JP7171094B2 - Personalized Design Pattern Matching Method for "Internet +" Environmental Machinery Products - Google Patents

Personalized Design Pattern Matching Method for "Internet +" Environmental Machinery Products Download PDF

Info

Publication number
JP7171094B2
JP7171094B2 JP2021544343A JP2021544343A JP7171094B2 JP 7171094 B2 JP7171094 B2 JP 7171094B2 JP 2021544343 A JP2021544343 A JP 2021544343A JP 2021544343 A JP2021544343 A JP 2021544343A JP 7171094 B2 JP7171094 B2 JP 7171094B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
design pattern
design
module
demand
order
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021544343A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022542629A (en
Inventor
▲樹▼有 ▲張▼
▲楽▼▲ミアオ▼ 裘
自立 王
▲葉▼ ▲顧▼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from CN202010640643.8A external-priority patent/CN111815409B/en
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Publication of JP2022542629A publication Critical patent/JP2022542629A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7171094B2 publication Critical patent/JP7171094B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、機械製品カスタム設計分野に関し、特に、「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターンの整合方法に関する。 The present invention relates to the field of mechanical product custom design, and in particular to a method for matching personalized design patterns for "Internet+" environment mechanical products.

専門家は、将来の製品の半分以上がカスタム個人化製品であることを予測する。産業技術および人々の生活レベルの継続的な向上に伴い、物質の需要はますます広がり、従来の単一製品は、もはや人々の個人化の需要を満たさなくなる。従来の製品カスタム設計パターンと大量生産ラインは、もはやカスタム製品の設計と生産を満たさなくなる。大規模カスタムの設計パターンは、製品モジュールとモジュールファミリーを予め設定することにより、ユーザ需要に応じて製品モジュール配置を行い、ユーザ需要を満たす製品を組み合わせる。しかし、需要の個人化の継続的な増加に伴い、製品の注文元はグループからシングルユーザに徐々に移行し、大規範カスタムの設計パターンもユーザの需要を満たすことが困難になる。既存の製品モジュールとモジュールファミリーは、ユーザの個人化需要を完全にカバーすることができず、将来の需要傾向を正確に予測できないため、モジュールライブラリの事前更新が不可能になる。同時に、複雑なカスタム機械製品または機器の場合、大規範カスタムの設計パターンは、まだ適応できない。 Experts predict that more than half of future products will be custom personalized products. With the continuous improvement of industrial technology and people's living standards, the demand for materials is becoming more and more widespread, and the traditional single product can no longer meet people's personalization needs. Traditional product custom design patterns and mass production lines no longer meet custom product design and production. The large-scale custom design pattern preconfigures product modules and module families, arranges product modules according to user demands, and combines products that satisfy user demands. However, with the continuous increase of personalization of demand, the product ordering source gradually shifts from group to single user, and even the grand norm custom design pattern becomes difficult to meet the user's demand. The existing product modules and module families cannot completely cover the user's personalization demand, and the future demand trend cannot be accurately predicted, making advance updating of the module library impossible. At the same time, for complex custom mechanical products or equipment, grand norm custom design patterns are not yet applicable.

本発明の目的は、従来技術の欠点に鑑み、「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターン整合方法を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a personalized design pattern matching method for "Internet+" environment machine products in view of the shortcomings of the prior art.

本発明の目的は、以下の技術手段によって達成される。「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターン整合方法であって、ステップ（１）～ステップ（６）を含む。
ステップ（１）には、ユーザ個人化需要の注文特徴ベクトルｏｒｄｅｒを構築し、そのｏｒｄｅｒは、

Figure 0007171094000001
であり、
ここで、
Figure 0007171094000002
は、ｉ番目の需要特徴を表し、
Figure 0007171094000003
は、ｉ番目の需要特徴の正規化需要値を表し、ｎは、需要特徴数であり、
ステップ（２）には、機械製品をｍ個のモジュール
Figure 0007171094000004
に分解し、製品分解モジュールセット
Figure 0007171094000005
を構築し、
ステップ（３）には、ユーザ需要を満たす設計パターンスキームの履歴注文記録に基づいて、設計パターン整合ケースライブラリＸを構築し、そのＸは、
Figure 0007171094000006
、そして、
Figure 0007171094000007
、
ここで、Ｍは、設計パターン整合ケースライブラリにおける履歴注文の数を表し、
Figure 0007171094000008
は、ｊ番目の注文の注文特徴ベクトルを表し、
Figure 0007171094000009
は、ｊ番目の注文におけるｋ番目のモジュールが採用する設計パターンを表し、
Figure 0007171094000010
は、ｊ番目の注文における各モジュール設計パターン整合結果を表し（
Figure 0007171094000011
）、
ステップ（４）には、新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000012
に対して、機械製品のｋ番目のモジュールが異なる設計パターン、
Figure 0007171094000013
を採用するときのユーザ満足確率
Figure 0007171094000014
Figure 0007171094000015
は、以下のとおりであり、
Figure 0007171094000016
 ここで、
Figure 0007171094000017
はｋ番目のモジュールが注文による配置の設計パターンを採用することを示し、
Figure 0007171094000018
はｋ番目のモジュールが注文による変形の設計パターンを採用することを示し、
Figure 0007171094000019
はｋ番目のモジュールが注文による生成の設計パターンを採用することを示し、
Figure 0007171094000020
は、定数であり、
Figure 0007171094000021
は、以下のとおり、設計パターン整合ケースライブラリＸにおけるｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000022
設計パターンを採用する確率を表し、
Figure 0007171094000023
 ここで、、
Figure 0007171094000024
は、Ｘにおけるｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000025
設計パターンを採用する注文セットを表し、
Figure 0007171094000026
は、
Figure 0007171094000027
における元素数であり、
Figure 0007171094000028
は、以下のとおり、ｋ番目のモジュールが新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000029
に基づいて異なる設計パターンを選択する条件確率であり、
Figure 0007171094000030
 ここで、
Figure 0007171094000031
は、
Figure 0007171094000032
におけるｉ番目の需要特徴の正規化需要値を表し（
Figure 0007171094000033
）、
Figure 0007171094000034
は、Ｘにおけるｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000035
設計パターンを採用する注文におけるｉ番目の需要特徴の正規化需要値
Figure 0007171094000036
のセットであり、
Figure 0007171094000037
、
Figure 0007171094000038
は、それぞれセット
Figure 0007171094000039
の平均と分散であり、
ステップ（５）には、、
Figure 0007171094000040
最大確率値に対応する設計パターンをｋ番目のモジュールの設計パターン整合結果
Figure 0007171094000041
とし、
Figure 0007171094000042
が定数であるため、
Figure 0007171094000043
の大きさを比較することは、
Figure 0007171094000044
の大きさを比較することであり、
ステップ（６）には、機械製品の全てのモジュールの設計パターン整合結果を得て、最終的な設計パターン整合結果
Figure 0007171094000045
を形成する。 The object of the present invention is achieved by the following technical means. A personalized design pattern matching method for "Internet+" environment machine products, comprising steps (1) to (6).
Step (1) constructs an order feature vector order of user-personalized needs, where order is:
Figure 0007171094000001
and
here,
Figure 0007171094000002
represents the i-th demand feature,
Figure 0007171094000003
represents the normalized demand value of the i-th demand feature, n is the number of demand features,
In step (2), the machine product is divided into m modules
Figure 0007171094000004
Disassembled into a product disassembled module set
Figure 0007171094000005
and build
Step (3) builds a design pattern matching case library X based on historical order records for design pattern schemes satisfying user demand, where X is:
Figure 0007171094000006
,and,
Figure 0007171094000007
,
where M represents the number of historical orders in the design pattern matching case library,
Figure 0007171094000008
represents the order feature vector of the jth order, and
Figure 0007171094000009
represents the design pattern adopted by the kth module in the jth order,
Figure 0007171094000010
represents each module design pattern matching result in the jth order (
Figure 0007171094000011
),
In step (4), the new order feature vector
Figure 0007171094000012
, the design pattern in which the kth module of the mechanical product is different,
Figure 0007171094000013
User satisfaction probability when adopting
Figure 0007171094000014
Figure 0007171094000015
is as follows,
Figure 0007171094000016
 here,
Figure 0007171094000017
indicates that the kth module adopts a custom placement design pattern, and
Figure 0007171094000018
indicates that the k-th module adopts a custom variant design pattern, and
Figure 0007171094000019
indicates that the k-th module adopts a build-by-order design pattern, and
Figure 0007171094000020
is a constant and
Figure 0007171094000021
is as follows, the kth module in the design pattern matching case library X is
Figure 0007171094000022
represents the probability of adopting a design pattern,
Figure 0007171094000023
 here,,
Figure 0007171094000024
means that the kth module in X is
Figure 0007171094000025
represents an ordered set that employs a design pattern,
Figure 0007171094000026
teeth,
Figure 0007171094000027
is the number of elements in
Figure 0007171094000028
, the kth module is the new order feature vector
Figure 0007171094000029
is the conditional probability of choosing a different design pattern based on
Figure 0007171094000030
 here,
Figure 0007171094000031
teeth,
Figure 0007171094000032
Denotes the normalized demand value of the i-th demand feature in (
Figure 0007171094000033
),
Figure 0007171094000034
means that the kth module in X is
Figure 0007171094000035
normalized demand value of the i-th demand feature in orders that adopt the design pattern
Figure 0007171094000036
is a set of
Figure 0007171094000037
,
Figure 0007171094000038
are set respectively
Figure 0007171094000039
is the mean and variance of
In step (5),
Figure 0007171094000040
The design pattern corresponding to the maximum probability value is the design pattern matching result of the k-th module.
Figure 0007171094000041
year,
Figure 0007171094000042
is a constant, so
Figure 0007171094000043
Comparing the magnitudes of
Figure 0007171094000044
is to compare the magnitude of
Step (6) obtains the design pattern matching results of all modules of the mechanical product, and obtains the final design pattern matching result
Figure 0007171094000045
to form

