发动机设计产品数字生态系统化建模及存储方法

摘要

本发明涉及一种发动机设计产品数字生态系统化建模及存储方法，包括步骤：1)根据发动机的结构，将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；2)根据零件的结构特征建立每个零件的数学模型；3)建立种群的数学模型；4)根据每个子系统中各零件的装配关系建立群落的数学模型；5)根据各子系统之间的装配关系建立发动机生态系统的数学模型并加以存储。与现有技术相比，本发明对零件的数字化存储过程中丢失的信息少，同时存储数据的冗余少。

说明书

技术领域

本发明涉及一种工业设计自动化技术，尤其是涉及一种发动机设计产品数字生态系统化建模及存储方法。

背景技术

现代工业具有信息密集、知识密集的特点，为满足发展需求，产品的设计方法以智能化、集成化、自动化为发展方向，智能设计是解决这一问题的必然趋势。智能设计，即为人工智能与计算机辅助设计系统相结合而形成的新系统。它以用户功能需求为输入，以产品设计方案描述为输出，并综合考虑产品的功能、性能、用料、工序等对方案进行优化，从而达到自动设计的目标。

随着产品结构趋于复杂，功能趋于复合化和集成化，产品设计过程要面向复杂产品。复杂产品是指高成本、大规模、高技术、工程密集型的产品、子系统、系统或设施；复杂产品的客户需求复杂、产品组成复杂、制造流程复杂、试验维护复杂、项目管理复杂、工作环境复杂。但实际工作中，并非所有复杂产品都是从无到有进行设计，研究发现，大约70％的产品设计可归类为适应性设计，即产品设计更改。设计变更是指设计部门对原施工图纸和设计文件中所表达的设计标准状态的改变和修改。研究表明，复杂产品中的设计变更造成的损失可高达千万。

针对复杂产品的设计过程中大量存在的设计变更过程进行研究，实现设计更改过程的自动化可以大大减小成本，更加智能化，更好地与工业4.0结合，工业设计自动化最基础的是工业产品建模，工业产品的数字化存储模型决定了其智能化能够走多远，若初期的模型没有搭好，由于后期在不完善的基础上延伸的各类研究及扩展应用，再去修改寄出模型架构的成本将是巨大的。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种发动机设计产品数字生态系统化建模及存储方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种发动机设计产品数字生态系统化建模及存储方法，包括步骤：

1)根据发动机的结构，将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；

2)根据零件的结构特征建立每个零件的数学模型：

PI＝{Feathre,FeatureOrder,FeatureRelation}

其中：PI表示个体，Feathre组成个体的特征的集合，FeatureOrder表示组成个体的特征之间的顺序，FeatureRelation表示特征之间的关系矩阵；

3)建立种群的数学模型：

PP＝{IndividualType,scale,PopulationRelation,CommunityType}

其中：PP表示种群，IndividualType表示组成种群的个体类别，scale表示该种群的规模，PopulationRelation表示种群内部个体之间的关系矩阵，CommunityType表示种群所处的群落；

4)根据每个子系统中各零件的装配关系建立群落的数学模型：

PC＝{{PP},PPRelation,function}

其中：{PP}表示组成群落的种群的集合，PPRelation表示组成群落的各个体之间的关系矩阵，function表示该群落所实现的特定的功能；

5)根据各子系统之间的装配关系建立发动机生态系统的数学模型并加以存储：

PES＝{{PC},PCRelation,FUNCTION}

其中：{PC}表示组成产品数字生态系统的群落的集合，PCRelation表示组成生态系统的各群落之间装配关系的集合；FUNCTION表示该生态系统所实现的特定的功能。

