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基于FNN的特種車輛外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)方法研究*

2014-11-26 03:12:32余隋懷安珊珊
機(jī)械制造 2014年8期
關(guān)鍵詞:特種車模糊化指標(biāo)值

□ 曹 娜 □ 余隋懷 □ 安珊珊

西北工業(yè)大學(xué) 工業(yè)設(shè)計(jì)研究所 西安 710072

特種車具有降低勞動(dòng)成本、提高工作效率、減少作業(yè)損耗的優(yōu)勢(shì),面對(duì)愈加激烈的競(jìng)爭(zhēng)局面,新型特種車輛的設(shè)計(jì)面臨著更大的挑戰(zhàn)。隨著科技的進(jìn)步,不同企業(yè)生產(chǎn)的特種車輛在功能性方面的差異越來越小,特種車輛的外觀設(shè)計(jì)作為提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的一項(xiàng)關(guān)鍵要素,涉及到人機(jī)、材料、涂裝、形態(tài)、市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)等多方面目標(biāo)的綜合設(shè)計(jì),通常會(huì)產(chǎn)生大量的設(shè)計(jì)方案,需要來自不同背景的決策者及專家共同對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià),直至選出最佳方案后投入生產(chǎn)。評(píng)價(jià)的客觀性與準(zhǔn)確性會(huì)影響到整個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的最終成果。

目前的專家評(píng)價(jià)方法主要有層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等[1-4],在評(píng)價(jià)方案較少時(shí),這些方法可以獲得產(chǎn)品定性、定量的評(píng)價(jià)結(jié)果,而評(píng)價(jià)方案數(shù)量增多時(shí),運(yùn)算量增加,專家會(huì)產(chǎn)生一定的評(píng)價(jià)疲勞。這些方法的缺點(diǎn)是:依賴經(jīng)驗(yàn),對(duì)已經(jīng)確定的指標(biāo)權(quán)重值常常由設(shè)計(jì)人員進(jìn)行主觀確定,在多重指標(biāo)的評(píng)價(jià)環(huán)境中對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響極大;重復(fù)評(píng)價(jià),對(duì)已有的案例不能實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)的知識(shí)積累,每次評(píng)價(jià)都需要對(duì)其進(jìn)行重新定位、單獨(dú)分析,最后得出評(píng)價(jià)結(jié)果?,F(xiàn)代設(shè)計(jì)是基于知識(shí)的設(shè)計(jì)[5],為此本文提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)的評(píng)價(jià)方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼具模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),不僅能夠模擬人腦的思維方式處理模糊不精確的問題,而且具有分布式、并行性特點(diǎn),并具有學(xué)習(xí)能力,適用于復(fù)雜系統(tǒng),能處理定量與定性的知識(shí)[6]。利用以往的決策案例訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型,簡(jiǎn)化對(duì)評(píng)價(jià)方案進(jìn)行深入分析的過程,輸入帶評(píng)價(jià)方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)值后即可獲得含有領(lǐng)域?qū)<医?jīng)驗(yàn)的最終評(píng)價(jià)結(jié)果。

▲圖1 特種車外觀評(píng)價(jià)體系

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

從特種車設(shè)計(jì)的特點(diǎn)來看,造型設(shè)計(jì)是影響特種車外觀設(shè)計(jì)的主要因素。但對(duì)于外觀的評(píng)價(jià)來講,其復(fù)雜性就在于影響因素較多,它涉及到形態(tài)、色彩、材質(zhì)、人機(jī)、經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)等諸多因素。因此,對(duì)特種車進(jìn)行外觀評(píng)價(jià)需要從多方面綜合考慮。

根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)全面性及獨(dú)立性的基本要求[7],本文將從特種車的人機(jī)性能、造型形式、市場(chǎng)及加工制造4個(gè)方面進(jìn)行分析,并建立了如圖1所示的外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

(1)人機(jī)性能?,F(xiàn)代設(shè)計(jì)是以人為本的設(shè)計(jì),特種車能高效便捷地進(jìn)行作業(yè),不僅依靠用戶操作的熟練性與有效性,更取決于對(duì)操作者本身特性的符合度,因此主要以特種車的可靠性、創(chuàng)新性、可操控性及舒適性作為人機(jī)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo),即特種車的部件設(shè)計(jì)能夠最大程度地滿足用戶的操作習(xí)慣,并從技術(shù)方面避免可能出現(xiàn)的誤操作,符合人體結(jié)構(gòu)學(xué)、生理學(xué)及人機(jī)工程學(xué)等要求的以人為設(shè)計(jì)基準(zhǔn)的準(zhǔn)則。例如對(duì)特種車駕駛室操作面板的布局設(shè)計(jì),顯示類界面要處于人的正常視域范圍內(nèi),操作類的按鍵或手柄要按照操作可靠性及使用頻繁度的不同進(jìn)行布局,使其相互間的位置合理,操作便捷高效。