さらに、前記設計パターン

Figure 0007171094000046
＝１，２，３について、その中で、
Figure 0007171094000047
は、ｋ番目のモジュールが注文による配置の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000048
は、ｋ番目のモジュールが注文による変形の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000049
は、ｋ番目のモジュールが注文による生成の設計パターンを採用することを表す。 Furthermore, the design pattern
Figure 0007171094000046
= 1, 2, 3, in which
Figure 0007171094000047
denotes that the k-th module adopts a custom placement design pattern, and
Figure 0007171094000048
denotes that the k-th module adopts a custom-deformation design pattern, and
Figure 0007171094000049
denotes that the kth module adopts a build-to-order design pattern.

本発明の有益な効果は、以下のとおりである。
１．本発明の方法は、確率学の観点から、ベイズの定理に基づいて、製品カスタム設計における各設計モジュールの個人化設計パターン整合方法を検討する。異なる設計モジュールが異なる設計パターンを採用するユーザ満足確率値を算出することにより、各設計モジュールに対応する設計パターンを整合し、設計者が設計経験により設計パターンを選択するときの試行錯誤を低減し、設計効率を向上させる。
２．本発明は、個人化設計パターン整合プロセスにおけるインテリジェンスと操作性を向上させる。 Beneficial effects of the present invention are as follows.
1. The method of the present invention considers a personalized design pattern matching method for each design module in product custom design based on Bayes' theorem from a probabilistic point of view. By calculating the user satisfaction probability value that different design modules adopt different design patterns, the design patterns corresponding to each design module are matched, and trial and error is reduced when the designer selects a design pattern based on design experience. , improve design efficiency.
2. The present invention increases intelligence and usability in the personalized design pattern matching process.

「インターネット＋」環境機械製品個人化設計フローチャートである。Fig. 3 is a flow chart of personalized design of "Internet +" environmental machinery products; 「インターネット＋」環境機械製品個人化設計パターン整合フローチャートである。Fig. 3 is a flow chart of "Internet +" environmental machine product personalization design pattern matching; 「インターネット＋」環境エレベータかごシステム個人化設計実現プロセス図である。FIG. 4 is a diagram of the implementation process of personalized design of “Internet+” environmental elevator car system;

以下、図面および実施例を参照して本発明をさらに詳細に説明する。 The present invention will now be described in more detail with reference to the drawings and examples.

