李少波，張喜根，楊觀賜

(貴州大學(xué) a.現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b.機(jī)械工程學(xué)院，貴陽(yáng) 550025)

基于Apriori算法的復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品功能與結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)知識(shí)獲取方法*

李少波a,b，張喜根a，楊觀賜a

(貴州大學(xué)a.現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b.機(jī)械工程學(xué)院，貴陽(yáng) 550025)

功能特征是控制整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程的基本特征，建立產(chǎn)品功能與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)間的知識(shí)關(guān)聯(lián)，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)獲取的有效途徑。該研究通過(guò)構(gòu)建產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中功能-結(jié)構(gòu)映射模型，提取復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中的功能與結(jié)構(gòu)知識(shí)，建立功能-結(jié)構(gòu)訓(xùn)練集，采用Apriori算法提取能-結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，獲得功能-結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)知識(shí)，以輔助產(chǎn)品的快速創(chuàng)新設(shè)計(jì)。論文以包裝機(jī)為例，驗(yàn)證了該方法的有效性。

產(chǎn)品功能；產(chǎn)品結(jié)構(gòu)；Apriori算法；關(guān)聯(lián)規(guī)則；知識(shí)獲取

0 前言

當(dāng)今世界正處在一個(gè)知識(shí)經(jīng)濟(jì)興起并迅速發(fā)展的時(shí)代，創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推進(jìn)劑。復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品創(chuàng)新是一個(gè)以知識(shí)為基礎(chǔ)的創(chuàng)造過(guò)程，因此，知識(shí)獲取作為整個(gè)創(chuàng)新過(guò)程的前提和基礎(chǔ)，是影響復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)鍵因素和瓶頸。

產(chǎn)品的概念設(shè)計(jì)階段是產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的核心，其主要包含功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和原理方案設(shè)計(jì)這兩個(gè)任務(wù)[1]。目前，在對(duì)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行研究的過(guò)程中，如劉曉敏[2]將1種基于作用流的建模方法應(yīng)用到產(chǎn)品創(chuàng)新概念設(shè)計(jì)的功能結(jié)構(gòu)特征中進(jìn)行建模；曹?chē)?guó)忠[3]將功能創(chuàng)新關(guān)鍵使能技術(shù)與功能設(shè)計(jì)過(guò)程融合建立功能創(chuàng)新過(guò)程模型；QYin[4]等人提出了一種基于功能結(jié)構(gòu)的大規(guī)模定制產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)的配置方法；BYang[5]等人將功能單元和結(jié)構(gòu)單元作為基本操作單元，提出一種基于單元模型的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)概念設(shè)計(jì)方法等，大多只是局限于對(duì)其過(guò)程進(jìn)行描述，而對(duì)功能與結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)知識(shí)獲取方面的研究幾乎沒(méi)有。復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)知識(shí)的依賴(lài)度非常大，對(duì)功能與結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)知識(shí)的獲取是當(dāng)前研究的重點(diǎn)，基于此，本文把獲取知識(shí)良好手段的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品功能與結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)知識(shí)的獲取當(dāng)中，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法對(duì)復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品中的功能和結(jié)構(gòu)知識(shí)建立起關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行知識(shí)挖掘獲取研究，輔助產(chǎn)品的快速創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)

功能設(shè)計(jì)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的重要階段[6]。在這一階段，產(chǎn)品功能、結(jié)構(gòu)之間存在著密切聯(lián)系：①功能反應(yīng)的是顧客對(duì)產(chǎn)品需求的一種表述，對(duì)功能分析求解的過(guò)程當(dāng)中，把功能劃分為總功能，然后把其分為相應(yīng)的各個(gè)子功能，直至分解為能夠達(dá)到相應(yīng)結(jié)構(gòu)的子功能為止。②產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的完整表達(dá)寓意著整個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程的完成，能夠很好的表達(dá)設(shè)計(jì)者的思考方式和意圖，所以產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程全程是圍繞著功能、結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的。

1.1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程的功能-結(jié)構(gòu)映射模型

產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程本質(zhì)上是由功能驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)過(guò)程，即是面向功能的設(shè)計(jì)[7]。功能求解分析是否得到解是設(shè)計(jì)的最本質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，而結(jié)構(gòu)是功能解的最終表現(xiàn)形式，因此整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程就是功能到結(jié)構(gòu)的求解過(guò)程。

