一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，包括：市场数据收集处理：建立产品指标演化分析模型；建立产品指标与零部件关系模型；建立零部件连接关系模型；根据市场数据进行产品指标演化分析；根据指标演化分析结果和产品指标与零部件之间的关系，对零部件演化稳定性进行计算。依据零部件演化稳定性计算结果与零部件之间的关系模型，对产品进行零部件聚类；根据聚类结果，对产品设计决策提供指导。本发明专利技术运用数据匹配的方法根据产品市场数据得到产品指标演化规律，在避免设计者主观因素的影响下得到产品零部件的不同组合，为设计决策提供指导。为设计决策提供指导。为设计决策提供指导。

【技术实现步骤摘要】
一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法


[0001]本专利技术涉及一种产品设计决策指导方法，尤其涉及一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法。

技术介绍

[0002]过去几十年的市场数据证明，产品设计公司为了保持新产品的竞争力通过不断提升产品性能和增加产品功能来实现占领市场份额增加产品利润的目的。通过对部分历史优良产品指标的保留和其他产品指标的变更来增加产品对变化的市场需求的适应性。因此我们在产品指标演化分析过程中需要对产品指标的复制、交叉和变异三种演化方式进行考虑，进而进行产品设计决策。
[0003]产品指标演化规律分析，现有的工作大多依赖于专家分析和评价。现有的专家评价方法主要形态分析法、产品树模型和德尔菲法。虽然现有的方法由于其适用性强、解释性好，近年来得到了广泛的应用，但这些方法依赖于专家经验，产品指标演化规律受到主观因素的影响。
[0004]在互联网和大数据时代，包括销售和规格组合在内的产品数据很容易收集。这些数据代表了分析产品规格之间依赖关系的一种新兴资源。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，从数理统计的角度，基于收集到的产品数据，提出了一种产品指标复制、交叉和变异三种演化方式计算方法。产品零部件稳定性通过考虑指标与零部件之间的影响关系得到。通过分析产品零部件的稳定性，进行产品零部件聚类，以支持产品设计决策。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，包括以下步骤：
[0007]S1：对市场数据进行预处理，得到产品完整的数据，所述数据样本、样本销量、产品指标、每个指标包括的指标值；
[0008]S2：产品指标演化计算，包括产品指标复制计算、变异计算和产品交叉计算；
[0009]S3：产品指标演化稳定性计算方法为：
[0010][0011]其中，代表第m个指标的复制稳定性，其中n≥m≥1，k表示k个时间段，表示第i个时间段对应复制的概率；
[0012][0013]其中，代表第m个指标的变异稳定性，其中n≥m≥1，k表示k个时间段，表
示第i个时间段对应变异的概率；
[0014][0015]其中，代表第m个指标的变异稳定性，其中n≥m≥1，k表示k个时间段，表示第i个时间段对应交叉的概率；
[0016]S4：产品指标与零部件关系确立：所述产品指标与零部件的关系建立包括产品指标与零部件之间的影响关系M
CS
和产品零部件之间的连接关系M
C
两种；
[0017]S5：零部件演化稳定性计算：
[0018]C
R
＝S
R
×
M
CS
[0019]通过以上求解可以得到产品零部件的复制稳定性结果其中表示产品第n个零部件的复制稳定性；
[0020]C
M
＝S
M
×
M
CS
[0021]通过以上求解可以得到产品零部件的变异稳定性结果其中表示产品第n个零部件的变异稳定性；
[0022]C
C
＝S
C
×
M
CS
[0023]通过以上求解可以得到产品零部件的交叉稳定性结果其中表示产品第n个零部件的交叉稳定性；
[0024]S6：产品零部件聚类：使用基于连接关系的凝聚型聚类方法进行；
[0025]S7：对产品设计决策进行指导，得出新的可以满足顾客和设计者需求的产品设计方案。
[0026]其中，所述产品指标与零部件关系确立中根据不同的需求得到不同的指标
‑
零部件关系矩阵。
[0027]其中，所述样本表示为：P＝[P1，...，P
m
]；
[0028]所述样本销量表示为：N
i
＝[N
i1
，...，N
ij
]；
