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基于產品數據管理系統的汽車制動系統優化設計平臺研究
摘要: 產品數據管理(productdatamanagement,PDM)系統將企業信息化進程從單元技術集成提升到面向過程的集成,實現了制造業企業知識的協同管理,提高了知識的復用和融合效率,從而在管理上為企業實現最快的上市時間、最好的質量、最低的成本、最優的服務及最清潔的環境創造了基本的條件。
Abstract:
Key words :

一、前言

 

  產品數據管理(product data management,PDM)系統將企業信息化進程從單元技術集成提升到面向過程的集成,實現了制造業企業知識的協同管理,提高了知識的復用和融合效率,從而在管理上為企業實現最快的上市時間、最好的質量、最低的成本、最優的服務及最清潔的環境創造了基本的條件。

  目前的商品化PDM系統一般提供集成開發框架和過程管理基本模塊,通過工作流引擎技術實現企業的產品設計過程驅動與控制功能。但是商品化PDM系統僅能將開發過程中的人、數據、過程組合在一起;在過程控制上多數仍然停留在對工作流的控制上,不能智能地獲取知識支撐企業的技術創新,因此PDM的應用并不能代表企業核心競爭力的提升。同時由于難以直接面向設計組織知識,使得PDM難以成為真正的協同設計平臺" title="設計平臺">設計平臺,從而影響PDM的價值體現,甚至使其僅僅成為一個數據文件管理軟件。

  作者基于PDM系統構建汽車制動系統" title="制動系統">制動系統優化設計" title="優化設計">優化設計平臺。利用PDM提供的流程引擎技術和圖像共享技術實現企業設計數據、工藝知識、試驗數據,以及開發流程" title="開發流程">開發流程的協同。同時構建在PDM上的平臺直接面向產品優化設計,實現智能化的知識互融,知識自更新以及自學習,支持制動系統設計" title="系統設計">系統設計循環優化,從而提升企業核心競爭力。

二、制動系統優化設計平臺的研究

1.平臺體系結構設計

  圖1為基于PDM的汽車制動系統優化設計平臺體系結構圖。其中協同管理平臺用于提供邏輯上的運行容器,為整個平臺的運行提供服務,它由一系列的中間件系統、二次封裝標準規范和與之相適應的封裝工具集等組成;其底層框架為應用提供集成服務,是網絡化設計平臺的核心和重點,它獨立于應用服務。協同管理平臺保證了產品數據的唯一性、實時性以及版本的規范性;借助試驗數據集成接口保證了試驗數據的真實性,減少了企業產品、工藝、試驗等數據的失真。
  頂層的設計開發系統是構建在協同管理平臺之上的知識管理系統。實現知識的發掘、調用、推理及校驗。根據制動系統設計特點,采用參量匹配的方法調用PDM級數據和平臺級設計知識。因此本平臺能夠直接為制動系統優化設計提供相應的知識。


圖1 基于PDM系統的優化設計平臺體系結構

2.優化設計數據流程(圖2)

  解決制動系統設計的關鍵模塊是平臺頂層的制動系統設計開發層,它包含了結構設計子系統和性能分析子系統,通過系統動力學性能匹配、結構模式匹配、零部件參數匹配、制動法規匹配以及校驗規則匹配等一系列的知識匹配算法,驅動整個設計過程。
系統自動選擇設計參量,通過同類產品數據借用設計,得到產品的CAD數模;通過性能分析子系統,調用CAE軟件,實現產品性能預報。


圖2 汽車制動系統優化設計數據流圖

3.優化設計平臺的特點設計平臺具有以下的優點。

(1)PDM的基本服務層提供了上層對象模型和底層數據庫之間的映射,根據面向對象的思想提供對數據庫進行存取等各種操作,具有屏蔽異構數據庫的特性,可以實現對數據的透明化操作,使得知識存取功能的開發相對簡單,而且便于對知識搜索、維護和管理。
(2)應用PDM系統基于統一的全局管理模式,實現對設計和分析知識的權限控制,保證了數據的安全與統一。

(3)采用B/S模式,開發的基于Web的PDM系統架構以及實現技術,滿足了企業內部不同技術部門之間,以及協作企業之間的協同開發。

三、設計算法的解析與更新

  優化設計平臺的核心在于對設計開發流程的智能化支持。傳統的產品設計系統主要針對定型的產品提供標準化的設計算法,因而算法、參量固定,基于設計知識的推理規則固定。而構建基于PDM系統與知識管理功能的優化設計平臺的主要目標是:企業產品設計知識隨著產品數據的變化而不斷更新拓展。因此必須設計出一種能夠融合產品設計全過程數據信息的知識管理策略,才能實現知識的深度發掘和有效利用。汽車制動系統開發設計平臺的主要難點有:

(1)汽車制動系統的設計是一個多目標的復雜體系,需要考慮整車動力學性能、制動效能、空間結構、強度與疲勞、制動噪聲、材料、成本以及制動法規等各種因素。

(2)設計經驗公式和理論算法同樣重要。因此系統必須給用戶提供合適的設計算法操作界面,供用戶動態地更新和拓展設計流程" title="設計流程">設計流程中的算法。

(3)設計過程中多目標尋優使得經驗知識和同類設計在產品優化設計中具有重要的指導意義。因此平臺應當能夠進行案例知識的積累和發掘。
基于以上問題,提出了設計知識智能管理的實現策略,如圖3所示。

將設計流程劃分為節點,設計算法動態分配給具體的節點,組裝成整個產品開發流程。通過算法解析器,將某一算法中對應的參量進行分類,將輸入參量以及通過參量自動匹配的系統推薦初值動態映射到前臺,形成用戶操作界面。

圖3 設計知識智能管理模塊協作圖

  用戶通過算法維護模塊提供的公式更新功能編輯新的計算公式,形成新的設計算法,然后調用公式分配模塊,將算法提交給對應的節點。新的算法進入平臺之后,借助公式解析器自動改變用戶操作界面,形成新的設計算法。
 
  這樣,相對固定的設計流程使得軟件實現成為可能;同時基于公式解析與維護的算法解析和更新功能實現了設計算法的自動拓展。

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