第11期 2017年11月
组合机床与自动化加工技术
Modular MachineTool &Automatic ManufacturingTechnique
文章编号：10012265(2017)11=002804
D0I:10.13462/j. cnki. mmtamt.2017.11.008
No.11 Nov.2017
基于改进型模糊神经网络的设计方案评价方法
施亚洲，李文强，李彦
（四川大学制造科学与工程学院，成都610065）
摘要：产品概念设计方案的准确评价是产品设计开发成败的重要因素。针对当前产品概念设计方案评价方法的不足，结合模糊神经网络的评价方法，提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络评价方法。通过建立模糊评价模型完成网络训练，并采用将遗传算法与BP算法相结合的多子群自适应遗传BP算法优化，在全局范国内快速找到最优解。并通过Matalab实现了对迷你型冰箱概念设计方案数据的训练和样本测试,预测结果验证了该方法的准确性和实用性。
关键词：方案评价；模糊神经网络；模糊评价模型；多子群自适应遗传BP算法
中图分类号：TH13；TG132
文献标识码：A
A Product Evaluation Method Based on Improved Fuzzy Neural Network
SHI Ya-zhou, LI Wen-qiang, LI Yan
(School of Manufacturing Science & Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065,China)
Abstract: The accurate evaluation of product project are the importance factors in the design process Through analyzing the characteristics of current evaluation methods and combining with fuzzy neural network(FNN) ,A fuzzy neural network evaluation method based on improved genetic algorithm is proposed。 First-ly The fuzzy evaluation model is established to complete the network training, then Muti-population Adap-tive Genetic BP Algorithm (MAGBPA) which combines the genetic algorithm and the BP algorithm can op-timize the model to find the optimal solution quickly in the global scope. And through the Matalab to train ee fied by the prediction results
Key words : concept design scheme; fuzzy neural network; fuzzy evaluation model; multi-population adap-tive genetic BP algorithm
引言 0
产品的概念设计处于新产品开发的初级阶段，对新产品的功能、性能等重要因素具有决定性作用。产品概念设计的优劣将直接影响后续的产品详细设计、产品生产制造、产品功能的实现等。一旦概念设计方案确定，产品设计的60%~70%也就确定了，而概念设计阶段所花费的成本和时间在总的开发成本和设计周期中占的比例通常却在20%以下，并且详细设计阶段很难或不能纠正概念设计产品的缺陷。因此，产品概念设计评价在新产品概念设计中是必不可少的重要环节
目前，评价方法很多：Vanegas(2]对工程设计评价中的模糊数学方法进行了概括；Ayagas[3]把模糊层次分析法运用到新产品开发环境下的概念设计评价中；卢卓[4]提出了通过价值工程的方法进行机械产品设计方案评价：林晓华等[5]通过引人直觉模糊理论表达信息的不确定性，建立改进DEMATEL-VIKOR混合模型
进行产品概念设计方案的评估；王海伟等6]通过信息摘描述指标权重的不确定性，并根据极大熵原理建立评价模型进行设计方案的评价；刘明周等7通过模糊神经网络实现了汽车变速杆操纵适应性评价。其中，模糊评价法、价值工程法、摘值法等在指标权重的确定中存在较强的主观性，而模糊神经网络可以有效的避免这一问题。但是，模糊神经网络在评价过程中存在寻优速度慢、最优解误差较大等问题
本文基于上述问题，建立了基于模糊神经网络的概念设计方案评价模型，并采用多子群自适应遗传BP算法优化模糊神经网络模型的参数，大大提高了模型的寻优能力，从而实现概念设计方案的快速、准确评价。
模糊神经网络模型的建立 1
1.1指标预处理
由于概念设计方案评价指标一般既有定量指标也
收稿日期：2016-12-23;修回日期：2017-02-17
*基金项目：国家自然科学基金资助项目（51435011）；四川省科技支撑计划资助项目(2014GZ0124）
作者简务旁数据987—），男，河南周口人，四川大学硕士研究生，研究方向为概念设计方案评价方法，（E-mail）syz1371266944@163.com