面向成本的設(shè)計dfc在家用越野車概念設(shè)計中的應(yīng)用

在中國的一些地區(qū)，私家車已經(jīng)開始大規(guī)模進(jìn)入家庭。如果汽車開始入家庭，將大大提高家庭生活的質(zhì)量，加快生活節(jié)奏，提高時間觀念，提高工作效率，擴(kuò)大活動范圍，加快信息交流，加強(qiáng)城鄉(xiāng)聯(lián)系，豐富生活內(nèi)容，增加生活體驗，豐富家庭生活。如果說家用電器的普及是居民生活走向小康的主要標(biāo)志,而轎車進(jìn)入家庭則是居民生活從小康走向富裕的主要標(biāo)志。雖然家用轎車的需求正越來越大,但市場競爭也日益加劇,銷售價格不斷降低,家用轎車生產(chǎn)企業(yè)的利潤日益降低,為了提高經(jīng)濟(jì)效益,降低成本就是關(guān)鍵問題。產(chǎn)品設(shè)計一般決定了產(chǎn)品成本的60%～70%,還可能更多,因此在設(shè)計階段進(jìn)行成本的控制就是關(guān)鍵,所以在設(shè)計階段的成本估算就是核心問題。消費(fèi)者在購買轎車的時候不僅需要考慮購買的價格,也必須考慮使用費(fèi)用,因此本文從面向成本設(shè)計的角度,采用基于特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對家用轎車的全生命周期成本進(jìn)行了估算。1成本估算方法庫的構(gòu)成DFC(designforcost)的意思是面向成本的設(shè)計,它最早出現(xiàn)于90年代初期,是指在滿足用戶需求的前提下,盡可能地降低成本,通過分析和研究產(chǎn)品制造過程及其相關(guān)的銷售、使用、維修、回收、報廢等產(chǎn)品全生命周期中的各個部分的成本組成情況,并進(jìn)行評價后,對原設(shè)計中影響產(chǎn)品成本的過高費(fèi)用部分進(jìn)行修改,以達(dá)到降低成本的設(shè)計方法。DFC將全生命周期成本作為設(shè)計的一個關(guān)鍵參數(shù),并為設(shè)計者提供分析、評價成本的支持工具。DFC的主要研究內(nèi)容有:(1)對全生命周期成本進(jìn)行分析,提取相應(yīng)的成本特征,建立全生命周期成本數(shù)據(jù)庫和成本估算方法庫。(2)分析設(shè)計過程和模型,在不同的設(shè)計模型中提取與全生命周期成本有關(guān)的設(shè)計特征,為成本估算提供設(shè)計方面的信息。(3)DFC軟件工具的設(shè)計與開發(fā):DFC是面向設(shè)計者的設(shè)計方法,為了提高設(shè)計效率和提高設(shè)計質(zhì)量,就需要使用DFC軟件工具進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計。(4)依據(jù)市場情況進(jìn)行設(shè)計和成本的平衡:在市場競爭日益激烈的情況下,只是具有最低的成本已經(jīng)不夠了,必須尋求最佳的性能/價格比,即在客戶能接受的范圍內(nèi)以適當(dāng)?shù)膬r格提供最佳的功能,而價格主要是由成本決定的,產(chǎn)品性能與設(shè)計是密切相關(guān)的,即成本與設(shè)計之間需要進(jìn)行平衡。(5)與其他DFX工具的集成:由于DFC是面向產(chǎn)品全生命周期的,這就要求它必須能夠與其他DFX(如:DFM、DFA等)工具協(xié)調(diào)一致進(jìn)行工作,即需要建立不同評價標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)調(diào)原則和方法。另外還有建立目標(biāo)成本說明書和對照表、依據(jù)產(chǎn)品和投入工程的費(fèi)用進(jìn)行設(shè)計和制造手段的選擇等。由于本文篇幅所限,有關(guān)DFC的詳細(xì)論述請參考文獻(xiàn)。在DFC中的成本是指全生命周期成本(lifecyclecost,LCC),它是指產(chǎn)品從開始醞釀,經(jīng)過論證、研究、設(shè)計、發(fā)展、生產(chǎn)、使用一直到最后報廢的整個生命周期內(nèi)所耗費(fèi)的研究、設(shè)計與發(fā)展費(fèi)用、生產(chǎn)費(fèi)用、使用和保障費(fèi)用及最后廢棄費(fèi)用的總和。LCC的概念最早由美國國防部(departmentofdefense,DOD)提出并使用,因為在一個典型的武器系統(tǒng)中運(yùn)行和維護(hù)的成本占總成本的75%,對LCC的研究是迫不得已的,但DOD開發(fā)的方法不是用于設(shè)計的,而是用于采購的。從全生命周期的角度探討成本的組成,一般包括設(shè)計成本、制造成本、銷售成本、維修成本、使用成本和回收報廢成本,其分布大致為設(shè)計成本占全生命周期成本的10%～15%,制造成本約占30%～35%,使用與維修成本約占50%～60%,其他成本所占比例一般小于5%。2使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行成本估算的優(yōu)越性為了降低產(chǎn)品的全生命周期成本,采用合適的方法進(jìn)行LCC的估算是個關(guān)鍵問題。本文根據(jù)概念設(shè)計的特點,選擇了基于特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行成本估算主要需要以下一些步驟:(1)識別與產(chǎn)品成本有關(guān)的特征,如:材料、工藝、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、公差等。(2)對識別出的特征進(jìn)行分類與量化。由于輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征值一般在0～1之間,需要對實際中的特征值進(jìn)行處理,這一過程稱為量化。(3)構(gòu)造并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(4)在實際使用中不斷訓(xùn)練、校正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行成本估算的主要優(yōu)點有:(1)不需要加工的詳細(xì)時間。