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设计参数空间搜索在带式输送机设计中的应用
S. S. TSALIDIS
University of Patras, Patra, Greece
- J. DENTSORAS
University of Patras, Patra, Greece
（1997 年 3 月收稿）
摘 要
本文提出一种设计参数空间搜索技术并将其用于带式输送机的设计。首先，介绍了当前文献中出现的带式输送机设计过程中的主要特征。此外，提出了一种通用的知识表达平台，并展示了其存储相关输送机设计知识的能力。
其次，讨论了设计空间的扩展搜索技术，并基于提出的表达平台和扩展搜索技术，给出了带式输送机设计的集成实例。最后，结果表明，根据该方法设计的带式输送机具有以下显著优点：
- 由于采用了知识表达方案，相关知识可以定性定量地在同一个平台上使用。
- 可通过用户定义的设计标准轻松生成多种解决方案。这些解决方案可以进一步修改或评估以产生更具体的设计。
- 用户输入数据的要求保持在最低限度。由于采用了扩展搜索方法，可以实现半自动设计。因此，完成设计过程所需时间比常规设计方法所需更短。
关键词：带式输送机；设计空间；搜索
1 引言
1.1常规设计和人工智能
在几乎所有涉及设计活动的工程领域中，使用计算机程序（设计工具）是现在的趋势，其涵盖了广泛的设计任务，并大大促进了整个设计过程。然而，这些设计工具存在一些缺陷，主要是由于它们缺乏非数值的、定性的或模糊的设计知识。此外，这些程序中的大多数使用的是传统的数值程序，由于其性质，所以不能进行现有设计数据的高级抽象阐述。
对于每个不同的设计案例，可能有不同类型的设计问题要解决，以获得最终的优化设计方案。Ullman (1992) 描述了这些设计问题的分类，并强调对于大多数设计情况，通常涉及不止一个设计问题。
重新设计是为了满足新要求而对新产品、机器或系统进行的修改。许多重新设计的问题是常规的，如果很好地理解贯彻设计领域中的问题，使用的方法可以作为一系列的公式或规则放在一个手册中 (Ullman，1992)。通常情况下，常规设计涉及参数化设计，以查找表征所设计对象的设计参数允许值。然而，由于设计师积累的经验，加上出现了一些略有不同的新问题，使得1990年常规的设计过程变得复杂，完成最终设计任务可能需要一些原始设计（Ullman，1992；Homer 和Brown，1990）。根据Homer和Brown(1990)的略有不同的定义，当设计属性、问题解决方法和策略以及问题解决替代方案在设计过程开始之前就已知时，认为此类设计是常规设计。
设计问题的求解过程源于人工智能建立的解决现实世界问题的一个理论。然而，必须注意的是，根据Brown和Chandrasekaran(1986)的观点，设计是一个复杂的活动，人工智能只有薄弱的理论，特别是那些包含许多原始设计的设计类型。
专家系统（或基于知识的系统）是由人工智能研究产生的计算机程序 (Ullman，1992；Korane，1986)。在这里，专家的知识通常用规则来表示。在产品设计过程中，设计师可以使用成百上千条规则。专家系统已成功应用于结构设计、选择设计、成本估算和项目规划（Marcus等人，1988；Banares-Alcantara，1991年）。然而，在使用基于规则推理的专家系统的情况下，在将设计经验作为规则制定之时遇到了困难，在使用基于模型推理的专家系统的情况下，将必要的领域知识制定为模型同样遇到困难，而最近应用的基于案例的推理技术似乎改善了其行为(Pu，1993)。此外，已证明具有重要原始组件的设计问题过于复杂，以至于专家系统也无法处理(Ullman，1992)。
常规设计不包括设计的创造性部分（概念设计阶段），除非由于某些原因，需要一些原始设计（见上文）。然而，大量的设计经验规则被使用。这些通常表达了很多领域专家积累的经验，其意义被广泛接受。这些规则可以制定一个专家系统模块，与已建立的传统计算模块一起，形成一个执行常规设计的集成系统。
