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工业设计/产品设计 |
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创新设计中的物元的知识表示方法 |
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作者：刘晓平 秦晋 |
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1 创新概念设计与知识表示
自从Path & Beitz于1984年在其《Engineering Design》一书中提出概念设计这一名词以来，人们对概念设计进行了十几年的研究。通常将概念设计定义为：概念设计是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。
所谓创新性，是指对过去经验和知识的分解组合，使之实现新的功用。创新性是评价产品开发成功与否、是否具有市场前景的一个基本要素。创新能力是知识量与扩散思维的综合。在产品设计过程中，创新性表现最为集中、最为突出的阶段是产品的概念设计阶段。实践表明，产品创新主要来自概念设计阶段所涉及的功能、原理、形态、布局和结构等方面的创新。从产品创新的角度看，概念设计过程本质上就是一个产品的创新过程。计算机辅助产品创新概念设计的基本条件：
（1） 创新设计中知识的表达和存储，这是利用计算机辅助创新设计所必需的，同时也体现了设计中利用以往知识经验的特点；
（2） 有一个创新设计方法论；通过此途径产生新的设计；
（3） 有一个符合创新设计思维方法的辅助设计系统。
由此可见，知识表示是进行创新的概念设计的一个基础。在设计过程中，虽然通过缩小设计问题的求解空间可以在一定程度上减少求解时间，更快的进行设计求解，但对于创新设计，尤其是创新的概念设计阶段，只有将与设计要求有关的信息尽可能的添加入求解空间中来，建立一个与设计要求有关的尽可能丰富的信息求解空间的基础上，才有可能出现创新性的设计解。作者通过应用不同的知识表示方法对同一原型系统数据库的建立和比较，说明了应用可拓学的物元表示法，并结合了传统的知识表示方法，来对事物可拓性及规律进行变换以解决人工智能中的知识表示问题。这样不仅可以较好的表达出信息的各种属性，同时，根据物元之间的可拓关系，可以更加容易的发现信息之间的联系，从而更加有利于设计者在设计过程中寻找与设计要求有关的信息，扩大了设计的求解空间，更加有利于设计者进行创新设计。
2 设计领域中常用的知识表示
一般的知识表示方法有多种，常用的有语义网络表示法、框架法、谓词法、产生式法等。根据创新设计的推理和知识的特点，人们主要使用的是语义网络法和框架法。
人工智能和知识工程中，语义网络在各种应用领域中得到了较为广泛的应用。它是知识的一种图解表示，它由节点和弧线组成。节点用于表示实体，概念和情况等，弧形用于表示节点间的关系。但语义网络法的形式过于简单，难于表达复杂的关系，且没有赋予结点和弧以确切的含义，在推理过程中不能区分物体和个体的特点。
框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。因此，框架表示法是一种结构化表示方法。框架法通常采用语义网络中的结点-槽-值表示结构，可以描述格式固定的事物、行动和事件。框架表示的不足在于框架结构本身还没有形成完整的理论体系，框架、槽和侧面等各知识表示单元缺乏清晰的语义，其表达知识的能力尚待增强。此外，在多重继承时有可能产生多义性，如何解决继承过程中概念属性的歧义，目前尚没有统一的方法。
由于传统的知识表示的缺点，不能满足人们进行创新设计的要求，国内外的学者都在这一方面做了大量的工作。悉尼大学的Qian通过对功能一行为一结构的表达，进行产品的拓扑结构设计，并由交互方式在领域内产生新的拓扑方案。美国密西根大学的Chiou等提出了将机构归纳分类，构建机构矩阵，实现机构拓扑设计自动化的方法。东京大学的Umeda等以人的认知模型为基础，采用功能一行为一状态的表达方法,将功能的分解转化为行为描述的分解，使之符合人的思维活动。行为描述模型以人的设计思维活动为立足点。有利于功能创新。
