Design knowledge

Da ist ein grosser Wissensbestand das Designer Rufen Sie an und verwenden Sie während der Designprozess zu der immer größeren Komplexität von Designproblemen entsprechen.[1] Design knowledge kann in zwei Kategorien eingeteilt werden:[2] Produktkenntnisse und Designprozesswissen.

Produktkenntnisse

Produktkenntnisse wurde ziemlich untersucht und es wurden eine Reihe von Modellierungstechniken entwickelt. Die meisten von ihnen sind auf bestimmte Produkte oder spezifische Aspekte der Designaktivitäten zugeschnitten. Zum Beispiel, Geometrische Modellierung wird hauptsächlich zur Unterstützung detailliertes Design verwendet Wissensmodellierung arbeitet für die Unterstützung von konzeptionellen Designs. Basierend auf diesen Techniken ein Design -Repository -Projekt bei NIST Versuche, drei grundlegende Facetten einer Artefaktdarstellung zu modellieren:[3][4] Das physische Layout des Artefakts (Form), ein Hinweis auf den Gesamteffekt, den das Artefakt (Funktion) erzeugt, und eine kausale Darstellung der Funktionsweise des Artefakts (Verhalten). Die jüngsten NIST -Forschungsbemühungen für die Entwicklung der Grundfundamente der nächsten Generation von CAD Systeme schlugen eine Kerndarstellung für Designinformationen vor NIST -Kernproduktmodell (CPM) [5] und eine Reihe abgeleiteter Modelle, die als Erweiterungen des CPM definiert sind (z.[6][7]). Das NIST -Kernproduktmodell wurde entwickelt, um Produkt- oder Montageinformationen zu vereinheitlichen und zu integrieren. Das CPM bietet ein Produktmodell auf Basisebene, das: nicht an eine Lieferantensoftware gebunden ist; offen; nicht proprietär; erweiterbar; unabhängig von einem Produktentwicklungsprozess; In der Lage, den technischen Kontext zu erfassen, der am häufigsten an Produktentwicklungsaktivitäten geteilt wird. Das Kernmodell konzentriert sich auf Artefaktrepräsentation, einschließlich Funktion, Form, Verhalten, Material, physikalischer und funktionaler Zerlegungen und Beziehungen zwischen diesen Konzepten. Das Entitätsbeziehung Das Datenmodell beeinflusst das Modell stark; Dementsprechend besteht es aus zwei Klassensätzen, die als Objekt und Beziehung bezeichnet werden und dem entsprechen Uml Klasse- bzw. Assoziationsklasse.

Designprozesswissen

Designprozesswissen Kann auf zwei Ebenen beschrieben werden: Designaktivitäten und Designprinzipien.[8] Die Bedeutung der Repräsentation für Designregen wurde anerkannt, ist jedoch ein komplexeres Thema, das über die Artefaktfunktion hinausgeht. Das Entwurfsstrukturmatrix (DSM) wurde für den Modellierungsprozess (Aktivitäten) verwendet, und es wurden einige verwandte Forschungsbemühungen durchgeführt. Beispielsweise wird am MIT ein webbasiertes Prototypsystem zur Modellierung des Produktentwicklungsprozesses mit einem mehrstufigen DSM entwickelt. Es wurden jedoch nur wenige Forschungsbemühungen in Bezug auf die Designsgründung gefunden.[9][10]

Repräsentationsszenarien

In Bezug auf die Repräsentationsszenarien,, Designwissen kann auch in Offline- und Online-Wissen eingeteilt werden. Designprozesskenntnisse können in Ontologien eingeteilt werden.

Offline-Wissen

Offline -Wissen bezieht sich auf bestehende Wissensrepräsentation, einschließlich Designkenntnisse in Handbuch und Design „“Fachwissen'', etc.; Letzteres bezieht sich auf das neue Designwissen, das im Verlauf von Designaktivitäten von Designern selbst erstellt wurde. Für das Offline-Wissen gibt es zwei Repräsentationsansätze. Eine davon besteht darin, bestehendes Wissen stark abstrakt zu machen und zu kategorisieren, einschließlich Erfahrungen in eine Reihe von Designprinzipien, Rationalen und Einschränkungen. Triz ist eine gute Instanz dieses Ansatzes. Die andere besteht darin, eine Sammlung von Designwissen in einem bestimmten Fall zur Beschreibung darzustellen. Fallbasiert Entwurf ist ein Beispiel für diesen Ansatz.[11] Das Hauptproblem liegt bei der Computerisierung der Designwissendarstellung. Zum Beispiel haben Forscher des Engineering Design Center der Lancaster University und Großbritannien eine einzigartige Methodik für Wissensrepräsentation und Wissensbasisvokabular auf der Grundlage der Theorie der Domänen, Designprinzipien und anhand der Theorie der Domänen eingerichtet Computermodellierung. Sie entwickelten ein Softwaretool für technisches Wissensmanagement. Das Tool bietet einem technischen Systemdesigner die Fähigkeit, nach einer Wissensbasis früherer Lösungen und anderen bekannten Technologien zu suchen, um lebensfähige Alternativen für das Produktdesign zu erforschen.

