基于复杂关系网络的发动机产品建模方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种产品智能设计的方法，具体地说，涉及基于复杂关系网络模型、应 用于复杂产品建模与设计的方法，属于汽车工程和计算机工程结合的领域。
【背景技术】
[0002] 复杂产品的关系网络是一个巨大的非线性的关系网络，要建立一种拓扑结构模型 来描述这种巨大的非线性的复杂网络。这个模型以拓扑关系网络为基础，针对复杂系统多 维性进行维度分解和维度归并约简。通过对一定维度拓扑关系网络进行基于一定粒度的层 次展开操作，而封装了其内部拓扑结构并通过结点整体的性质表征其内部结构的性质。这 个模型可以灵活地对单个结点进行展开操作，并可进一步递归地进行展开，最终可以得到 一系列不同展开高程差的具体视图，据此可以实现复杂产品复杂网络的拓扑结构和拓扑形 状及其表征特性的分析。
[0003] 在复杂关系网络中，产品设计信息的传递以行为作为路径，通过复杂产品的子部 件行为发生的改变来传播信息，引起与之相关的其他子部件行为、功能、结构的更改变化， 并且随着这个产品关系网络传递到整个产品结构中去，形成了与其关联的其他结构系统的 更改，进而再引起更多的结构功能的更改，网络结构是根据网络中节点的内容，节点状态以 及节点之间的关系发生变化，是一个动态的过程。利用复杂关系网络可以对设计信息快速 传播和表达，以快速应对产品设计要求的更新和升级。
[0004] 近年来，国内许多学者也积极投身于复杂网络的研究中来，并取得了一些研究成 果。李翔等提出了局域世界演化网络模型，并以世界贸易网为例对该模型的特性进行了研 究。狄增如等对加权网络进行了较深入研究，并以科学家合作网为例对加权网络的特性进 行了研究。史定华等对网络演化机理进行了研究，提出了网络演化的新模型。除此以外，史 定华等人还建立了复杂网络结点度的演化与非齐次马氏链的联系，为复杂网络中应用成熟 的随机过程理论打开了大门。何阅和何大韧等对一些实际网络进行了实证研究，在此基础 上，提出了双粒子图自适应演化模型。章忠志等对合作网络进行了较深入的研究，提出了一 类合作网络的演化模型。
[0005] 郭于明等用小世界网络模型对复杂网络动态特性进行分析是一个新的研究热点。 从产品开发网络系统固有特性出发，对设计变更的传播过程进行了分析。在构建具有小世 界聚类特性的ro网络基础上，对设计变更分步扩散过程进行了分析，并用改进蚁群算法求 得传播能力最强的变更传播路径及其关键节点，与传统的遗传算法比较，计算效率大大提 高，且易于实现。要提高整个系统的设计敏捷性，必须加强求得的变更路径关键节点的保 护，扩大设计参数公差范围，避免由于这些节点造成变更传播的雪崩式效应，减少大规模变 更发生的概率，将产品开发的时间成本降低到最低水平。
【发明内容】
[0006] 鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于复杂关系网络的 发动机产品建模方法，用于对复杂产品进行对应的复杂关系网络的建模和分析，然后利用 复杂网络模型对设计信息快速传播。
[0007] 为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于复杂关系网络的发动机产 品建模方法，所述产品建模方法至少包括以下步骤：
[0008] 1)基于多维粒度转化拓扑关系网络构建复杂发动机产品关系网络；
[0009] 2)利用网络的信息流传递发动机产品设计过程中的更新信息。
[0010] 优选地，所述步骤1)中的所述复杂产品关系网络是非线性关系网络。
[0011] 优选地，所述步骤1)中的网络是一个包含了大量个体以及个体之间相互作用的系 统，是把某种现象或某类关系抽象为个体以及个体之间相互作用而形成的用来描述这一现 象或关系的图。
[0012] 优选地，所述步骤1)中的网络G=(V，E)作为图论的概念是指由一个点集v(G)和 一个边集E(G)组成的一个图，且E(G)中的每条边ei有v(G)的一对点（u，v)与之对应，记 顶点数为N= |V|，边数为L= |E|。
[0013] 优选地，所述步骤2)利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息采用传染 病模型。
[0014] 优选地，所述的传染病模型包括SI模型、SIS模型或SIR模型。
[0015] 优选地，所述步骤2)的更改信息使得复杂关系网络由某一种稳定状态变迁至另一 种稳定状态。
[0016] 优选地，所述产品为发动机。
[0017] 本发明先是从构建产品复杂关系网络开始，基于多维粒度转化拓扑关系网络，继 而在此基础上，利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息。在此过程中，本发明运 用了传染病模型解决信息传播过程中复杂度不断增加的弊端，从而使产品的整体更改能迅 速适应需求的更新。该方法具有简洁、可行、有效和实用的特点，可以用于产品设计集成化、 智能化的研究与开发。
【附图说明】
[0018] 图1显示为本发明复杂产品拓扑关系网络模型。
[0019] 图2显示为本发明基于选择性传播的复杂产品关系网络演化模型。
[0020] 图3显示为本发明发动机进气冲程示意图。
[0021] 图4显示为本发明发动机压缩冲程示意图。
[0022] 图5显示为本发明发动机做功冲程示意图。
[0023] 图6显示为本发明发动机排气冲程示意图。
【具体实施方式】
