本发明涉及轨道交通产品设计领域，具体而言，涉及一种模块类型的识别方法和装置。
背景技术：
：随着城市经济的发展，地铁运营城市及运营线路条数逐年增长，地铁车辆市场从传统的相对稳定型向动态多变型演变，使得地铁车辆制造企业从大批量生产方式向大规模定制方式进行转变，如何快速响应多样化的客户需求，以较低的成本、较短的设计周期研发出较高质量的产品，已经成为企业竞争发展的重大战略课题。“模块化设计”是一种先进的设计思想和设计方法，能够把功能不同或者功能相同而性能不同的模块进行组合和互换，形成多种通用变型的产品，使产品系列具有很大的适应性，满足客户的多样化需求。模块类型识别是“模块化设计”的关键环节，在模块划分的基础上，将模块细分为基本模块、配置模块、参数化模块、个性模块。使“模块化设计”能够在保持基本模块通用的基础上，通过配置模块的选配，参数化模块的适应性变型，以及个性模块的添加或移除响应动态变化的客户需求。其中，基本模块、配置模块以及参数化模块是模块化设计的核心与关键。目前，国内多家地铁主机厂均开展了转向架的“模块化设计”工作，但是，现有的模块类型的识别方法难以同时兼顾客户需求的响应和企业已有资源的重用两个方面，导致对客户需求变化响应不足以及模块设计的成本较高等问题。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。技术实现要素：本发明实施例提供了一种模块类型的识别方法和装置，以至少解决相关技术中的模块类型的识别方法对客户需求变化响应不足且模块设计的成本较高的技术问题。根据本发明实施例的一个方面，提供了一种模块类型的识别方法，包括：获取转向架的需求集合和待识别模块；基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度；基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。进一步地，基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数，包括：对需求集合中的每个需求进行分类，得到每个需求的需求类型，其中，需求类型包括如下之一：通用需求、适应性需求和个性需求；基于适应性需求与待识别模块之间的映射关系，得到模块变异指数。进一步地，基于适应性需求与待识别模块之间的映射关系，得到模块变异指数，包括：基于适应性需求和待识别模块，确定技术指标；基于适应性需求对技术指标的影响强度，得到第一相关性矩阵；基于技术指标对待识别模块的影响强度，得到第二相关性矩阵；基于第一相关性矩阵和第二相关性矩阵，得到模块变异指数。进一步地，基于第一相关性矩阵和第二相关性矩阵，得到模块变异指数，包括：对第一相关性矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；基于归一化矩阵和对应的需求权重，得到技术指标的指标权重，其中，需求权重是采用层次分析法得到的；基于指标权重和第二相关性矩阵，得到模块变异指数。进一步地，基于需求集合和待识别模块，得到待识别模块的传播指数，包括：基于待识别模块之间的变更影响度，得到第三相关性矩阵；基于第三相关性矩阵，得到模块发出传播指数和模块吸收传播指数；获取模块发出传播指数和模块吸收传播指数之差，得到待识别模块的传播指数。进一步地，基于待识别模块之间的变更影响度，得到第三相关性矩阵，包括：获取待识别模块之间的变更影响度的加权和，得到第三相关性矩阵。进一步地，变更影响度包括：结构影响度、接口影响度、材料影响度和性能影响度。进一步地，基于需求集合和待识别模块，得到待识别模块的通用度，包括：获取待识别模块包括的多个样本实例；对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合，其中，每个样本实例集合包括：至少一个样本实例；获取每个样本实例的第一深度指数和第一广度指数；基于每个样本实例集合包含的所有样本实例的第一深度指数和第一广度指数，得到每个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数；基于至少一个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，得到通用度。