図１に示すように、本発明に係る「インターネット＋」環境機械製品個人化設計フローチャートであり、ステップは、以下のとおりである。
（１．１）ユーザは、マルチソース端末によって構築された「インターネット＋」環境を介して、機械製品に対する自分の個人化需要を提案する。インターネット＋設計プラットフォームは、ユーザ需要を製品注文に変換し、ウェブサーバを介して設計者に伝達する。
（１．２）設計者は、電子注文に基づいて、個人化設計パターンユーザ満足確率整合方法により、製品の各モジュールの設計パターンを整合させる。前記「インターネット＋」環境機械製品個人化設計パターンは、注文による配置の設計パターン、注文による変形の設計パターン、および注文による生成の設計パターンを含み、そのステップは、以下のとおりである。
（１）複雑な製品は、設計モジュールごとに分解され、モジュールごとに設計される。各モジュールの設計パターンは、注文内容と製品モジュールライブラリとの整合により得られる。
（２）注文による配置の設計パターンを選択し、製品設計パラメータ、配置規則、配置テンプレートに基づいて、モジュールライブラリから設計要求に適合するモジュールを整合する。
（３）注文による変形の設計パターンを選択し、変形待ちのモジュールを位置決めし、モジュールライブラリから類似の配置モジュールを検出し、最適な移植マスタと移植候補モジュールを選択し、設計要求を満たす利用可能な構造に対して構造特徴を分割し、マスタ性能パラメータ差異を抽出し、利用可能な構造をマスタに移植（置換）し、制約を再構築し、性能要求を満たす場合、隣接するモジュールとの標準インターフェースを再構築し、注文変形によるモジュール設計スキームを形成する。
（４）注文による生成の設計パターンを選択し、モジュールライブラリにおける完全に整合しないモジュール生成式設計に使用し、制約条件、境界条件、負荷条件を設定し、条件を満たす生成式設計結果を複数種類生成し、生成したモジュールに対して性能シミュレーションを行い、注文需要を満たすモジュールをモジュール設計スキームとして選択する。
（５）各モジュールごとに逐次設計を行い、（２）～（４）の設計パターンを採用して設計を行い、全ての設計が完成した後、複雑な製品のモジュールスキーム融合を行い、機械製品カスタム設計スキームを生成する。
（１．３）設計者が設計スキームを完成した後、ユーザが「インターネット＋」プラットフォームを介してリアルタイムで相互フィードバックし、設計者はユーザ需要を満たすまで設計スキームを補正し、また、ユーザは設計全工程に直接参加でき、モジュール逐次設計工程において設計者が補正するための変更意見を提出することができる。最終的に完成する設計スキームは、ユーザの個人化需要を完全に満たすべきである。
前記インターネット＋設計プラットフォームは、「インターネット＋」環境機械製品個人化設計のために提供される設計プラットフォームであり、ユーザと設計者が共同で製品カスタム設計に参加し、一般に、ユーザが需要を提出または補正し、設計者が需要によって変換される注文に基づいてカスタム設計を行い、ユーザが設計全工程に参加し、設計者とリアルタイムで相互フィードバックしてユーザ需要を満たす製品が完成する。具体的には、本発明に係る「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターン整合方法は、以下のステップを含む。
１．「インターネット＋」環境において、ユーザが自身の個人化需要に応じて、需要を提出し、所定のテンプレートに従って注文を生成する。
２．機械製品のカスタム設計工程は、インターネット＋設計プラットフォームで完成され、合計で三つの設計パターンがあり、それぞれ注文による配置の設計パターン、注文による変形の設計パターンおよび注文による生成の設計パターンである。注文内容と既存の製品モジュール整合設計パターンに基づいて、設計者が整合結果に応じて製品モジュールに対して設計を１個ずつ行い、完成する。
前記注文による配置の設計パターンのステップは、以下のとおりである。
Ａ１．個人化注文パラメータ入力を機械製品設計パラメータに変換する。
Ａ２．設計パラメータ、配置構造、配置規則および配置モジュールに基づいて、配置モジュールライブラリから適切なモジュールを整合し、注文配置による機械製品カスタム設計スキームを形成する。
Ａ３．設計スキームをユーザ側に伝送し、スキームが自身の需要を満たすか否かを評価し、満たす場合、機械製品カスタム設計スキームを出力して設計を完成し、満たさない場合、ステップ２に戻って再配置し、または、他の２つの設計パターンに交換する。
前記注文による変形の設計パターンのステップは、以下のとおりである。
Ｂ１．個人化注文パラメータ入力を機械製品設計パラメータに変換する。
Ｂ２．注文配置による設計が注文要求を満たすことができず、ユーザがリアルタイムで評価需要補正設計スキームをフィードバックする場合と、モジュールライブラリに局所的に設計需要を満たす製品モジュールのみがある場合、注文による変形の設計パターンを採用することができる。
Ｂ３．変形待ちの製品モジュールを位置決めし、モジュールライブラリにおける類似のモジュールを検索する。
Ｂ４．類似のモジュール評価を行い、最適な移植モジュールマスタと移植候補モジュールを選択する。
Ｂ５．最適な移植モジュールマスタと設計パラメータの性能差異を分析し、移植候補モジュールにおける利用可能な構造を抽出して分割する。
Ｂ６．移植候補モジュールにおける分割された利用可能な構造を最適な移植モジュールマスタに移植または置換し、構造制約を再構築する。
Ｂ７．設計者は、まず、新なモジュールが性能を満たすか否かを判定し、満たさない場合、構造最適化を行い、またはステップ５～６に移行すべきであり、満たす場合、ユーザと相互フィードバックし、ユーザ需要を完全に満たすようにステップ４～６を繰り返す。
Ｂ８．注文変形に従って設計された新なモジュールと隣接するモジュールとの間のインターフェースを標準化する。
Ｂ９．ステップ３～８を繰り返し、残りのモジュール変形設計を完成し、注文変形による機械製品カスタム設計スキームを出力する。
前記注文による生成の設計パターンのステップは、以下のとおりである。
Ｃ１．個人化注文パラメータ入力を機械製品設計パラメータに変換する。
Ｃ２．注文配置による設計と注文変形による設計が何れも注文要求を満たすことができず、ユーザがリアルタイムで評価需要補正設計スキームをフィードバックする場合と、モジュールライブラリに設計需要を満たす製品モジュールが存在しない等の場合、注文による生成の設計パターンを採用して当該モジュールを設計することができる。
Ｃ３．変更を必要とするモジュールまたは部品を位置決めし、注文要求に応じて製品注文ライブラリを更新し、その後の生成式モジュールのライブラリ記憶を容易にする。
Ｃ４．製品設計リソースライブラリを利用して、注文による生成の設計パターンを支援し、制約要求、境界条件、負荷条件などを設定し、大量モジュール生成式設計結果を生成する。
Ｃ５．設計者が大量生成式設計モジュールから製品性能を満たすモジュールを選択し、ユーザに伝送して評価し、ユーザ需要を完全に満たすモジュールを協同で選択し、この工程でユーザが需要を変更すると、ステップ４に移行する。
Ｃ６．ステップ３～５を繰り返して、残りのモジュール生成式設計を完成し、注文生成式による機械製品カスタム設計スキームを形成する。
Ｃ７．生成式モジュールは、モデル、文書、構造、規則をモデル化し、製品設計リソースライブラリに組み込む。 As shown in FIG. 1 , it is a flow chart of “Internet+” environment machine product personalization design according to the present invention, and the steps are as follows.
(1.1) Users put forward their personalized demands for mechanical products through the “Internet+” environment built by multi-source terminals. The Internet+design platform translates user demand into product orders and communicates them to designers via web servers.
(1.2) The designer matches the design pattern of each module of the product according to the electronic order by the personalized design pattern user satisfaction probability matching method. Said "Internet+" environment machine product personalization design pattern includes a custom placement design pattern, a custom deformation design pattern and a custom generation design pattern, the steps of which are as follows:
(1) Complicated products are decomposed into design modules and designed module by module. The design pattern for each module is obtained by matching the order content with the product module library.
(2) Select a design pattern for custom placement, and match modules from the module library that meet the design requirements based on product design parameters, placement rules, and placement templates.
(3) Select the design pattern of custom deformation, locate the modules waiting for deformation, detect similar placement modules from the module library, select the optimal transplant master and transplant candidate modules, and use them to meet the design requirements. Split structural features for similar structures, extract master performance parameter differences, transplant (replace) available structures to master, reconstruct constraints, and standardize with adjacent modules if performance requirements are met. Rebuild the interface and form a modular design scheme with custom transformations.
(4) Select a design pattern for generation by order, use it for a module generative design that is not completely matched in the module library, set constraints, boundary conditions, and load conditions, and create multiple types of generative design results that satisfy the conditions. Generate, perform performance simulations on the generated modules, and select modules that meet the order demand as a module design scheme.
