CN102902866B - 基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，其主要是在行为流生态系统架构下定义由至少一个行为元组成的行为群落，并通过混合Petri网建立产品行为流生态系统模型，而实现行为群落之间信息传递，且依据设计动力学规则，将产品的行为流变化结合物质状态信息，映射产品的功能以及结构，从而最终完成产品的具体构造，进而解决传统产品模型设计存在的问题，达到智能设计与进化的目的。
Description
技术领域
本发明涉及产品设计领域的建模方法，特别是涉及一种基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法。
背景技术
现代工业设计以智能化，集成化为主要发展方向。从设计的本质来看，产品设计的过程是为了实现特定目标而在复杂约束关系下的抽象与实现过程，产品设计的主要过程可以分为概念设计、装配框架设计、以及详细设计这几个过程，其中，产品的概念设计是最重要的一环，常见的概念设计基础理论有Qian.L和Gere.JS提出的FBS模型，SuhNP提出的公理化设计理论，金熙哲提出的在FBS模型下，引入神经网络进行专家系统进行训练，张广军，郭敦兵等人在公理化设计中建立改进型功能树，另外，还有很多学者引入遗传算法或者扩展功能矩阵在产品概念设计或概念设计的的功能求解上。
产品概念设计目前存在的问题是，从功能反映产品概念设计往往受到设计者的认知和对产品功能的理解，功能结构的划分等主观因素的影响，目前在FBS模型基础上的产品概念设计主要设计导向集中在产品的功能上，而对功能-行为-结构模型中的行为研究非常缺乏，行为连接了产品功能与结构两个重要模块，但是当前对产品行为以及行为作用机理的研究还存在很大空白。
因此我们需要一种基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，以解决现有技术的种种缺失，实为目前急待解决的问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种更加智能化的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，以避免产品设计受设计者主观因素的干扰。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，其包括：1)在行为流生态系统架构下定义由至少一个行为元组成的多个行为群落；2)通过混合Petri网建立产品行为流生态系统模型，而完成行为群落之间信息传递；以及3)依据设计动力学规则，将产品的行为流变化结合物质状态信息，映射产品的功能以及结构，最终形成产品的具体构造。
在本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法中，生态系统架构包括由行为层、自行为层分别向外映射的功能层与结构层构成的纵向部分以及由所述行为层、功能层与结构层各自的演变过程构成的横向部分，其中，行为层到功能层的映射是从产品的行为-功能的客观到主观的映射实现，而行为层到结构层的映射是从产品的行为-结构映射后产品行为的物质实现。行为层的演变过程是从不可再分的行为元迭代汇聚成行为群落，再由行为群落与同层次的物质状态进行结合，通过生态系统中的物质转换、信息传递以及能量流动，得到生态系统的目标状态的过程。功能层的演变过程是从初始的功能元形成子功能，再由各种子功能最后形成总功能的过程。结构层的演变过程是由产品结构单元库从抽象到具体的不断细化，最后形成产品具体构造的过程。设计动力学规则是在满足设计熵增加的情况下，设计动力势能与局部聚合势能保持守恒。
如上所述，本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法主要是在行为流生态系统架构下定义由至少一个行为元组成的行为群落，并通过混合Petri网建立产品行为流生态系统模型，而实现行为群落之间信息传递，且依据设计动力学规则，将产品的行为流变化结合物质状态信息，映射产品的功能以及结构，从而最终完成产品的具体构造，进而解决传统产品模型设计受设计者主观因素的干扰而带来的问题，达到智能设计与进化的目的。
附图说明
图1为显示本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法的操作流程图。
图2为显示基于产品行为流的生态系统架构图。
图3为显示发动机结构与行为流流程图。
图4A至4D分别显示发动机的进气、压缩、燃烧、排气四个行为群落的Petri网模型图。
图5为显示直列四缸汽车发动机的Petri网总流程图。
图6A为显示设计熵及行为群落J的变化趋势图。
图6B为显示设计熵及行为群落Y的变化趋势图。
图6C为显示设计熵及行为群落S的变化趋势图。
图6D为显示设计熵及行为群落P的变化趋势图。
元件标号说明
S100~S102步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
请参阅图1，即显示本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法的操作流程图，以下即配合图2至图6D对本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法的操作步骤进行详细说明。
