[发明专利]基于知识驱动的功能变更传播路径和工作量预测方法

说明书

本发明提出一种基于知识驱动的功能变更传播路径和工作量预测方法，其步骤为：首先，从功能和知识的角度出发，建立功能变更传播预测信息模型，并确定变更传播潜在路径，找出所有潜在的受影响功能，逐条比较变更功能的变更知识和受影响功能的知识的相似性；其次，分别建立来自功能分解模型的变更传播树和来自功能接口模型的变更传播树，并计算变更传播可能性和变更传播带来的额外复杂性和工作量；最后，根据额外复杂性和工作量制定具体的设计计划，对产品研发进度进行有效管理。本发明结合BZT复杂性评价方法，帮助工程师改善现有的研发计划，保证研发进度，改善基于产品组件的工程变更传播预测方法工作量巨大、输入主观性强和通用性低的问题。

技术领域

本发明涉及变更传播预测技术领域，特别是指一种基于知识驱动的功能变更传播路径和工作量预测方法。

背景技术

设计阶段的复杂性难以有效预测和管理是导致产品研发周期增加的主要原因之一。汽车、飞机和卫星等大型产品的研发是一项复杂的系统工程，需要经过多个迭代阶段，其中设计阶段至关重要，其质量高低不仅直接决定了研发时间，也影响后续制造、使用和维护的周期和成本。根据系统工程方法，在设计阶段初期，复杂产品可以自上而下地分解为具有不同抽象层级功能的功能树，设计任务的完成与否取决于子功能实现方案的确定程度，以及子功能到高层级功能的集成情况。但在现实世界中，功能之间的关联性、设计信息的不确定性和设计活动的迭代性等因素都会增加产品设计阶段的复杂性，导致设计过程难以控制，研发周期超出预期。

面对上述设计阶段的复杂性，每个企业关心的核心问题之一是如何有效评估它。为此，不同学者进行了深入研究，试图寻找评估设计复杂性的可靠指标，主要包括信息熵理论、公理化设计理论、计算复杂性、Bashir-Zhang-Thomson(BZT)复杂性指标等。但是，信息熵理论侧重用计算复杂性的混乱程度，只适用于完全不可预测的系统行为，精确显示复杂性变化的能力不足。公理化设计理论中的信息公理能够从实现功能概率的角度进行设计复杂性评估，但信息公理偏重于测量设计对功能需求的满足程度，而不是描述产品自身设计过程的复杂性。计算复杂性针对的是设计过程中基于方程的解决方案的复杂性。

目前，评估设计阶段复杂性的可靠指标之一是BZT指标。该指标的雏形最先由Bashir和Thomson建立，产品设计复杂性被简单的量化为产品功能树中各个功能及其所处层级的乘积之和。随后，文献[ZHANG X,THOMSON V.Modelling the development ofcomplex products using a knowledge perspective[J].Research in EngineeringDesign,2019,30(2):203-226.]改善了这种方法，将实现功能的知识引入复杂性计算中，正式提出BZT指标，能够评估产品设计所需知识和设计团队已有知识的匹配程度，以及产品功能拓扑、功能接口兼容性和知识获取难易程度对设计复杂性的影响。在此基础上，文献[XIAOQI Z.Measures and Mitigations of Complexity during Product Development[D].Montreal,Canada:McGill University,2017:11-16.]开发了一种基于代理的产品研发过程模型，产品和设计师被分别描述为功能代理和设计师代理，设计过程就是代理之间知识的供求过程，该模型能够对不同场景下的产品设计的工作总量和设计时长进行仿真预测。