前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的遺傳優化算法下汽車工業產品設計探析，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要：傳統方法檢索產品基因的匹配度低，導致汽車工業產品設計結構不佳，因此提出基于遺傳優化算法優化汽車工業產品設計步驟。先劃分汽車產品結構，再提出產品功能理念用于解析汽車工業產品設計過程模型。完成上述工作后，定制模板模型用于獲取用戶需求。為在檢索中得到最優解，運用遺傳算法的基因重組流程實現汽車工業產品設計。在實驗中，隨機選取10個樣本，并依據三角矩陣得到設計參數，用于測試兩種方法檢索產品基因的匹配度。實驗結果表明，所提方法檢索產品基因匹配度更高，符合設計需求。
關鍵詞：汽車工業產品；遺傳優化算法；設計過程模型；模板模型；汽車構件；汽車零件；匹配度測試
0引言
汽車產品設計是個復雜過程，通常企業采用設計過程模型描述設計過程。設計過程模型是產品創新的一種方式，在國外有許多學者借用功能分析理念和生物基因工程理念設計過程模型，使設計過程更加合理。通過分析國內外汽車工業產品設計模型，研究當前著名的遺傳優化算法，提出遺傳優化算法在汽車工業產品設計中的應用研究[1⁃2]。本次研究中，以發現問題解決理論為主導，構建基于遺傳優化算法的汽車工業產品設計方法。在設計的過程中，詳細設計了結構階段和參數階段，提出了全新的設計流程。實現過程：首先，應用遺傳優化算法分析進化模式和進化路線，獲取用戶潛在需求；再建立用戶需求與產品特性之間的關系，運用生物基因工程理念，完成汽車工業產品設計；最后，通過實驗研究該方法的可行性。
1基于遺傳優化算法的汽車結構設計
運用遺傳優化算法理念劃分汽車結構，定義如下；由n個面組成的零件面集為FPa={f}1,f2,…,fn，當零件Pa在面集中時，會存在若干個功能面，功能面定義為：零件Pa在面集FPa={f}1,f2,…,fn時，需要滿足以下幾個條件：1）接觸幾何類型可以是面接觸和點接觸，也可以是平面和曲面[3]；2）一對接觸面間存在力的傳遞。滿足上述條件成為功能面，圖1為汽車設計結構。由圖1可知，汽車結構設計是由多個獨立功能面形成的。從產品層次性上來說，設計結構可以是構件或零件[4⁃6]。功能面不是實體結構，但需要有一定功能，所以將功能面歸結到設計結構。在需求分析階段，所有的信息均是以汽車虛擬產品為描述對象，在概念設計階段，描述對象有產品、機構[7⁃8]。在詳細設計階段，要根據具體的設計過程改變信息描述對象。在機構設計階段，汽車虛擬信息描述的是汽車的機構和構件。在構件設計階段，主要描述核心的構件和零件[9]。將上述的信息統一起來，得到汽車結構設計過程。
2基于遺傳算法的汽車功能設計研究
在設計汽車層次結構后，為得到汽車工程設計的各個關鍵識別要素，按照以下步驟展開：首先，為有效獲取顧客需求，準確定義產品需求信息，提出定制模板[10]。定制模板模型如圖2所示。圖2中的客戶集是通過企業外數據源和內數據源獲取某類產品的整體需求情況集合。外數據源主要有用戶、書籍、技術手冊、競爭對手、網絡、電影等。內數據源主要有設計師、項目經理和產品生命周期等[11]。再獲取改進空間的建設性需求后，要分析現有產品的功能、結構、設計和制造等方面，反求出具有特定功能模塊能夠滿足客戶的不同需求，并根據求出的結果，建立相應的需求空間。定制模塊實現產品功能和結構參數的客戶化表達，更易于理解，描述產品功能[12]。在完成定制模板交互選擇后，為方便實現產品定制，配置出需求產品。要根據預先設定產品參數編碼生產需求基因。