进一步地，对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合，包括：获取待识别模块的特征参数；利用k均值聚类算法获取特征参数之间的相似度；基于相似度对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合。进一步地，获取每个样本实例的第一深度指数和第一广度指数，包括：获取每个样本实例的第一总用量，以及每个样本实例所属样本实例集合的第二总用量；获取每个样本实例在项目中的出现次数，以及项目总数量；基于第一总用量和第二总用量，得到第一深度指数；获取出现次数与项目总数量之比，得到第一广度指数。进一步地，基于每个样本实例集合包含的所有样本实例的第一深度指数和第一广度指数，得到每个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，包括：获取所有样本实例的第一深度指数之和，得到第二深度指数；获取所有样本实例的第一广度指数中的最大第一广度指数，得到第二广度指数。进一步地，基于至少一个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，得到通用度，包括：获取至少一个样本实例集合的第二深度指数中的最大第二深度指数，得到第三深度指数；获取至少一个样本实例集合的第二广度指数中的最大第二广度指数，得到第三广度指数；获取第三深度指数和第三广度指数的平均值，得到通用度。进一步地，基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型，包括：将模块变异指数与第一阈值进行比较，将传播指数与第二阈值进行比较，并将通用度与第三阈值进行比较，得到比较结果；基于比较结果，得到模块类型。根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种模块类型的识别装置，包括：获取模块，用于获取转向架的需求集合和待识别模块；第一处理模块，用于基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度；第二处理模块，用于基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述的模块类型的识别方法。根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的模块类型的识别方法。在本发明实施例中，在获取到转向架的需求集合和待识别模块之后，可以基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度，并进一步基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。与现有技术相比，在模块类型识别过程中，综合考虑模块变异指数、传播指数以及通用度识别出基本模块、可配置模块以及参数化模块，使得地铁转向架的设计既能充分重用企业的已有技术资源，又能保证产品对客户需求的快速响应，从而更好地满足客户需求，也有助于提高研发效率和质量，节省开发资源，进而解决了相关技术中的模块类型的识别方法对客户需求变化响应不足且模块设计的成本较高的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：图1是根据本发明实施例的一种模块类型的识别方法的流程图；图2是根据本发明实施例的一种可选的需求-技术指标相关性矩阵图；以及图3是根据本发明实施例的一种模块类型的识别装置的示意图。具体实施方式为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。实施例1根据本发明实施例，提供了一种模块类型的识别方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本发明实施例的一种模块类型的识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤s102，获取转向架的需求集合和待识别模块。具体地，上述的待识别模块可以是地铁转向架模块，具体包括：悬挂模块(m1)、牵引模块(m2)、轮对模块(m3)、横梁模块(m4)、驱动模块(m5)、制动模块(m6)、空气弹簧模块(m7)、侧梁模块(m8)。但不仅限于此。在一种可选的方案中，可以通过分析地铁列车已有项目招标条件书，采集转向架需求并对其进行分类，得到需求集合{cr1，cr2，…，crm}。