(5) Sequential design for each module, adopting the design patterns of (2) to (4) and designing. Generate custom design schemes.
(1.3) After the designer completes the design scheme, the users provide real-time mutual feedback through the "Internet+" platform, the designer corrects the design scheme until it meets the user's demand, and the user designs You can directly participate in the whole process and submit change opinions for the designer to correct in the module sequential design process. The final design scheme should fully meet the user's personalization needs.
Said Internet + design platform is a design platform provided for "Internet +" environmental machinery product personalization design, where users and designers jointly participate in product custom design, generally users submit demand or After correction, the designer makes a custom design based on the order converted by the demand, and the user participates in the whole design process and feedbacks with the designer in real time to complete the product that satisfies the user's demand. Specifically, the personalized design pattern matching method for "Internet+" environmental machine products according to the present invention includes the following steps.
1. In the "Internet+" environment, users submit demands and generate orders according to predefined templates according to their personalized demands.
2. The custom design process of mechanical products is completed on the internet + design platform, and there are a total of three design patterns: custom layout design pattern, custom deformation design pattern and custom production design pattern. Based on the contents of the order and the existing product module matching design pattern, the designer designs the product modules one by one according to the matching result and completes the design.
The steps of the custom placement design pattern are as follows.
A1. Transform personalized order parameter inputs into mechanical product design parameters.
A2. Based on the design parameters, placement structure, placement rules and placement modules, match the appropriate modules from the placement module library to form a customized mechanical product custom design scheme.
A3. Transmit the design scheme to the user side, evaluate whether the scheme meets their needs, if so, output the mechanical product custom design scheme to complete the design; if not, return to step 2 to re- Place or swap to the other two design patterns.
The steps of the custom variant design pattern are as follows.
B1. Transform personalized order parameter inputs into mechanical product design parameters.
B2. When the design by order placement fails to meet the order demand and the user feeds back the evaluation demand correction design scheme in real time, and when the module library has only product modules that locally meet the design demand, the transformation by order Design patterns can be employed.
B3. Locate the product module awaiting transformation and search for similar modules in the module library.
B4. Perform similar module evaluations and select the optimal transplantation module master and transplantation candidate modules.
B5. Analyze the performance difference between the optimal transplanted module master and the design parameters, extract and split the available structures in the transplanted candidate modules.
B6. Port or replace the partitioned available structure in the transplant candidate module to the optimal transplant module master and reconstruct the structural constraints.
B7. The designer should first determine whether the new module satisfies the performance. , repeat steps 4-6 to fully satisfy the user demand.
B8. Standardize the interfaces between new modules designed according to custom transformations and neighboring modules.
B9. Repeat steps 3-8 to complete the rest of the module transformation design and output the mechanical product custom design scheme according to the custom transformation.
The steps of the build-to-order design pattern are as follows.
C1. Transform personalized order parameter inputs into mechanical product design parameters.
C2. Neither the design by order placement nor the design by order transformation can satisfy the order request, and the user feedbacks the evaluation demand correction design scheme in real time, and there is no product module that meets the design demand in the module library. In this case, the module can be designed using a build-to-order design pattern.
C3. Locates modules or parts that require changes, updates product order libraries in response to order requests, and facilitates subsequent library storage of generative modules.
C4. Utilize the product design resource library to support custom generation design patterns, set constraint requirements, boundary conditions, load conditions, etc., and generate mass modular generation design results.
C5. The designer selects the module that meets the product performance from the mass-generation design module, transmits it to the user for evaluation, and jointly selects the module that fully meets the user's demand. Go to 4.
C6. Repeat steps 3-5 to complete the rest of the module-generated design to form a custom-generated mechanical product design scheme.
C7. The Generative Expressions module models models, documents, structures and rules and incorporates them into the product design resource library.

