摘要：从概念设计在设计过程中所处的地位入手，指出模型问题和推理问题是机械产品概念设计过程中遇到的两大难题，并详细归纳和分析了目前为解决这两个难题而提出的相关技术或工具的现状和特点。
关键词：概念设计；机械产品；人工智能
引言
随着工业生产的发展，设备和产品的功能与结构日趋复杂，产品设计在整个生命周期内占有越来越重要的位置。作为只占5%产品成本的设计活动往往决定占到70%-80%的产品成本。Pahl和Beitz认为机械设计分为明确任务、概念设计、技术设计和施工设计等四个阶段［1］。概念设计是产品设计过程中的关键环节，指根据产品生命周期各个阶段的要求，进行产品功能创造、功能分解以及功能和子功能的结构设计；进行满足功能和结构要求的工作原理求解和进行实现功能结构的工作原理载体方案的构思和系统化设计。概念设计是一个发散思维和创新设计的过程，是一个求解实现功能的，满足各种技术和经济指标的可能存在的各种方案并最终确定综合最优方案的过程。
为了实现机械产品的描述，需要从功能、行为、结构三方面进行考虑。功能指一个f结构的目的，是行为的抽象表示，目的是对应出新的行为对象。行为是指实现功能所需要的方法，即通常所说的工艺动作、实现方法。结构指为实现某些（某一）行为而采用的一组构件、元件以及它们之间的组成关系。从功能→行为→结构的过程是设计逐步细化的过程，目的在于产生合理的设计结果。因此为了有效支持概念设计活动，需要解决以下两个难题：（1）从各个方面对产品进行完整的描述；（2）利用推理技术产生合理的设计结果，前者称为模型问题，后者称为推理问题。有关这两个问题，近年来涌现出一大批解决技术和解决工具，但这些解决技术/解决工具大部分只涉及到特定产品设计过程中的特定方面，本文对这些解决技术/解决工具进行了归纳和总结，以便更好地支持机械产品的概念设计。
1模型问题
在机械产品概念设计过程中遇到的一个难题是机械产品描述的复杂性，即产品模型问题。其中涉及的模型表示方法包括语言、几何模型、图（树）、对象、知识以及图象等。
1.1语言
计算机最初是为解决数值运算而设计的，而语言属于非数值符号，一般以长度不等的语流形式出现，有着自身的句法和语义体系，其数据表达、语义表达、运算规则与数值信息有着很大差别。然而由于语言具有离散性、序列性和邻接性的特征，对语言的处理具有很大的可行性。Rinderle利用图式语言描述设计行为，Neville和Joskowicz提出一种语言用于固定轴装置的行为描述中，Tyugu提出了基于语法的属性模型表示设计对象的实现知识。这些努力集中在针对某一应用开发不同的语言，如何使得语言能够重用和共享已经成为研究的热点。
1.2几何模型
几何模型是产品结构在计算机中的实现，目前比较常用的有B-Rep、CSG（DSG）、变量几何和特征表示等方法。B-Rep（BoundaryRepresentation）中形体由边界信息如面、边、点组成，但不利于几何推理。CSG（ContructiveSolidGeometry）中利用柱体、管体、锥体等比较简单的形体通过一定的操作生成复杂的形体，语义关系明确，但具有表示的不唯一性。DSG（DestructiveSolidGeometry）是CSG的变种，和CSG不同之处在于从坯料出发进行类似于机加活动的“削减”行为而成，同样具有表示的不唯一性。变量几何利用解析法对机械组件进行约束，摈弃了直接在空间中定义顶点，采用尺寸约束来对这些顶点进行描述。Lin描述了采用变量几何进行建模的合理性，Light和Gossard对Lin的工作进行了扩展，允许通过变量几何进行几何模型的修改。特征表示抽取具有工程语义的特征对产品进行建模。EDISON就是一个利用特征建模的系统，目前相关研究集中在面向工艺设计的特征设计和特征识别等方面。
近来几何建模向集成方向发展，Keirouz等人提出将几何、特征和变量几何集合起来，就可处理概念设计中出现的几何问题和“Whatif”问题。
1.3图（树）
图和树是概念设计阶段常用的两种表示手段，可以对有关产品的所有属性，包括功能、行为和结构进行描述。Malmqvist描述了如何利用图来描述机构、电子设备和液压设备的结构功能，图中节点代表不同的物理实体（如容器、转化器等），而弧用来表示速度、力这样一些属性。Murthy和Addanki利用改进的图模型来修改象梁设计这样的结构设计原型。除了描述产品，图（树）还用于描述需求和约束。Kusiak和Szczerbicki利用树模型描述机械系统概念设计阶段的功能和需求，并利用关联矩阵来表示功能和需求之间的转换关系［11］。由于图论研究的深入和相对成熟，将图（树）用于概念设计中具有一定的优越性。