步骤s104，基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度。在一种可选的方案中，可以分析需求与模块之间的映射关系，得到模块变异指数vi，在分析需求与模块之间的映射关系的基础上，进一步定量化分析模块与模块之间的变更影响关系，得到模块的传播指数cpi；分析模块实例计算模块通用度f(m)。步骤s106，基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。具体地，上述的模块类型可以包括：基本模块、配置模块、参数化模块、个性模块，其中，基本模块被产品族中的所有产品共享，只有一个预定义的模块实例；配置模块被产品族中的所有产品共享，具有多个预定义实例，每个衍生的产品变体选择一个模块实例；参数化模块被产品族中的所有产品共享，具有一个可适应性变型的参数化结构模型；个性模块被产品族中的部分产品共享，没有预定义实例，需要根据客户的个性化需求重新设计。在一种可选的方案中，可以综合考虑模块变异指数vi，传播指数cpi以及通用度f(m)三个指标，对模块类型进行分析识别，识别出模块类型。其中，对于基本模块：vi较小，cpi为正，f(m)较大。此时的模块在已有项目实例中通用度较高，变体较少；模块受定制需求影响较小，一般不发生变更，但其一旦变更，将对其他模块产生较大影响。因此，建议将其固化为基本模块。对于配置模块：vi较大，cpi为正，f(m)较小。此时的模块在已有项目实例中通用度较低，变体较多；模块受定制需求影响较大，一般会发生变更，并且变更会对其他模块产生较大影响。因此，建议研究需求变化对它、它变更对其他模块的影响规律，通过设计可配置模块响应客户变化的需求，使得它的变更对其他模块的影响可控。对于参数化模块：vi较大，cpi为负，f(m)较小。此时的模块在已有项目实例中通用度较低，变体较多；模块受定制需求影响较大，一般会发生变更，但变更对其他模块影响较小，反而受其余模块变更的影响较大。因此，建议研究需求变化对它、其余模块变更对它的影响规律，通过固化其余模块变更对它的影响，设计可适应性变型的参数化模块动态响应客户变化的性能需求。通过本发明上述实施例，在获取到转向架的需求集合和待识别模块之后，可以基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度，并进一步基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。与现有技术相比，在模块类型识别过程中，综合考虑模块变异指数、传播指数以及通用度识别出基本模块、可配置模块以及参数化模块，使得地铁转向架的设计既能充分重用企业的已有技术资源，又能保证产品对客户需求的快速响应，从而更好地满足客户需求，也有助于提高研发效率和质量，节省开发资源，进而解决了相关技术中的模块类型的识别方法对客户需求变化响应不足且模块设计的成本较高的技术问题。可选地，在本发明上述实施例中，基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数，包括：对需求集合中的每个需求进行分类，得到每个需求的需求类型，其中，需求类型包括如下之一：通用需求、适应性需求和个性需求；基于适应性需求与待识别模块之间的映射关系，得到模块变异指数。在一种可选的方案中，在得到需求集合之后，可以基于工程师的设计经验对客户需求进行分类，将需求细分为通用需求、适应性需求和个性需求，如下表1所示。通用需求表示在一族产品中属性相同、水平值相同的需求；适应性需求表示在一族产品中属性相同、水平值不同的需求；个性需求表示在一族产品中属性不同、水平值不同的需求，是客户的个性化“声音”。其中，通用需求由基本模块来响应，个性化需求由个性模块来响应，而适应性需求与模块的映射关系较为复杂，它不仅可以由配置模块与参数化模块来响应，还可以由基本模块来响应变化较小的适应性需求。表1需求项名称参数取值范围需求类型运营速度(km/h)80、100、120…适应性需求轴重(t)16、17适应性需求………安全性95j01-m通用需求舒适性gb5599-1985通用需求轨距(mm)1435通用需求基本模块主要受通用需求的影响(此种关系是一种较为简单的直接映射关系，本发明对此不作详细描述)，也受适应性需求的影响，而配置模块与参数化模块主要受适应性需求的影响。