1.2 带式输送机设计的发展趋势
在过去的几十年里，关于带式输送机设计过程的知识已经大大丰富，并提出了新的设计程序，其基于现代材料和计算机系统提供的能力（Lewis，1985 年）。在一篇相关的论文中，Foote等人(1988)考察了仿真和网络分析在输送系统设计中的收益。在另一篇论文中，Roberts等人(1983)提出了连续输送的优化设计程序，主要侧重于成本优化。在另一篇论文中，同一作者(Roberts，1994)概述了在输送机设计中涉及的技术和经济因素，并主要集中在经济和技术因素对设计方法的影响。Roberts等人（1985）也回顾了带式输送机的基本设计方法，并展示了应用现代设计程序对成本和性能的影响，主要侧重于散装固体的长距离陆运。Haivorsen(1983)提出了一种新的设计程序，主要包括已建立的计算程序。此外，基于对现有设计知识的大量开发和众所周知的人工智能方法的新技术已经被提出（Dentsoras和Gavrielatos，1993）Deepak 等人(1994)；Chattopadhyay等人（1994）。最后，许多皮带制造商和研究所也开发了相关的设计技术（Alles，1988；Transilon，1989），这些技术始终符合主要由DIN和ISO建立的国际标准。
在本文中，带式输送机的设计过程被作为一种对设计参数赋值的扩展设计空间搜索应用进行了研究。在随后的章节中，描述了这种方法最重要的方面。首先，介绍了传统带式输送机设计方法的主要特点和目前带式输送机设计的发展趋势。在此基础上，提出了一种通用的知识表达平台，并展示了其存储相关输送机设计知识的能力。
接下来，讨论了设计空间搜索的扩展技术，以便为设计参数赋值。并以某带式输送机为例，给出了基于该表达平台和扩展搜索技术的设计实例。最后，讨论了拟议办法产生的最重要成果。
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2 带式输送机设计
带式输送机的设计符合适用于涉及机械设计的所有情况的一般原则、概念和程序。更具体地说，可以很容易地证明，对于带式输送机设计所表现出的所有特征，可以将其归类为常规设计问题，只包含很少的重新设计或创新设计方面。关于该分类的一些一般性评论如下：
(1) 带式输送机的设计主要是一个设计属性、问题求解方法和结构都已建立和明确的问题。如果需要重新设计，则在大多数情况下，通过先验已知方法和技术实施。
(2) 在大多数情况下，有大量强相关的设计参数，它们的值可以通过应用完善的计算公式和经验知识规则获得。
(3) 有很多设计约束，它们来自于既有经验知识、适用于必须遵循的特定程序的国际标准和最终可接受的设计参数值。
(4) 设计过程被很好地划分为完全离散的阶段，并且这些阶段之间的相互关系被很好地定义。
必须注意的是，上述验证主要涉及常规传送带的设计性质（涵盖了所安装的大多数系统），如果出现了具体的操作要求，或者由于研究和开发而采用了新技术，则不得适用。对于这些情况，很明显，许多创新设计和重新设计必须应用。
对于传统的带式输送机，设计阶段是很好的定义，以及它们的相互关系。在图1-4中，给出了一些关于这些相结构的框图（Alles，1988；Spivakovsky和
Dyachkov，1985)。每个阶段包含一个或多个子阶段（相关图中的模块），必须在该阶段本身被视为已完成之前完成。
这些阶段已经按照提出的带式输送机的设计实施。由于它们广为人知，并且被用作实现传送带设计的必要步骤，因此认为无需在此提供详细信息。
图1.初始数据的确定
图2.带式输送机计算
图3.张力构件的确定
图4.盖板选择
3 知识表达平台与设计参数 值搜索--输送机设计知识
3.1 介绍
