一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法
本申请涉及产品设计，具体涉及一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法。
背景技术：
1、飞机、高速列车等产品的设计指标分解是保证其设计先进性和匹配性的根本，直接影响正向设计的成功与否和周期长短。然而，产品的系统与子功能的多个层级设计指标之间存在复杂的关联关系，层级设计指标之间的关联是影响产品设计指标分解效率和产品整体性能的关键因素。
2、现有研究中针对产品设计指标的关联关系建模，主要集中在产品性能到设计参数的关联映射上。方法包括：基于复杂网络的关联网络建模方法、基于设计结构矩阵的关联矩阵方法、基于灰色关联分析的建模方法等，这些方法基于数据依赖的静态的相互耦合关联建模，即只从某一个产品架构的角度进行分析。然而，这些方法对产品或系统在性能演化角度下的系统与子功能的设计指标之间的关联分析尚未充分考虑，因此亟需一种产品设计指标分解关联定量分析方法，针对系统与子功能设计指标在产品或系统演化过程中的关联关系建立指标关联模型，实现对关联关系的定量分析，解决设计指标分解过程中部分子功能设计指标被高估或低估的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于：针对目前对产品或系统在性能演化角度下的系统与子功能的设计指标之间的关联分析尚未充分考虑，导致设计指标分解过程中部分子功能设计指标被高估或低估的问题，提供一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，借助群落生态学理论在研究物种演化方面的特点，对产品或系统设计指标在演化过程中的关联关系进行建模，实现了对关联关系的定量分析。
2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案，包括：
3、在产品的演化过程中，基于群落生态学理论中物种之间的相互作用关系，结合产品设计指标和子功能设计指标之间的演化趋势，确定所述产品设计指标和子功能设计指标演化后形成的第一关联关系；
4、获取产品在演化过程中的产品型号，根据所述产品型号采集所述产品设计指标和子功能设计指标的原始数据；预设单位采样时间，采集多个所述单位采样时间的所述原始数据；
5、获取每个所述单位采样时间中对产品设计指标提升贡献率最大的所述原始数据，记为第一数据；按照所述单位采样时间的顺序获取多个第一数据，得到第一数据序列；所述第一数据序列中，索引值越大的所述第一数据对产品设计指标数据的提升越大；
6、根据所述第一关联关系建立分解关联模型，根据所述第一数据序列调整所述分解关联模型的第一参数；将所述第一参数代入所述分解关联模型，绘制所述产品设计指标和子功能设计指标的第一演化曲线；将所述第一演化曲线和预设演化曲线对比，确定所述产品设计指标和子功能设计指标的所述第一关联关系。
7、作为本申请优选的技术方案，所述产品的演化过程包括：产品的实现、子功能的迭代、子功能优化和零部件的迭代、迭代后的所述产品的实现；所述演化过程根据产品和子功能的层级结构确定。
8、作为本申请优选的技术方案，所述第一关联关系根据第一演化趋势和第二演化趋势确定；所述第一趋势为产品设计指标的演化趋势；所述第二演化趋势为子功能设计指标的演化趋势。
9、作为本申请优选的技术方案，所述按照所述单位采样时间的顺序得到第一数据序列之后，还包括对所述第一数据序列进行无量纲化处理。
10、作为本申请优选的技术方案，所述分解关联模型基于lotka-volterra方程建立，并根据所述子功能设计指标的数量对所述lotka-volterra方程进行扩展。
11、作为本申请优选的技术方案，所述根据所述第一数据序列调整所述分解关联模型的第一参数之前，还包括：
12、预设求解步长和所述第一参数；使用四阶龙格库塔法构建所述方程的求解函数，将所述第一数据序列中的第一个数据值作为所述求解函数的初始值；迭代计算所述求解函数，每次迭代使所述初始值增加所述求解步长，直到所述初始值达到所述第一数据序列的最后一个数据值，完成计算后得到所述方程的数值解序列。
13、作为本申请优选的技术方案，所述得到所述方程的数值解序列之后，还包括：基于所述数值解序列和所述第一数据序列，计算所述方程的收敛误差，当所述收敛误差达到预设收敛误差时，输出所述第一参数。
14、作为本申请优选的技术方案，所述计算所述方程的收敛误差包括：使用最小二乘法对所述求解函数进行拟合，以所述求解函数的输出结果与所述数据的实际值的平方差之和构建误差函数，当所述误差函数输出的收敛误差达到预设收敛误差时，输出所述第一参数。
15、作为本申请优选的技术方案，所述第一参数包括关联系数、演化率和演化阻力率。
