本發(fā)明設(shè)計(jì)在機(jī)械電子產(chǎn)品領(lǐng)域產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的中的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)智能模塊化。

背景技術(shù)：

產(chǎn)品結(jié)構(gòu)是機(jī)械電子產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的核心，它直接影響著產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的過(guò)程、開(kāi)發(fā)人員組織結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)品的市場(chǎng)戰(zhàn)略定位。

全球經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，生產(chǎn)力的不斷提升，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)從過(guò)去的生產(chǎn)規(guī)模和質(zhì)量轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩舻膫€(gè)性定制；同時(shí)客戶需求也不斷向多樣化、個(gè)性化發(fā)展，大規(guī)模定制成為主流的生產(chǎn)方式之一。模塊化產(chǎn)品設(shè)計(jì)策略是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制中最重要的技術(shù)手段之一，已廣泛應(yīng)用于各類(lèi)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與生產(chǎn)活動(dòng)中。在機(jī)械電子產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中，常常根據(jù)系統(tǒng)工程理論把復(fù)雜產(chǎn)品分解成規(guī)模較小的、易于開(kāi)發(fā)的、有較為獨(dú)立功能的子系統(tǒng)，在開(kāi)發(fā)完成后集成所有子系統(tǒng)來(lái)完成產(chǎn)品的總功能。產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分合理可以提升產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的合理化程度，使產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分更加適合開(kāi)發(fā)人員組織結(jié)構(gòu)的規(guī)劃和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程的安排。但是，如果產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分不當(dāng)會(huì)造成子系統(tǒng)間的聯(lián)系過(guò)多，而難以完成各子系統(tǒng)的集成；會(huì)增加開(kāi)發(fā)過(guò)程的迭代次數(shù)，延長(zhǎng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期。產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中是至關(guān)重要的。

目前產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分主要是使用功能結(jié)構(gòu)圖、行列變換等方法，這些方法普遍是以創(chuàng)建產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)為開(kāi)始，然后通過(guò)模塊或者分組把子功能歸入到模塊中。這些方法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分，但仍存在以下不足，（1）過(guò)分依賴于產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)，離開(kāi)功能結(jié)構(gòu)的前提就無(wú)法進(jìn)行下去；（2）只能用于開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品的模塊化結(jié)構(gòu)，不能對(duì)已經(jīng)有的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進(jìn)行模塊化分析；（3）在模型中的行元素和列元素?cái)?shù)目較大且行元素與列元素間的聯(lián)系較復(fù)雜時(shí)，行列變換的難度和聚類(lèi)劃分和評(píng)估的工作量大大增加，使用基于行列變換和聚類(lèi)評(píng)估的劃分算法很難實(shí)現(xiàn)模塊聚類(lèi)；（4）不利于將智能算法引入產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的模塊劃分中。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有機(jī)械電子產(chǎn)品的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模塊劃分方法的不足，提出了一種產(chǎn)品結(jié)構(gòu)智能模塊化方法。

本發(fā)明產(chǎn)品結(jié)構(gòu)智能模塊化方法按如下步驟進(jìn)行：

（A）綜合考慮零部件之間的功能結(jié)構(gòu)關(guān)系，確定各行列元素之間的聯(lián)系以及聯(lián)系的方向性；確定各行列元素之間的依賴程度，得到數(shù)值化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)DSM模型；

（B）在算法開(kāi)始前，設(shè)置種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、終止代數(shù)、最大聚類(lèi)模塊數(shù)m；

（C）染色體編碼采用矩陣編碼，對(duì)于一個(gè)規(guī)模為n的模型，假設(shè)模型的最大聚類(lèi)數(shù)為m，則得到的編碼矩陣為m×n矩陣；矩陣中的行列元素分別代表相應(yīng)的模塊和零件，單元格的值表示它所對(duì)應(yīng)的零件是否在它所對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)模塊中，1代表零件在模塊中，0表示零件不在該模塊中；單個(gè)零件只允許存在一個(gè)模塊中，因而每一列中有且只能有一個(gè)單元格為1；

（D）種群初始化，對(duì)于一條染色體（m×n矩陣），在每一個(gè)列向量中任取一個(gè)單元格，將其值取為1，剩下的取為0；反復(fù)執(zhí)行以上步驟，直到獲得要求的種群規(guī)模；

（E）計(jì)算種群中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值，模塊度體現(xiàn)了模塊與模塊之間和模塊內(nèi)部間的關(guān)系，模塊度越高模塊劃分的結(jié)果越好，這時(shí)模塊之間的耦合性越低、模塊內(nèi)部的內(nèi)聚性越高；以模塊度值來(lái)表示適應(yīng)度函數(shù)；