因此，本发明重点分析适应性需求与模块之间的映射关系，得到模块变异指数vi，从而准确识别出适应性需求所映射的基本模块、配置模块以及参数化模块。可选地，在本发明上述实施例中，基于适应性需求与待识别模块之间的映射关系，得到模块变异指数，包括：基于适应性需求和待识别模块，确定技术指标；基于适应性需求对技术指标的影响强度，得到第一相关性矩阵；基于技术指标对待识别模块的影响强度，得到第二相关性矩阵；基于第一相关性矩阵和第二相关性矩阵，得到模块变异指数。在一种可选的方案中，由于运营速度和轴重为转向架设计的关键适应性需求，在不同项目中具有一定差异，因此对其进行指标映射，构建了需求-技术指标相关性矩阵(即上述的第一相关性矩阵)，如图2所示。第一相关性矩阵其中，rij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)表示第i项需求对第j项技术指标的影响强度，其强度定义为：关联强-9，关联较大-7，关联中等-5，关联较小-3，无关联-0，如图2所示，关联强用实心圆圈表示，关联较大用空心圆圈标识，关联中等用方块表示，关联较小用三角表示，无关联则为空。建立技术指标-模块相关性矩阵(即上述的第二相关性矩阵)，第二相关性矩阵其中，bij(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,l)表示第i项技术指标对第j个模块的影响强度，其强度定义为：关联强-9，关联较大-7，关联中等-5，关联较小-3，无关联-0。进一步基于第一相关性矩阵r和第二相关性矩阵b，得到模块变异指数vij。可选地，在本发明上述实施例中，基于第一相关性矩阵和第二相关性矩阵，得到模块变异指数，包括：对第一相关性矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；基于归一化矩阵和对应的需求权重，得到技术指标的指标权重，其中，需求权重是采用层次分析法得到的；基于指标权重和第二相关性矩阵，得到模块变异指数。在一种可选的方案中，在得到如图2所示的第一相关性矩阵r和第二相关性矩阵b之后，可以对r进行归一化，得到归一化矩阵r’，计算公式如下：对技术指标j受需求影响的技术指标的指标权重rj进行计算，计算公式为：其中，ωi为需求权重，且采用层次分析法获得。对模块j受技术指标影响的模块变异指数vij进行计算，计算公式为：根据附图2，计算得到模块变异指数vi，结果如表2所示：表2可选地，在本发明上述实施例中，基于需求集合和待识别模块，得到待识别模块的传播指数，包括：基于待识别模块之间的变更影响度，得到第三相关性矩阵；基于第三相关性矩阵，得到模块发出传播指数和模块吸收传播指数；获取模块发出传播指数和模块吸收传播指数之差，得到待识别模块的传播指数。可选地，变更影响度包括：结构影响度、接口影响度、材料影响度和性能影响度。在一种可选的方案中，模块为了响应客户适应性需求将进行适应性变化，而这些适应性变化将会引发模块之间的变更传播。因此，判断一个模块的类型还需要分析模块之间的变更影响关系，模块之间的变更影响因素包括：结构、接口、材料、性能。建立模块与模块之间的传播影响相关性矩阵(即上述的第三相关性矩阵)，第三相关性矩阵其中pij(i,j＝1,2,…,l)表示模块i对模块j的传播影响度。对模块发出传播指数pjin进行计算，计算公式为：对模块吸收传播指数pjin进行计算，计算公式为：对模块综合传播指数cpii进行计算，计算公式为：在上述分析需求与模块之间的映射关系的基础上，进一步分析模块之间的变更影响关系构建转向架模块间传播影响相关性矩阵，结果如表3所示：表3可选地，在本发明上述实施例中，基于待识别模块之间的变更影响度，得到第三相关性矩阵，包括：获取待识别模块之间的变更影响度的加权和，得到第三相关性矩阵。在一种可选的方案中，pij的计算公式为：pij＝ws×psij+wi×piij+wm×pmij+wp×ppij，其中，ws、wi、wm、wp分别表示结构、接口、材料、性能变更影响权重，且ws+wi+wm+wp＝1，通过层次分析法获得，psij、piij、pmij、ppij分别表示模块i变更对模块j的结构影响度、接口影响度、材料影响度、性能影响度。