需求產品是一類信息描述性產品，可以通過信息特征值描述客戶對產品的需求[13⁃14]。通過分析定制模板產品各項參數之間關系，根據客戶需求生成產品功能信息樹、結構信息樹、技術信息樹和管理信息樹。在此基礎上提出需求產品基因概念，運用產品基因編碼規則，產生需求產品基因[15]。一般可分成四類，分別為功能基因、結構基因、管理基因和技術基因。不同之處在于需求基因結構不完整。獲取的產品基因是汽車工業的設計輸入，以需求產品基因為基礎，檢索產品基因。具體檢索過程如下：為了在檢索中得到最優解，運用遺傳算法的基因重組流程，完成汽車工業產品設計。在遺傳算法執行的過程中，數量將按指數規律逐漸增多。為得到在變換作用下子代中產生個體數目的下限值，依據模式定理公式：m(H),t+1≥m(H),t（1）式中：t表示群體；H表示模式；m表示數字串個數。功能基因是產品設計的核心，也是檢索的索引。根據匹配度函數匹配出滿足需求的功能基因，運用遺傳優化算法完成產品功能基因檢索流程的設計?；谶z傳優化算法的汽車工業產品設計流程如圖3所示。1）在基因庫中有三種可能，一種是最理想結果，完全匹配產品層基因，檢索結束。另一種是得不到完全匹配的產品層基因，但這種結果可能性小。若出現上述現象，需進入步驟2）。第三種沒有匹配到產品層基因。出現這種的可能性小，若出現這種現象，需進入步驟2）。2）在分離需求基因中，未匹配到基因片段，就需要將檢索模塊層基因中的候選產品基因進行基因重組。如果沒有找到滿足要求的需求基因片段，就需要進入步驟3）。3）分解在步驟2）中未能滿足的模塊層基因。以此為基礎，搜索零件層基因，將檢索到的零件層基因用于產品基因重組。4）檢索完畢后，如果沒有獲得較為滿意的產品基因，就需要根據用戶需求創新設計。需注意在檢索過程中，完全匹配和不完全匹配是相對的，需要設定閾值。若高于設定閾值，就是完全匹配的基因；若低于設定閾值，就是無匹配的產品層基因。各層產品基因只能檢索一次，這樣可以有效避免死循環。
3實驗分析
優秀的工程機械企業在工業產品設計上有著很強的研發力度，為保證一定的前瞻性，實驗的過程中，對各數據進行數值分析。為防止用戶對評價價值的干擾，運用計算公式測試傳統方法和本次所建的基于遺傳優化算法的設計方法檢索產品基因匹配度。
3.1實驗樣本。在數據庫中，隨機選取10個樣本，實驗中考慮到實驗樣本之間的相互關系，要先確定實驗順序，將功能獨立的產品基因放在前面，表1為產品基因設計參數。
3.2實驗流程。將本次實驗步驟歸納如下；1）輸入產品基因，將隨機產生的初始產品基因群體的賦值代數設為0；2）計算每個產品基因的適應度函數值；3）按照圖3得到最優的產品基因；4）建立評價指標集，用于評價兩種方法挑選產品基因的質量；5）利用模糊評價法，對比傳統方法與基于遺傳優化算法的汽車工業產品設計方法檢索基因匹配度。
3.3實驗數據分析。采用折線圖的方式分析數值之間的關系，實驗結果如圖4所示。由圖4實驗結果可知，傳統方法檢索的產品基因匹配度低，這一現象的原因是，傳統方法的產品結構效率低，無法得到最優解。而本次采用的遺傳優化算法是依據模式定理，檢索到的產品基因匹配度更高。由此，證明所建的基于遺傳優化算法的汽車工業產品設計方法符合設計要求。
4結語
本文針對傳統汽車工業產品設計方法所造成的問題，提出遺傳優化算法在汽車工業產品設計中的應用研究。運用生物基因工程理念和功能分析理念，完成基于遺傳優化算法的汽車工業產品設計的研究，驗證所提方法的可行性。在數據庫中隨機抽取10個樣本，設計三角矩陣，保證實驗結果合理性。實驗結果表明，基于遺傳優化算法的汽車工業產品設計方法符合設計需求。
作者:李源楓 唐彩云 李建華 單位:浙江農林大學暨陽學院
