[发明专利]一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种齿轮箱设计方案的优选方法，特别涉及一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法。

背景技术

在云制造系统中，齿轮箱动态能力资源(Dynamic Capacity Resource，DCR)是在齿轮箱设计过程中，一种由多个单一成员设计资源组合而成的聚合级设计资源。

齿轮箱DCR资源是以齿轮箱设计过程中的特定阶段设计任务为目标，以人员资源为中心，以设备、软件和知识等资源为辅助，呈现出来的具有完整逻辑结构的特定聚合设计资源，其表现是完成某单元设计任务的能力，如市场调研能力、论证能力、设计能力、仿真分析能力、管理能力等。

组成齿轮箱DCR资源的人员资源、设备资源、软件资源、知识资源等均为齿轮箱DCR资源的成员资源。具体来说，齿轮箱DCR资源由5个成员资源组成，这5个成员资源分别为齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站。

云制造系统运行过程中，资源使用者在搜索、发现所需齿轮箱DCR资源时，以资源优选为目的，需要对搜索到的可用候选齿轮箱DCR资源进行评估，以得到最优设计资源。

对齿轮箱DCR资源的评估是对组成齿轮箱DCR资源的多个成员资源质量、成本以及交易过程中的表现等进行全面分析和客观评价，从而可以为资源使用者提供有价值的参考。

在多数设计资源共享系统中，单件任务设计用时和单件任务设计成本通常被用作设计资源在某设计活动中主要的设计能力评估项，单件任务设计用时和单件任务设计成本的算术平均值和方差作为评判设计资源设计能力好坏的标准。

但是，在算术平均值和方差均相同的情况下，该评价方法不能区分各设计资源在设计成熟度、设计成功率、设计稳定度、设计经验度等方面的差异，以及综合考虑以上多方面差异而对候选设计资源做出综合评价。

发明内容

本发明的目的是，提供一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法，可实现对云制造环境下齿轮箱设计的DCR资源进行全面准确的量化评估，其方法设计科学合理，操作过程简便，具有通用性和普适性；所得结果真实、可靠。

本发明为实现上述目的所要解决的技术问题是，如何系统解决在云制造环境下进行齿轮箱设计时，对搜索到的多个候选齿轮箱DCR资源在能力指数、评价指数以及成本指数三个方面进行准确的量化评估的技术问题。即，云制造环境下，在齿轮箱设计过程中，从组成齿轮箱DCR资源的成员资源的属性方面，对齿轮箱DCR资源进行准确的量化评估，以达到对多个候选齿轮箱DCR资源进行优选的目的，是本发明要解决的关键技术问题。

本发明为解决上述技术问题，所采用的技术方案是，一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法，其特征在于，对齿轮箱设计的DCR资源进行量化评估，以得到最优的齿轮箱设计方案；

所述DCR资源是从云制造系统搜索得到的，数量为若干组，每组DCR资源均由齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源组成；

所述DCR资源的量化评估，按如下步骤进行：

第一步，建立成员资源评估矩阵

(a)、分别抽取上述齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源各自的评估属性，建立各自成员资源评估属性集合；

每个成员资源评估属性集合的通用表达式为下式(1)：

C_ATT＝{m,m_f,m_s,t,Eva}(1)；

上式(1)中：

m表示各成员资源执行任务次数；

m_f表示各成员资源完成设计任务次数；

m_s表示各成员资源成功完成设计任务次数；

t表示各成员资源设计用时；

Eva表示各成员资源执行任务结束后，用户给出的质量评价分数；

(b)、分别计算出每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε；

上述设计成熟度系数α按下式(2)计算得出：

上式(2)中：

m表示各成员资源执行设计任务的次数；

m_f表示各成员资源完成设计任务的次数；

上述设计成功率系数β按下式(3)计算得出：

上式(3)中：