基于知识图谱的模糊前端需求结构解生成方法

产品概念设计模糊前端阶段存在大量自然语言表征的产品性能期望型需求,这一类需求不仅是用户对产品满意度的重要衡量标准,还是推动产品创新发展的源动力。然而,这一类需求也往往是模糊性、非完备性和主观局限性特征最为显著的一类需求,在面向产品概念设计的表征和转换等阶段的精确性不足。针对上述设计问题,首先通过引用经典TRIZ理论中的通用工程参数,构建了产品(专利/需求)—通用工程参数—结构(PGS)映射模型,在理论层面上为模糊前端需求面向设计过程的映射转换奠定了基础;其次,在所述映射模型的引导下,基于专利数据构建了领域知识图谱,实现了性能参数型实体的识别与提取,增强了支持概念设计的知识图谱可用性;再次,结合PGS映射模型及领域设计知识图谱,实现了工程参数形式的模糊前端需求结构化表征与补全,并进一步构建了概念设计结构解空间;最后,在机械设备领域构建了知识图谱并完成了实例验证。

基于专利知识图谱的产品创新概念设计方法

为解决当前产品概念设计中,产品设计周期长、产品功能求解客观性受限、缺乏有效的概念设计辅助工具等问题,提出一种基于专利知识图谱的产品创新概念设计方法。首先,利用面向概念设计的专利知识图谱构建技术,将专利中蕴含的设计知识定义为主体—动作—对象(SAO)结构,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)自动提取知识实体及其关系,进而构建知识图谱,并采用基于图论和逻辑回归的关系推理模型完成了图谱补全;然后,利用产品概念设计方案生成技术,结合产品功能表达模型与网络分析法,实现了产品概念设计方案生成,并能够进行创新性评价。最后,将该方法应用于自动导引车(AGV)设计方案的自动生成,证明了所提方法的有效性。