如图1所示，首先执行步骤S100，在行为流生态系统架构下定义由至少一个行为元组成的多个行为群落。其中，如图2所示，该生态系统架构包括由行为层、自行为层分别向外映射的功能层与结构层构成的纵向部分以及由所述行为层、功能层与结构层各自的演变过程构成的横向部分，其中，行为层到功能层的映射是从产品的行为-功能的客观到主观的映射实现，而行为层到结构层的映射是从产品的行为-结构映射后产品行为的物质实现，具体而言，该行为层的演变过程是从不可再分的行为元迭代汇聚成行为群落，再由行为群落与同层次的物质状态进行结合，通过生态系统中的物质转换、信息传递以及能量流动，得到生态系统的目标状态的过程；而该功能层的演变过程是从初始的功能元形成子功能，再由各种子功能最后形成总功能的过程；该结构层的演变过程是由产品结构单元库从抽象到具体的不断细化，最后形成产品具体构造的过程。接着，执行步骤S101。
在步骤S101中，通过混合Petri网建立产品行为流生态系统模型，而完成行为群落之间信息传递。接着，执行步骤S102。其中，混合Petri网是用于描述和分析产品在实现功能的行为流过程中的离散行为事件与连续行为事件，该混合Petri网引入了具有连续行为特性的托肯，并用动态方程来描述系统中连续变量变化的过程。
为便于描述混合Petri网，以下以公式：BEHPN＝(P,T，A,R,C,M0)进行定义。
（1）P＝{p1,p2,...,pn}是有限状态库所集合，在行为流生态系统模型中，用这些库所代表行为流生态系统模型中的状态，包括连续状态库所PC和离散状态库所PD，其中
（2）T＝{t1，t2,...，tm}是有限的行为变迁，在行为流生态系统模型中的代表行为流过程中的行为变迁，包括连续行为TC和离散行为TD，其中
（3）A是状态库所与行为之间的有向弧集合，A∈(P×T)∪(T×P)，用来表达行为流方向；
（4）R是与连续状态库所对应的关联方程集合，连续状态库所p对应的关联方程记作R(p)，当p∈PC被标记时，连续状态γ的属性按照R(p)变化；
（5）C是连续行为对应的条件集合，连续行为t对应的条件记做C(t)；
（6）M0表示时间刻度0的系统状态，也是行为流生态系统的初始状态；
BEHPN可以对同一个建模框架中的连续和离散的部分进行建模，连续的部分包括连续状态库所和连续的行为，用来描述连续变量的动态变化过程。
在步骤S102中，依据设计动力学规则，将产品的行为流变化结合物质状态信息，映射产品的功能以及结构，最终形成产品的具体构造，并结束该基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法。其中，该设计动力学规则是在满足设计熵S增加的情况下，设计动力势能与局部聚合势能保持守恒，而产品聚合势能Ψ是指产品的客观物质存在在空间和状态上的分布状态势能；设计动力势能Φ是在产品设计过程中通过操作主体对操作客体进行的主动实施能量。
为更详尽了解应用本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法进行计算机辅助实现行为结构寻优和创新的有效性，以下以发动机机构的设计为例，并配合图3至6D进行详细说明。
首先，汽车发动机引擎是典型的混合系统，在发动机运行过程中，涉及到的是物质状态的转变、能量状态的传递、信息状态的交互，运行的过程即发动机中间状态的转变，在发动机产品行为流生态建模中，采用自顶向下设计的方法，将发动机行为流生态系统中行为群落分为进气，压缩，燃烧，排气四个主要部分，发动机的物理结构和行为流流程如图3所示。
将发动机行为流生态系统模型分为进气，压缩，燃烧，排气四个行为群落，分别为行为群落J，行为群落Y，行为群落R，行为群落P，则四个行为群落的Petri网模型图分别如图4A至4D。
行为群落J中的行为集合与状态库所分别见表1和表2。
表1行为群落J中的行为
表2行为群落J中的状态库所
行为群落Y中的行为集合与状态库所分别见表3和表4。
表3行为群落Y中的行为
表4行为群落Y中的状态库所
行为群落S中的行为集合与状态库所分别见表5和表6。
表5行为群落S中的行为
表6行为群落S中的状态库所
行为群落P中的行为集合与状态库所分别见表7和表8。
表7行为群落P中的行为
表8行为群落P中的状态库所
在行为流生态系统中，关注系统状态的转变，行为群落J中的行为t01消耗开始信号Token，变迁t02为混合燃气持续进气的触发，当满足t03变迁触发条件时，进气冲程结束，产生压缩冲程开始信号。行为群落Y中的行为t03消耗开始信号Token，变迁t04为混合燃气继续压缩的触发，当满足t05变迁条件时，压缩冲程结束，产生燃烧冲程开始信号。行为群落S中的行为t06消耗开始信号Token，当满足t07变迁条件时，燃烧冲程结束，产生排气冲程开始信号。行为群落P中的行为t08消耗开始信号Token，变迁t09为混合燃气继续排气的触发，vp为气缸排气后最小体积，当满足t010变迁条件时，排气冲程结束，产生进气冲程开始信号，进行下一个循环。
依据上述方式，可得到如图5所示的一个直列四缸发动机的完整Petri网流程图，其中p0为混合燃气进气状态库所，p11和p017为气缸剩余气体排出状态库所。
根据本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法对发动机行为群落的划分和如图5所示的直列四缸发动机的完整Petri网，可以得到直列四缸汽车发动机行为流生态模型成型实例，见下表9：
表9直列四缸汽车发动机行为流生态模型成型实例
在直列四缸汽车发动机行为流生态系统模型中，平行行为CONTACT、ROTARY、FIX、SNAP、TRANSLATORY、ASSEMBLY代表联接、旋转、固定、咬合、平移、装配等平行行为序列，这是产品建模生态系统的基本单元，通过平行行为的的聚集可以进一步构成行为群落，行为群落通过信息传递，能量流动等熵值流动的方式进行交互，进一步聚集构成父行为群落，通过这种动态的流动，逐步实现终态END的直列四缸汽车发动机的模型构建。