（F）個(gè)體的選擇操作，從種群中隨機(jī)選取N個(gè)個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度大小的比較，保留適應(yīng)度高的個(gè)體；將上述過(guò)程重復(fù)M次，得到下一代群體中的M個(gè)個(gè)體；

（G）個(gè)體間的交叉操作，交換兩個(gè)個(gè)體的某個(gè)或某些位，是產(chǎn)生新個(gè)體的主要方法；在相互配對(duì)的兩個(gè)個(gè)體編碼串中隨機(jī)設(shè)置兩個(gè)交叉點(diǎn)，交換兩個(gè)個(gè)體在交叉點(diǎn)間的部分染色體。

（H）個(gè)體的變異操作，改善遺傳算法的局部搜素能力，提高種群的多樣性，防止早熟現(xiàn)象的出現(xiàn)；隨機(jī)選出一條父染色體，從染色體中隨機(jī)選出一列作為變異點(diǎn)，將該列中的1的變?yōu)?，從剩下的單元格中任選一格值設(shè)為1；

（I）重復(fù)E-H的過(guò)程，直到所設(shè)置的終止代數(shù)，輸出最優(yōu)的編碼個(gè)體；

（J）解碼最優(yōu)個(gè)體，輸出最優(yōu)模塊化方案。

本發(fā)明產(chǎn)品結(jié)構(gòu)智能模塊化評(píng)估方法采用如下步驟：

（A）計(jì)算目標(biāo)DSM模型中每一個(gè)模塊內(nèi)部間的平均聚合度；

（B）計(jì)算目標(biāo)DSM模型中所有模塊與模塊間的平均耦合度；

（C）計(jì)算目標(biāo)DSM模型中在該模塊劃分方案下的模塊度值；

（D）計(jì)算所有方案的模塊度值，選擇模塊度值最大的模塊劃分方案作為最終的模塊劃分方案。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果是：（1）產(chǎn)品開(kāi)發(fā)技術(shù)和管理人員運(yùn)用該方法可以更加直觀和高效的進(jìn)行產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模塊劃分；（2）能夠更加方便地對(duì)已有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進(jìn)行模塊化分析，大大減少了相關(guān)人員的計(jì)算搜索量，實(shí)現(xiàn)了模塊方法劃分的計(jì)算機(jī)化；（3）與現(xiàn)有技術(shù)相比該方法操作更加便捷、模型更加能夠反映工程實(shí)際、模塊化劃分結(jié)果更加接近綜合最優(yōu)。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例中的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型矩陣圖。

圖2是遺傳算法運(yùn)行后的最優(yōu)模塊度值。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明產(chǎn)品結(jié)構(gòu)智能模塊化方法按如下十步驟進(jìn)行：

第一步，綜合考慮零部件之間的功能結(jié)構(gòu)關(guān)系，確定各行列元素之間的聯(lián)系以及聯(lián)系的方向性；確定各行列元素之間的依賴程度，得到數(shù)值化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)DSM模型；

第二步，在算法開(kāi)始前，設(shè)置種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、終止代數(shù)、最大聚類(lèi)模塊數(shù)m；

第三步，染色體編碼采用矩陣編碼，對(duì)于一個(gè)規(guī)模為n的模型，假設(shè)模型的最大聚類(lèi)數(shù)為m，則得到的編碼矩陣為m×n矩陣；矩陣中的行列元素分別代表相應(yīng)的模塊和零件，單元格的值表示它所對(duì)應(yīng)的零件是否在它所對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)模塊中，1代表零件在模塊中，0表示零件不在該模塊中；單個(gè)零件只允許存在一個(gè)模塊中，因而每一列中有且只能有一個(gè)單元格為1；

第四步，種群初始化，對(duì)于一條染色體（m×n矩陣），在每一個(gè)列向量中任取一個(gè)單元格，將其值取為1，剩下的取為0；反復(fù)執(zhí)行以上步驟，直到獲得要求的種群規(guī)模；

第五步，計(jì)算種群中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值，模塊度體現(xiàn)了模塊與模塊之間和模塊內(nèi)部間的關(guān)系，模塊度越高模塊劃分的結(jié)果越好，這時(shí)模塊之間的耦合性越低、模塊內(nèi)部的內(nèi)聚性越高；以模塊度值來(lái)表示適應(yīng)度函數(shù)；

第六步，個(gè)體的選擇操作，從種群中隨機(jī)選取N個(gè)個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度大小的比較，保留適應(yīng)度高的個(gè)體；將上述過(guò)程重復(fù)M次，得到下一代群體中的M個(gè)個(gè)體；

