定制产品数字化设计技术及应用研究——浙江大学流体动力与机电一体化国家重点实验室的探索.

工程3（2017）631研究智能制造-综述面向定制产品张树友，徐京华*，苟华伟，谭建荣浙江大学流体动力与机电一体化国家重点实验室，浙江杭州310027ARt i clEINf oA b s tRAC t文章历史记录：2017年4月5日收到2017年5月16日修订2017年6月21日接受2017年10月31日在线提供保留字：定制产品客户需求变型设计智能设计知识推送大数据和网络物理系统（CPS）等技术的发展增加了对产品设计的需求。产品数字化设计包括完成产品设计过程，采用几何建模、运动学和动力学仿真、多学科耦合、虚拟装配、虚拟现实（VR）、多目标优化（MOO）、人机交互等先进数字化技术。定制产品智能设计的关键技术包括：客户需求描述与分析、面向客户的产品族设计、定制产品的配置与模块化设计、定制产品的变型设计以及产品智能设计的知识推送。大数据驱动的定制产品智能设计技术和定制设计工具及应用是定制产品智能设计的发展趋势。所提出的方法是通过精密计算机数控（CNC）机床的设计验证。© 2017 The Bottoms.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版这是CC BY-NC-ND下的开放获取文章许可证（http：//creati v ecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍产品数字化设计是指利用几何建模、运动学和动力学仿真、多学科耦合、虚拟装配、虚拟现实（VR）、多目标优化（MOO）和人机交互等先进的数字化技术完成产品设计过程。定制设计虽然没有一个统一的定义，但其基本含义是：定制产品是为了尽可能快地、以尽可能低的成本满足顾客个性化和多样化的需求而设计的许多学者对产品设计的方法论和关键技术进行了研究[1-3]。定制设计通常涉及一种将面向客户的设计与面向订单的设计分离的策略[4]。面向客户的设计基于对客户需求（CR）的分析，并涉及通过系列化开发的模块化预成型产品系列面向订单设计是在已有产品族的基础上，快速设计出产品当客户订单到达时，通过配置的方法来满足客户的需求以客户为导向的设计会影响新产品上市所需的成本和为客户订单而设计会影响个性化定制产品的交付。定制产品是根据订单设计和制造的。复杂的设备，如计算机数控（CNC）机床，低温空气分离装置（ASU），板翅式换热器（PFHE），注塑设备，有许多特点，如需求的多样性，模糊动态，繁琐的设计响应，和一个复杂的设计过程。如何满足客户因此，迫切需要开发一个智能设计平台来支持制造业产品的开发这样，数字化设计或产品将朝着智能化、定制化的方向发展。* 通讯作者。电子邮件地址：xujh@zju.edu.cnhttp://dx.doi.org/10.1016/J.ENG.2017.04.0052095-8099/© 2017 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。 这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http：//creati v ecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect工程杂志主页：www.elsevier.com/locate/eng南632号Zhang等人/工程3（2017）6312. 关键技术专家预测，未来制造业的一半以上（> 50%）将涉及个人定制。虽然中国机械工程学会进行[5]表明制造企业将对产品的开发和变化产生更强烈的需求，但现代企业缺乏先进的设计能力是一个严峻的现实。值得一提的是，许多机构[6，7]都开展了大数据和定制产品设计技术的研究。斯坦福大学[8]的结构化设计模型结合了需求、技术和产品性能映射。 耶鲁大学[9]也开展了基于大数据的分析方法来支持设计研究。定制产品智能设计的关键技术包括：客户关系描述与分析、面向客户群的产品族设计、定制产品的配置与模块化设计、定制产品的变型设计以及产品智能设计的知识推送。