可选地，在本发明上述实施例中，基于需求集合和待识别模块，得到待识别模块的通用度，包括：获取待识别模块包括的多个样本实例；对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合，其中，每个样本实例集合包括：至少一个样本实例；获取每个样本实例的第一深度指数和第一广度指数；基于每个样本实例集合包含的所有样本实例的第一深度指数和第一广度指数，得到每个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数；基于至少一个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，得到通用度。在一种可选的方案中，模块的通用度是评估该模块在其产品族中所被n种产品采用的比重，主要表现为：模块的总用量，也称为深度指数；使用模块的产品数，也称为广度指数。假设待分析模块m具有m个样本实例，元素集合为{c1,c2,…,cm}。将m个样本实例划分为j类(即上述的样本实例集合)(j≤m)，m＝{m1,m2,…,mj}。第g类模块(g≤j)mg包括k个实例(k≤m)，mg＝{c1,c2,…,ck}。可以对第g类(g≤j)模块第h个(h≤k)模块实例的深度指数(即上述的第一深度指数)和广度指数(即上述的第二广度指数)进行计算，进一步得到第g类模块第h个模块实例的通用度计算公式为：在类模块实例通用度的基础上，对第g类模块mg的深度指数f1(mg)(即上述的第二深度指数)和广度指数f2(mg)(即上述的第二广度指数)进行计算，进一步得到第g类模块mg的通用度f(mg)，计算公式为：在模块类通用度的基础上，对待分析模块m的通用度f(m)进行计算。例如，收集上海地铁2号线、11号线、16号线，深圳地铁5号线、11号线，广州地铁13号线等a型地铁转向架实例数据，根据上述公式计算转向架模块通用度，计算结果如表4所示：表4可选地，在本发明上述实施例中，对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合，包括：获取待识别模块的特征参数；利用k均值聚类算法获取特征参数之间的相似度；基于相似度对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合。在一种可选的方案中，基于模块的特征参数，采用k均值聚类计算特征参数之间的相似度，将m个模块实例划分为j类。可选地，在本发明上述实施例中，获取每个样本实例的第一深度指数和第一广度指数，包括：获取每个样本实例的第一总用量，以及每个样本实例所属样本实例集合的第二总用量；获取每个样本实例在项目中的出现次数，以及项目总数量；基于第一总用量和第二总用量，得到第一深度指数；获取出现次数与项目总数量之比，得到第一广度指数。在一种可选的方案中，和的计算公式如下：其中，为第g类模块中第h个模块实例的总用量(即上述的第一总用量)；j为模块聚类总数；size(mg)表示第g类模块的总用量(即上述的第二总用量)，可以视为待分析模块m的总用量；为第g类模块中第h个模块实例是否出现在已有项目i中，如果出现，否则则可以视为第h个模块实例在已有项目中的出现次数；n为产品族中已有项目总数量。可选地，在本发明上述实施例中，基于每个样本实例集合包含的所有样本实例的第一深度指数和第一广度指数，得到每个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，包括：获取所有样本实例的第一深度指数之和，得到第二深度指数；获取所有样本实例的第一广度指数中的最大第一广度指数，得到第二广度指数。在一种可选的方案中，f1(mg)和f2(mg)的计算公式如下：可选地，在本发明上述实施例中，基于至少一个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，得到通用度，包括：获取至少一个样本实例集合的第二深度指数中的最大第二深度指数，得到第三深度指数；获取至少一个样本实例集合的第二广度指数中的最大第二广度指数，得到第三广度指数；获取第三深度指数和第三广度指数的平均值，得到通用度。在一种可选的方案中，上述的第三深度指数可以是待分析模块的深度指数f1(m)，第三广度指数可以是待分析模块的广度指数f2(m)。在一种可选的方案中，通用度f(m)的计算公式为：其中，可选地，在本发明上述实施例中，基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型，包括：将模块变异指数与第一阈值进行比较，将传播指数与第二阈值进行比较，并将通用度与第三阈值进行比较，得到比较结果；基于比较结果，得到模块类型。