既然產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程就是功能到結(jié)構(gòu)的求解過(guò)程，那我們就有必要建立起功能-結(jié)構(gòu)映射模型。功能-結(jié)構(gòu)映射模型可以看作為將設(shè)計(jì)過(guò)程抽象為在滿(mǎn)足約束條件的前提下，由功能到結(jié)構(gòu)的映射過(guò)程[8]。即認(rèn)為將映射模型看成是兩個(gè)域的關(guān)聯(lián)：功能域與結(jié)構(gòu)域。通過(guò)深入研究?jī)煞N域之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，找到之間的映射集。圖1所示為功能-結(jié)構(gòu)映射模型。功能-結(jié)構(gòu)映射模型設(shè)計(jì)的主要過(guò)程是功能域和結(jié)構(gòu)域之間的反復(fù)對(duì)應(yīng)過(guò)程，即首先是建立起功能模型，然后選擇功能的分解策略，最后就是功能域到結(jié)構(gòu)域的匹配及組合優(yōu)化。

圖1 功能-結(jié)構(gòu)映射模型

1.2 功能-結(jié)構(gòu)映射模型的復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)表達(dá)

復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品是集機(jī)、電、液于一體的大型系統(tǒng)，涉及到多學(xué)科的交叉融合，大體上由驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)、檢測(cè)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、輔助系統(tǒng)組成，各部分的功能定義如下所示：

(1)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)：是為機(jī)械系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)提供動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)能量間相互轉(zhuǎn)換的部分。

(2)傳動(dòng)系統(tǒng)：是將動(dòng)力機(jī)的動(dòng)力和運(yùn)動(dòng)傳遞給執(zhí)行系統(tǒng)的中間裝置。

(3)檢測(cè)系統(tǒng)：是用來(lái)保證機(jī)電一體化產(chǎn)品的位移、旋轉(zhuǎn)、速度的精度的裝置。

(4)控制系統(tǒng)：保證各系統(tǒng)間彼此協(xié)調(diào)運(yùn)行，并準(zhǔn)確可靠地完成整機(jī)功能的裝置。

(5)輔助系統(tǒng)：是除上述三部分之外的其他裝置。

根據(jù)構(gòu)建的功能-結(jié)構(gòu)映射模型，按照復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品的組成特點(diǎn)，本文將復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品的總功能分解為驅(qū)動(dòng)功能、傳動(dòng)功能、檢測(cè)功能、控制功能、輔助功能，然后其中每個(gè)功能又分解為能夠得到結(jié)構(gòu)表示的子功能為止，從而完成各個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，如圖2所示。

圖2 復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的功能-結(jié)構(gòu)映射模型

2 基于Apriori算法的復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)獲取方法

關(guān)聯(lián)規(guī)則屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要研究課題，其先是通過(guò)最小支持度從所建立的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項(xiàng)目集，再根據(jù)最小置信度在頻繁項(xiàng)目集中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則。目前，挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法有Apriori和Fp-growth兩種算法，其中Fp-growth算法采取模式增長(zhǎng)的遞歸策略，需要頻繁地構(gòu)造大量的conditionalFP-tree，不僅費(fèi)時(shí)而且要占用大量的空間，挖掘效率不好[9]，而Apriori算法挖掘過(guò)程中不構(gòu)造conditionalFP-tree，因此，本文采用Apriori算法進(jìn)行復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)知識(shí)進(jìn)行挖掘。

2.1 Apriori算法

將一個(gè)頻繁n項(xiàng)集用Ln來(lái)表示，其由若干個(gè)n元集合組成：

該算法的基本思想是反復(fù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行掃描，根據(jù)一個(gè)頻繁集的任意子集都是頻繁集的原理，可以從長(zhǎng)度為k-1的頻繁集迭代地產(chǎn)生長(zhǎng)度為k的候選集，再掃描數(shù)據(jù)集以驗(yàn)證其是否為頻繁集。

算法的流程如下：

①根據(jù)最小支持度閥值Vsupt從n個(gè)數(shù)據(jù)集中找出頻繁1項(xiàng)集L1。

②根據(jù)生成的頻繁n項(xiàng)集，產(chǎn)生候選(n+1)項(xiàng)集tempLn+1。對(duì)任意的Setn+1tempLn+1，其所有的n項(xiàng)子集Setn，都必須滿(mǎn)足：SetnLn。