2.1. 客户要求客户关系通常包括明显的特征，如模糊性、不确定性或动态性。准确地描述模糊CR对实现定制设计具有重要意义面向客户化的设计包括通过分析、数据挖掘和预测来形成客户化的需求以满足客户需求。常用的设计方法包括基于卡诺模型的分析在卡诺分析方法[10]中，CR分为基本要求、预期要求和激励要求。客户化设计应首先满足基本需求，然后尽可能地满足预期的和令人兴奋的需求。QFD方法[11]是一种多层次演绎分析方法，将CR转换为设计要求，零件特性，过程要求和产品要求。然后，它建立了一个产品规划矩阵，称为“质量屋”。此时，基于需求设计的难点在于如何分析、预测和跟踪客户的潜在需求。关于CR的描述和分析，Jin et al.[12个]研究了信息的代表性、信息的比较性和信息的多样性，并提出了三种求最优解的贪婪算法。Wang和Chin[13]提出了一种线性目标规划（LGP）方法来评估QFD中CR的相对权重。Juang等人[14] 提出并开发了一个基于模糊推理和专家系统的机床行业客户需求信息系统（CRIS）Haug[15]基于对10位工业设计师的访谈和对参考项目的研究开发了一个概念框架Wang和Tseng[16]提出了一种基于朴素贝叶斯的方法来描述客户的技术功能需求和主观偏好，并根据详细的属性和设计参数映射它们。Raharjo等人[17]提出了一种新的系统方法来处理QFD中的客户需求动态。Elfvengren等人[18]研究了群体决策支持系统（GDSS）在工业公司客户需求评估中的有用性和可用性。Onar等人[19]提出了一种犹豫模糊QFD，它可以比其他模糊集的经典扩展更客观地反映人类的犹豫;然后他们将其应用于计算机工作站选择问题。Osorio等人[20]提出了一个普遍的扩展将产品数据模型（PDM）引入到大规模定制（MC）和可持续性范式中，以满足支持可持续的大规模定制（S-MC）产品设计过程的要求。在产品需求描述方面，研究主要集中在以下几个方面：基于集合论的需求描述、基于本体论的广义需求描述和基于模糊聚类的需求描述基于构件的设计面临以下挑战：(1) 定制的一般化需求建模。为了快速提高定制需求的标准化程度，保证设计过程的准确性和一致性，理解客户需求，需要从时间维、空间维、过程维等多个维度建立广义需求的多层次模型。(2) 预测和挖掘定制需求。随着大数据的发展和成熟，通过互联网和物联网收集数据成为可能从海量数据中挖掘用户(3) 映射和转换定制的需求。为了保证客户关系到技术需求转换的一致性、准确性和及时性，需要建立一个模型，将客户关系（包括动态、模糊和隐藏的客户关系）自动映射和转换为技术需求。(4) 为客户的个性化需求创造价值设计。很难根据对现有CR的分析来预测和创建新的CR，也很难在考虑成本、可行性和紧迫性等因素的客户关系的描述和分析是定制产品智能设计的基础。车铣复合切削中心的布置方案设计如图所示。1.一、2.2. 面向客户群的PFD是指针对特定的客户群，根据客户需求，提取产品的变量参数，形成动态产品的变量模型，包括主结构、主模型、主文档等。根据变量驱动模式的不同，PFD方法可以是模块驱动或参数驱动[21]。模块驱动的产品族包括一系列的基本模块、必需模块和可选模块，通过不同模块的组合可以满足客户的不同需求。参数驱动产品族包括一系列具有相同公共变量但不同可调变量的产品;然后可以通过在保持相同公共变量的情况下放大或缩小可调变量来改变产品的结构和性能，以满足各个CR。PFD专注于确保产品系列的优化、数据一致性、产品生命周期中的可追溯性。维持和平经费筹措面临的挑战包括：(1) 产品系列的设计程序。考虑到顾客需求的优先性和重要性以及产品的性能特点，很难规划出合理的产品族变量参数和取值范围，从而实现产品族成本和竞争力的综合优化。(2) 产品系列的模块化。模块化产品族设计的核心是在设计约束的基础上形成一系列功能模块和结构模块以及一个主结构。很难使用不同模块的组合来形成满足不同定制要求的单独产品。(3) 产品族的动态模型。由于市场S. Zhang等/ Engineering 3（2017）631-640633图1.一、车铣复合切削中心布置方案设计。