基于FNN的特种车辆外观设计评价方法研究.pdf

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1、基于FNN的特种车辆外观设计评价方法研究术口曹娜口余隋怀口安珊珊西北工业大学工业设计研究所西安710072摘要：在深入了解现有评价方法的基础上，针对特种车的外观评价，提出了将模糊理论与人工神经网络相结合的方法，构建模型，建立专家样本库，通过对样本进行学习训练，实现对专家评价经验和知识的获取。通过对桌企业的特种车外观设计方案进行评价验证，表明该方法提高了设计的评价效率，加强了评价结果的客观性。关键词：模糊神经网络特种车辆外观评价中图分类号：TH122：TB47文献标识码：A文章编号：1000—4998(

2、2014)08—0080—04特种车具有降低劳动成本、提高工作效率、减少作合评价法等¨14]．在评价方案较少时．这些方法可以获业损耗的优势．面对愈加激烈的竞争局面．新型特种车得产品定性、定量的评价结果，而评价方案数量增多辆的设计面临着更大的挑战随着科技的进步．不同企时运算量增加，专家会产生一定的评价疲劳。这些方业生产的特种车辆在功能性方面的差异越来越小．特法的缺点是：依赖经验，对已经确定的指标权重值常常种车辆的外观设计作为提高产品竞争力的～项关键要由设计人员进行主观确定．在多重指标的评价环境中素．涉及

3、到人机、材料、涂装、形态、市场、经济等多方面对评价结果的影响极大：重复评价．对已有的案例不能目标的综合设计．通常会产生大量的设计方案，需要来实现评价的知识积累．每次评价都1二{J需要对其进行重新1_寸J_1j自不同背景的决策者及专家共同对其进行评价．直至定位、单独分析。最后得出评价结果。现代设计是基于选出最佳方案后投人生产评价的客观性与准确性会知识的设计．为此本文提出基于模糊神经网络影响到整个产品设计的最终成果(FNN)的评价方法模糊神经网络兼具模糊理论与神目前的专家评价方法主要有层次分析法、模糊综经

4、网络的特点．不仅能够模拟人脑的思维方式处理模高等学校学科创新引智计划项目(编号：B13044)糊不精确的问题，而且具有分布式、并行性特点，并具收稿日期：2014年2月有学习能力．适用于复杂系统．能处理定量与定性的知表3形位公差评估结果参考文献名称公差／mm测量值，mm状态邹付群，成思源，李苏洋，等．基于geomagicqualify的软件的面轮廓度IO．015O．Ol1通过冲压件回弹检测[J]．机械设计与研究，2010，26(2)：79—81．面轮廓度20．015O．01O通过徐铮．逆向工程中复杂型面

5、的坐标测量及重构技术『D]．兰垂直度IO．OlO0．oo7通过州：兰州理工大学．2009．垂直度20．0100．008通过饶锡新．柳和生，钟春华．等．基于3D对齐技术的冲压件质平行度0．OlOO．0o8通过量检测[J]．机械设计与研究；2007，23(2)：90—94．平面度0．O100．009通过程新平．李力．张科．逆向工程技术在水泵叶轮测量和加T所示，基准面A为端板下表面，评估结果见表3。中的应用[J]．CAD／CAM与制造业信息化，2004(12)：50—52．张德海，梁晋。郭成，等．逆向工程的

6、流程研究和基于3结论Geomagic的实例应用[J]．机械研究与应用，2008，21(3)：利用三坐标测量机获取涡旋盘的表面点云数据．106—108．并运用GeomagicQualify三维检测软件对获得的数据杰魔(上海)软件有限公司．三维检测软件GeomagicQualify进行检测．进行了数字化模型与参考模型的二维分析、[J]．航空制造技术，2009(20)：99．三维分析和形位公差评估分析结果表明．复杂型面涡崔秀梅，冯文杰．逆向工程中的数据采集技术[J]．重庆工学旋零件形位公差符合要求．但某些型

7、面上的点存在着院学报(自然科学)，2008，22(8)：14—16．缺陷。加工误差相对较大。该检测方法适应性好．可快△速、方便地对涡旋盘精度进行检测。(编辑日月)2014／8机械制造52卷第600期方法、制造技术等与本地的实际进行结合．形成独特并特种车外观评价受用户欢迎的特种车外观设计(4)加工制造。特种车设计方案的可制造性是生人机性能{l造型形式ll市场li加工制造产企业最为关注的问题．缺少对现有制造技术的了解及忽视制造成本的设计方案．无疑会使企业的生产成使本加重。带来不可预计的结果．成为失败的设计

8、案例可用靠成性ll囊『I}}耄lI藿Il差il耋喜}{錾II羹ll耋本2特种车外观评价的模糊神经网络结构模糊神经网络前馈型网络有几种不同的形式．根▲图1特种车外观评价体系据特种车的外观评价特点．本文选取3层前馈型的BP识6]利用以往的决策案例训练网络模型．简化对评价神经网络以及多输入、单输出的模糊神经网络结构．如方案进行深入分析的过程．输入带评价方案的评价指图2所示。整个网络由4个重要部分组成．分别是输入标值后即可获得含有领域专家经验的最终评价结果。层、