第七部，個(gè)體間的交叉操作，交換兩個(gè)個(gè)體的某個(gè)或某些位，是產(chǎn)生新個(gè)體的主要方法；在相互配對(duì)的兩個(gè)個(gè)體編碼串中隨機(jī)設(shè)置兩個(gè)交叉點(diǎn)，交換兩個(gè)個(gè)體在交叉點(diǎn)間的部分染色體。

第八步，個(gè)體的變異操作，改善遺傳算法的局部搜素能力，提高種群的多樣性，防止早熟現(xiàn)象的出現(xiàn)；隨機(jī)選出一條父染色體，從染色體中隨機(jī)選出一列作為變異點(diǎn)，將該列中的1的變?yōu)?，從剩下的單元格中任選一格值設(shè)為1；

第九步，重復(fù)第五步到第八步的過(guò)程，直到所設(shè)置的終止代數(shù)，輸出最優(yōu)的編碼個(gè)體；

第十步，解碼最優(yōu)個(gè)體，輸出最優(yōu)模塊化方案。

本發(fā)明基于模塊度的機(jī)械電子產(chǎn)品模塊劃分的評(píng)估與擇優(yōu)通過(guò)基于遺傳算法的自動(dòng)搜索計(jì)算得到，為了在大規(guī)模的種群方案中選出最優(yōu)秀的模塊劃分方案，需要有效地設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)。

對(duì)于目標(biāo)DSM模型，規(guī)模為N，模型中第p行第q列的單元格（p,q）的值為d_p,q，也就是說(shuō)第p個(gè)行元素與第q個(gè)列元素之間的聯(lián)系權(quán)重為d_p,q（）。該模型的任意一模塊劃分方案：共劃分為D個(gè)模塊, N為零件總個(gè)數(shù)，nk為第k個(gè)模塊中第一個(gè)零件在聚類(lèi)后的零件序列中的序號(hào)，mk表示第k個(gè)模塊中最后一個(gè)零件在聚類(lèi)后的零件序列中的序號(hào)， 約束條件：。

基于模塊度的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)智能模塊劃分的評(píng)估可以按照以下步驟來(lái)完成：

第一步，計(jì)算目標(biāo)DSM模型中每一個(gè)模塊內(nèi)部間的平均聚合度，用式（1）來(lái)計(jì)算，

(1)

對(duì)每一個(gè)模塊都進(jìn)行上述計(jì)算機(jī)得到了每一個(gè)模塊內(nèi)部間的平均聚合度。

第二步，計(jì)算目標(biāo)DSM模型中所有模塊與模塊間的平均耦合度，用式（2）來(lái)計(jì)算，

(2)

第三步，計(jì)算目標(biāo)DSM模型中在該模塊劃分方案下的模塊度值，用式（3）來(lái)計(jì)算，

(3)

第四步，計(jì)算所有方案的模塊度值，選擇模塊度值最大的模塊劃分方案作為最終的模塊劃分方案。

以某吸塵器產(chǎn)品為例，經(jīng)過(guò)識(shí)別，所得到DSM模型的行列元素為：手柄、絡(luò)筒機(jī)踏板、力量踏板、指示燈、上體、指示器、儲(chǔ)存保護(hù)蓋、緩沖器、排氣過(guò)濾器蓋、排氣過(guò)濾器、索門(mén)、接收機(jī)電路板、小電路板盒子、控制電路板、后部緩沖板、小隔音海綿、隔音海綿、電機(jī)、前部緩沖板、進(jìn)水口過(guò)濾器、進(jìn)水口過(guò)濾器蓋、后輪、基體、固定密封、機(jī)殼前蓋、前輪支撐、前輪、卷線器、驅(qū)動(dòng)軸、電路板外殼、電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路板、散熱板、上箱體、下箱體、集塵器。對(duì)這35個(gè)行列元素依次分別進(jìn)行編號(hào)為：1—35.識(shí)別各行列元素之間的聯(lián)系，得到數(shù)值化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型矩陣DSM如圖1所示。

應(yīng)用遺傳算法在大規(guī)模的種群方案中選出最優(yōu)秀的模塊劃分方案，各參數(shù)設(shè)置如下：最大模塊數(shù)為10，種群規(guī)模大小為400，遺傳代數(shù)為300，交叉概率為0.95，變異概率為0.1。尋優(yōu)歷程如圖2所示，最優(yōu)模塊化方案如下：

垃圾箱模塊（24、25、35），主上體模塊（2、3、4、5、6、7、8、23、26、27），電機(jī)控制模塊件（31、32），電機(jī)箱模塊（9、10、16、17、33、34），過(guò)濾裝置模塊（20、21），卷線器模塊（11、28、29），電機(jī)模塊（15、18、19），控制模塊（12、13、14、30），模塊九（22），和模塊十（1）。

由圖2可知，該方案的模塊度值7.7053為最大值，故選擇該方案為最終的模塊劃分方案。