[发明专利]一种基于性能预测的产品概念性能评价方法

说明书

技术领域

本发明属于产品概念设计领域，涉及一种基于性能预测的产品概念性能评价方法。

背景技术

在激烈的市场竞争环境下，新产品研发能力是企业保持竞争力的重要源泉。在产品研发过程中，概念设计是最重要、最关键、最能体现产品创新性的环节。它的主要任务是完成产品概念方案的生成与评价。概念方案的评价是对生成的一系列概念方案在不同评价指标下进行打分，然后选出最优概念方案的过程。由于概念设计处于产品研发的早期，概念方案的好坏会对产品研发后续阶段产生很大的影响。有研究表明，最终产品70-80％的成本和80％的质量是由概念设计阶段决定的。概念方案评价可以帮助设计者快速定位于最合适的方案，能减少之后产品研发中的变更，并增加最终产品成功的机率。除此之外，在产品概念设计中，大约70％的设计工作为自适应设计和变型设计，新产品设计大约60％以上的工作都基于以往设计信息展开的。因此，如何利用历史产品设计数据建立一种完善的概念方案评价方法，对于提升产品设计质量、减少设计返工以及缩短产品设计周期具有重要意义。

目前，已有一些专利利用定性分析的方法对概念方案进行评价。有的相关专利采用考虑方案主观偏好的不确定多属性效用决策方法优选出属性综合表现最佳的方案。有的相关专利采用基于粗集理论，在给定设计要求下对产品实例进行评价，进而得到最佳方案。在概念设计阶段，由于设计信息的模糊性和不完整性，导致专家进行决策和评价时往往会缺乏准确性和可信性。这些专利可以有效地对这些不确定的决策信息进行量化处理，降低主观因素及信息不确定性对评价过程的影响，提高评价的可靠性。

但是这些定性评价方法难免受专家偏好及设计知识局限的影响，为了使产品概念评价更加客观和准确，需要引入一些定量的方法。运用数据挖掘和统计学习的方法，发现历史产品设计数据中蕴含着设计规律和设计原理，支持概念方案的评价，可以帮助逐步摆脱以经验为主的定性传统方案评价方法。客户需求信息是产品设计开发的起点，同时也是检验产品设计结果的基本准则。性能需求作为客户需求中最重要的类型，与产品设计工作各个环节有最直接的关联。为了提早判断概念方案能否确切满足客户对产品特定性能的要求，指导之后的产品详细设计，本专利采用性能指标作为评价各概念方案的标准，采用灰关联熵分析方法，在有限的历史产品设计数据中发现各设计参数与产品性能之间的关联程度，确定影响产品性能的关键设计参数；利用支持向量机小样本学习和泛化性能佳的特点，挖掘关键设计参数与产品性能的非线性关系，预测新产品概念方案性能指标的取值。最后，采用(VIseKriterijumskaOptimizacijaIKompromisnoResenje)VIKOR对各概念方案进评价，选出最优概念方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于性能预测的产品概念性能评价方法，该方法能有效利用历史产品信息，发现产品设计参数与性能之间的关联关系，建立基于设计参数的性能预测模型，通过预测模型去预测新产品概念方案在不同性能指标下的值，以此作为评价各方案的依据，进而选出最佳概念方案。

一种基于性能预测的产品概念性能评价方法，包括以下步骤：

第一步：确定作为评价标准的性能指标，并确定各性能指标的权重；

第二步：分析历史产品设计信息，确定各性能指标的关键设计参数；

第三步：采用支持向量回归SVM(Supportvectorregression)方法对历史产品设计信息进行分析，利用关键设计参数建立相应性能指标的预测模型；

第四步：以新产品概念方案的关键设计参数值作为SVM预测模型的输入，对方案的各性能值进行预测；

第五步：根据各概念方案的性能指标预测值，利用VIKOR方法首先定义理想方案和负理想方案，然后以折中规划法为核心，提供最大化“群体效益”与最小化“个别遗憾”相妥协的概念方案排序，最终确定最优的概念方案。

进一步地，所述确定各性能指标的关键设计参数，包括以下步骤：

第(1)步、归一化分析：对各设计参数和性能指标进行归一化处理，经过变换，化为无量纲形式，避免计算结果产生较大误差；

第(2)步、分析设计参数与各性能指标的关联程度，利用灰色关联熵分析法对历史产品设计信息进行分析；

第(3)步、根据设计参数序列曲线与性能指标序列曲线的相似程度来判断两者联系的紧密程度，曲线越分离说明相应序列之间的关联度就越小，反之就越大，通过上述分析得到各设计参数与不同性能指标间的关联程度；