[发明专利]一种基于TRIZ与可拓发散树的废旧机床再制造创新设计方法在审
申请号: | 201711398059.0 | 申请日: | 2017-12-21 |
公开(公告)号: | CN108133105A | 公开(公告)日: | 2018-06-08 |
发明(设计)人: | 姜兴宇;赵地;王子生;石敏煊;杨世奇 | 申请(专利权)人: | 沈阳工业大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06Q10/06;G06Q50/04 |
代理公司: | 北京金岳知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11585 | 代理人: | 王文生 |
地址: | 110870 辽宁省沈*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于TRIZ与可拓发散树的废旧机床再制造创新设计方法,其步骤为:首先构建废旧机床再制造设计目标结构的形式化物元模型,根据判断阻碍废旧机床创新设计因素的类型,应用物质‑场模型或矛盾矩阵获得创新原理,并根据创新原理对目标结构物元模型进行结构创新设计与可拓发散,形成包含若干候选物元的可拓发散树。其次引入基于侧距与位值的可拓关联函数,以表征候选物元与期望物元之间的关联度,进而由可拓优度评价法得到候选物元优度值,最终决策出最优候选物元。本方法能够有效摆脱原有废旧机床在结构,功能与材料等方面对于设计自由度的限制,从而使再制造机床具备更高的市场竞争力与顾客满意度。 | ||
搜索关键词: | 机床 候选物 再制造 发散 创新原理 物元模型 结构创新设计 可拓关联函数 顾客满意度 设计自由度 市场竞争力 矩阵获得 目标结构 设计目标 最终决策 关联度 构建 物元 引入 期望 阻碍 应用 矛盾 | ||
【主权项】:
一种基于TRIZ与可拓发散树的废旧机床再制造创新设计方法,其特征在于具体操作步骤如下:1)对需要进行创新的废旧机床结构构建形式化的物元模型。为了达到综合性能提升与充足的市场竞争力,需要对废旧机床的特定结构进行创新性设计。为了降低原废旧机床结构,功能及材料等方面对创新性设计带来的限制,宜采用一种标准化集成的方法。可拓学通过形式化的模型分析事物拓展的可能性及创新性规律,有益于创新性设计方法的规范化与流程化。形式化的废旧机床结构物元可表示为:
其中,O为需要进行创新性设计的废旧机床结构,特征向量C=(c1,c2,…,cn)为结构O对应的相关特征,特征值向量V=(v1,v2,…,vn)为每个特征对应的定量值或定性值。在对废旧机床特定结构进行形式化过程中,需要选取其与特定结构相关的特征。2)分析该创新问题类型,若为物理冲突则通过物质‑场模型进行创新分析;若为技术冲突则应用TRIZ矛盾矩阵获得创新原理,具体流程如图1所示。3)根据步骤2中获得的创新原理对形式化的废旧机床结构物元模型进行可拓变换,进而发散为若干候选物元。例如,由一个物元出发,可以拓展出多个非空物元集合,即:
则废旧机床结构物元可拓展出m个物元,这些拓展出的物元与原物元具有相同的物元特征及不同的特征量值。4)构建可拓关联函数以表征不同候选物元与期望物元之间的关联程度。当通过基于可拓发散树与TRIZ的创新方法对废旧机床结构物元进行发散后会得到若干候选物元,为了识别出与期望物元最为接近的候选物元,要对候选物元与期望物元之间的相似关系进行分析。对于期望物元,其特征值V通常为区间值(域),而可拓关联函数是研究点与域相关关系的有效工具,结合科学出版社出版的《可拓工程》(2007年第一版)中对侧距,位值的定义,可得可拓关联函数以表征二者之间的关联度:![]()
5)通过可拓优度评价决策出最佳候选物元作为再制造设计方案参考。通过可拓优度法可对某个废旧机床结构物元的优劣进行定量分析,具体步骤如下:①选取衡量指标在对某一物元进行评价时,首先要从待评价物元确定评价特征,即衡量指标。例如对于期望物元Me,其存在n个物元特征,可从中选取s个衡量指标,s≤n,则衡量指标集为:S=(s1,s2,…,ss)衡量指标的选取应保证所选取的指标具备目标相关性,全面性,可行性与稳定性,以保证评价结果之有效性。②确定衡量指标权重衡量指标指标以权重表征其重要程度。为了降低人为主观评价对决策结果的影响,可采用层次分析等方法确定指标权重,从而确定衡量指标权重集:![]()
③计算规范关联度在计算候选物元特征与期望物元特征之间的关联度时,若对应的衡量指标为定性指标或离散指标,则其关联度为:![]()
即对期望物元的衡量指标sk对应的的期望指标值V0进行分级,每级评分可由专家通过资料进行评定。若为连续的定量指标,则关联度计算方法由2.3节确定。若第k个衡量指标与第i个候选物元对应特征值的关联度为Kk(v)i,则每个候选物元对应第k个衡量指标的关联度向量为:Kk=[Kk(v)1,Kk(v)2,…,Kk(v)m]k∈[1,s]由式(2)对关联度进行规范化:![]()
k∈[1,s],i∈[1,m]即可得规范化关联度向量:
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