(2)造型形式。特種車的造型與色彩是造型形式最直接的表現(xiàn),是外觀的重要評(píng)價(jià)依據(jù)。造型不僅體現(xiàn)在整體與局部造型設(shè)計(jì)是否協(xié)調(diào),更體現(xiàn)在設(shè)計(jì)師對(duì)細(xì)小部件處理的精細(xì)程度上,良好的造型感是獲取評(píng)價(jià)專家及用戶好感的重要指標(biāo)之一;特種車的色彩是對(duì)其最直接的視覺接觸,優(yōu)秀出色的色彩搭配不僅能在同類系產(chǎn)品中脫穎而出,更能增強(qiáng)用戶對(duì)生產(chǎn)企業(yè)的印象感,提高企業(yè)的認(rèn)知程度。

(3)市場(chǎng)。優(yōu)秀的設(shè)計(jì)離不開對(duì)設(shè)計(jì)環(huán)境的把控,在了解特種車國(guó)際潮流方向的基礎(chǔ)上,將最新的設(shè)計(jì)方法、制造技術(shù)等與本地的實(shí)際進(jìn)行結(jié)合,形成獨(dú)特并受用戶歡迎的特種車外觀設(shè)計(jì)。

(4)加工制造。特種車設(shè)計(jì)方案的可制造性是生產(chǎn)企業(yè)最為關(guān)注的問題,缺少對(duì)現(xiàn)有制造技術(shù)的了解及忽視制造成本的設(shè)計(jì)方案,無疑會(huì)使企業(yè)的生產(chǎn)成本加重,帶來不可預(yù)計(jì)的結(jié)果,成為失敗的設(shè)計(jì)案例。

2 特種車外觀評(píng)價(jià)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋型網(wǎng)絡(luò)有幾種不同的形式,根據(jù)特種車的外觀評(píng)價(jià)特點(diǎn),本文選取3層前饋型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及多輸入、單輸出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖2所示。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)由4個(gè)重要部分組成,分別是輸入層、模糊化層、規(guī)則層和輸出層。

▲圖2 特種車外觀評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第一層為輸入層,輸入值是產(chǎn)品的評(píng)價(jià)指標(biāo)值。評(píng)價(jià)指標(biāo)有定性與定量描述兩種形式[7],定量描述的指標(biāo)通常含有不同的物理意義,表達(dá)形式也不盡相同;定性描述的指標(biāo)由于不同的評(píng)價(jià)者對(duì)指標(biāo)值的理解程度不同,需要通過建立評(píng)價(jià)集來完成對(duì)指標(biāo)的評(píng)價(jià)。定性指標(biāo)在評(píng)價(jià)中一般采用兩種方式來完成最終評(píng)價(jià),第一種是在評(píng)價(jià)過程中一直采用定性描述的形式,通過評(píng)價(jià)者本身的經(jīng)驗(yàn)及邏輯判斷能力完成評(píng)價(jià);第二種是將定性指標(biāo)進(jìn)行量化,在此基礎(chǔ)上通過數(shù)學(xué)方法完成評(píng)價(jià)。本文采用第二種方式針對(duì)特種車的外觀設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)指標(biāo)多為定性描述。

文中所選外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)中,制造成本與使用成本為逆向評(píng)價(jià)指標(biāo),屬于越小越優(yōu)型,其余指標(biāo)則屬于正向指標(biāo),需要對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理。本文采用文獻(xiàn)[8]中提出的改進(jìn)后的歸一化方法進(jìn)行處理。

式中:xij是指第i個(gè)方案的第j個(gè)指標(biāo)量化值;yij是經(jīng)過處理后的指標(biāo)量化值;m是輸入指標(biāo)的個(gè)數(shù);n是語言變量個(gè)數(shù)。

第二層為模糊化層,是對(duì)第一層輸入值的模糊化處理。文中的語言變量值有n個(gè),一般n選取3~9,本文選擇V=(優(yōu),良,中,差,劣)作為評(píng)價(jià)論域,則隸屬度的五維向量為 rm=(rm1,rm2,rm3,rm4,rm5)。