功能行为结构法在描述设计问题时，运用了3个变量空间：功能空间、行为空间、结构空间，从而将一个设计问题分为了3个设计空间，体现了结构行为功能三者之间的层次关系：结构是一具体实物，行为是这些结构的共同外在表现，功能则是对行为的抽象描述。
状态行为功能法在描述设计问题时，将设计问题抽象为包括GPP(general physical principle)模型和GTM(generic teleological mechanisms)模型在内的物理模型。状态行为功能法的特点是将功能的分解转换为行为描述的分解，进而行为可以分解为一系列状态，任意两个状态之间的变化则就是一个子行为的作用结果，同时两个状态往往能够对应于某一基本物理模型。
功能行为结构法和状态行为功能法的区别在于他们描述的对象不同：前者描述的对象是设计实例，突出了实例中的结构的存在；后者描述的对象是抽象的物理模型，而对于具体的实现结构则不涉及。
虽然，改进的知识表示方法在解决功能和载体的对应问题上有了一定的进展，但就其概念而言，主要从概念的内涵来表示知识，而忽略或隐含概念外延的表示。因此，在处理主要涉及内涵的领域如诊新与识别时，表现不错，但用于同时需要考虑内涵与外延的领域，如产品设计与企业经营等，就表现得力不从心。
3 可拓学的表示方法
可拓学是一门以系统科学、思维科学和数学交叉的边缘新学科，目前已形成由可拓论、可拓方法和可拓工程构成的学科体系, 并已在一些领域进行了应用的尝试。可拓学研究解决矛盾问题的规律和方法，它以物元理论与可拓数学为支柱，试图把人们解决问题的过程形式化，从而建立起相应的数学模型, 并在这个基础上发展新的计算方法和技术。
可拓学中的知识是用物元来进行表示的，即用一个有序的三元组R=（N，C，V）来表示，其中N是事物所涉及到的有关事物，C为事物特征，V为有关该事物的量值。一个大型的知识库存储的是一个个的物元，没有物元之间关系的信息，虽然物元之间有相等、蕴涵、相关和无关等关系，但只能通过物元的可拓性来对某一个具体的物元进行变换得到与其他的物元的相互关系。
由此可见可拓学的物元表示方法的结构性比较的差。而语义网络法和框架法都是面向知识结构性的，因此可将可拓学的物元表示法和语义网络法及框架法结合在一起。
框架法通常采用语义网络中的结点-槽-值表示结构，这与可拓学的事物-特征-特征值的三元组表示方法十分的类似，因此可将框架法直接转换成物元表示方法。这样使得一个物元内部有着一定的结构。
语义网络表示法中的关系可分为实例，泛化，聚集，属性4种。其中聚集和属性可用物元表示的三元组表示，实例和泛化如用三元组表示则不太方便，可直接用语义网络中的弧表示之间的关系。这样使得物元之间得结构的到了一定的保证。
4 原型系统简介
为了进行知识表示方式的比较，作者设计了一个原型系统。首先对一定数量的菜谱采用不同的知识表示方法，将每道菜分为主料、佐料、烧法和口味4个属性，并根据属性建立数据库。然后建立了关于菜谱的创新设计的一个原型系统。
当用户提出某种口味或者多种口味的组合要求后，系统首先根据功能匹配找出符合要求的已有菜谱，再将已有菜谱进行分解为属性集合，并在数据库中搜索与分解后属性相类似的其它属性，对求解属性集合中的属性进行推理，提出新的主料、佐料、烧法和口味这4种属性的组合，从而产生新的菜谱。
图1 程序流程图
整个系统的流程图如图1所示。在程序中，除了数据库的建立依赖于知识表示方法，相似属性的搜索也依据知识表示方法不同而不同，而搜索得到的相似属性越多，最终得到的创新解也就越多。整个系统运行界面如图2所示。
图2 系统运行界面
5 数据比较
从显示的结果来看语义网络和框架法建立的数据库，基本无很大的差异。这是由于此两种表示方法都是面向知识结构性的，从某种意义上讲，框架法是语义网络法在结构层次上的改进。