具体地，上述的第一阈值、第二阈值和第三阈值可以通过实验确定，从而对模块类型进行识别，例如，第一阈值为035，第二阈值为0，第三阈值为0.6。在一种可选的方案中，以模块变异指数vi＝0.35，传播指数cpi＝0，通用度f(m)＝0.6作为阈值，对模块的所属类型进行识别，其识别结果如表5所示：表5序号模块类型模块名称1基本模块牵引模块、侧梁模块、横梁模块以及空气弹簧模块2配置模块驱动模块、悬挂模块、制动模块3参数化模块轮对模块实施例2根据本发明实施例，提供了一种模块类型的识别装置的实施例。图3是根据本发明实施例的一种模块类型的识别装置的示意图，如图3所示，该装置包括：获取模块32，用于获取转向架的需求集合和待识别模块。具体地，上述的待识别模块可以是地铁转向架模块，具体包括：悬挂模块(m1)、牵引模块(m2)、轮对模块(m3)、横梁模块(m4)、驱动模块(m5)、制动模块(m6)、空气弹簧模块(m7)、侧梁模块(m8)。但不仅限于此。在一种可选的方案中，可以通过分析地铁列车已有项目招标条件书，采集转向架需求并对其进行分类，得到需求集合{cr1，cr2，…，crm}。第一处理模块34，用于基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度。在一种可选的方案中，可以分析需求与模块之间的映射关系，得到模块变异指数vi，在分析需求与模块之间的映射关系的基础上，进一步定量化分析模块与模块之间的变更影响关系，得到模块的传播指数cpi；分析模块实例计算模块通用度f(m)。第二处理模块36，用于基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。具体地，上述的模块类型可以包括：基本模块、配置模块、参数化模块、个性模块，其中，基本模块被产品族中的所有产品共享，只有一个预定义的模块实例；配置模块被产品族中的所有产品共享，具有多个预定义实例，每个衍生的产品变体选择一个模块实例；参数化模块被产品族中的所有产品共享，具有一个可适应性变型的参数化结构模型；个性模块被产品族中的部分产品共享，没有预定义实例，需要根据客户的个性化需求重新设计。在一种可选的方案中，可以综合考虑模块变异指数vi，传播指数cpi以及通用度f(m)三个指标，对模块类型进行分析识别，识别出模块类型。其中，对于基本模块：vi较小，cpi为正，f(m)较大。此时的模块在已有项目实例中通用度较高，变体较少；模块受定制需求影响较小，一般不发生变更，但其一旦变更，将对其他模块产生较大影响。因此，建议将其固化为基本模块。对于配置模块：vi较大，cpi为正，f(m)较小。此时的模块在已有项目实例中通用度较低，变体较多；模块受定制需求影响较大，一般会发生变更，并且变更会对其他模块产生较大影响。因此，建议研究需求变化对它、它变更对其他模块的影响规律，通过设计可配置模块响应客户变化的需求，使得它的变更对其他模块的影响可控。对于参数化模块：vi较大，cpi为负，f(m)较小。此时的模块在已有项目实例中通用度较低，变体较多；模块受定制需求影响较大，一般会发生变更，但变更对其他模块影响较小，反而受其余模块变更的影响较大。因此，建议研究需求变化对它、其余模块变更对它的影响规律，通过固化其余模块变更对它的影响，设计可适应性变型的参数化模块动态响应客户变化的性能需求。通过本发明上述实施例，在获取到转向架的需求集合和待识别模块之后，可以基于需求集合和待识别模块，得到模块变异指数、待识别模块的传播指数和待识别模块的通用度，并进一步基于模块变异指数、传播指数和通用度，得到待识别模块的模块类型。与现有技术相比，在模块类型识别过程中，综合考虑模块变异指数、传播指数以及通用度识别出基本模块、可配置模块以及参数化模块，使得地铁转向架的设计既能充分重用企业的已有技术资源，又能保证产品对客户需求的快速响应，从而更好地满足客户需求，也有助于提高研发效率和质量，节省开发资源，进而解决了相关技术中的模块类型的识别方法对客户需求变化响应不足且模块设计的成本较高的技术问题。可选地，在本发明上述实施例中，第一处理模块包括：第一分类子模块，用于对需求集合中的每个需求进行分类，得到每个需求的需求类型，其中，需求类型包括如下之一：通用需求、适应性需求和个性需求；第一处理子模块，用于基于适应性需求与待识别模块之间的映射关系，得到模块变异指数。