③計(jì)算各項(xiàng)tempLn+1中的支持度，與設(shè)置的最小支持度閥值Vsupt進(jìn)行比較，得到頻繁(n+1)項(xiàng)集。

④返回步驟②，循環(huán)，直到得到的Ln或tempLn為空集時(shí)，終止算法。

Support(A)，定義為一個(gè)項(xiàng)集在整個(gè)數(shù)據(jù)集中所出現(xiàn)頻度記錄所占的比例；Confidence(AB)，表示關(guān)聯(lián)規(guī)則AB的可信度。在從所建立的數(shù)據(jù)集中挖掘出所有的頻繁項(xiàng)集后，就可以得到其相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，就是要滿(mǎn)足設(shè)置的最小支持度(Support_Mini)閥值和最小置信度(Confidence_Mini)閥值的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以用以下定義的公式來(lái)計(jì)算：

最小支持度：Support(AB)=P(A∪B)

最小置信度：Confidence(AB)=P(B/A)=Support(A∪B)Support(A)

2.2 基于Apriori算法的功能-結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)知識(shí)的獲取

圖3 基于Apriori算法獲取功能-結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)的流程圖

根據(jù)Apriori算法的原理，首先對(duì)產(chǎn)品的各項(xiàng)功能和結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)成功能-結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集合，然后運(yùn)用設(shè)定好的最小支持度閥值，找出功能-結(jié)構(gòu)的頻繁項(xiàng)集，接著根據(jù)設(shè)定好的最小置信度閥值，從找到的頻繁項(xiàng)集里面生成功能-結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，最后將生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)，如圖3所示。

具體步驟如下：

(1)輸入產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集合：將產(chǎn)品集分為訓(xùn)練集和被測(cè)集，從訓(xùn)練集中提取出構(gòu)建的功能-結(jié)構(gòu)映射模型，建立功能-結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集合。

(2)獲取頻繁項(xiàng)集：利用Apriori算法原理，從1項(xiàng)集開(kāi)始計(jì)算置信度，將其與設(shè)置的最小支持度進(jìn)行比較：若大于設(shè)置的最小支持度，便得到頻繁1項(xiàng)集集合，記為L(zhǎng)1，同理得到頻繁2項(xiàng)集的集合，記為L(zhǎng)2，如此循環(huán)下去直到找不到頻繁k項(xiàng)集為止。在此過(guò)程中，Apriori算法為了最大可能減少項(xiàng)集的組合和掃描次數(shù)，應(yīng)用了基本原理：頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也都是頻繁的。

(3)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則：逐個(gè)計(jì)算第(2)步找出的各頻繁項(xiàng)集中關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度，將其與設(shè)置的最小置信度進(jìn)行比較：若大于設(shè)置的最小置信度，便可判斷k項(xiàng)集中含有強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，則認(rèn)為這k個(gè)功能-結(jié)構(gòu)規(guī)則是較優(yōu)的規(guī)則，停止計(jì)算與檢驗(yàn)，輸出功能-結(jié)構(gòu)規(guī)則項(xiàng)；否則轉(zhuǎn)入對(duì)k-1項(xiàng)集進(jìn)行計(jì)算、檢驗(yàn)。

(4)輸出“功能-結(jié)構(gòu)”規(guī)則表：經(jīng)過(guò)(1)～(3)，從訓(xùn)練集中獲得匹配的產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)規(guī)則項(xiàng)。最終，模型輸出的結(jié)果為產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)規(guī)則表。

3 應(yīng)用實(shí)例

本文采用了7個(gè)典型的機(jī)電產(chǎn)品作為訓(xùn)練集，根據(jù)建立的功能-結(jié)構(gòu)映射模型對(duì)這7個(gè)典型的機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行分析，找出功能-結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，應(yīng)用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件對(duì)Apriori算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，從而找出功能-結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，最后一步就是通過(guò)一個(gè)典型的機(jī)電產(chǎn)品包裝機(jī)為測(cè)試集，來(lái)運(yùn)用找出的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，從而驗(yàn)證方法的正確性。

Step1:建立7個(gè)典型的機(jī)電產(chǎn)品的功能-結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集合