所述特征的种类包括：凸台、凹槽、旋转体、扫描体、圆角、倒角、孔、抽壳；

所述步骤2)中对一个零件建立数学模型过程具体包括步骤：

21)确定该零件中包含的特征，并根据零件的实际结构确定特征的排序；

22)根据特征的排序，结合各特征之间的相互关系建立关系矩阵FeatureRelation

其中：a_ij为特征i和特征j的相互关系，i,j∈{1,2,…,n},n为该零件包含的特征总个数；

23)整合获得特征、特征排序及关系矩阵得到该零件的数学模型。

所述特征i和特征j的相互关系为空间谓词逻辑关系，空间谓词逻辑关系的种类包括：无关系、拉伸、挖槽、旋转、扫描、倒圆角、执行倒角、打孔、执行抽壳。

所述步骤4)具体包括步骤：

41)将子系统中的所有零件按照其所属种群进行排序；

42)根据各零件的排序，结合各零件之间的装配关系建立关系矩阵PPRelation：

其中：b_ij为零件i和零件j的相互关系，i,j∈{1,2,…,m},m为该群落包含的零件总个数；

43)整合获得的种群、零件排序、关系矩阵PPRelation及该子系统的功能得到群落的数学模型。

所述关系矩阵PPRelation中的元素由0个、1个或多个数据组构成，其中任一数据组为：

dateseries＝{r,f_i,f_j}

其中：dateseries为数据组，r为元装配关系，f_i为元装配关系所涉及的零件i中的特征，f_j为于安装配关系所设计的零件j中的特征，

所述元装配关系的种类包括：点-点相合、点-线相合、点-面相合、线-线相合、线-面相合、面-面相合、接触、偏移、角度、固联、焊接、齿轮传动。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)本发明将产品中包含的子系统定义为群落、将零件定义为个体，个体由多个特征组成，特征之间的联系以及种群之间的联系通过关系矩阵表示，便于利用所建立的模型进行自动化优化设计时的数学演算，对零件的数字化存储过程中丢失的信息少，同时存储数据的冗余少。

2)特征种类的分类为凸台、凹槽、旋转体、扫描体、圆角、倒角、孔、抽壳，便于进行数学上的定义，配合关系矩阵FeatureRelation，方便存储，可以减少存储数据，对于同一个零件的数字化存储，相比进行三维矢量图形存储，数据压缩率极高。

3)两个特征之间的相互关系为空间谓词逻辑关系，空间谓词逻辑关系的种类包括：无关系、拉伸、挖槽、旋转、扫描、倒圆角、执行倒角、打孔、执行抽壳，与特征进行对应，设计更合理，失真小。

4)关系矩阵PPRelation将两个零件的装配关系精确至零件中的特征级别，因此在产品的自动化调整时，也可以精确至特征级别，自动化调整的结果BUG小。

附图说明

图1为本发明方法的主要流程步骤示意图；

图2为活塞的结构示意图；

图3为活塞的空间谓语动词网；

图4为曲轴连杆机构组成示意图；

图5为曲柄连杆机构的装配关系网络模型示意图；

图6为关于活塞1、连杆1和连杆盖1组成个体的特征之间装配关系网络模型示意图；

图7为发动机数字生态系统装配关系网络模型示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

针对复杂产品的设计过程中大量存在的设计变更过程进行研究。为实现设计更改过程的自动化，将生态系统概念引入产品设计过程，工业4.0提出产品数字生态系统概念。期望产品生态系统可以模拟自然界中的生态系统，不仅仅能够表示系统内部各组成成分及其联系，更可以适用于传播及消解动态过程，作为设计变更的传播载体，为进一步对设计变更进行研究提供良好的模型载体。

为此，本申请提出了一种发动机设计产品数字生态系统化建模及存储方法，如图1所示，包括步骤：

1)根据发动机的结构，将发动机包含的各子系统定义为群落、将发动机中的每个零件定义为个体，将每个子系统中同种零件个体的集合定义为种群；

生态系统是一个自组织、自适应的系统，当其中的一个或多个组成要素发生改变时，系统的其他部分能够自动地发生相应的更改，从而确保整个系统的顺利运行。本文将生态系统的理念引入到产品设计过程当中，产品数字生态系统的定义如下：在一定的空间范围内，不同组成元素构成的统一整体，彼此之间通过信息、能量、物质的传递和交换产生影响，能够实现一定的功能，并且可以适应环境，该完整的功能单位称为产品数字生态系统。

具体的，产品数字生态系统的组成框架如表1所示：

表1

2)我们将组成产品的最小单位——零件作为产品数字生态系统中的个体。例如，曲柄连杆机构中的活塞、连杆、连杆盖及曲轴等，它们在数字生态系统中都被看做个体。在CSG(Constructive Solid Geometry，构造立体几何法)模型中，实体由基本几何体素通过各种运算生成，在本文中，选取组成零件的特征作为最基本的组成单元，以空间谓词逻辑网方式生成最终的零件实体。

根据零件的结构特征建立每个零件的数学模型：

PI＝{Feathre,FeatureOrder,FeatureRelation}

Feature＝{F₁,F₂,…,F_n}

FeatureOrder＝{F₁→F₂→…→F_n}

其中：PI表示个体，Feathre组成个体的特征的集合，FeatureOrder表示组成个体的特征之间的顺序，FeatureRelation表示特征之间的关系矩阵，F_i(i＝1,2,…,n)表示具体的特征，为凸台、凹槽、旋转体、扫描体、圆角、倒角、孔、抽壳中的一种；