図２に示すように、本発明における個人化設計パターンユーザ満足確率整合方法のフローチャートである。前記の注文内容と既存の製品モジュールに基づき設計パターンを整合し、個人化設計パターンを採用するユーザ満足確率整合方法において、当該方法のステップは、以下のとおりである。
２．１．構築ユーザ個人化需要の注文特徴ベクトル

Figure 0007171094000050
を構築し、その中で、
Figure 0007171094000051
は、注文特徴ベクトルにおけるｉ番目の需要特徴を表し、
Figure 0007171094000052
は、
Figure 0007171094000053
に対応する正規化ユーザ個人化需要値を表し、ｎは、需要特徴数である。同じ種類の機械製品の場合、異なる注文特徴ベクトルにおける需要特徴は、同じであるが、個人化の需要のため、注文が異なって需要が同じ特徴における正規化需要値ｒは、全て異なる。
２．２．製品分解モジュールセットＤを構築し、各機械製品はカスタム設計前に、製品モジュールを分解する必要があり、モジュール設計の思想により、モジュールごとに設計され、同じ種類の機械製品は、そのモジュール分割結果も同じであり
Figure 0007171094000054
、その中で、ｄｋは、製品分割のｋ番目のモジュールを表し、合計でｍ個のモジュールに分割される（
Figure 0007171094000055
）。
２．３．ユーザ需要を満たす注文記録から構成される設計ケースライブラリに基づき、設計パターン整合ケースライブラリ
Figure 0007171094000056
、
Figure 0007171094000057
を構築し、その中で、Ｍは、設計パターン整合ケースライブラリに記録された注文数を表し、
Figure 0007171094000058
は、ｊ番目の注文記録におけるｋ番目のモジュールｄｋが採用する設計パターンを表し、
Figure 0007171094000059
は、ｊ番目の注文記録における各モジュールの設計パターン整合結果
Figure 0007171094000060
のセットを表す。
２．４．新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000061
を入力し、Ｄにおけるｋ番目のモジュールの３つの設計パターンに対応するユーザ満足確率
Figure 0007171094000062
Figure 0007171094000063
を比較し、ユーザ満足確率が最も高い設計パターンを選択し、以下のサブステップを含む。
２．４．１
Figure 0007171094000064
におけるｋ番目のモジュールの設計パターン整合結果のセット
Figure 0007171094000065
を見つけ、当該セットにおける異なる設計パターンに従って、
Figure 0007171094000066
を
Figure 0007171094000067
、
Figure 0007171094000068
に分割し、その中で、
Figure 0007171094000069
は、ｋ番目のモジュールが選択する設計パターンを表し、
Figure 0007171094000070
は、ｋ番目のモジュールが注文による配置の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000071
は、ｋ番目のモジュールが注文による変形の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000072
は、ｋ番目のモジュールが注文による生成の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000073
は、ｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000074
設計パターンを採用するケースセットを表す。
２．４．２
Figure 0007171094000075
におけるｉ番目の需要特徴の正規化ユーザ個人化需要値のセッ
Figure 0007171094000076
トを見つけ、ステップ２．４．１で得られた
Figure 0007171094000077
に基づき、当該セットを
Figure 0007171094000078
に分割すると、
Figure 0007171094000079
は、ｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000080
設計パターンを採用するときの対応する注文記録におけるｉ番目の需要特徴の正規化ユーザ個人化需要値のセットを表す。
２．４．３
Figure 0007171094000081
におけるｋ番目のモジュールが異なる設計パターン
Figure 0007171094000082
を選択する確率
Figure 0007171094000083
を算出し、
Figure 0007171094000084
 その中で、
Figure 0007171094000085
は、
Figure 0007171094000086
における元素の数を表す。
２．４．４セット
Figure 0007171094000087
の平均
Figure 0007171094000088
と分散
Figure 0007171094000089
を算出する。
２．４．５新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000090
における需要特徴
Figure 0007171094000091
に対応する
Figure 0007171094000092
値が異なる時に、ｋ番目のモジュールが異なる設計パターンを選択する条件確率
Figure 0007171094000093
は、以下のとおり算出され、
Figure 0007171094000094
式中、
Figure 0007171094000095
は、
Figure 0007171094000096
におけるｉ番目の需要特徴
Figure 0007171094000097
の正規化ユーザ個人化需要値を表し、
Figure 0007171094000098
の連続性により、確率密度関数の分布規則性を満たし、
Figure 0007171094000099
 。
２．４．３ｋ番目のモジュールが新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000100
に基づいて異なる設計パターンを選択する条件確率
Figure 0007171094000101
は、以下のとおりであり、
Figure 0007171094000102
 式中、
Figure 0007171094000103
は、
Figure 0007171094000104
におけるｎ個の
Figure 0007171094000105
値から連携させて特定され、属性条件独立性仮定に基づくものである。
２．４．４ベイズの定理に基づいてｋ番目のモジュールが異なる設計パターンを採用するときのユーザ満足確率
Figure 0007171094000106
は、以下のように得られ、
Figure 0007171094000107
 式中、
Figure 0007171094000108
は、証拠因子であり、定数であるため、
Figure 0007171094000109
の大きさを比較することは、
Figure 0007171094000110
の大きさを比較することであり、
Figure 0007171094000111
における最大値に対応する設計パターンを整合結果
Figure 0007171094000112
（
Figure 0007171094000113
）として選択する。
２．５各注文特徴ベクトルを順に算出および整合し、最終的な設計パターン整合結果
Figure 0007171094000114
を形成し、設計者に設計を指導する。
３．設計者が機械製品カスタム設計スキームを完成し、インターネット＋設計プラットフォームでユーザに直接フィードバックし、ユーザは、製品性能を体験し、需要を満たすか否かを特定することができる。満たさない場合、リアルタイムで設計者にフィードバックして需要を満たさない部分を再設計し、満たす場合、製品設計スキームを特定して製造段階に移行する。 As shown in FIG. 2, it is a flow chart of the personalized design pattern user satisfaction probability matching method in the present invention. In the user satisfaction probability matching method for matching design patterns based on order content and existing product modules and adopting personalized design patterns, the steps of the method are as follows.
2.1. Order Feature Vector of Construction User Personalization Demand
Figure 0007171094000050
and in it,
Figure 0007171094000051
represents the i-th demand feature in the order feature vector, and
Figure 0007171094000052
teeth,
Figure 0007171094000053
where n is the number of demand features. For the same kind of machinery products, the demand features in different order feature vectors are the same, but due to the demand of personalization, the normalized demand values r in the features with different orders and the same demand are all different.
2.2. Build a product disassembly module set D, each mechanical product needs to be disassembled into product modules before custom design. is the same
Figure 0007171094000054
, in which d k represents the kth module of the product division, divided into m modules in total (
Figure 0007171094000055
).
2.3. A design pattern matching case library based on a design case library consisting of order records that meet user demand
Figure 0007171094000056
,
Figure 0007171094000057
in which M represents the number of orders recorded in the design pattern matching case library,
Figure 0007171094000058
represents the design pattern adopted by the kth module dk in the jth order record,
Figure 0007171094000059
is the design pattern matching result of each module in the j-th order record
Figure 0007171094000060
represents the set of
2.4. new order feature vector
Figure 0007171094000061
and the user satisfaction probabilities corresponding to the three design patterns of the kth module in D
Figure 0007171094000062
Figure 0007171094000063
and select the design pattern with the highest probability of user satisfaction, including the following substeps.
2.4.1
Figure 0007171094000064
A set of design pattern matching results for the kth module in
Figure 0007171094000065
, and according to the different design patterns in the set,
Figure 0007171094000066
of
Figure 0007171094000067
,
Figure 0007171094000068
into, in which
Figure 0007171094000069
represents the design pattern chosen by the kth module, and
Figure 0007171094000070
denotes that the k-th module adopts a custom placement design pattern, and
Figure 0007171094000071
denotes that the k-th module adopts a custom-deformation design pattern, and
Figure 0007171094000072
denotes that the k-th module adopts a build-to-order design pattern, and
Figure 0007171094000073
means that the kth module is
Figure 0007171094000074
Represents a set of cases that employ a design pattern.
2.4.2
Figure 0007171094000075
set of normalized user-personalized demand values for the i-th demand feature in
Figure 0007171094000076
and the obtained in step 2.4.1
Figure 0007171094000077
based on the set
Figure 0007171094000078
When divided into
Figure 0007171094000079
means that the kth module is
Figure 0007171094000080
Represents the set of normalized user-personalized demand values for the i-th demand feature in the corresponding order record when adopting the design pattern.
2.4.3
Figure 0007171094000081
The design pattern where the k-th module in
Figure 0007171094000082
probability of choosing
Figure 0007171094000083
to calculate
Figure 0007171094000084
 among them,
Figure 0007171094000085
teeth,
Figure 0007171094000086
represents the number of elements in
2.4.4 set
Figure 0007171094000087
average of
Figure 0007171094000088
and distributed
Figure 0007171094000089
Calculate
2.4.5 New Order Feature Vector
Figure 0007171094000090
demand characteristics in
Figure 0007171094000091
correspond to
Figure 0007171094000092
The conditional probability that the kth module chooses a different design pattern when the values are different
Figure 0007171094000093
is calculated as
Figure 0007171094000094
During the ceremony,
Figure 0007171094000095
teeth,
Figure 0007171094000096
i-th demand feature in
Figure 0007171094000097
represents the normalized user personalization demand value of
Figure 0007171094000098
satisfies the distribution regularity of the probability density function due to the continuity of
Figure 0007171094000099
 .
2.4.3kth module is new order feature vector
Figure 0007171094000100
conditional probabilities of choosing different design patterns based on
Figure 0007171094000101
is as follows,
Figure 0007171094000102
 During the ceremony,
Figure 0007171094000103
teeth,
Figure 0007171094000104
n in
Figure 0007171094000105
It is specified jointly from the values and is based on the attribute conditional independence assumption.
2.4.4 User satisfaction probability when the k-th module adopts different design patterns based on Bayes' theorem
Figure 0007171094000106
is obtained as
Figure 0007171094000107
 During the ceremony,
Figure 0007171094000108
is the evidence factor and constant, so
Figure 0007171094000109
Comparing the magnitudes of
Figure 0007171094000110
is to compare the magnitude of
Figure 0007171094000111
match the design pattern corresponding to the maximum value of
Figure 0007171094000112
(
Figure 0007171094000113
).
2.5 Compute and match each order feature vector in turn, and final design pattern matching result
Figure 0007171094000114
form and guide the designer to the design.
3. The designer completes the mechanical product custom design scheme and directly feeds back to the user on the internet + design platform, and the user can experience the product performance and identify whether it meets the demand. If it does not meet the demand, feedback to the designer in real time to redesign the part that does not meet the demand, and if it does, specify the product design scheme and move to the manufacturing stage.