Online-Wissen

Online-Wissensrepräsentation Erfasst das dynamische Designwissen in einem bestimmten Format für die Wiederverwendung und das Archiv von Design. In diesem Bereich wurden einige Forschungsbemühungen festgestellt. Segen [12] schlägt das prozessbasierte Unterstützungssystem (ProSSUS) vor, das auf einem Modell des Entwurfsprozesses und nicht auf dem Produkt basiert. Es verwendet a Designmatrix den Entwurfsprozess als strukturierte Reihe von Problemen und Aktivitäten darzustellen. Zusammen mit dem Common Product Data Model (CPDM) unterstützt ProSUS die Erfassung aller Ausgaben der Entwurfsaktivität.

Ontologien

Ontologien werden zur Produktdarstellung verwendet (z.[13][14][15]). Untersuchungen deuten darauf hin, dass eine Computerunterstützung bereitgestellt werden muss, die ein klares und vollständiges Designwissen liefert und Designerinterventionen und -anpassungen während der Entscheidungsaktivitäten im Entwurfsprozess erleichtert.[16] Zum Beispiel Webcadet [17] ist ein Design-Support-System, das verteilte Webbasierte verwendet Ai Werkzeug. Es verwendet die KI als Textansatz, wo Wissensbasierte Systeme (KBSS) kann als Medium angesehen werden, um die Kommunikation von Designkenntnissen zwischen Designern zu erleichtern. Das System kann Designer bei der Suche nach Designkenntnissen unterstützen.

Verweise

  1. ^ X.F. ZHA, H. DU, Modellierung und Unterstützung für kenntnisse intensive kollaborative Designs, Teil I: Überprüfung, verteilte Modelle und Rahmen, Computer in Industrie 57 (2006) 39–55
  2. ^ M. Stokes, Management Engineering Knowledge: Moka -Methodik für wissensbasierte technische Anwendungen, Moka Consortium, London, 2001.
  3. ^ S. Szykman, R. D. Sriram, W. Regli, Die Rolle des Wissens in Produktentwicklungssystemen der nächsten Generation, ASME Journal of Computing and Information Science in Engineering 1 (1) (2001) 3–11.
  4. ^ S. Szykman, Architektur und Implementierung eines Design-Repository-Systems in: Proceedings of ASME DETC2002, 2002, Papier Nr. DETC2002/CIE-34463.
  5. ^ S.J. Fenves, ein Kernproduktmodell zur Darstellung von Designinformationen, NISTIr 6736, Nist, Gaithersburg, MD, 2001.
  6. ^ X.F. Zha, R. D. Sriram, Merkmalsbasiertes Komponentenmodell für das Design eines eingebetteten Systems, in: B. Gopalakrishnan (Hrsg.), Intelligente Systeme in Design und Fertigung, Proceedings of Spie, Vol. 3, No. 5605, Spie, Bellingham, WA, Vol. V, 2004, S. 226–237.
  7. ^ R. Sudarsan, Y.H. Han, S. C. Feng, U. Roy, F. Wang, R. D. Sriram, K. Lyons, objektorientierte Darstellung von elektromechanischen Baugruppen unter Verwendung von UML, Nistir 7057, Nist, Gaithersburg, MD, 2003.
  8. ^ X.F. Zha, R. D. Sriram et al., Wissensintensive kollaborative Entscheidungsunterstützung für den Entwurfsprozess: Hybridentscheidungsunterstützungsmodell und Agent, Computer in Industrie 59 (2008)
  9. ^ F. Pena-Mora, R. D. Sriram, R. Logcher, Shared Drims: Shared Designempfehlung und Intent Management-System, IN: Aktivieren Technologien: Infrastruktur für kollaborative Unternehmen, IEEE Press, 1993, S. 213–221.
  10. ^ F. Pena-Mora, R. D. Sriram, R. Logcher, Konfliktminderungssystem für Collaborative Engineering, AI Edam-Spezialausgabe von Concurrent Engineering 9 (2) (1995) 101–123.
  11. ^ W.H.wood III, A.M. Agogino, fallbasierte konzeptionelle Designinformationsserver für gleichzeitige Engineering, computergestütztes Design 8 (5) (1996) 361–369.
  12. ^ L.T.M. Segen, ein prozessbasierter Ansatz für Computer unterstütztes Engineering-Design, Ph.D. These, Universität Twente, 1993.
  13. ^ L. Patil, D. Dutta, R. D. Sriram, Ontologie-basierter Austausch von Produktdatensemantik, IEEE-Transaktionen zu Automation Science and Engineering 2 (3) (2005) 213–225.
  14. ^ C. Bock, X.F. ZHA, Ontologische Produktmodellierung für kollaboratives Design, NIST IR, NIST, Gaithersburg, MD, 2007
  15. ^ V.C. Liang, C. Bock, X.F. ZHA, Ontologische Modellierungsplattform, NIST IR, NIST, Gaithersburg, MD, 2008
  16. ^ BIN. Madni, Die Rolle menschlicher Faktoren bei der Gestaltung und Akzeptanz von Expertensystemen, menschliche Faktoren 30 (4) (1988) 395–414.
  17. ^ P.A. Rodgers, A. P. Huxor, N.H.M. Caldwell, Entwurfsunterstützung unter Verwendung von verteilten webbasierten KI-Tools, Forschung in Engineering Design 11 (1999) 31–44.