16、作为本申请优选的技术方案，所述确定所述产品设计指标和子功能设计指标的所述第一关联关系包括：
17、根据所述关联系数的符号确定所述产品设计指标和子功能设计指标的所述第一关联关系；
18、根据所述关联系数的大小确定所述产品设计指标和子功能设计指标之间的影响程度；
19、根据所述演化率确定所述产品设计指标和子功能设计指标的演化趋势；
20、根据所述演化阻力率确定所述产品设计指标和子功能设计指标在演化过程中的技术难度程度。
21、与现有技术相比，本发明的有益效果：
22、1、现有的产品设计指标分解关联建模方法还处于静态的数据依赖性层面，即只从一个产品架构进行分析，导致设计过程中部分子功能设计指标被高估或低估。本申请从产品演化的角度进行建模，从产品演化下的产品设计指标与子功能设计指标演化数据中挖掘出二者之间的关联关系，进而为产品正向创新设计提供定量依据。
23、2、现有的设计指标分解关联建模方法侧重于产品设计指标与子功能设计指标间的关联强度上，对于两者之间的相互作用关系尚未充分考虑。本申请引入群落生态学相关理论，将设计指标之间的关联关系映射为物种相互作用关系，利用lotka-volterra方程对产品设计指标与子功能设计指标的关联关系建模，对产品设计指标与子功能设计指标之间的关联关系进行了定量分析，解决了设计指标演化的建模难题。
技术特征：
1.一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述产品的演化过程包括：产品的实现、子功能的迭代、零部件的迭代、迭代后的所述产品的实现；所述演化过程根据产品和子功能的层级结构确定。
3.根据权利要求1所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述第一关联关系根据第一演化趋势和第二演化趋势确定；所述第一趋势为产品设计指标的演化趋势；所述第二演化趋势为子功能设计指标的演化趋势。
4.根据权利要求1所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述按照所述单位采样时间的顺序得到第一数据序列之后，还包括对所述第一数据序列进行无量纲化处理。
5.根据权利要求1所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述分解关联模型基于lotka-volterra方程建立，并根据所述子功能设计指标的数量对所述lotka-volterra方程进行扩展。
6.根据权利要求5所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述根据所述第一数据序列调整所述分解关联模型的第一参数之前，还包括：
7.根据权利要求6所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述得到所述方程的数值解序列之后，还包括：基于所述数值解序列和所述第一数据序列，计算所述方程的收敛误差，当所述收敛误差达到预设收敛误差时，输出所述第一参数。
8.根据权利要求7所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述计算所述方程的收敛误差包括：使用最小二乘法对所述求解函数进行拟合，以所述求解函数的输出结果与所述数据的实际值的平方差之和构建误差函数，当所述误差函数输出的收敛误差达到预设收敛误差时，输出所述第一参数。
9.根据权利要求1所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述第一参数包括关联系数、演化率和演化阻力率。
10.根据权利要求9所述的一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法，其特征在于，所述确定所述产品设计指标和子功能设计指标的所述第一关联关系包括：
技术总结
本申请涉及产品设计技术领域，具体涉及一种产品正向设计指标分解关联定量分析方法。方法包括：基于群落生态学理论中物种之间的相互作用关系，结合产品设计指标和子功能设计指标之间的演化趋势，确定设计指标演化形成的第一关联关系；预设单位采样时间，根据产品型号采集多个所述单位采样时间中设计指标的原始数据；获取单位采样时间中的贡献率最大的原始数据，记为第一数据；按照单位采样时间的顺序获取多个第一数据，得到第一数据序列；根据第一关联关系建立分解关联模型，根据第一数据序列优化分解关联模型的第一参数；绘制分解关联模型的第一演化曲线；将第一演化曲线和预设演化曲线对比，确定产品设计指标和子功能设计指标的第一关联关系。
技术研发人员：张海柱,谷孙权,黎荣,马凯,丁国富,饶坝,汪豪
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23