因素、技术革新、维修、回收等原因，产品族数据在产品生命周期内发生变化。产品族技术动态模型的构建可以保证产品族生命周期数据的一致性、准确性和可追溯性。(4) 产品族的进化遗传算法模型。通过对产品族的演化历史和现状进行分析和挖掘，建立产品族的遗传算法模型是一个难点基于生物进化原理和相应的进化算法的产品族自组织进化和重用也很难实现。(5) 产品系列的设计评价。评估PFD并指导产品系列获得最低成本和最佳市场竞争力是困难的;这些都是通过使用大数据来完成的，如产品和零件的重复使用频率和维护2.3. 定制产品配置设计是指对面向顾客的动态产品模型进行合理的变型，以形成满足MC要求的个性化产品结构[22]。当前配置设计的研究主要集中在三个方面：配置知识的表示、配置知识的建模和配置问题的求解[23]。如何挖掘配置知识，提高配置设计的自动化、智能化程度，提高配置设计的优化程度，将是今后配置设计的主要问题关于定制产品的配置和模块设计，Stone等[24]提出了三种启发式方法：主导流、分支流和转换-传递功能链。Fujita[25]讨论了产品多样性的设计和优化问题Carnduff和Goonetillake[26]提出了一种配置管理模式，其中配置作为版本进行管理。Jiao等人[27]提出了PFD的通用遗传算法（GGA），并开发了一种通用编码方案以适应不同的PFD场景。[28]第28话：采用基于实例推理（CBR）的方法对一种新的印刷电路板（PCB）产品的主要工艺参数进行推理，并采用安全最近邻（SNN）搜索方法对相似设计情况进行客观检索。Yadav等人。[29]在产品设计中合并了组件模块化和功能模块化，以便使用通用物料清单（GBOM）表示来解决供应链设计（DFSC）问题。Schuh等人[30] 提 出 了 一 个 三 阶 段 的 整 体 方 法 来 开 发 模 块 化 产 品 架 构 。Pakkanen等人[31]提出了一种支持产品配置的模块化产品线的现有产品品种合理化方法，称为布朗场过程（BfP）。Chen和Liu [32]利用产品的内部和外部方面以及接口的开放性，构建了模块化产品创新中接口可能性的战略矩阵。Dahmus等人[33]提出了一种构建产品组合的方法，该方法通过在使用功能结构的产品功能建模的基础上在整个产品系列中重用模块来利用可能的通用性。Dou等人[34]提出了一种基于犹豫度的区间个体适应度交互式遗传算法（IGA-HIIF），以实现对复杂产品设计和定制用户需求的快速准确响应。Du等人[35]开发了一个产品系列配置和缩放设计联合优化的Stackelberg博弈论模型，其中两层决策结构揭示了模块配置和参数缩放之间的耦合决策。Ostrosi等人[36]提出了一种基于模糊代理的方法来辅助产品配置。Khalili-Araghi和Kolarevic [37]提出了一个尺寸定制系统的概念框架，反映了建筑行业中基于约束的参数化设计的潜力。Modrak等人[38]开发了一种用于生成所有可能的产品配置的方法框架，并提出了一种通过指定产品配置的类和子类来确定所谓的产品配置复杂性的方法。他 们 还 使 用 玻 尔 兹 曼 熵 理 论 计 算 了 产 品 配 置 复 杂 度 [39] 。Anglasekaran等人[40]提出了一种使用PFD模板的机电消费产品结构化模块设计方法。南634号Zhang等人/工程3（2017）631因此，上述研究主要集中在基于设计结构矩阵的定制产品模块规划方法、基于规则的配置设计方法、基于实例的配置设计方法等方面。在配置和模块化设计过程中会遇到以下挑战：(1) 实现了一种面向对象的组态设计。在满足客户订单要求的同时，配置设计需要综合考虑制造成本、服务模式、低碳绿色特性等诸多产品目标，以实现MOO。(2) 挖掘配置知识。 利用大数据技术，很难对企业现有的历史数据进行挖掘，并将挖掘结果转化为配置知识，为产品配置设计提供依据。(3) 使用推理和决策技术进行配置设计。随着个体层次配置知识复杂性的增加，推理与决策技术影响着配置设计的效率以及配置结果的有效性、经济性和可行性。(4) 实现了基于虚拟现实技术的配置设计 鉴于VR、增强现实和混合现实技术的发展，配置设计将提供在线感知和匹配和接收的体验功能，从而大大提高客户满意度。