所提出的方法为那些只需要很少创新设计方面的设计案例建立了一个新的环境。它结合了传统计算和处于一种独特的结构下的知识经验操作，并且在这种结构下，同样的解决方案搜索策略也适用。它还为设计人员提供了一个实现自己设计过程的平台，并提供了能够促进设计过程的独立于领域外的机制。
3.2 设计过程的结构
设计过程如图5所示。该总体设计方案可以适用于任何常规的设计问题，通过由设计参数、任务、状态原型、规则和评价准则等组成的表达形式，可以表达出设计者的知识。
通过应用搜索技术，最终可能出现一个或多个设计状态。这是通过将数值手动或自动分配给设计参数来实现的。假设所产生的设计状态已经对照正式纳入设计参数框架的设计约束来检查了，一个或多个评价标准也可以应用于产生一组最终的、可接受的解决方案。
图5.设计过程的拟定结构
3.3 设计参数、任务、状态原型和规则的表达
每个设计状态都包含大量的非同构设计信息，这些信息可以分解为更小的同种构成部分，涉及待设计产品以及当前设计状态与设计过程中其他相关设计状态的关系。
实施提出的常规设计方法有五个主要概念，即：
(1) 设计参数(DP)。用于描述设计对象的基本操作和结构可行性的任何单个参数，例如速度、材料等，表示为框架（Rich和Knight，1991）。
(2) 设计任务(DT)。某种有意义的设计任务旨在确定设计对象的某些具体特征，例如“体积计算”、“材料选择”等，表示为一个框架（Rich 和 Knight，1991）。
(3) 设计状态原型(DSP)。通过现有DTS的组合形成一个设计原型方案，并用于表示某种理想的设计。例如，对于某种固体，“物理属性”是一种DSP，根据某种观点，它可以由DTS“体积计算”、“质量计算”和“材料选择”形成。
(4) 设计状态 (DS)。这是DSP在设计空间中某个特定点的特定实例，包含与该点对应的参与的DPS和DTS的所有必要信息。
(5) 设计规则 (DR)。这类规则主要用于给设计参数赋值。
在图6中，给出了特定常规设计问题的设计配置示例。在这里，最终的设计包括两个设计任务，即应力计算和质量计算。这些任务需要完成一些其他任务。从这个图中可以明显地看出，设计过程可以表示为一个任务树结构，它可以很容易地使用任何著名的人工智能穷举或启发式搜索方法进行搜索。在图7中，设计状态原型“最终设计”和其中一个设计任务 (“应力计算”) 以框架形式显示，与上面描述的形式一致。
图6. 设计任务组合在一起生成设计状态原型示例
a.
b.
图7.设计状态原型和设计任务框架
3.4 设计参数值的赋值
参与实际设计过程中的所有设计参数通常都可以从以下方面获得其数值：
·表达式、公式和方程的计算
·文件、数据库、标准和列线图
·设计师经验
假设计算公式、文件和设计人员特定的（“不深的”）知识（表示为规则）构成了拟定常规设计方法的设计知识。
在某些情况下，某特定DP的计算可能需要计算一个或多个其他DP，这可能需要计算一些其他DP等。如果对每个 DP 都采用有向树结构来表示其计算依赖性，那么这种有向树结构可以作为一种通用的表示方案，对其应用一种通用的计算搜索方法。如图8所示，通过一个相对简单的计算树来计算一个名为sigma;（应力）的DP。
图8.一种简单的应力计算
当设计人员要求获取sigma;或其他较低级别的DP值（例如F或A）时，必须完成树（定向子树）中所有现有的较低级别的计算，并且在分配所需的DP值之前，所有DP必须有一个值。
为了进行计算，可以使用深度优先的详尽搜索技术（Rich 和 Knight，1991）。在设计过程中的任何时候，所有的计算树都必须保持所涉及的DPs值的一致性，否则设计过程将会恶化。这意味着：
(1) 某正常计算树的当前DP值集和相应的符号化公式、表达式和方程完全一致。
(2) 当某一DP的值发生更改时，它所参与的所有计算树均须自动更新。
存在一些设计案例，其一个或多个DP从设计规则，而非之前描述的方法的
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