(2)不需要實際的成本函數(shù),ANN具有對實際成本數(shù)據(jù)的自學(xué)學(xué)習(xí)能力。(3)在概念設(shè)計階段對不同設(shè)計的成本估算可以幫助改進(jìn)設(shè)計。(4)從DFC的角度看,為了在設(shè)計階段對成本進(jìn)行估算,需要將家用轎車的設(shè)計特征轉(zhuǎn)換為成本特征,即進(jìn)行特征映射。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,可以實現(xiàn)特征的自動映射,減少了人們的工作量。汽車設(shè)計一般分為如下階段:概念設(shè)計、技術(shù)設(shè)計、試制階段和銷售階段。本文重點研究的是概念設(shè)計的前期,此時一般可以確定了內(nèi)容有:汽車的總體尺寸、軸距、發(fā)動機(jī)、車身結(jié)構(gòu)尺寸等。本文結(jié)合DFC理論和實際情況,提取的設(shè)計特征有:體積(長、寬、高)、發(fā)動機(jī)參數(shù)、汽車重量、電子設(shè)備特征和驅(qū)動特征。但考慮到數(shù)據(jù)收集的難易程度和概念設(shè)計階段的特點,本文在進(jìn)行實例計算的時候最終選擇了如下特征:長度(mm)、寬度(mm)、高度(mm)、軸距(mm)、最大功率(kW/r/min)、排量(cc)和最大扭矩(nm/r/min)。LCC數(shù)據(jù)獲得比較困難,本文通過使用百公里耗油量、每天100km的行車?yán)锍毯?0年的使用時間計算得到了使用費(fèi)用,與銷售價格相加后得到不十分完整的LCC。本文數(shù)據(jù)都是通過互聯(lián)網(wǎng)得到,可能有些不準(zhǔn)確,但說明方法的可行性是足夠了。3家庭汽車lcc的估計3.1輸入?yún)?shù)的數(shù)量及驗證為了比較所選擇的參數(shù)情況,我們首先進(jìn)行了試算,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)采用3層結(jié)構(gòu),輸入層節(jié)點數(shù)與輸入的特征數(shù)量一致,隱含層節(jié)點數(shù)為其輸入特征數(shù)量加1,輸出層為一個節(jié)點,是LCC,訓(xùn)練誤差為0.001,試算結(jié)果如表1所示。通過比較發(fā)現(xiàn),第二組和第三組的平均相對誤差好于第六組,但考慮到實際應(yīng)用時參數(shù)不可能太少,所以本文選擇了7個輸入?yún)?shù)。為了方便程序設(shè)計,我們選擇了MATLAB6.5中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行了有關(guān)計算。3.2訓(xùn)練樣本的輸出通過互聯(lián)網(wǎng),共收集到經(jīng)濟(jì)型家用轎車數(shù)據(jù)樣本19組,其購買費(fèi)用從3萬至30萬不等,本文采用12組作為訓(xùn)練樣本,7組作為檢驗樣本。訓(xùn)練樣本的輸出值為:11.132,15.514,16.122,15.488,18.572,20.076,24.124,24.198,37.29,35.788,21.133,40.074萬元。檢驗樣本為:35.388,10.112,14.618,17.096,19.887,20.29,24.514萬元。3.3在實際應(yīng)用中的應(yīng)用結(jié)果傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法采用梯度下降法,收斂速度慢,易于陷入局部極小值,本文采用了改進(jìn)的訓(xùn)練算法,即:附加動量法、結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的附加動量法和Levenberg-Marquardt(LM)法。Levenberg-Marquardt的長處是在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值數(shù)目較少時收斂非常迅速,它結(jié)合了梯度下降法和牛頓法的優(yōu)點。需要指出的是,本文使用的算法均存在局部極小問題,所以對網(wǎng)絡(luò)使用了不同的初始值進(jìn)行多次的訓(xùn)練,最終運(yùn)算結(jié)果在表1中給出。通過實際應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)Levenberg-Marquardt可以獲得相對較好的結(jié)果。上文是將LCC作為一個整體進(jìn)行估算的,下文我們將使用費(fèi)用(油耗費(fèi)用)和購買費(fèi)用分別進(jìn)行估算,然后相加得到LCC的估算結(jié)果。因為LM訓(xùn)練方法的效果較好,以下的估算都使用了這一方法。從表1和表2的對比中可以發(fā)現(xiàn),有的估算值誤差增加,有的減少,沒有規(guī)律性,總的平均誤差減少了4.445%,對于本文中的測試數(shù)據(jù)而言,取得了較好的效果。即使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算LCC,分別估算LCC中各個組成部分,然后相加的方法是可行的。這樣做雖然增加了計算量,但獲得的信息也比僅僅估算LCC總量更豐富。當(dāng)然,在實際應(yīng)用的時候還可以結(jié)合這兩種方法進(jìn)行,然后評價所得到的結(jié)果。文獻(xiàn)認(rèn)為在得到成本數(shù)據(jù)的過程中,在不同的階段需要在變化,產(chǎn)品信息在不斷豐富,在概念設(shè)計階段由于信息的不易獲得和不完整,成本估算的準(zhǔn)確性一般在-30%～+50%之間;當(dāng)設(shè)計信息進(jìn)一步豐富,并且可以利用與當(dāng)前設(shè)計相似的歷史成本數(shù)據(jù)時,估算的準(zhǔn)確性一般可以達(dá)到-15%～+30%;從本文的LCC估算結(jié)果看,誤差基本控制在了-30%～+30%之間,取得了很好的估算結(jié)果。4