1.4对象
对象表示是近来比较流行的一种表示方法，由于具有抽象性、封装性、多态性和继承性等一些特点，对象表示在建模方面有很大的灵活性。除了表示物理实体，对象还可以应用到其他方面。Martin利用面向对象的树表示描述金属疲劳和失效的分析，同样的方法由Ohki用于表示约束和物理实体。Yoshioka等人用对象表示轮船设计中的实体和过程知识，以利于知识的重用。Kolb和Bailey利用O-O技术对航空发动机的概念设计进行建模，Kusiak在CONDES系统中采用了O-O技术和规则相结合的方法，利用对象进行设计的合成，而利用规则来指导这个过程。
1.5知识模型
概念设计阶段处于设计的初期，不仅需要成本、性能、环境等信息，而且需要知道物理、数学、实验等不同方面的知识。最常用的知识模型包括框架、产生式规则、语义网络、谓词逻辑等。Rao采用基于规则的技术解决球轴承设计中的更换问题，Tong和Gomory则采用框架结构描述标准厨房设备的部件。目前这个领域有许多工具可以利用，Krause和Schlingheider对常用的工具如ICAD、MEDUSA-ENGIN、CONNEX等进行了归纳。
利用知识模型取得了很大的成功，但也存在一些不足，如知识模型正确性的检验、知识获取的问题以及知识库管理等问题。
1.6图象
最接近人类思维和推理方式的表示方法之一就是利用图象，如徒手草图是设计活动中常用的加速设计活动和比较设计结果的方法，但直到McKim通过实验研究表明可视化思维适用于所有领域的设计活动，图象的利用才得到了一定的发展。1990年Radcliffe和Lee提出了克服认识到实体之间障碍的可视化思维模型，Sittas做了进一步的扩展并将之应用在3D草图的创建和修改中。
2推理问题
支持概念设计遇到的第二个难题是采用何种合适的方法将用户需求映射到相应的物理空间。在实际推理过程中存在知识驱动和数据驱动两种方式，知识驱动应用在存在大量领域知识的情况下典型技术如知识推理和优化；而数据驱动指摈弃规则，依赖大量领域实际数据参与推理，如事例推理、神经网络和机器学习等。
2.1知识推理
知识库中存放设计的过程知识和产品或领域知识，知识推理主要包括归纳、演绎、约束推理和非单调推理等。这些推理技术在概念设计中应用较早，也比较普遍。Tong和Gromory将演绎推
理应用在小电机装置的设计中，Rao则将归纳推理应用在给定一些参数（如负载类型、转速和应用场合等0的情况下如何选择合适的球轴承。Oh等人利用约束推理进行录象带设计的改进，而Smith和Boulanger将非单调推理技术应用到桥梁的设计中。
2.2神经网络
人工神经网络从模拟人脑功能出发，以大量的、简单的处理单元广泛连接而形成复杂的网络系统。在处理方法上，由于其广泛互连的非线性动力学特性，神经网络更长于处理联想记忆、形象思维等问题，也更适合于作表象的、浅层的经验推理及模糊推理。其次由于具有分布记忆和并行计算的特点，有利于知识存储的简化和运行效率的提高。同时神经网络具有自组织和自学习的能力以及良好的容错性。机械设计是一个多阶段、多子任务的链式序列，现行专家系统采用符号匹配方式，为了不至使系统出现“死角”，必须将所有可能的组合考虑完全，极容易产生组合爆炸。而设计人员在进行方案构思时，往往只考虑几种可行方案，因此面对复杂的情况，能快速作出较好决策，同时在方案匹配时，不会因为部分信息的缺乏而出现匹配不上，没有方案可选的情况。因此这种选择的模糊以及高度综合的过程利用神经网络来模拟是比较合适的，如Grieson提出了结合神经网络和遗传算法的方法通过演变和人工学习解决了桥梁结构方案最优选择的问题，王小同等人将人工神经网络与传统人工智能相结合，开发了机翼结构方案智能设计系统。但神经网络也具有一些缺点，如需要大量数据进行训练、训练时间较长、解释不足等缺点，其中针对神经网络的解释机制虽然人们已经提出了如采用基于规则的专家系统进行解释、从神经网络中提取用于解释的规则以及基于事例的解释等方法，但解释不足的缺点依然存在，严重影响神经网络在实际中的应用。
2.3事例推理
事例推理（CBR）技术起源于70年代，是人工智能发展过程中涌现出来的区别于基于规则推理（RBR）和基于模型推理（MBR）的一种推理模式，它指的是利用旧的事例或经验来解决问题。评价解方案，解释异常情况或理解新情况。