[0024] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书 所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实 施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离 本发明的精神下进行各种修饰或改变。
[0025] 请参阅附图所示。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本 发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数 目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其 组件布局型态也可能更为复杂。
[0026] 产品的复杂关系网络的系统建模
[0027] 产品设计的复杂性动力学演化是基于复杂产品的动态设计过程中提出的问题，首 先就要研究复杂产品的建模问题。产品复杂关系网络是一个静态的网络可以通过多维粒度 转化拓扑关系网络模型进行建模。
[0028] 多维粒度转化拓扑关系网络模型
[0029] 多维粒度转化拓扑关系网络模型是对复杂产品多维度多粒度展开而构建的，是复 杂产品及其复杂网络建模的整体方法，从总体上降低复杂产品研究的复杂性，进一步简化 了复杂产品及其关系网络的建模与分析。
[0030] 复杂产品的关系网络是一个巨大的非线性的关系网络，要建立一种拓扑结构模型 来描述这种巨大的非线性的复杂网络。这个模型以拓扑关系网络为基础，针对复杂系统多 维性进行维度分解和维度归并约简。网络是一个包含了大量个体以及个体之间相互作用的 系统，是把某种现象或某类关系抽象为个体(顶点）以及个体之间相互作用(边）而形成的用 来描述这一现象或关系的图。
[0031] 可以引入无向图的概念来表示产品的复杂关系网络。网络G=(V，E)作为图论的概 念是指由一个点集v(G)和一个边集E(G)组成的一个图，且E(G)中的每条边^有奴6)的 一对点（u,v)与之对应。记顶点数为N= |V|,边数为L= |E|。
[0032] 定义1 :度
[0033] -个顶点的度是指与此顶点连接的边的数量，即
【主权项】
1. 一种基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于，所述产品建模方法至 少包括以下步骤： 1) 基于多维粒度转化拓扑关系网络构建复杂发动机产品关系网络； 2) 利用网络的信息流传递发动机产品设计过程中的更新信息。
2. 根据权利要求1所述的基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于，所 述步骤1)中的所述复杂产品关系网络是非线性关系网络。
3. 根据权利要求1所述的基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于，所 述步骤1)中的网络是一个包含了大量个体以及个体之间相互作用的系统，是把某种现象或 某类关系抽象为个体以及个体之间相互作用而形成的用来描述这一现象或关系的图。
4. 根据权利要求1所述的基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于，所 述步骤1)中的网络G=(V，E)作为图论的概念是指由一个点集v(G)和一个边集E(G)组成 的一个图，且E(G)中的每条边的一对点（u，v)与之对应，记顶点数为N=|V|，边 数为L=|E|。
5. 根据权利要求1所述的基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于，所 述步骤2)利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息采用传染病模型。
6. 根据权利要求1所述的基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于，所 述的传染病模型包括SI模型、SIS模型或SIR模型。
7. 根据权利要求1所述的基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，其特征在于：所 述步骤2)的更改信息使得复杂关系网络由某一种稳定状态变迁至另一种稳定状态。
【专利摘要】本发明提供一种基于复杂关系网络的发动机产品建模方法，所述产品建模方法至少包括以下步骤：1）基于多维粒度转化拓扑关系网络构建复杂产品关系网络；2）利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息。本发明先是从构建产品复杂关系网络开始，基于多维粒度转化拓扑关系网络，继而在此基础上，利用网络的信息流传递产品设计过程中的更新信息。在此过程中，本发明运用了传染病模型解决信息传播过程中复杂度不断增加的弊端，从而使产品的整体更改能迅速适应需求的更新。该方法具有简洁、可行、有效和实用的特点，可以用于产品设计集成化、智能化的研究与开发。
【IPC分类】G06F17-50
【公开号】CN104615796
【申请号】CN201310539725
【发明人】郝泳涛, 楼狄明, 王力生
【申请人】同济大学
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2013年11月4日