基于Kuipers定性推理方法的概念设计建模与仿真

【引言】产品的设计通常经历阐明任务、概念设计、具体设计、详细设计等几个阶段［1］。概念设计是在确定设计任务之后，对任务进行抽象化，建立系统的功能结构，寻找合适的作用原理和组合等，确定出基本的求解途径，得出设计方案。虽然得出的是定性的设计方案，但是它决定了产品的基本特征和主要框架，后续的设计只是把它们具体化以更符合客户需求。从国内外学者对其从不同侧面进行研究可以看出它在产品设计阶段中的重要地位。概念设计阶段得到的产品信息大多都不精确，信息模糊。设计师根据设计经验给出初步设计方案，利用经验知识对整个系统定性建模，通过对系统行为的定性预测给出大致的设计方向，可减少重复设计次数，提高设计效率，降低设计成本［2］。但仅靠设计师的经验知识很难做到设计智能化，解决这个问题的方法是使用人工智能中的定性推理技术。定性推理是使用定性信息对系统功能、行为和结构进行描述，以及研究它们之间的关系和因果性，获得定性解释，是一种模仿人的定性常识推理思维的跨领域的推理方法。它的主要思路是: 忽略所描述问题的次要因素或繁冗，忽略问题中可能出现的非精确性和不完备性，借助于规范，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对相应的定性模型进行推理和给出定性解释［3］。