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面向DFMC的非同构类广义模块相似性分析

雷金, 彭卫平, 雷佻钰, 曾莎莎, 窦俊豪, 蒋瑞, 张秋华

雷金, 彭卫平, 雷佻钰, 曾莎莎, 窦俊豪, 蒋瑞, 张秋华. 面向DFMC的非同构类广义模块相似性分析[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2017, 29(1): 155-165.
引用本文: 雷金, 彭卫平, 雷佻钰, 曾莎莎, 窦俊豪, 蒋瑞, 张秋华. 面向DFMC的非同构类广义模块相似性分析[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2017, 29(1): 155-165.
Lei Jin, Peng Weiping, Lei Tiaoyu, Zeng Shasha, Dou Junhao, Jiang Rui, Zhang Qiuhua. Similarity Analysis of the Non-isomorphism Generalized Module for DFMC[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2017, 29(1): 155-165.
Citation: Lei Jin, Peng Weiping, Lei Tiaoyu, Zeng Shasha, Dou Junhao, Jiang Rui, Zhang Qiuhua. Similarity Analysis of the Non-isomorphism Generalized Module for DFMC[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2017, 29(1): 155-165.

面向DFMC的非同构类广义模块相似性分析

基金项目: 

国家自然科学基金(51275362).

详细信息
    作者简介:

    雷金(1976-),男,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘算法、产品平台建模;彭卫平(1964-),男,博士,教授,博士生导师,论文通讯作者,主要研究方向为基于PLM数据库的数据挖掘;雷佻钰(1990-),男,硕士研究生,主要研究方向为产品族参数化;曾莎莎(1987-),女,博士后,主要研究方向为平台建模与仿真;窦俊豪(1992-),男,硕士研究生,主要研究方向为平台工具开发;蒋瑞(1992-),女,硕士研究生,主要研究方向为模型包含性分析与存储;张秋华(1989-),男,硕士研究生,主要研究方向为广义模块同构类分析.

    通讯作者:

    彭卫平,E-mail:wppeng@whu.edu.cn

  • 中图分类号: TH122

Similarity Analysis of the Non-isomorphism Generalized Module for DFMC

  • 摘要: 广义模块是参数化产品平台的基本组成元素之一,能有效支持产品变型设计和大批量定制设计.为解决非同构类广义模块工艺及功能相似性和变化规律等问题,提出一种针对参数化产品平台中非同构类广义模块的工艺及功能相似性分析方法,以有效从产品数据中挖掘隐含的设计知识与工艺资源.首先对广义模块的主特征参数尺度的变化范围进行识别,建立特征向量,并对非同构类中不同尺度范围的参数进行一致化处理;然后基于主特征参数向量匹配比较,提出广义模块工艺及功能相似性分析方法,并建立相似性存储表.基于阀门数据进行实例分析,验证了该方法的有效性.
    Abstract: The generalized module, one of the basic elements of parametric product platform, can effectively support product variant design and design for mass customization. A similarity analysis method is proposed to solve the similarity measure and variation law of function and process of the non-isomorphism generalized module, which can mine the hidden design knowledge and process resources. The structure, function and process information of the product modules are converted into eigenvector by range identification. The parameters of different scales in non-isomorphism classes are normalized to eliminate the effect of different dimensions. Then, the similarity measure of function and process information is completed by vector matching, and the results are stored in a similarity storage table. The feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by a case study of high and middle pressure valve.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-01-10
  • 修回日期:  2016-05-15
  • 刊出日期:  2017-01-19

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