步骤2)中对一个零件建立数学模型过程具体包括步骤：

21)确定该零件中包含的特征，并根据零件的实际结构确定特征的排序；

22)根据特征的排序，结合各特征之间的相互关系建立关系矩阵FeatureRelation

其中：a_ij为特征i和特征j的相互关系，i,j∈{1,2,…,n},n为该零件包含的特征总个数；

23)整合获得特征、特征排序及关系矩阵得到该零件的数学模型。

特征i和特征j的相互关系为空间谓词逻辑关系，空间谓词逻辑的种类包括：无关系、拉伸、挖槽、旋转、扫描、倒圆角、执行倒角、打孔、执行抽壳，具体编码如表2所示：

表2

以上特征的具体描述可以有进一步的优化设计，但是并不属于本申请讨论的范畴，本申请中具体描述可以采用一些公知描述，只要将其数字化存储即可，具体如下：

凸台：主要参数有限制类型，如尺寸、直到下一个、直到平面等；轮廓、方向等；

凹槽：主要参数有限制类型，如尺寸、直到下一个、直到平面等；轮廓、方向等；

旋转体：主要参数有角度限制、轮廓等；

扫描体：主要参数有轮廓、扫描路径等；

圆角：主要参数有半径及圆角化的对象等；

倒角：主要参数有倒角的对象、长度及角度等；

孔：主要参数有孔的直径、孔的深度以及定位草图等；

抽壳：主要参数有移除的面、内侧厚度及外侧厚度等；

特征的数学定义如下所示：

F＝{Type,p₁,…,p_l}

其中，F表示特征，Type表示特征的类型，p_i(i＝1,…,l)表示特征的相关参数，对于不同的特征，l的值可能不同。

对于活塞实体模型，如图1所示，活塞实体由如下特征组成凸台1、凸台2(图未示)、凸台3(图未示)、凹槽1、凹槽2(图未示)、凹槽3，其空间谓语动词网如图3所示，图中各叶子节点表示组成该活塞实体的主要特征，数字表示空间谓词逻辑，具体含义如表2所示，两个节点通过空间谓词逻辑操作生成更复杂的特征，直至生成最后的零件个体。

特征组成零件的过程具有特定的顺序，顺序相邻的两个特征之间的空间位置关系可以通过零件的空间谓词逻辑网体现，可以由关系矩阵FeatureRelation还原得到来描述，

如图2所示活塞的关系矩阵FeatureRelation具体为矩阵A：

$>A=\left(\begin{array}{cccccc}0& 2& 0& 0& 0& 0\\ -2& 0& 2& 0& 0& 0\\ 0& -2& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& -1& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& -1& 0& 2\\ 0& 0& 0& 0& -2& 0\end{array}\right)$>

零件级的空间谓词逻辑网是一棵特殊的二叉树，除了最高层外，每一层的左节点都有两个子节点，而同时右节点都没有子节点。

空间谓词逻辑网转换为关系矩阵的规则如下：

设置关系矩阵的大小为h+1，h(h一般为n-1)为空间谓词逻辑网的最高层次，根节点为第0层；

num(L(h))＝1，num(R(h))＝2，num(R(h-1))＝num(R(h))+1＝3以此类推，L(h)为h层的左子树，R(h)表示h层的右子树

设置a_ij＝k则a_ji＝-k，k为特征i和特征j对应的空间谓词逻辑编码。

关系矩阵转换为空间谓词逻辑网的规则如下：

将矩阵中编号为1的特征置于特征树最高层的左节点，将编号为2的特征置于最高层的右节点，当1≥3时，将编号为i的特征置于h-1+2层的右节点。

3)建立种群的数学模型：

PP＝{IndividualType,scale,PopulationRelation,CommunityType}

其中：PP表示种群，IndividualType表示组成种群的个体类别，scale表示该种群的规模，PopulationRelation表示种群内部个体之间的关系矩阵，CommunityType表示种群所处的群落；

种群，即“某类零件”：某一空间中同种类零件个体的集合，具有相同的结构、功能特性的零件构成同一种群。如发动机数字生态系统中的活塞种群、连杆种群、连杆盖种群及曲轴种群等。如图4所示，活塞种群有4个个体，连杆种群有4个个体，连杆盖种群有4个个体，曲轴种群只有一个个体。