CBR具有以下几个优点：
。在设计规则难于总结时，以设计事例为主要设计依据的事例推理显得更为有效；
。更符合领域专家的思维习惯；
。具有自学习能力。
正是由于CBR技术克服了传统推理技术的不足，在机械产品概念设计中也得到了很好的应用。KRITIK系统结合CBR和MBR技术，建立了物理元件的定性模型，将之应用到相应的检索、修改以及设计的仿真中。Li等人利用建立的机构元件库进行设计的综合，Irgers则将传统的事例库内容加以扩展，用于为产品原型的设计提供完全的、集成的基于历史的建议。此外周济等人的研究集中在工程中的再设计问题及事例检索与重用上，并在相控雷达的方案设计支持系统中进行了应用，而宋玉银等人将事例推理和优化相结合，并应用在定梁龙门铣床的六类进给箱的概念设计中。目前CBR技术的难点集中在事例的表示、索引、检索、修改以及学习过程，模糊神经网络、遗传算法等技术的引进与CBR和其它技术如RBR、MBR、优化算法的集成使CBR技术得到了进一步的发展。
2.4优化技术
概念设计过程可以看作是满足一定功能要求与设计约束的优化过程。在机械产品概念设计过程中的优化问题比较多的是组合优化问题，这类问题计算复杂度高，属于NP难一类的问题，在问题的规模较小时，可以运用运筹学的经典算法（如整数规划、动态规划、分支定界或切多面体）求解。当问题的规模增大时，由于解的数目呈指数增长，要求准确的最优解实际上非常困难。因此，从实际应用的角度出发，能够得到较好解的近似算法或以一定的概率保证解的质量随的机算法越来越受到重视。除了经典的方法以外，人们利用人工智能、神经网络、模糊系统等领域的一些工具或从生物进化、物理过程等中吸取一些启发，研究组合优化的新算法。近来出现的模拟退火、Tabu搜索和遗传算法等在组合优化问题上取得了显著的成果，一些学者将这些新的解法称为超启发或近代启发。所谓“启发式”解法是以求解问题的知识和经验指导求解的过程，“超启发”是指这些解法从原来的启发式解法中变化而来，但其能力更强。目前组合优化技术集中在如何削减解的搜索范围，同时又能得到较好的近似最优解。
2.5定性推理
定性推理是使用定性信息，对系统结构、行为和功能进行描述，并研究它们之间的关系和因果性推出定性解释，以模仿人类定性常识推理的一种跨领域推理方法。其主要思路是：忽略所描述问题的次要因素或忽略问题中可能出现的非精确性和不确定性，而借助于各种规范、准则和掌握其主要因素来简化对问题的描述，在此基础上，将描述问题的传统定量方法转化为相应的定性模型，进行推理和给出定性解释。定性推理的研究不过十多年历史，发展了很多不同的方法，如Fourbus的定性推理进程理论（QPT方法）、Kuiqers的定性仿真算法（QSIM方法）和动力学分析法等。在概念设计早期，精确数字信息没有或不足的情况下，定性推理的使用更有必要性。EDISON工程从功能知识和定性推理入手，构筑用于机构设计的发明系统，同样Li等人将定性推理和启发规则结合用于机构的概念设计［27］。此外，致力于此领域发展的有Gelsey、Faltings和Forbus等人。
2.6并行工程
概念设计对后续详细设计以及加工生产有着举足轻重的作用，不当的概念设计方案会导致交货期延长等一系列问题，因此为了获得高质量的设计，减少反复，需要把设计过程放在产品的整个生产活动中统一加以考虑，并行工程就是这样一种崭新的工作模式。它通过集成企业的一切资源，使设计人员尽早考虑到产品生命周期中的所有因素，一体化、并行地进行产品及其相关过程的设计，尤其注重在概念设计阶段的并行协调，以达到提高产品质量、降低成本和缩短开发周期的目的。目前比较实用的相关技术集中在DFX方面，包括面向装配的设计（DFA）、面向加工的设计（DFM）、面向注塑成型的设计（DFLM）、面向维修的设计（DFS）等，这些正在发展中的方法构成了所谓的设计兼容性分析（DCA），即一种为担负不同职责的专家从不同观点来评定侯选设计的设计概念模型。
3结束语
本文对支持机械产品概念设计的工具和技术进行了归纳和总结，重点集中在这些工具和技术如何具体解决模型问题和推理问题。结果表明，虽然在这两个问题上已经取得了一定的成就，但仍有很长的路要走。相关技术和工具的进一步提出和发展将对机械产品的概念设计提供更大的辅助作用。
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