机架的第三和第四阶模态的总结构变形分别如图2和图3所示。对底架和立柱进行了模态分析，以研究其动态特性。一阶、二阶、三阶、四阶和五阶模态的频率分别为72.042 Hz、78.921 Hz、115.390Hz、162.860 Hz和163.680 Hz。2.4. 定制产品变型设计是指完成一个几何结构或一个产品模块的设计，以产生更多的设计方案对应于CR。Nidamarthi等人[41]提出了一种系统的方法来确定一个有利可图的产品线的基本设计要素。Snavely和Papalambros[42]提出了一种方法，通过将组件抽象到更高的抽象级别来减少配置问题的大小。Yu等[43]提出了一种基于客户需求变化的复杂产品变型设计最大化客户满意度和最小化成本的需求。Gero[44]提出了许多用于创造性设计的计算模型。Hong等人。[45]提出了一种用于边界表示（B-rep）文件的两步相似性比较方法，以便在设计过程中比较机械部件之间的相似性。Fowler[46]指出，变型设计是一种适应现有设计规范以满足新的设计目标和约束的技术，并提出了当前系统中变型设计的障碍，以改善当前系统对变型设计的支持。Chen等人[47]提出了一种基于属性、面向对象的方法，用于在变型设计中有效和全面地实现变更影响分析（CIA）任务。Lo等人[48]提出了一种基于QFD三维形态图的整体方法，以支持系列化产品的变型设计，并简化传统的级联QFD过程，以满足技术成熟和高度模块化产品的特殊需求。Modrak等人[49]研究并提出了一种基于给定数量的基本组件和可选数量的互补组件创建所有可能的产品配置和变体的新方法。Wang等人[50]提出了一种装配变型设计系统架构和互补装配方法。Ketan等人。[51]介绍了三种不同类型的变体特征模型，基于变体特征的工程描述概念。Prebil等人[52]研究了与用于旋转连接制造和车间文件设计的计算机辅助设计（CAD）系统的能力相关的设计过程方法的可能 性 。 Nayak 等 人 [53] 提 出 了 PFD 的 基 于变 化 的 平 台 设计 方 法（VBPDM），该方法使用系列中产品设计的最小变化来实现一系列性能要求。Jiang和Gao[54]提出了一类作图工具：二次曲面。可以用二次曲面绘制的3D图的范围大于仅使用平面和球体绘制的范围添加二次曲面后，设计者可以绘制一个图形，该图形可以由一系列次数小于9的方程来描述。Lee[55]提出了一种基于自由度（DOF）的图形归约方法来求解几何约束，以最大限度地提高几何约束求解器的效率、鲁棒性和可扩展性。变型设计中的挑战包括：建立变型设计模型，基于多领域互用模型的结构蚂蚁设计;基于进化的定制设计;以及为复杂设备开发性能增强设计。图二、门架三阶模态的结构变形。图3.第三章。门架四阶模态的结构变形。S. Zhang等/ Engineering 3（2017）631-640635为了完成几何结构或产品模块的设计，以产生更多的设计方案，对应于CR，表1显示了多轴机床的两种设计方案的比较。车铣复合切削中心方案一、方案二分别如图4、图5所示。方案1的运动链为WCOYZXAD，方案2的运动链为WCYOZXAD，其中W代表工件，O代表机床，D代表机床，X，Y，Z，A，C代表机床的坐标轴。2.5. 面向产品智能设计关于智能设计对产品的支持，Younesi和Roghanian[56]提出了环境综合质量功能部署（QFDE）、模糊决策试验和评估实验室（DEMATEL）和可持续产品设计的模糊分析网络过程（FANP），以确定特定产品的最佳设计标准Pitiot等人[57]表1多轴机床两种设计方案的比较。方案1方案2移动路径X/Y/Z（mm）500/380/380500/450/400驱动功率（40%/100% DC）（kW） 35/2535/25最大转速（r·min−1）18 00018 000扭矩（40% DC）（N·m）130121快速横移X/Y/Z（m·min−1）80/50/5060/60/30进给功率（kN）5.04.8固定工作台夹紧面积（mm）800 × 500700 × 500研究了一种基于原始进化算法的产品初步设计方法--知识导向进化算法（EAOK）。