[发明专利]产品创新设计的方法及系统

权利要求书

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。