CN108628956A - 产品创新设计的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种产品创新设计方法，包括以下步骤：根据产品设计指标，计算设计指标中与预设的领域知识库中的知识集中的关键词的语义相似度匹配计算获得与领域知识库中产品设计任务相关领域的知识集；根据输入的设计指标信息及相应的权重和阈值，与预设的产品结构技术指标库中存储的实施例特征信息进行相似度匹配计算获得产品结构技术指标库中相似的实施例集；对实施例集进行基于熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从中获取到最优设计方案，将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，完成产品设计方案三维模型自动生成，并完成仿真分析。本发明利用相似度算法快速从现有技术中获得最相关的技术从而快速完成产品方案的设计。

Description

产品创新设计的方法及系统

技术领域

本发明涉及产品创新设计技术领域，具体涉及一种产品创新设计方法及系统。

背景技术

目前，面对国际市场的激烈竞争，企业为满足瞬息万变的需求，产品的更新换代日益加速。新产品投放市场的快慢，已成为决定企业竞争优势的关键。在知识经济的时代，产品的创新设计依赖于产品技术的不断创新。然而现有技术创新主要集中于对外部产品和技术的跟踪创新(消化吸收再创新)，成为国内大多数企业实现技术进步的主导模式。由于受到外部技术环境的影响，这种创新模式正制约着企业的发展与产品的进步。如何实现技术的原始创新和集成创新，并将相关技术快速有效地融入产品创新设计中，成为目前企业面临的重要问题，甚至在改变着简单满足用户需求的产品开发传统模式。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明的一个目的是提供一种产品创新设计方法，根据产品设计指标，将设计指标中与预设的领域知识库中的知识集进行相似度计算，获得与产品设计任务相关领域的知识集；将设计指标信息与预设的产品结构技术指标库中存储的实施例特征信息，进行相似度匹配计算获得产品结构技术指标库中相似的实施例集，这样可从相似的实施例集中获得最优的设计方案，然后对最优的设计方案的设计参数进行校正，从而得到产品的设计方案，利用相似度算法快速从现有技术中获得最相关的技术从而快速完成产品方案的设计。

为了实现本发明的这些目的和其它优点，提供了一种产品创新设计方法，包括以下步骤：产品创新设计的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据产品设计任务要求相应输入设计指标，并对各指标设置相应的权重和阈值；将设计指标中与预设的领域知识库中的知识集中的关键词，进行语义相似度匹配计算；根据输入的设计指标信息及相应的权重和阈值，与预设的产品结构技术指标库中存储的实施例特征信息进行相似度匹配计算；

S2、根据语义相似度匹配计算获得与领域知识库中产品设计任务相关领域的知识集；根据特征信息进行相似度匹配计算获得产品结构技术指标库中相似的实施例集；对实施例集进行基于熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从中获取到最优设计方案；

S3、对最优设计方案的各设计参数进行校验，检查最优设计方案的设计参数指标是否达到输入的设计指标，若达到输入的设计指标则执行S4，若未达到输入的设计指标则执行S5；

S4、将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，完成产品设计方案三维模型自动生成，并完成产品设计方案三维模型的仿真分析，生成产品设计方案报告，完成产品创新设计；

S5、获取相关领域的知识集中各设计参数变量名称概念，以实现对设计参数修改的辅助，根据S3中校验结果，获取最优设计方案中需要修改的设计参数的集合，根据预设的产品设计流程规则顺序，结合产品结构技术指标库中的参数对所述设计参数集合进行修正，获取最终设计参数修改后的最优设计方案，并返回步骤S3。

优选的是，所述的产品创新设计的方法，语义相似度匹配计算具体包括以下步骤：

A1、利用深度学习算法对领域知识库中存储的知识条目进行训练，得到知识条目中每个词的词向量，然后将每个词向量组合形成词向量集合；

A2、对设计指标进行分词，在词向量集合中找到设计指标分词后的每个词语对应的词向量；在词向量集合找到存储的知识条目中每个关键词的词向量；

A3、采用余弦相似度公式计算词向量集合中每个词向量与设计指标分词后每个词向量的余弦相似度，并得到词向量集合中每个词向量的最大相似度值，将每个词向量的最大相似度值组合得到设计指标句子向量；

