基于结构编辑操作的定制产品相似性计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于先进制造领域中大规模定制的产品配置设计的相似性原理问题，具体 涉及基于结构编辑操作的定制产品相似性计算方法，特别是一种利用LM-BP算法实现计算 用户定制产品与企业实例库已有产品相似性的方法，属于实现计算产品相似性方法的创新 技术。
【背景技术】
[0002] 在当今和未来多变的市场环境中，大批量生产方式由于无法快速提供符合客户个 性化需求的产品而遭到严峻的挑战。传统的单件定制生产方式也因为价格高、交货期长和 维修成本高等问题，很难在竞争中取得优势。大批量定制是一种根据每一位客户的特殊需 求，一大批量生产的效益提供定制产品的生产方式，实现了客户的个性化与大批量生产的 有机结合。
[0003] 大批量定制生产通常基于产品族主结构进行生产，产品族主结构中模块的类型通 常可分为基础模块、可选模块和必选模块三类，建立产品族主结构需要全面了解产品模块 的所有可能的组合，并在此基础上构建一个可配置的产品结构。
【发明内容】
[0004] 为了克服现有技术进行产品结构相似性计算时没有考虑组成产品零部件的不同 类型，以及没有将产品结构局部特性和产品整体特性相联系的不足，本发明通过LM-BP算 法构建相似性计算模型，提供了基于结构编辑操作的定制产品相似性计算方法。
[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案步骤如以下内容，如图1所示：
[0006] 1)结构编辑操作分析；
[0007] 1. 1)结合产品零件的不同类型定义结构编辑操作，即基础零件更新操作、必选零 件更新操作、可选零件更新操作、可选零件插入操作和可选零件删除操作；
[0008] 1.2)设置结构编辑操作权重，对步骤1.1)定义的结构编辑操作对于产品影响强 度进行专家评分，依据结构编辑操作对产品产品影响强度设置结构编辑操作权重；
[0009] 2)编辑操作局部差异性与整体相似性关联关系构建；
[0010] 2. 1)定义编辑操作局部差异性，将产品结构两两比较，获取需要进行的产品零件 之间的编辑操作集合，以专家评分给出零件在编辑操作前后变化程度，结合步骤1. 2)获得 的结构编辑操作权重，得到部件差异，将部件差异结合零件隶属部件在产品中的整体重要 性，得到结构编辑操作局部差异性；
[0011] 2. 2)定义产品整体相似性，选择产品整体特征，采用专家评分对实例库中的已有 产品实例的整体特征进行评分，并分析评分的合理性，根据得到的专家评分计算产品的整 体相似性；
[0012] 2. 3)构建关联关系，通过构建LM-BP神经网络，以步骤2. 1)获取的结构编辑操作 局部差异性为输入，步骤2. 2)获取的产品整体相似性为期望输出，计算LM-BP神经网络的 权值矩阵和阈值，两者关联关系包含在权值矩阵和阈值中；
[0013] 3)产品结构相似性计算
[0014] 获取步骤2. 3)的神经网络的权值向量和阈值，按照步骤2. 1)的方法计算用户定 制产品和实例库已有产品的编辑操作局部差异性，将其作为LM-BP神经网络的输入，输出 得到用户定制产品和实例库已有产品的整体相似性，选择实例库中最相似的已有产品。
[0015] 产生产品多样化的结构编辑操作包括：更新（Update)、插入（Insert)、交换 (Exchange)以及删除（Delete)。事实上，交换（Exchange)操作是先删除（Delete)和 再插入（Insert)的合成操作，因此，本发明研究的产品结构编辑操作类型主要为：更新 (Update)、插入（Insert)以及删除（Delete)。
[0016] 通过结构编辑操作可以将一棵产品结构树转换成另外一棵产品结构树。在这个过 程中，每对一个零件进行一次编辑操作，该零件所隶属的部件便会产生一定变化，将这种变 化称为部件差异，综合同类结构编辑操作的所有部件差异以及结构编辑操作的自身权重， 可得出结构编辑操作局部差异性。
[0017] 由于基础零件、必选零件和可选零件在主要功用、对产品多样化的影响以及参数 特征等方面具有显著差异，因此，在分析零件的编辑操作的局部差异性时需要分别考虑。基 础零件和必选零件在组成产品时不可或缺，本发明对其只考虑更新操作，可选件是根据客 户需求可进行选择的，三种操作均可实施。于是，结合编辑操作和零件类型，共有5种结构 编辑操作，g卩：基础零件更新、必选零件更新、可选零件更新、可选零件插入和可选零件删 除。
[0018] 以基础零件更新操作为例，设将产品结构Pi变换到产品结构P2需要对ki个基础 零件进行更新操作，= °由于同一产品族 中产品实例的主要功能、产品性能等均相近，因此，同类基础零件所隶属的部件在产品中的 重要性也相同，可设其为％ =('，···，％，···，')，其中'e(ο，1)" =υ,-Λ。对产品而言，基 础零件更新操作局部差异性为：
[0020] 式中，是将零件/^\更新成为，对其所隶属部件造成的差 异性，即部件差异，综合这ki个部件的权重Wb以及基础零件更新操作的权重wub，描述出基 础零件更新操作局部差异性。同样，其他类型结构编辑操作的差异性计算模型如表1所示：
[0021] 表 1
[0022]
[0023] 在产品层，同一产品族的不同产品实例在外形、功能、性能等方面存在一定相似 性，即产品整体相似性，这是客户主要关注的点。两个不同的定制产品实例在整体方面存在 的相似性，涉及到诸多因素且具有一定主观性，往往难以用解析模型精确表示。因此，本发 明通过专家评分研究定制产品实例之间的整体相似性。
[0024] 专家评分不可避免具有一定的主观性，需要在使用专家评分数据之前需要判断其 合理性。
[0025] 本发明中，在判断专家评分合理性时，评分矩阵Μ如下：
[0027]
，η表示相比较的产品数目，(〇，1)表示专家对于产品i 和产品j的整体相似性评分，计算矩阵Μ的最大的特征值λ，然后计算CI= (λ-n) / (n-1)，查表得随机一致性指标RI衡量，当CI/RI< 0. 1时，认为产品整体相似性的专家评分是合 理的。
[0028] 将整体相似性作为LM-BP神经网络的期望输出，结构编辑操作局部差异性作为输 入，对LM-BP神经网络进行训练，以获得相关阈值和权重矩阵。从而在结构编辑操作局部差 异性与产品整体外形、性能之间建立了关联关系。
【附图说明】
[0029]图1是基于结构编辑操作的定制产品相似性计算方法的原理图。
[0030] 图2是已有的产品的结构树。
[0031] 图3是客户定制产品结构。
[0032] 具体实施方法
[0