入层、第一阶段隐含层、第一阶段输出层、第二阶段输入层、第二阶段隐含层和输出层；
其中，和代表第k层的第i各节点到第k+1层的第j个节点的线性映射；对于第一阶段神经网络First_layer而言，p等于输入产品设计参数DP的数量，q代表第二层神经元的数量，r代表第一阶段输出层的神经元数量，同时r也是第二阶段输入层的神经元数量，r等于过程评价指标FE的数量；
对于第二阶段神经网络Second_layer而言，其输入层神经元等于First_layer输出层神经元，s代表第二层神经元的数量，t代表第二阶段输出层的神经元数量；
步骤5，设计混合粒子群算法和Adam混合优化算法实现对两阶神经网络的训练，获得满意的网络结构，其优化目标为两阶神经网络的均方误差最小；
步骤6，利用训练好的两阶神经网络实现待测产品的设计评价。
2.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的模块化产...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，高天翼，毛爱江，闻婧，艾孜买提·依明江，罗正达，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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