支持生物激励解方案生成的设计综合
为了解决生物激励设计过程中创新解方案生成问题,提出了数学语言描述的支持生物激励解方案生成的设计综合方法.基于对实例功能分解所构建的功能—行为—结构知识元库,首先对设计需求进行功能分解,检索获取功能匹配知识元,通过回溯功能分解过程实现知识元的连接,以生成初步解方案;继而根据知识元行为属性、参数及约束进行推理验证,获得建议解方案;再采用模糊TOPSIS综合评价方法,构建了基于结构的解方案评价模型,以获取最优解方案.通过上述三步骤,系统地实现了解方案的生成.最后,以视觉假体装置为例,将提出的方法用于生物激励设计过程,产生了满足需求的解方案.结果表明,该方法能够有效地利用检索到的知识元集合,保证解方案的创新性和可行性.
创新设计、知识元、生物激励、方案评价
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TH122
国家自然科学基金;国家重点研发计划课题;科技部创新方法工作专项;2018年度人工智能创新发展项目;上海交通大学"医工交叉研究基金"
2021-03-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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