基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法与流程

技术特征：
1.一种基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立待变更产品的复杂产品网络g＝(v,e,w)；(2)依据节点在功能、行为和结构方面的关联关系，执行基于louvain聚类的零部件关系解耦方法，确定多个变更源或变更节点之间的耦合程度；(3)基于多个变更源或变更节点之间的耦合程度值，计算变更节点的影响力或变更强度；(4)考虑设计公差带来的节点抗变更能力，执行广度优先搜索方法，实现复杂产品多源变更影响力预测。2.根据权利要求1所述的基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：复杂产品网络模型为g＝(v,e,w)，其中，v＝(v1,v2,...,v
n
)表示节点集合，e＝(e1,e2,...,e
n
)表示边集合，w＝(w1,w2,...,w
n
)为节点间变更风险集合；如果节点i和节点j之间存在关系，则e
ij
＝1；否则e
ij
＝0；权重w
ij
在[0,1]间取值。3.根据权利要求1所述的基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：(21)从功能、行为和结构方面综合分析不同变更源之间的耦合作用，将相似功能的零部件即节点归到一类，如果两个节点i和j隶属同一类，则将其关系记p
f(i,j)
＝1；反之，记为p
f(i,j)
＝0；(22)通过计算同一类中两个节点之间的最短距离d
f(i,j)
，更准确地刻画出它们之间的相似程度值，即耦合程度：针对同一类中任意两个节点i和j，分别在功能、行为和结构层上计算耦合度，得到三个耦合程度值l
f(i,j)
,l
b(i,j)
和l
s(i,j)
；(23)对三个耦合程度值进行线性加权，即可得到节点i和j的总体耦合程度值：l
(i,j)
＝w
f
l
f(i,j)
w
b
l
b(i,j)
w
s
l
s(ijj)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)如果两个节点i和j不属于同一个模块，那么它们之间的相似程度值会很小；相应地，其耦合程度可以忽略，即l
(i,j)
＝0.；由于不同产品对于功能、行为和结构依赖程度不一样，计算权重不同，w
f
、w
b
和w
s
为功能、行为和结构的权重系数，三者相加和为1。4.根据权利要求1所述的基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：考虑来自同一模型不同变更源之间的耦合关系：考虑k个变更源记为o
k
,k＝1,2,
…
,k；对于当前节点i，记隶属于变更源o
k
的上游节点集合为no
k
，在变更源的影响下当前节点i的变更强度为：其中，|no
i
|表示集合的规模；
当变更在网络中传播停止或者遍历整个网络后，得出这些变更源的综合影响力为：式中，z为整个网络中所有变更的节点集合；去掉其它变更源对同一个节点的叠加影响，得到当前变更源o
i
的影响力：其中，z(o
i
,o
k
)为同时受两个变更源o
i
和q
k
传播影响的节点集合。5.根据权利要求1所述的基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，其特征在于，步骤(4)所述设计公差的取值范围为[0,1]。

技术总结
本发明公开一种基于聚类解耦的复杂产品多源变更传播影响力预测方法，首先，基于专家经验和产品工作原理，构建待变更产品的复杂产品网络；接着，依据节点在功能、行为和结构方面的关联关系，执行基于louvain聚类的零部件关系解耦方法，计算多个变更节点或变更源的综合影响力；最后，考虑设计公差带来的节点抗变更能力，执行广度优先搜索方法，实现复杂产品多源变更影响力预测。本发明能准确预测复杂产品中变更源对产品性能的影响程度，对提高产品质量、节省产品设计成本具有重要意义。节省产品设计成本具有重要意义。节省产品设计成本具有重要意义。


技术研发人员：张勇 刘明群 郑瑞钊 王法广 孙晓燕
受保护的技术使用者：中国矿业大学
技术研发日：2021.09.09
技术公布日：2021/12/11