4)根据每个子系统中各零件的装配关系建立群落的数学模型：

PC＝{{PP},PPRelation,function}

其中：{PP}表示组成群落的种群的集合，PPRelation表示组成群落的各个体之间的关系矩阵，function表示该群落所实现的特定的功能；

装配关系定义：不同种群之间的关系主要通过种群内的个体与其他种群内的个体之间的相互关系而体现。在产品数字生态系统当中，种群之间的关系主要为装配关系，包括相合约束、接触约束、偏移约束、角度约束、固联约束等。各装配关系的详细说明及编码情况如表3所示。

表3

步骤4)具体包括步骤：

41)将子系统中的所有零件按照其所属种群进行排序；

42)根据各零件的排序，结合各零件之间的装配关系建立关系矩阵PPRelation：

其中：b_ij为零件i和零件j的相互关系，i,j∈{1,2,…,m},m为该群落包含的零件总个数；

关系矩阵PPRelation中的元素由0个、1个或多个数据组构成，其中任一数据组为：

dateseries＝{r,f_i,f_j}

其中：dateseries为数据组，r为元装配关系，f_i为元装配关系所涉及的零件i中的特征，f_j为于安装配关系所设计的零件j中的特征，元装配关系的种类如表3所示。

43)整合获得的种群、零件排序、关系矩阵PPRelation及该子系统的功能得到群落的数学模型。

根据群落的数学模型，可以转换为网络模型以进行更加直观的展示，如图5所示，图中的节点表示组成产品数字生态系统的个体，其中，虚线表示同一种群内部的个体之间的关系，主要为竞争关系；实线表示不同种群个体之间的关系，为装配关系的集合，实线上的数字表示特定的装配关系，具体含义可见表3。当两个个体之间的装配关系不唯一时，用多元组的形式描述。

现根据群落的数学模型将图4中的零件用空间谓词逻辑网的形式替换，则可得组成个体的特征之间的装配关系网络，如图6所示。

图6选取了图4中的一组零件个体，即活塞1、连杆1、连杆盖1，分别用组成个体的特征来表示个体，生成了特征之间的装配关系网络。其中，空间谓词逻辑网中的节点表示组成个体的特征，f表示组成关系，括号中的数字表示空间谓词逻辑关系，具体说明见表2，多个特征通过空间谓词逻辑关系生成更复杂的特征，直至生成零件个体。不同个体特征之间若存在装配关系，则用虚线相连，虚线上的数字表示具体的装配关系，详细的说明见表3。特征下方的数字表示特征在该网络中的编号。

5)根据各子系统之间的装配关系建立发动机生态系统的数学模型并加以存储：

PES＝{{PC},PCRelation,FUNCTION}

其中：{PC}表示组成产品数字生态系统的群落的集合，PCRelation表示组成生态系统的各群落之间装配关系的集合；FUNCTION表示该生态系统所实现的特定的功能。

产品数字生态系统的定义如下：在一定的空间内，不同组成元素构成的统一整体，相互之间通过信息、能量和物质的传递和交换产生影响，能够实现一定的功能，并且可以适应环境，该完整的功能单位称为产品数字生态系统。

发动机产品数字生态系统主要包括7大群落：燃料供给系群落、润滑系群落、冷却系群落、点火系群落、起动系群落、曲柄连杆机构群落和配气机构群落。发动机生态系统的装配关系网络模型如图7所示。另外，能量转换是发动机产品数字生态系统的主要功能。

图7为发动机生态系统装配关系网络示意图，由图可知，发动机生态系统由7大群落组成，分别用不同颜色的节点表示。其中，L_i(i＝1,2,…,21)表示发动机数字生态系统中7大群落之间拥有的关系。

将7大群落曲柄连杆机构，配气机构，燃料供给系，润滑系，起动系，冷却系，点火系分别编号为1-7，则图7所示的生态系统装配关系网络可以由如下的矩阵B描述：

$>B=\left(\begin{array}{ccccccc}0& L_{15}& L_{11}& L_{14}& L_{12}& L_2& L_{13}\\ L_{15}& 0& L_9& L_{18}& L_{19}& L_4& L_{20}\\ L_{11}& L_9& 0& L_{10}& L_8& L_1& L_7\\ L_{14}& L_{18}& L_{10}& 0& L_{17}& L_3& L_{16}\\ L_{12}& L_{19}& L_8& L_{17}& 0& L_5& L_{21}\\ L_2& L_4& L_1& L_3& L_5& 0& L_5\\ L_{13}& L_{20}& L_7& L_{16}& L_{21}& L_5& 0\end{array}\right)$>

综上所述，建立发动机设计产品数字生态系统化模型，并加以存储，可以分发各项目组进行自动化调整设计。