可选地，在本发明上述实施例中，第一处理子模块包括：确定单元，用于基于适应性需求和待识别模块，确定技术指标；第一处理单元，用于基于适应性需求对技术指标的影响强度，得到第一相关性矩阵；第二处理单元，用于基于技术指标对待识别模块的影响强度，得到第二相关性矩阵；第三处理单元，用于基于第一相关性矩阵和第二相关性矩阵，得到模块变异指数。可选地，在本发明上述实施例中，第三处理单元包括：归一化子单元，用于对第一相关性矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；第一处理子单元，用于基于归一化矩阵和对应的需求权重，得到技术指标的指标权重，其中，需求权重是采用层次分析法得到的；第二处理子单元，用于基于指标权重和第二相关性矩阵，得到模块变异指数。可选地，在本发明上述实施例中，第一处理模块包括：第二处理子模块，用于基于待识别模块之间的变更影响度，得到第三相关性矩阵；第三处理子模块，用于基于第三相关性矩阵，得到模块发出传播指数和模块吸收传播指数；第一获取子模块，用于获取模块发出传播指数和模块吸收传播指数之差，得到待识别模块的传播指数。可选地，变更影响度包括：结构影响度、接口影响度、材料影响度和性能影响度。可选地，在本发明上述实施例中，第二处理子模块还用于获取待识别模块之间的变更影响度的加权和，得到第三相关性矩阵。可选地，在本发明上述实施例中，第一处理模块包括：第二获取子模块，用于获取待识别模块包括的多个样本实例；第二分类子模块，用于对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合，其中，每个样本实例集合包括：至少一个样本实例；第三获取子模块，用于获取每个样本实例的第一深度指数和第一广度指数；第四处理子模块，用于基于每个样本实例集合包含的所有样本实例的第一深度指数和第一广度指数，得到每个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数；第五处理子模块，用于基于至少一个样本实例集合的第二深度指数和第二广度指数，得到通用度。可选地，在本发明上述实施例中，第二分类子模块包括：第一获取单元，用于获取待识别模块的特征参数；第二获取单元，用于利用k均值聚类算法获取特征参数之间的相似度；分类单元，用于基于相似度对多个样本实例进行分类，得到至少一个样本实例集合。可选地，在本发明上述实施例中，第三获取子模块包括：第三获取单元，用于获取每个样本实例的第一总用量，以及每个样本实例所属样本实例集合的第二总用量；第四获取单元，用于获取每个样本实例在项目中的出现次数，以及项目总数量；第四处理单元，用于基于第一总用量和第二总用量，得到第一深度指数；第五获取单元，用于获取出现次数与项目总数量之比，得到第一广度指数。可选地，在本发明上述实施例中，第四处理子模块包括：第六获取单元，用于获取所有样本实例的第一深度指数之和，得到第二深度指数；第七获取单元，用于获取所有样本实例的第一广度指数中的最大第一广度指数，得到第二广度指数。可选地，在本发明上述实施例中，第五处理子模块包括：第八获取单元，用于获取至少一个样本实例集合的第二深度指数中的最大第二深度指数，得到第三深度指数；第九获取单元，用于获取至少一个样本实例集合的第二广度指数中的最大第二广度指数，得到第三广度指数；第十获取单元，用于获取第三深度指数和第三广度指数的平均值，得到通用度。可选地，在本发明上述实施例中，第二处理模块包括：比较子模块，用于将模块变异指数与第一阈值进行比较，将传播指数与第二阈值进行比较，并将通用度与第三阈值进行比较，得到比较结果；第六处理子模块，用于基于比较结果，得到模块类型。实施例3根据本发明实施例，提供了一种存储介质的实施例，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述实施例1中的模块类型的识别方法。实施例4根据本发明实施例，提供了一种处理器的实施例，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例1中的模块类型的识别方法。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。当前第1页12