[發明專利]產品創新設計的方法及系統有效
| 申請號: | 201810326936.1 | 申請日: | 2018-04-12 |
| 公開(公告)號: | CN108628956B | 公開(公告)日: | 2019-02-15 |
| 發明(設計)人: | 林岳;李滔;孟婕;王濤 | 申請(專利權)人: | 北京億維訊同創科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/2458 | 分類號: | G06F16/2458;G06F17/27;G06F17/50;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11369 | 代理人: | 史霞 |
| 地址: | 100083 北京市海淀區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 產品設計 產品創新設計 領域知識庫 技術指標 最優設計 預設 產品結構 相似度匹配計算 相似度算法 語義相似度 仿真分析 匹配計算 三維建模 三維模型 設計參數 特征信息 指標信息 自動生成 權重和 權重 排序 存儲 關聯 | ||
本發明公開了一種產品創新設計方法,包括以下步驟:根據產品設計指標,計算設計指標中與預設的領域知識庫中的知識集中的關鍵詞的語義相似度匹配計算獲得與領域知識庫中產品設計任務相關領域的知識集;根據輸入的設計指標信息及相應的權重和閾值,與預設的產品結構技術指標庫中存儲的實施例特征信息進行相似度匹配計算獲得產品結構技術指標庫中相似的實施例集;對實施例集進行基于熵值權重的灰色關聯方法的評價排序,從中獲取到最優設計方案,將最優設計方案的設計參數導入產品三維建模模板中,完成產品設計方案三維模型自動生成,并完成仿真分析。本發明利用相似度算法快速從現有技術中獲得最相關的技術從而快速完成產品方案的設計。
技術領域
本發明涉及產品創新設計技術領域,具體涉及一種產品創新設計方法及系統。
背景技術
目前,面對國際市場的激烈競爭,企業為滿足瞬息萬變的需求,產品的更新換代日益加速。新產品投放市場的快慢,已成為決定企業競爭優勢的關鍵。在知識經濟的時代,產品的創新設計依賴于產品技術的不斷創新。然而現有技術創新主要集中于對外部產品和技術的跟蹤創新(消化吸收再創新),成為國內大多數企業實現技術進步的主導模式。由于受到外部技術環境的影響,這種創新模式正制約著企業的發展與產品的進步。如何實現技術的原始創新和集成創新,并將相關技術快速有效地融入產品創新設計中,成為目前企業面臨的重要問題,甚至在改變著簡單滿足用戶需求的產品開發傳統模式。
發明內容
本發明的一個目的是解決至少上述問題,并提供至少后面將說明的優點。
本發明的一個目的是提供一種產品創新設計方法,根據產品設計指標,將設計指標中與預設的領域知識庫中的知識集進行相似度計算,獲得與產品設計任務相關領域的知識集;將設計指標信息與預設的產品結構技術指標庫中存儲的實施例特征信息,進行相似度匹配計算獲得產品結構技術指標庫中相似的實施例集,這樣可從相似的實施例集中獲得最優的設計方案,然后對最優的設計方案的設計參數進行校正,從而得到產品的設計方案,利用相似度算法快速從現有技術中獲得最相關的技術從而快速完成產品方案的設計。
為了實現本發明的這些目的和其它優點,提供了一種產品創新設計方法,包括以下步驟:產品創新設計的方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、根據產品設計任務要求相應輸入設計指標,并對各指標設置相應的權重和閾值;將設計指標中與預設的領域知識庫中的知識集中的關鍵詞,進行語義相似度匹配計算;根據輸入的設計指標信息及相應的權重和閾值,與預設的產品結構技術指標庫中存儲的實施例特征信息進行相似度匹配計算;
S2、根據語義相似度匹配計算獲得與領域知識庫中產品設計任務相關領域的知識集;根據特征信息進行相似度匹配計算獲得產品結構技術指標庫中相似的實施例集;對實施例集進行基于熵值權重的灰色關聯方法的評價排序,從中獲取到最優設計方案;
S3、對最優設計方案的各設計參數進行校驗,檢查最優設計方案的設計參數指標是否達到輸入的設計指標,若達到輸入的設計指標則執行S4,若未達到輸入的設計指標則執行S5;
S4、將最優設計方案的設計參數導入產品三維建模模板中,完成產品設計方案三維模型自動生成,并完成產品設計方案三維模型的仿真分析,生成產品設計方案報告,完成產品創新設計;
S5、獲取相關領域的知識集中各設計參數變量名稱概念,以實現對設計參數修改的輔助,根據S3中校驗結果,獲取最優設計方案中需要修改的設計參數的集合,根據預設的產品設計流程規則順序,結合產品結構技術指標庫中的參數對所述設計參數集合進行修正,獲取最終設計參數修改后的最優設計方案,并返回步驟S3。
優選的是,所述的產品創新設計的方法,語義相似度匹配計算具體包括以下步驟:
A1、利用深度學習算法對領域知識庫中存儲的知識條目進行訓練,得到知識條目中每個詞的詞向量,然后將每個詞向量組合形成詞向量集合;
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