本発明は、ユーザ注文に基づいて機械製品のカスタム設計を行い、シングルユーザ需要で設計を駆動し、ユーザは、インターネット＋設計プラットフォームを介して設計の全工程に参加し、設計者とリアルタイムで相互フィードバックし、最後設計スキームがユーザ個人化需要を満たすようにする。本発明で提案する注文による配置の設計パターン、注文による変形の設計パターン、注文による生成の設計パターンの３つの機械製品個人化設計パターンは、機械製品のほぼ全てのカスタム設計需要を満たす。３つの設計パターンは、需要個人化と生産規範化との間の矛盾を効果的に軽減する。設計パターン整合段階において、設計者が経験により注文需要を満たすモジュール設計パターンを判断する必要がなくなり、設計効率と設計結果のユーザ満足度が向上する。 The present invention custom-designs mechanical products based on user orders, drives design with single-user demand, and allows users to participate in the whole process of design through the Internet + design platform and interact with designers in real time. feedback, so that the final design scheme meets the user's personalization needs. The three machine product personalization design patterns proposed in the present invention: custom placement design pattern, custom deformation design pattern, and custom generation design pattern meet almost all custom design needs of mechanical products. Three design patterns effectively alleviate the contradiction between demand personalization and production standardization. In the design pattern matching stage, the designer does not need to judge the module design pattern that satisfies the order demand by experience, and the design efficiency and user satisfaction of the design result are improved.

エレベータは、個人化の高いカスタム機械製品として生活に広く利用されており、異なる建物のエレベータシステムは大きく異なるため、ユーザのエレベータに対する需要も個人化されている。エレベータは、駆動システム、サスペンションシステム、階床システム、かごシステムなどの複数のシステムに分けられ、各システムは、個別に設計および組み立てることができ、本発明は、最も個人化が高いかごシステムを選択して具体的な実施例として説明する。 Elevator is widely used in our life as a custom mechanical product with high personalization, and the elevator system of different buildings is very different, so the users' demand for elevator is also personalized. The elevator is divided into multiple systems, such as drive system, suspension system, floor system, car system, etc., each system can be designed and assembled separately, the present invention selects the car system with the highest personalization. This will be described as a specific embodiment.

簡略化された例を参照して当該方法の実施工程を説明する。表１は、簡略化された部分エレベータ設計パターン整合ケースライブラリであり、新たな個人化注文特徴ベクトル

Figure 0007171094000115
は、例えば、番号２４モジュールの設計パターン整合を例として、
Figure 0007171094000116
の３つの値の大きさを比較して、どの設計パターンを選択するかを特定する必要がある。具体的な算出ステップは、以下のとおりである。
表１：エレベータ設計パターン整合ケースライブラリ（簡略部分）
Figure 0007171094000117
Figure 0007171094000118
、
Figure 0007171094000119
、
Figure 0007171094000120
Figure 0007171094000121
Figure 0007171094000122
とすると、
Figure 0007171094000123
、
Figure 0007171094000124
、
Figure 0007171094000125
となるため、番号２４モジュールは、注文による配置の設計パターンを使用すべきである。残りのジュール設計パターン整合の算出方式は、これと同様である。 The implementation steps of the method are described with reference to a simplified example. Table 1 is a simplified partial elevator design pattern-matching case library, the new personalized order feature vector
Figure 0007171094000115
takes design pattern matching for the number 24 module as an example,
Figure 0007171094000116
It is necessary to compare the magnitudes of the three values of to identify which design pattern to select. Specific calculation steps are as follows.
Table 1: Elevator design pattern matching case library (simplified)
Figure 0007171094000117
Figure 0007171094000118
,
Figure 0007171094000119
,
Figure 0007171094000120
Figure 0007171094000121
Figure 0007171094000122
and
Figure 0007171094000123
,
Figure 0007171094000124
,
Figure 0007171094000125
Therefore, the number 24 module should use a custom placement design pattern. The calculation scheme for the rest of the Joule design pattern matching is similar to this.

図３に示すように、本発明の対応する「インターネット＋」環境エレベータかごシステム個人化設計実現プロセス図である。
（１）ユーザが「インターネット＋」環境において提出した個人化需要を、新たな電子注文に変換し、電子注文で生成されたユーザ個人化需要の注文特徴ベクトル