A4、采用余弦相似度公式计算词向量集合中每个词向量与每个关键词词向量的余弦相似度，并得到词向量集合中每个词向量的最大相似度值，将每个词向量的最大相似度值组合得到关键词句子向量；

A5、采用余弦相似度公式计算设计指标句子向量与关键词句子向量间的相似度，即完成语义相似度匹配计算。

优选的是，产品创新设计的方法，当语义相似度大于0.65时，则获得与领域知识库中产品设计任务相关领域的知识集。

优选的是，产品创新设计的方法，利用word2vec算法对领域知识库中存储的知识条目进行训练

优选的是，产品创新设计的方法，通过HMM模型以及Viterbi算法对设计指标进行分词。

本发明还提供一种一种产品创新设计系统，包括：

领域知识库存储模块，其内存储有知识集以及知识集对应的关键词；

产品结构技术指标模块，其内存储有产品结构技术指标实施例；

第一相似度计算模块，其用于计算产品设计指标与领域知识库存储模块中的关键词之间的相似度，并根据相似度结果获得领域知识库存储模块中与产品设计任务相关领域的知识集；

第二相似度计算模块，其用于计算产品设计指标信息与产品结构技术指标模块中的产品结构技术指标实施例之间的相似度，并根据相似度结果获得产品结构技术指标模块中相似的实施例集；

方案评价模块，其根据熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从相似的实施例集中获取到最优设计方案；

方案校验模块，检查最优设计方案的设计参数指标是否达到输入的设计指标；

第一获取模块，其用于获取相关领域的知识集中各设计参数变量名称概念；

第二获取模块，其用于获取最优设计方案中需要修改的设计参数的集合；

修正模块，其根据预设的产品设计流程规则顺序、第一获取模块获取的设计参数变量名称概念以及相似的实施例集中设计参数，对需要修改的设计参数进行修改；

设计工具应用接口模块，其用于将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，并调用仿真计算设计工具，完成设计方案三维模型的仿真分析生成产品设计方案报告。

本发明至少包括以下有益效果：

1、本发明的产品创新设计方法，根据产品设计指标，将设计指标中与预设的领域知识库中的知识集进行相似度计算，获得与产品设计任务相关领域的知识集；将设计指标信息信息与预设的产品结构技术指标库中存储的实施例特征信息，进行相似度匹配计算获得产品结构技术指标库中相似的实施例集，这样可从相似的实施例集中获得最优的设计方案，然后对最优的设计方案的设计参数进行校正，从而得到产品的设计方案，利用相似度算法快速从现有技术中获得最相关的技术从而快速完成产品方案的设计。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明的产品创新设计方法流程示意图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得。

实施例

如图1所示，一种产品创新设计方法，包括以下步骤：

S1、根据产品设计任务要求相应输入设计指标，并对各指标设置相应的权重和阈值；将设计指标中与预设的领域知识库中的知识集中的关键词，进行语义相似度匹配计算；根据输入的设计指标信息及相应的权重和阈值，与预设的产品结构技术指标库中存储的实施例特征信息进行相似度匹配计算；知识集包括产品领域的专利、文献、论文等，比如产品为汽车，产品结构技术指标库则存储有汽车的结构、发动机结构参数、轮胎结构参数等。

S2、根据语义相似度匹配计算获得与领域知识库中产品设计任务相关领域的知识集；根据特征信息进行相似度匹配计算获得产品结构技术指标库中相似的实施例集；对实施例集进行基于熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从中获取到最优设计方案；相似度匹配计算均为余弦相似度计算。

S3、对最优设计方案的各设计参数进行校验，检查最优设计方案的设计参数指标是否达到输入的设计指标，若达到输入的设计指标则执行S4，若未达到输入的设计指标则执行S5；

S4、将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，完成产品设计方案三维模型自动生成，并完成产品设计方案三维模型的仿真分析，生成产品设计方案报告，完成产品创新设计；

S5、获取相关领域的知识集中各设计参数变量名称概念，以实现对设计参数修改的辅助，根据S3中校验结果，获取最优设计方案中需要修改的设计参数的集合，根据预设的产品设计流程规则顺序，结合产品结构技术指标库中的参数对所述设计参数集合进行修正，获取最终设计参数修改后的最优设计方案，并返回步骤S3。