语义网络更利于表示过程性的知识，而框架法更善于层次类属关系的表示。相对这两种传统的知识表示方法，基于可拓学的物元表示方法在信息的关联性表示方面明显更出色。
5.1 数据库结构
不同知识表示方法建立数据库的方式也是不同的。对于整个原型系统的数据库，基于语义网络的数据库涉及的表单主要有：原料编号表、佐料编号表、口味编号表、烹饪方法编号表和语义网络表；基于框架法的数据库涉及所表单主要有：原料编号表、佐料编号表、口味编号表、烹饪方法编号表、菜肴框架表和主料继承框架表；而基于可拓学的新型知识表示的数据库所涉及的表单有：物元信息表和物元关联表。其数据库的大小也各不相同。
从表单数量上可以看出语义网络法与框架法基本相同，而可拓学的方法却只需要2张表单。这是因为语义网络与框架法本质上是相似的，框架可以定义为是一组语义网络的结点和槽。而可拓学的方法属于一种新的知识表示方法，通过属性和特征值的方式对知识进行表述，结构简单，不需要考虑太多的关系，因此所需的表单也比较的少，相对的所需的存储空间也较前两种要的少。
5.2 结论的数量
基于不同的知识表示方法的数据库，在相同的推理机制下，选择相同的口味，通过推理所得到的结果差别也是比较的大。如图3所示。由于是创新设计，所以希望在固定的数据库中，通过相同的推理方法，得到的结果越多越好。结果越多，则说明推理中发现的隐含知识就越多，从而得到创新结果的几率也就越大。由图可知，从所得到的结果的数量上来看，语义网络方法和框架法的结果数基本相同，而物元表示方法所得到的结果明显较其他的两种方法要多。从具体得到的结果看，前两种方法的结果也是基本相同的，但却是物元表示方法得到结果的子集。造成这种方法的原因是，前两种方法的本质相同，从而使得他们的结果的数量和具体内容都比较相似，而物元表示方法在推理过程中，可有效的搜索到一些隐含的知识，就相当于无形中扩大了数据库，从而所得到的结果要多于前两种方法，且结果中也包含了前两种方法的结果。
图3 结果数量表示表
5.3 数据库的可扩充性
数据库好坏的一个重要的指标是数据库的可扩充性。前两种知识表示的定义就决定了基于语义网络法和框架法的数据库的扩充的复杂性。如要进行知识的扩充，需要对输入项进行分析，画出其关系的网络图或者框架图，然后对数据库中所有与新知识有关的知识进行修改，这样将大大增加数据库的维护花费，对于大型的数据库，这将是一个巨大的工程。但物元表示方法相对于前两种方法要简单了许多，只要根据特征值，就可以将知识方便的添加到数据库中，十分的有利于数据库的扩充。
6 总 结
通过比较，可以发现，不同的知识表示方法对结果的作用也是不同的，传统的知识表示虽然能够很好的分析定义问题，但其共同缺点是仅能够研究常规逻辑推理方法，难以表达形象思维。
这使一般创新设计支持系统的知识库通常成为存储推理规则等规则性知识的狭义知识库,无法表达实际问题中存在的大量难以用数学公式描述的、可反映事物内在规律性的实验数据对同类工程设计的指导性作用。而可拓学的三元组知识表示方法，通过特征值，可以有效的查找知识与知识之间的联系，这样使得设计者更加的容易发现潜在的相关知识，从而更加有力的进行创新设计。
当然，这只是一个原型系统，下一步还有很多的工作要做：
（1） 规则的引入 对已有的数据库，通过数据挖掘等方法，寻找数据库中的规则，并研究规则对创新设计过程中的作用，为推理做进一步的准备；
（2） 推理方法的研究 原型系统中采用的只是简单的推理机制，可研究用CBR、RBR等多种推理机制，对数据库做进一步的推理；
（3） 评价 在推理后得到的结论中肯定有许多是不符合要求的解，在本原型系统中，简单的几十条记录，通过可拓方法就可推出很多的可行解，如果是大型的数据库，得出的结论肯定更多。如何进行评价，说明可行解的好坏，抛弃较差的可行解，从而减少解的数量，将是一个下一步重点的研究方向。(end)
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(12/27/2007) |
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