Figure 0007171094000126
について、本発明に係る個人化設計パターン整合方法によれば、分割した設計モジュールごとに三つの設計パターンユーザ満足確率を算出し、設計パターン整合を行い、図３（ａ）に示すように、その結果は、９１％のモジュールが注文による配置の設計パターン、７％のモジュールが注文による変形の設計パターン、２％のモジュールが注文による生成の設計パターンとして表示される。
（２）整合結果において、かご枠、かご、保護カバー、かご壁などの設計モジュールは、すべて注文による配置の設計パターンを採用することができる。既存の配置規則ライブラリ、配置モジュールライブラリとエレベータかごシステムの配置構造により、図３（ｂ）に示すように、モジュールライブラリから注文需要を満たす部品を下方から上方に整合し、注文配置による各モジュールの具体的な設計スキームを形成する。
（３）注文による変形の設計パターンについて、シーブを例として設計フローを説明する。まず、モジュールライブラリから類似の配置モジュールを検出し、類似の配置スキーム評価後、最適な移植マスタと移植候補モジュールを選択し、移植候補モジュールから利用可能な構造を抽出し、最適な移植マスタから性能パラメータ差異を抽出し、利用可能な構造を構造特徴により分割した後でマスタに移植し、制約を再構成し、注文需要を満たすように構造最適化を行い、新たな変形モジュールと隣接するモジュールとの間のインターフェースを標準化して、図２（ｃ）に示すように、注文変形に応じて設計されたシーブの具体的な設計スキームを形成する。
（４）注文による生成の設計パターンについて、枠体抜きを例として設計フローを説明する。図３（ｄ）示すように、枠体抜きに関する注文情報に基づいて制約条件、境界条件、負荷条件を設定した後、注文による生成の設計パターンについて、条件を満たす複数種類の生成式設計結果を得ることができ、性能シミュレーションを行い、注文需要を満たす枠体抜き設計スキームを選択する。
（５）図３（ｂ）～（ｄ）は何れもある部品を例としており、残りの部品は、設計パターン整合結果ごとに設計され、最後に設計者が各モジュールを集積し、ユーザと設計者がインターネット＋設計プラットフォームでリアルタイム相互フィードバックを行い、設計者は、ユーザ需要を完全に満たすまで設計結果を補正または再設計する。 As shown in FIG. 3, it is the corresponding "Internet+" environment elevator car system personalized design realization process diagram of the present invention.
(1) Converting the personalized demand submitted by the user in the "Internet+" environment into a new electronic order, and the order feature vector of the user personalized demand generated in the electronic order;
Figure 0007171094000126
According to the personalized design pattern matching method of the present invention, three design pattern user satisfaction probabilities are calculated for each divided design module, design pattern matching is performed, and as shown in FIG. The results are displayed as custom placement design patterns for 91% of the modules, custom deformation design patterns for 7% of the modules, and custom generation design patterns for 2% of the modules.
(2) In the matching result, the design modules such as car frame, car, protective cover, car wall, etc. can all adopt the custom layout design pattern. According to the existing arrangement rule library, arrangement module library and arrangement structure of the elevator car system, as shown in FIG. Form a concrete design scheme.
(3) Regarding the design pattern of custom-made deformation, the design flow will be explained using a sheave as an example. First, similar placement modules are detected from the module library, after similar placement scheme evaluation, optimal transplantation masters and transplantation candidate modules are selected, available structures are extracted from the transplantation candidate modules, and performance analysis is performed from the optimal transplantation masters. Extract parameter differences, divide available structures by structural features and then port to master, reconfigure constraints, perform structural optimization to meet order demand, new deformation module and neighboring modules standardize the interface between to form a concrete design scheme of sheaves designed according to the custom deformation, as shown in Fig. 2(c).
(4) Regarding the design pattern for order generation, the design flow will be described using the case of removing the frame as an example. As shown in FIG. 3(d), after setting constraint conditions, boundary conditions, and load conditions based on the order information regarding the removal of the frame body, for the design pattern of order-based generation, a plurality of types of generation formula design results that satisfy the conditions are generated. available, perform performance simulations, and select a frameless design scheme that meets custom needs.
(5) FIGS. 3(b) to 3(d) all take a certain part as an example, and the remaining parts are designed for each design pattern matching result. Internet + design platform provides real-time mutual feedback, and the designer corrects or redesigns the design result until it fully meets the user's demand.

Claims (2)

「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターン整合方法であって、
ステップ（１）～ステップ（６）を含み、
ステップ（１）には、ユーザ個人化需要の注文特徴ベクトルｏｒｄｅｒを構築し、そのｏｒｄｅｒは、
Figure 0007171094000127
であり、
ここで、
Figure 0007171094000128
は、ｉ番目の需要特徴を表し、
Figure 0007171094000129
は、ｉ番目の需要特徴の正規化需要値を表し、ｎは、需要特徴数であり、
ステップ（２）には、機械製品をｍ個のモジュール
Figure 0007171094000130
に分解し、製品分解モジュールセット
Figure 0007171094000131
を構築し、
ステップ（３）には、ユーザ需要を満たす設計パターンスキームの履歴注文記録に基づいて、設計パターン整合ケースライブラリＸを構築し、そのＸは、
Figure 0007171094000132
、そして、
Figure 0007171094000133
、
ここで、Ｍは、設計パターン整合ケースライブラリにおける履歴注文の数を表し、
Figure 0007171094000134
は、ｊ番目の注文の注文特徴ベクトルを表し、
Figure 0007171094000135
は、ｊ番目の注文におけるｋ番目のモジュールが採用する設計パターンを表し、
Figure 0007171094000136
は、ｊ番目の注文における各モジュール設計パターン整合結果を表し（
Figure 0007171094000137
）、
ステップ（４）には、新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000138
に対して、機械製品のｋ番目のモジュールが異なる設計パターン
Figure 0007171094000139
を採用するときのユーザ満足確率
Figure 0007171094000140
は、以下のとおりであり、
Figure 0007171094000141
 ここで、
Figure 0007171094000142
は、定数であり、
Figure 0007171094000143
は、以下のとおり、設計パターン整合ケースライブラリＸにおけるｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000144
設計パターンを採用する確率を表し、
Figure 0007171094000145
 ここで、
Figure 0007171094000146
は、Ｘにおけるｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000147
設計パターンを採用する注文セットを表し、
Figure 0007171094000148
は、
Figure 0007171094000149
における元素数であり、
Figure 0007171094000150
は、以下のとおり、ｋ番目のモジュールが新たな注文特徴ベクトル
Figure 0007171094000151
に基づいて異なる設計パターンを選択する条件確率であり、
Figure 0007171094000152
 ここで、
Figure 0007171094000153
は、
Figure 0007171094000154
におけるｉ番目の需要特徴の正規化需要値を表し（
Figure 0007171094000155
）、
Figure 0007171094000156
は、Ｘにおけるｋ番目のモジュールが
Figure 0007171094000157
設計パターンを採用する注文におけるｉ番目の需要特徴の正規化需要値
Figure 0007171094000158
のセットであり、
Figure 0007171094000159
、
Figure 0007171094000160
は、それぞれセット
Figure 0007171094000161
の平均と分散であり、
ステップ（５）には、
Figure 0007171094000162
最大確率値に対応する設計パターンをｋ番目のモジュールの設計パターン整合結果
Figure 0007171094000163
とし、
Figure 0007171094000164
が定数であるため、
Figure 0007171094000165
の大きさを比較することは、
Figure 0007171094000166
の大きさを比較することであり、
ステップ（６）には、機械製品の全てのモジュールの設計パターン整合結果を得て、最終的な設計パターン整合結果
Figure 0007171094000167
を形成する
ことを特徴とする「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターン整合方法。 A personalized design pattern matching method for "Internet+" environmental machine products, comprising:
including steps (1) to (6),
Step (1) constructs an order feature vector order of user-personalized needs, where order is:
Figure 0007171094000127
and
here,
Figure 0007171094000128
represents the i-th demand feature,
Figure 0007171094000129
represents the normalized demand value of the i-th demand feature, n is the number of demand features,
In step (2), the machine product is divided into m modules
Figure 0007171094000130
Disassembled into a product disassembled module set
Figure 0007171094000131
and build
Step (3) builds a design pattern matching case library X based on historical order records for design pattern schemes satisfying user demand, where X is:
Figure 0007171094000132
,and,
Figure 0007171094000133
,
where M represents the number of historical orders in the design pattern matching case library,
Figure 0007171094000134
represents the order feature vector of the jth order, and
Figure 0007171094000135
represents the design pattern adopted by the kth module in the jth order,
Figure 0007171094000136
represents each module design pattern matching result in the jth order (
Figure 0007171094000137
),
In step (4), the new order feature vector
Figure 0007171094000138
, the design pattern in which the k-th module of the mechanical product differs from
Figure 0007171094000139
User satisfaction probability when adopting
Figure 0007171094000140
is as follows,
Figure 0007171094000141
 here,
Figure 0007171094000142
is a constant and
Figure 0007171094000143
is as follows, the kth module in the design pattern matching case library X is
Figure 0007171094000144
represents the probability of adopting a design pattern,
Figure 0007171094000145
 here,
Figure 0007171094000146
means that the kth module in X is
Figure 0007171094000147
represents an ordered set that employs a design pattern,
Figure 0007171094000148
teeth,
Figure 0007171094000149
is the number of elements in
Figure 0007171094000150
, the kth module is the new order feature vector
Figure 0007171094000151
is the conditional probability of choosing a different design pattern based on
Figure 0007171094000152
 here,
Figure 0007171094000153
teeth,
Figure 0007171094000154
Denotes the normalized demand value of the i-th demand feature in (
Figure 0007171094000155
),
Figure 0007171094000156
means that the kth module in X is
Figure 0007171094000157
normalized demand value of the i-th demand feature in orders that adopt the design pattern
Figure 0007171094000158
is a set of
Figure 0007171094000159
,
Figure 0007171094000160
are set respectively
Figure 0007171094000161
is the mean and variance of
In step (5),
Figure 0007171094000162
The design pattern corresponding to the maximum probability value is the design pattern matching result of the k-th module.
Figure 0007171094000163
year,
Figure 0007171094000164
is a constant, so
Figure 0007171094000165
Comparing the magnitudes of
Figure 0007171094000166
is to compare the magnitude of
Step (6) obtains the design pattern matching results of all modules of the mechanical product, and obtains the final design pattern matching result
Figure 0007171094000167
A personalized design pattern matching method for "Internet+" environmental machinery products, characterized by forming 前記設計パターン
Figure 0007171094000168
＝１，２，３について、その中で、
Figure 0007171094000169
は、ｋ番目のモジュールが注文による配置の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000170
は、ｋ番目のモジュールが注文による変形の設計パターンを採用することを表し、
Figure 0007171094000171
は、ｋ番目のモジュールが注文による生成の設計パターンを採用することを表す
ことを特徴とする請求項１に記載の「インターネット＋」環境機械製品向けの個人化設計パターン整合方法。 Said design pattern
Figure 0007171094000168
= 1, 2, 3, in which
Figure 0007171094000169
denotes that the k-th module adopts a custom placement design pattern, and
Figure 0007171094000170
denotes that the k-th module adopts a custom-deformation design pattern, and
Figure 0007171094000171
represents that the k-th module adopts custom-generated design patterns.
JP2021544343A 2020-07-06 2021-01-08 Personalized Design Pattern Matching Method for "Internet +" Environmental Machinery Products Active JP7171094B2 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010640643.8 2020-07-06
CN202010640643.8A CN111815409B (en) 2020-07-06 2020-07-06 Personalized design pattern matching method for 'Internet plus' environment mechanical products
PCT/CN2021/070982 WO2022007380A1 (en) 2020-07-06 2021-01-08 "internet+" environment-oriented mechanical product personalized design pattern matching method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022542629A JP2022542629A (en) 2022-10-06
JP7171094B2 true JP7171094B2 (en) 2022-11-15