所述的产品创新设计的方法，语义相似度匹配计算具体包括以下步骤：

A1、利用深度学习算法对领域知识库中存储的知识条目进行训练，得到知识条目中每个词的词向量，然后将每个词向量组合形成词向量集合；

A2、对设计指标进行分词，在词向量集合中找到设计指标分词后的每个词语对应的词向量；在词向量集合找到存储的知识条目中每个关键词的词向量；

A3、采用余弦相似度公式计算词向量集合中每个词向量与设计指标分词后每个词向量的余弦相似度，并得到词向量集合中每个词向量的最大相似度值，将每个词向量的最大相似度值组合得到设计指标句子向量；

A4、采用余弦相似度公式计算词向量集合中每个词向量与每个关键词词向量的余弦相似度，并得到词向量集合中每个词向量的最大相似度值，将每个词向量的最大相似度值组合得到关键词句子向量；

A5、采用余弦相似度公式计算设计指标句子向量与关键词句子向量间的相似度，即完成语义相似度匹配计算。

本技术方案以汽车产品为例进行说明，对领域知识库中存储的知识条目进行训练分词，比如有如下词“汽车”“发动机”“轮胎”“气缸”….，并得到每个词的词向量，根据设计指标进行分词，比如“汽车”“发动机”“轮胎”并找到每个词对应的词向量，同时找到存储的知识条目中关键词对应的词向量，此处关键词可以为多个，比如一篇专利或者论文中有多个关键词，比如“轮胎”、“气缸”，然后将每个词向量与设计指标进行分词后的词向量进行相似度计算，即“汽车”词向量分别与“汽车”“发动机”“轮胎”进行相似度计算，可得到三个相似度值，然后从三个相似度值中选择得到相似度最大值，“发动机”词向量分别与“汽车”“发动机”“轮胎”进行相似度计算，可得到三个相似度值，然后从三个相似度值中选择得到相似度最大值，“轮胎”词向量分别与“汽车”“发动机”“轮胎”进行相似度计算，可得到三个相似度值，然后从三个相似度值中选择得到相似度最大值“气缸”词向量分别与“汽车”“发动机”“轮胎”进行相似度计算，可得到三个相似度值，然后从三个相似度值中选择得到相似度最大值，将每个词向量的最大相似度值组合得到设计指标句子向量；同理，得到关键词句子向量，然后采用余弦相似度公式计算设计指标句子向量与关键词句子向量间的相似度，即完成语义相似度匹配计算。语义相似度匹配计算值在0～1之间，通过这种方法，充分考虑了词语的内在含义，可尽可能将汽车相关领域的知识集尽可能收集出来，从而快速的完成产品设计。

所述的产品创新设计的方法，利用word2vec算法对领域知识库中存储的知识条目进行训练。

所述的产品创新设计的方法，通过HMM模型以及Viterbi算法对设计指标进行分词。

本发明还提供一种产品创新设计系统，包括：

领域知识库存储模块，其内存储有知识集以及知识集对应的关键词；知识集可以为论文、专利、行业标准、国际标准等。

产品结构技术指标模块，其内存储有产品结构技术指标实施例；产品结构技术指标包括产品结构、尺寸、使用材料等。

第一相似度计算模块，其用于计算产品设计指标与领域知识库存储模块中的关键词之间的相似度，并根据相似度结果获得领域知识库存储模块中与产品设计任务相关领域的知识集；

第二相似度计算模块，其用于计算产品设计指标信息与产品结构技术指标模块中的产品结构技术指标实施例之间的相似度，并根据相似度结果获得产品结构技术指标模块中相似的实施例集；

方案评价模块，其根据熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从相似的实施例集中获取到最优设计方案；

方案校验模块，检查最优设计方案的设计参数指标是否达到输入的设计指标；

当方案校验模块检查最优设计方案的设计参数指标达到输入的设计指标时，则通过设计工具应用接口模块，将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，并调用仿真计算设计工具，完成设计方案三维模型的仿真分析生成产品设计方案报告。

当方案校验模块检查最优设计方案的设计参数指标未达到输入的设计指标时，则通过修正模块，根据预设的产品设计流程规则顺序、第一获取模块获取的设计参数变量名称概念以及第二获取模块获取得最优设计方案中需要修改的设计参数的集合，对需要修改的设计参数进行修改，并获取最终设计参数修改后的最优设计方案，再次经过方案校验模块校验。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。