這里隸屬函數(shù)模糊化選用高斯函數(shù),則與指標(biāo)值xi相關(guān)的第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的隸屬函數(shù)是:

式中:μi是高斯型隸屬函數(shù)的中心;σi為其寬度。

將樣本庫(kù)中的樣本評(píng)價(jià)指標(biāo)按照文中提出的評(píng)價(jià)論域,將其分成5個(gè)級(jí)別,指標(biāo)在某個(gè)等級(jí)上的均值即確定為μi,而此等級(jí)的寬度σi則通過式(3)進(jìn)行確定:

式中:n是在某一等級(jí)中樣本的數(shù)量;xij是某一樣本的指標(biāo)值,當(dāng)某等級(jí)上的樣本數(shù)量為1時(shí),取σi=10-5。

第三層為規(guī)則層,即模糊推理層。該層將模糊化層和輸出層聯(lián)系起來,是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵層。按照模糊評(píng)價(jià)論域,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),調(diào)節(jié)連接權(quán)值,獲取專家的評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)。其中使用反向傳播算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)值調(diào)整,神經(jīng)元傳遞函數(shù)一般使用可微的Sigmoid型函數(shù),即 f(x)=1/(1+e-x)。

第四層為輸出層,也就是反模糊化層。該層根據(jù)一定的模糊規(guī)則對(duì)輸入層進(jìn)行評(píng)判,進(jìn)而進(jìn)行模糊決策,輸出最終的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 實(shí)例驗(yàn)證

以某企業(yè)的某型罐車設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)作為案例,對(duì)本文所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。在正式對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)之前,獲取領(lǐng)域?qū)<蚁嚓P(guān)評(píng)價(jià)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),需要建立含有多個(gè)評(píng)價(jià)案例的樣本數(shù)據(jù)集。本文以某企業(yè)罐車的10個(gè)設(shè)計(jì)方案作為訓(xùn)練樣本,以樣本10作為測(cè)試樣本,邀請(qǐng)專家對(duì)這些設(shè)計(jì)方案的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行打分,分值范圍設(shè)定為0~5分,在加工制造的一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)中,成本屬于越小越優(yōu)型,根據(jù)式(1)進(jìn)行處理。處理后的造型形式中,各指標(biāo)的模糊化評(píng)價(jià)結(jié)果見表1,權(quán)值由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出。參考文獻(xiàn)[4]中的綜合評(píng)價(jià)方法得到如表2所示的評(píng)價(jià)結(jié)果。

依照特種車的外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,本文的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層共有4個(gè)節(jié)點(diǎn),先將10個(gè)方案的指標(biāo)值區(qū)分成優(yōu)良中差劣5個(gè)等級(jí),按照式(3)確定各μi及σi的值,再根據(jù)式(2)計(jì)算指標(biāo)對(duì)各評(píng)語等級(jí)間的模糊關(guān)系,確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二層輸出值。使用MATLAB8.1對(duì)文中的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.01,誤差取0.02,初始權(quán)值由隨機(jī)賦值,經(jīng)過反復(fù)迭代完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

表1 特種車造型形式指標(biāo)模糊化處理結(jié)果

表2 特種車外觀評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本

將方案10作為測(cè)試樣本,對(duì)比模糊綜合評(píng)價(jià)方法得到的評(píng)價(jià)結(jié)果與訓(xùn)練后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)輸出,使用模糊綜合評(píng)價(jià)得到的結(jié)果為(0.04,0.50,0.3,0.16,0),模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果為(0.023,0.511,0.293,0.173,0),可以看出,兩者結(jié)果接近,這表明訓(xùn)練后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地存儲(chǔ)了評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以用來對(duì)某企業(yè)的特種車外觀進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4 結(jié)論

對(duì)于特種車的外觀評(píng)價(jià)一直以專家經(jīng)驗(yàn)作為評(píng)價(jià)的主要接受層,具有很大的主觀性。本文建立了完整的特種車外觀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并引入了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想,提出基于FNN的特種車外觀評(píng)價(jià)方法。通過訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取專家的評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn),克服了評(píng)價(jià)專家在評(píng)價(jià)指標(biāo)認(rèn)識(shí)上的不確定性、評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)專家的主觀經(jīng)驗(yàn)依賴過強(qiáng)等缺點(diǎn)。以某企業(yè)的罐車外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)為例,結(jié)果表明,該方法能夠較為完整地將專家的直覺思維及知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行再現(xiàn),并提高了對(duì)特種車外觀評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

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