根據(jù)建立的復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)功能-結(jié)構(gòu)映射模型，對(duì)7個(gè)典型的機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行功能-結(jié)構(gòu)的拆分，直至拆分后的子功能能夠找到相應(yīng)的結(jié)構(gòu)為止。由于子功能和結(jié)構(gòu)的描述通常是自然語(yǔ)言，運(yùn)用Apriori算法進(jìn)行求解時(shí)通常采用的是符號(hào)表，所以對(duì)子功能和結(jié)構(gòu)建立了相應(yīng)的符號(hào)表，如表1所示。子功能表示如A1表示提供較大的啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩，A2表示提供較小的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量驅(qū)動(dòng)，A3表示提供較大轉(zhuǎn)速驅(qū)動(dòng)，A4表示實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速可調(diào)驅(qū)動(dòng)，A5表示保證精度高驅(qū)動(dòng)，A6表示實(shí)現(xiàn)較高的可靠性驅(qū)動(dòng)，A7表示提供較大的傳動(dòng)比，A8表示實(shí)現(xiàn)精確的傳動(dòng)比，A9表示提供較高效率的傳動(dòng)，A10實(shí)現(xiàn)較高的定位精度，A11實(shí)現(xiàn)傳動(dòng)可靠性好，A12改變傳動(dòng)方向，A13保證精確的位置，A14保證穩(wěn)定的速度，A15對(duì)力進(jìn)行測(cè)量，A16對(duì)溫度進(jìn)行測(cè)量，A17對(duì)紅外進(jìn)行檢測(cè)，A18計(jì)算精度高，處理速度快，A19用于實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制的要求，A20對(duì)各個(gè)元件進(jìn)行連接，A21用于分水，A22潤(rùn)滑氣動(dòng)元件，A23調(diào)節(jié)壓力大??；結(jié)構(gòu)表示如B直流伺服電機(jī)，C交流伺服電機(jī)，D變頻主軸電機(jī)，E交流調(diào)速電機(jī)，F(xiàn)步進(jìn)電機(jī)，G異步電動(dòng)機(jī)，H諧波傳動(dòng)，I齒輪傳動(dòng)，J同步帶傳動(dòng)，K滾珠絲桿螺母副，L滾動(dòng)導(dǎo)軌，M渦輪傳動(dòng)，N位置傳感器，O速度傳感器，P力傳感器，Q溫度傳感器，R紅外傳感器，S專(zhuān)用的微機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，T可編程控制器，U油管和管接頭，V過(guò)濾器，W油霧器，X調(diào)壓器,整理后的數(shù)據(jù)集合如表2所示。

表1 機(jī)電產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)的符號(hào)表

表2 機(jī)電產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集合

Step2:應(yīng)用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件對(duì)建立的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行Apriori算法實(shí)現(xiàn)

將已經(jīng)建立機(jī)電產(chǎn)品的功能-結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集合輸入到Excel表格中，然后另存為后綴為.csv的文件。打開(kāi)Weka軟件，將所建立的文件導(dǎo)入到Weka軟件中，設(shè)置Apriori算法的最小支持度為0.04，置信度為0.9，如圖5所示。然后點(diǎn)擊Start運(yùn)行，得到運(yùn)行結(jié)果如圖6所示。

圖5 Apriori算法參數(shù)設(shè)置

圖6 Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件運(yùn)行結(jié)果

Step3:生成機(jī)電產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)規(guī)則表

根據(jù)Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件得到的運(yùn)行結(jié)果，我們可以得出14條輔助機(jī)電產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)表，如表3所示。

表3 關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)表

規(guī)則1表示如果需要提供較大的啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩，則選擇直流伺服電機(jī)，支持度為4%，置信度為100%，說(shuō)明要實(shí)現(xiàn)提供較大地啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩這個(gè)功能，可以選擇直流伺服電機(jī)這個(gè)機(jī)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)，它們之間存在一定的關(guān)聯(lián)，可以作為機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程的知識(shí)進(jìn)行快速創(chuàng)新設(shè)計(jì)。同理其它規(guī)則知識(shí)可以得到其它功能可以用相應(yīng)的結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)者可以根據(jù)這些知識(shí)對(duì)機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，從而快速更好的完成設(shè)計(jì)過(guò)程。