Claims (6)

1.产品创新设计的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据产品设计任务要求相应输入设计指标，并对各指标设置相应的权重和阈值；将设计指标中与预设的领域知识库中的知识集中的关键词，进行语义相似度匹配计算；根据输入的设计指标信息及相应的权重和阈值，与预设的产品结构技术指标库中存储的实施例特征信息进行相似度匹配计算；

S2、根据语义相似度匹配计算获得与领域知识库中产品设计任务相关领域的知识集；根据特征信息进行相似度匹配计算获得产品结构技术指标库中相似的实施例集；对实施例集进行基于熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从中获取到最优设计方案；

S3、对最优设计方案的各设计参数进行校验，检查最优设计方案的设计参数指标是否达到输入的设计指标，若达到输入的设计指标则执行S4，若未达到输入的设计指标则执行S5；

S4、将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，完成产品设计方案三维模型自动生成，并完成产品设计方案三维模型的仿真分析，生成产品设计方案报告，完成产品创新设计；

S5、获取相关领域的知识集中各设计参数变量名称概念，以实现对设计参数修改的辅助，根据S3中校验结果，获取最优设计方案中需要修改的设计参数的集合，根据预设的产品设计流程规则顺序，结合产品结构技术指标库中的参数对所述设计参数集合进行修正，获取最终设计参数修改后的最优设计方案，并返回步骤S3。

2.如权利要求1所述的产品创新设计的方法，其特征在于，语义相似度匹配计算具体包括以下步骤：

A1、利用深度学习算法对领域知识库中存储的知识条目进行训练，得到知识条目中每个词的词向量，然后将每个词向量组合形成词向量集合；

A2、对设计指标进行分词，在词向量集合中找到设计指标分词后的每个词语对应的词向量；在词向量集合找到存储的知识条目中每个关键词的词向量；

A3、采用余弦相似度公式计算词向量集合中每个词向量与设计指标分词后每个词向量的余弦相似度，并得到词向量集合中每个词向量的最大相似度值，将每个词向量的最大相似度值组合得到设计指标句子向量；

A4、采用余弦相似度公式计算词向量集合中每个词向量与每个关键词词向量的余弦相似度，并得到词向量集合中每个词向量的最大相似度值，将每个词向量的最大相似度值组合得到关键词句子向量；

A5、采用余弦相似度公式计算设计指标句子向量与关键词句子向量间的相似度，即完成语义相似度匹配计算。

3.如权利要求1所述的产品创新设计的方法，其特征在于，当语义相似度大于0.65时，则获得与领域知识库中产品设计任务相关领域的知识集。

4.如权利要求2所述的产品创新设计的方法，其特征在于，利用word2vec算法对领域知识库中存储的知识条目进行训练。

5.如权利要求2所述的产品创新设计的方法，其特征在于，通过HMM模型以及Viterbi算法对设计指标进行分词。

6.一种产品创新设计系统，其特征在于，包括：

领域知识库存储模块，其内存储有知识集以及知识集对应的关键词；

产品结构技术指标模块，其内存储有产品结构技术指标实施例；

第一相似度计算模块，其用于计算产品设计指标与领域知识库存储模块中的关键词之间的相似度，并根据相似度结果获得领域知识库存储模块中与产品设计任务相关领域的知识集；

第二相似度计算模块，其用于计算产品设计指标信息与产品结构技术指标模块中的产品结构技术指标实施例之间的相似度，并根据相似度结果获得产品结构技术指标模块中相似的实施例集；

方案评价模块，其根据熵值权重的灰色关联方法的评价排序，从相似的实施例集中获取到最优设计方案；

方案校验模块，检查最优设计方案的设计参数指标是否达到输入的设计指标；

第一获取模块，其用于获取相关领域的知识集中各设计参数变量名称概念；

第二获取模块，其用于获取最优设计方案中需要修改的设计参数的集合；

修正模块，其根据预设的产品设计流程规则顺序、第一获取模块获取的设计参数变量名称概念以及相似的实施例集中设计参数，对需要修改的设计参数进行修改；

设计工具应用接口模块，其用于将最优设计方案的设计参数导入产品三维建模模板中，并调用仿真计算设计工具，完成设计方案三维模型的仿真分析生成产品设计方案报告。