[发明专利]一种基于产品结构的定制产品相似度判断方法

说明书

本发明提供了一种基于产品结构的定制产品相似度判断方法，涉及大批量定制生产领域，首先，该方法通过邻接矩阵表示产品结构中零部件之间的隶属关系；其次，将代表单个产品结构的零件矩阵进行列向量重组，形成单个产品结构的邻接向量，在此基础上组合目标产品‑查询产品的邻接向量构成库矩阵；然后，基于非负矩阵分解算法对目标产品‑查询产品库矩阵进行分解，实现产品结构的降维；最后，通过计算降维后产品结构的向量之间的距离，判断产品相似度。本发明提供了一种能够减少运算步骤、提高准确度、增强相似度显著性的一种基于产品结构的定制产品相似度判断方法。

技术领域

本发明属于大批量定制生产技术领域，涉及一种设计方法学，具体的说，涉及一种大批量定制生产设计阶段，检索与用户定制产品结构相似的现有产品结构的方法。

背景技术

大批量定制是一种集企业、客户、供应商和环境于一体，在系统思想指导下，用整体优化的观点，充分利用企业已有的各种资源，在标准化技术、现代设计方法学、信息技术和先进制造技术等的支持上，根据客户的个性化需求，以大批量生产的低成本、高质量和高效率提供定制产品和服务的生产方式。

大批量定制的基本思路是，基于相似性原理、重用性原理和全局性原理，将定制产品的生产问题通过产品重组和过程重组转化为或部分转化为批量生产问题，尽可能减少产品的内部多样化，增加产品的外部多样化，实现以大批量生产的低成本、高质量和短交货期向客户提供个性化的定制产品。

大批量定制的关键是识别和利用大量不同产品和过程中的相似性。通过充分识别和挖掘存在于产品和过程中的几何相似性、结构相似性、功能相似性和过程相似性，利用标准化、模块化和系列化等方法减少产品的内部多样化，提高零部件和生成过程的可重用性。

发明内容

为了克服现有技术在实施时运算量大、且计算结果不显著的不足，本发明通过构建目标产品-查询产品库矩阵，运用非负矩阵分解技术，对产品结构的映射空间进行了降维，提供了一种基于产品结构的产品相似度判断方法。

本发明解决其计算问题所采用的技术方案如以下内容：

一种基于产品结构的定制产品相似度判断方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤一：构建产品结构邻接矩阵

用树形表示产品结构时，树的节点表示部件或者零件，树的边表示零部件之间的装配或者隶属关系，边的权重表示单位父件使用子件的数量，产品结构的层次关系和权重用矩阵M 表示

其中，m_ij表示零部件j作为零部件i的子件时，单位零部件j使用零部件i的个数。

步骤二：构建目标产品-查询产品库矩阵

以列向量描述产品结构邻接矩阵M＝[α₁，α₂，...，α_h]，在此基础上构造邻接向量再将目标产品结构的邻接向量与查询产品结构的邻接向量合并组成目标产品-查询产品库矩阵S＝[β_g，β₁，....，β_n]。

步骤三：目标产品-查询产品库矩阵非负矩阵分解

其中，是目标产品-查询产品库矩阵，基于Multiplicative Updates(MU)算法进行非负矩阵分解表示，H_r×(n+1)包括了目标产品和各查询产品经过非负矩阵分解后降维后的向量表示。

步骤四：产品相似度判断