[0029]所述产品指标表示为：S＝[S1，...，S
n
]；
[0030]所述每个指标包括的指标值表示为
[0031]其中，所述产品指标复制计算表示为：
[0032][0033]其中，P
R
(T
A
→
T
B
)表示产品指标在(T
A
→
T
B
)时间段的复制概率，N
r
为复制指标的产品总体销量，N
s
为时间段TA与TB内所销售的产品总数；
[0034]所述变异计算表示为：
[0035][0036]其中，P
M
(T
A
→
T
B
)表示产品指标在(T
A
→
T
B
)时间段的变异概率，N
m
为变异指标的产品总体销量，N
s
为时间段TA与TB内所销售的产品总数；
[0037]所述产品交叉计算表示为：
[0038][0039]其中，表示产品指标在(T
A
→
T
B
)时间段的交叉概率，N
c
为两个指标S
i
与S
j
发生交叉的产品总体销量，N
s
为时间段TA与TB内所销售的产品总数。
[0040]其中，所述产品指标与零部件之间的影响关系M
CS
如下：
[0041][0042]其中，产品指标与零部件存在影响关系用Y表示；不存在影响关系用N表不；
[0043]产品零部件之间的连接关系M
C
如下：
[0044][0045]其中，零部件之间存在连接关系用Y表示；不存在连接关系用N表示。
[0046]其中，所述S6包括以下步骤：
[0047]1)将每一个零部件看作一类，计算存在连接关系的零部件之间的稳定性的差值；
[0048]2)将存在连接关系的差值最小的零部件合并成一个新类；
[0049]3)重新计算存在连接关系的新类与所有类之间的差值；
[0050]重复2)、3)，直到所有类合成一类。
[0051]实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：本专利技术运用数据匹配的方法根据产品市场数据得到产品指标演化规律，在避免设计者主观因素的影响下得到产品零部件的不同组合，为设计决策提供指导。
附图说明
[0052]图1是本专利技术方法的流程示意图；
[0053]图2是消费级无人机指标复制、变异演化热力图；
[0054]图3是消费级无人机指标交叉计算热力图的结构示意图。
具体实施方式
[0055]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对市场数据进行预处理，得到产品完整的数据，所述数据样本、样本销量、产品指标、每个指标包括的指标值；S2：产品指标演化计算，包括产品指标复制计算、变异计算和产品交叉计算；S3：产品指标演化稳定性计算方法为：其中，代表第m个指标的复制稳定性，其中n≥m≥1，k表示k个时间段，表示第i个时间段对应复制的概率；其中，代表第m个指标的变异稳定性，其中n≥m≥1，k表示k个时间段，表示第i个时间段对应变异的概率；其中，代表第m个指标的变异稳定性，其中n≥m≥1，k表示k个时间段，表示第i个时间段对应交叉的概率；S4：产品指标与零部件关系确立：所述产品指标与零部件的关系建立包括产品指标与零部件之间的影响关系M
CS
和产品零部件之间的连接关系M
C
两种；S5：零部件演化稳定性计算：C
R
＝S
R
×
M
CS
通过以上求解可以得到产品零部件的复制稳定性结果其中表示产品第n个零部件的复制稳定性；C
M
＝S
M
×
M
CS
通过以上求解可以得到产品零部件的变异稳定性结果其中表示产品第n个零部件的变异稳定性；C
C
＝S
C
×
M
CS
通过以上求解可以得到产品零部件的交叉稳定性结果其中表示产品第n个零部件的交叉稳定性；S6：产品零部件聚类：使用基于连接关系的凝聚型聚类方法进行；S7：对产品设计决策进行指导，得出新的可以满足顾客和设计者需求的产品设计方案。2.根据权利要求1所述的基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，其特征在于，所述产品指标与零部件关系确立中根据不同的需求得到不同的指标－零部件关系矩阵。3.根据权利要求1所述的基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，其特征在于，所
述样本表示为：P＝[P1,...,P
m
]；所述样本销量表示为：N
i
＝[N
i1
,...,N
ij
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，谢广，
申请(专利权)人：汕头大学，
类型：发明
国别省市：