Step4:以包裝機(jī)的設(shè)計(jì)為例驗(yàn)證方法的正確性

包裝機(jī)屬于典型的機(jī)電產(chǎn)品，對(duì)包裝機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，首先根據(jù)構(gòu)建的功能-結(jié)構(gòu)映射模型對(duì)包裝機(jī)總功能進(jìn)行分解，直至分解為可以和得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)表對(duì)應(yīng)的子功能為止，然后利用得到的功能與結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)知識(shí)得到相應(yīng)的結(jié)構(gòu)解，最后得到滿(mǎn)足包裝機(jī)所有子功能的結(jié)構(gòu)，完成包裝機(jī)的設(shè)計(jì)，如圖7所示。

圖7 包裝機(jī)的功能-結(jié)構(gòu)映射模型

圖7中，包裝機(jī)通過(guò)功能-結(jié)構(gòu)映射模型進(jìn)行功能分解直至得到結(jié)構(gòu)解，其中應(yīng)用到的功能與結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)知識(shí)有規(guī)則2，規(guī)則3，規(guī)則5，規(guī)則6，規(guī)則7，規(guī)則8，規(guī)則11，規(guī)則12，規(guī)則13和規(guī)則14，很好的滿(mǎn)足了包裝機(jī)各功能的需求，完成了設(shè)計(jì)要求，驗(yàn)證了方法的正確性。

4 結(jié)論

本文通過(guò)Apriori算法獲取的復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)，能夠有效的為設(shè)計(jì)人員進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，達(dá)到滿(mǎn)足功能需要的產(chǎn)品，論文提出了復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品的功能-結(jié)構(gòu)映射模型，構(gòu)建出Apriori算法挖掘復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品功能-結(jié)構(gòu)的流程圖，通過(guò)7個(gè)典型的機(jī)電產(chǎn)品的功能-結(jié)構(gòu)作為測(cè)試集，在Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件上實(shí)現(xiàn)Apriori算法，得到機(jī)電產(chǎn)品的設(shè)計(jì)知識(shí)。論文以包裝機(jī)為案例，驗(yàn)證了模型的正確性。在研究中，發(fā)現(xiàn)所選的測(cè)試集不同，可能會(huì)對(duì)規(guī)則的生成產(chǎn)生影響。云設(shè)計(jì)環(huán)境中知識(shí)的獲取方法、相關(guān)設(shè)計(jì)關(guān)聯(lián)規(guī)則等還有待作進(jìn)一步的研究。

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(編輯 李秀敏)

Association Knowledge Acquisition of Complex Electromechanical Product Function and Structure Based on Apriori Algorithm

LIShao-boa,b,ZHANGXi-gena,YangGuan-cia

(a.KeyLaboratoryofAdvancedManufacturingtechnology,MinistryofEducation;b.SchoolofMechanicalEngineering,GuizhouUniversity,Guiyang550025,China)

Functionalcharacteristicsarethebasiccharacteristicsofcontrolovertheentiredesignprocess,establishproductfunctionandtheknowledgeofaconnectionbetweenproductstructure,whichisaneffectivewaytorealizeproductdesignknowledgeacquisition.Byextractingthefunctionandstructureintheprocessofproductdesign,function-thestructureofthetrainingsetisestablished,usestheApriorialgorithmtoextracttheassociationrulesbetweenthem,therelationshipbetweentheknowledgefunction-structurewasobtained,toassistthecontinuousinnovationofproductdesign.Andpackingmachineasanexampleisgiventodemonstratetheeffectivenessofthemethod.

productfeatures;productstructure;apriorialgorithm;associationrules;knowledgeacquisition

1001-2265(2016)12-0027-04DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.12.008

2016-02-27；

2016-04-01

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51475097)；貴州省科技項(xiàng)目(黔科合JZ字[2014]2001)；黔科合重大專(zhuān)項(xiàng)(字[2012]6008)

李少波(1973—),男,湖南岳陽(yáng)人,貴州大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閯?chuàng)新設(shè)計(jì)、智能制造，(E-mail)lishaobo@gzu.edu.cn；通訊作者：張喜根(1991—),男,江西高安人, 貴州大學(xué)碩士研究生,研究方向?yàn)閺?fù)雜機(jī)電產(chǎn)品的計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)，(E-mail)1432504403@qq.com。

TH161;TG

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