如图6A至6D所示，在行为流生态系统中，从设计动力学的角度来关注设计熵值S的流动和行为群落变化，行为群落变化矩形柱B表示行为群落的规模，M表示行为群落的成熟度。
（1）在行为群落J和Y设计熵值减小向设计动力势能转变，行为群落初始规模很大，在设计熵流动过程中符合产品设计的行为群落规模开始减小，行为群落成熟度不断提高，行为群落J和Y中只有设计动力势能Φ，不存在局部聚合势能Ψ。
（2）在行为群落S和P中设计熵值减小向设计动力势能Φ和局部聚合势能Ψ转变，行为群落规模继续减小，行为群落成熟度逐渐达到饱和。行为群落S和P中设计熵一部分向局部聚合势能不可逆转换，整个过程符合局部守恒。
（3）从设计动力学规则上分析，产品行为流生态系统模型中间态的设计熵值在满足增加的情况下，满足设计动力势能Φ与局部聚合势能Ψ2守恒，ΔΨ＝ΔΨ1+ΔΨ2，ΔΨ1为产品客观物质成型状态势能，ΔΨ2为产品成型过程中废弃原料状态势能，设计动力势能ΔΦ＝Designed和局部聚合势能ΔΨ＝Waste与设计熵值ΔS＝S1+S2+…+S6互相局部守恒转换。
（4）自然群落的进化是由最小单元个体的生物智能决定的，在产品设计过程中，产品个体是不存在自主智能，基于行为流生态系统理论，必须要在行为群落成熟过程中加入设计熵，才能使产品自主进化，行为群落的划分可以引入智能算法进行精度分析与训练分析，设计熵值的加入是不可逆过程。
综上所述，本发明的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法主要是在行为流生态系统架构下定义由至少一个行为元组成的行为群落，并通过混合Petri网建立产品行为流生态系统模型，而实现行为群落之间信息传递，且依据设计动力学规则，将产品的行为流变化结合物质状态信息，映射产品的功能以及结构，从而最终完成产品的具体构造，进而解决传统产品模型设计受设计者主观因素的干扰而带来的问题，达到智能设计与进化的目的。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (4)
1.一种基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，其特征在于，所述基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法包括：
1)在行为流生态系统架构下定义由至少一个行为元组成的多个行为群落；所述生态系统架构包括由行为层、自行为层分别向外映射的功能层与结构层构成的纵向部分以及由所述行为层、功能层与结构层各自的演变过程构成的横向部分，其中，行为层到功能层的映射是从产品的行为-功能的客观到主观的映射实现，而行为层到结构层的映射是从产品的行为-结构映射后产品行为的物质实现；
2)通过混合Petri网建立产品行为流生态系统模型，而完成行为群落之间信息传递；以及
3)依据设计动力学规则，将产品的行为流变化结合物质状态信息，映射产品的功能以及结构，最终形成产品的具体构造；所述设计动力学规则是在满足设计熵增加的情况下，设计动力势能与局部聚合势能保持守恒；从设计动力学的角度来关注设计熵值的流动和行为群落变化，包括：在行为群落J和Y设计熵值减小向设计动力势能转变，行为群落初始规模很大，在设计熵流动过程中符合产品设计的行为群落规模开始减小，行为群落成熟度不断提高，行为群落J和Y中只有设计动力势能，不存在局部聚合势能；在行为群落S和P中设计熵值减小向设计动力势能和局部聚合势能转变，行为群落规模继续减小，行为群落成熟度逐渐达到饱和；行为群落S和P中设计熵一部分向局部聚合势能不可逆转换，整个过程符合局部守恒。
2.根据权利要求1所述的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，其特征在于：所述行为层的演变过程是从不可再分的行为元迭代汇聚成行为群落，再由行为群落与同层次的物质状态进行结合，通过生态系统中的物质转换、信息传递以及能量流动，得到生态系统的目标状态的过程。
3.根据权利要求1所述的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，其特征在于：所述功能层的演变过程是从初始的功能元形成子功能，再由各种子功能最后形成总功能的过程。
4.根据权利要求1所述的基于行为流生态系统架构的发动机产品设计方法，其特征在于：所述结构层的演变过程是由产品结构单元库从抽象到具体的不断细化，最后形成产品具体构造的过程。
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Families Citing this family (8)
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|---|---|---|---|---|
| CN104636528B (zh) * | 2013-11-15 | 2018-08-24 | 同济大学 | 基于行为流复杂产品功能群落及其演化的发动机建模方法 |
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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|---|---|---|---|---|
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| CN101872378A (zh) * | 2010-06-24 | 2010-10-27 | 昆明理工大学 | 一种基于时间Petri网和Agent的复杂系统建模方法 |
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