Family

ID=83463263

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021544343A Active JP7171094B2 (en) 2020-07-06 2021-01-08 Personalized Design Pattern Matching Method for "Internet +" Environmental Machinery Products

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7171094B2 (en)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002041907A (en) 2000-07-21 2002-02-08 Hitachi Ltd Product providing method
US20100145492A1 (en) 2008-12-09 2010-06-10 The Boeing Company Automated Custom Design Generation
US20140278275A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 IronCAD, LLC Computer-aided design multi-user design negotiation system and method thereof
JP2017091203A (en) 2015-11-10 2017-05-25 株式会社パモウナ Design support system for knockdown storage furniture, computer program for the same, computer readable recording medium with program recorded thereon and design support method for knockdown storage furniture
CN107590319A (en) 2017-08-23 2018-01-16 南京理工大学 A kind of knowledge modeling method and system for engineering goods scheme Computer Aided Design
CN109166004A (en) 2018-08-03 2019-01-08 贵州大学 The product customization method of case-based reasioning
CN109741120A (en) 2018-08-16 2019-05-10 贵州大学 Product depth personalized customization method for user demand

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002041907A (en) 2000-07-21 2002-02-08 Hitachi Ltd Product providing method
US20100145492A1 (en) 2008-12-09 2010-06-10 The Boeing Company Automated Custom Design Generation
US20140278275A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 IronCAD, LLC Computer-aided design multi-user design negotiation system and method thereof
JP2017091203A (en) 2015-11-10 2017-05-25 株式会社パモウナ Design support system for knockdown storage furniture, computer program for the same, computer readable recording medium with program recorded thereon and design support method for knockdown storage furniture
CN107590319A (en) 2017-08-23 2018-01-16 南京理工大学 A kind of knowledge modeling method and system for engineering goods scheme Computer Aided Design
CN109166004A (en) 2018-08-03 2019-01-08 贵州大学 The product customization method of case-based reasioning
CN109741120A (en) 2018-08-16 2019-05-10 贵州大学 Product depth personalized customization method for user demand

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022542629A (en) 2022-10-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111815409B (en) Personalized design pattern matching method for 'Internet plus' environment mechanical products
Gujarathi et al. Parametric CAD/CAE integration using a common data model
Yildiz et al. Integrated optimal topology design and shape optimization using neural networks
Tseng et al. Applying case-based reasoning for product configuration in mass customization environments
Wang et al. Case based reasoning method for computer aided welding fixture design
JP2020514929A (en) Method and system for quick custom design of smart factory
Fowler Variant design for mechanical artifacts: A state-of-the-art survey
Wang et al. A constructive solid geometry-based generative design method for additive manufacturing
CN111240209B (en) Adaptive configuration method and system for configuration dynamic control type optimal linkage response
Zhu et al. Convolutional neural network for geometric deviation prediction in additive manufacturing
CN104951590B (en) Knowledge service system and method for die designing
Altiparmak et al. Buffer allocation and performance modeling in asynchronous assembly system operations: An artificial neural network metamodeling approach
Shin et al. An energy-efficient process planning system using machine-monitoring data: A data analytics approach
CN101727622A (en) layering modeling and optimizing method targeting complicated manufacture system
CN115796328A (en) Product process route simulation system and product performance prediction method
CN113190948B (en) Intelligent forming method and system for high-resilience titanium alloy pipe
JP7171094B2 (en) Personalized Design Pattern Matching Method for "Internet +" Environmental Machinery Products
Wen et al. Improved genetic algorithm based on multi-layer encoding approach for integrated process planning and scheduling problem
Strube et al. Risk minimization in modernization projects of plant automation—A knowledge-based approach by means of semantic web technologies
Caiyuan et al. HPRODIE: using feature modelling and feature mapping to speed up progressive die design
WO2020167316A1 (en) Machine learning-based generative design for process planning
CN116414094A (en) Intelligent scheduling method and system for welding assembly
Solimanpur et al. Optimum process plan selection via branch-and-bound algorithm in an automated manufacturing environment
Binder et al. Utilizing an enterprise architecture framework for model-based industrial systems engineering
US20220004677A1 (en) Mechanical product personalized design pattern matching method oriented to internet + environment

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210729

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221011

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221026

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7171094

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150