Costa等人[58]提出了产品范围模型（PRM），该模型将基于规则的系统与CBR相结合，以提供产品设计决策支持。Winkelman[59]提出了一种智能设计目录，它由与标准组件目录相关联的虚拟设计环境组成。Hahm等人。[60]提出了一个搜索工程文档的框架，该框架具有更少的语义歧义，并且更加关注个性化的信息需求。Akmal等人。[61]提出了一种基于本体的方法，该方法可以使用基于特征的相似性度量来确定两个类之间的相似性。Morariu等人[62]从集成的角度提出了智能产品的分类，并为智能产品引入了形式化的数据结构。Li等人[63]提出了一种基于信息系统、数据挖掘和可拓学的知识训练方法，并设计了一个知识管理平台来提高决策质量。Diego-Mas和Alcaide-Marzal[64]提出了一种基于神经网络的方法来模拟消费者对产品形态设计的情感反应，并为个体用户的感知发展了一个理论框架。Tran和Park[65]提出了8组29个评分标准，可以帮助设计师和从业者进行比较，并选择适当的方法来设计产品服务系统（PSS）。Kuo等人。[66]使用深度优先搜索来创建预测性生态设计过程。Andriankaja等人[67]提出了一个完整的PSS设计框架，以支持PSS环境中的集成产品和服务设计。Muto等人[68]提出了一个任务管理框架，使制造商能够为其产品销售业务开发各种PSS选项。Ostrosi等人[69]提出了一种基于代理的方法来帮助配置，固定工作台夹紧面积最大-最大载荷（kg）500 500概念设计中的产品。Chan等人[70]提出一种智能模糊回归方法，转台夹紧面积（mm）<$500 × 380< $630 × 500旋转范围（°）+90C旋转范围（°）360 360表示情感反应和设计变量之间的非线性和模糊关系。影响知识推动设计的挑战包括：转台夹紧面积最大载荷（kg）200 200/300基于实例的产品设计方法;利用基于知识工程（KBE）的智能设计方法;控制系统Heidenhain iTNC 530Heidenhain iTNC 530 Siemens 840DDC：直流电。使用面向任务的要求开发知识推动脑电图（EEG）使用生物反馈和生物反馈图四、 车铣切割中心方案1。图五、车铣复合切削中心方案二。南纬636号Zhang等人/工程3（2017）631电磁场的影响。被称为电极的特殊传感器被连接到头部。电活动正常模式的变化可以显示某些情况，如顿悟，想象和推理。图6示出了为了智能设计的目的而利用EEG的机床的智能设计。图7示出了用于测量EEG的图形用户界面（GUI），以及图8示出了EEG的相对电压以及用于知识推送的频谱分析。3. 困难和我们以前的工作现有的定制产品智能设计方法通常需要预先建立设计规则和设计模板，并利用知识匹配提供设计知识推送，增强设计智能。对于具有个性化要求的定制产品，仍然难以完成设计。复杂定制设备的快速创新设计仍面临(1) 很难适应基于大数据的需求挖掘。在大数据环境下，个性化需求的数据来源主要是图片、视频、运动、以及射频识别（RFID）形式的非结构化数据，其不限于结构化数据。难以建立个性化需求的匹配和协调关系图六、机床的智能化设计。DC：直流电。图7.第一次会议。 用于测量EEG的GUI。见图8。（a）EEG的相对电压和（b）用于知识推送的频谱分析。S. Zhang等/ Engineering 3（2017）631-640637异构和非结构化的多源数据之间的数据流，从而影响了需求数据分析的准确性。(2) 难以实现众多个性化的设计需求，也难以快速响应和支持个性化需求的定制产品设计利用群体智能来完成来自不同专业、不同学科背景的智能设计，以开发公众群体的智能，(3) 设计师的固有知识和经验很难掌握现有的智能设计需要基于学习专业、拥有的技能和现有的设计经验来推送知识我们已经研究了智能设计理论和方法以及精密数控（NC）机床，超大型低温ASU，PFHE，注塑设备和低压断路器（CB）定制设备的应用[714. 发展趋势4.1. 大数据驱动的定制产品近年来，随着互联网、网络物理系统（CPS）等技术的发展和应用，人类已经进入大数据时代。2015年开始的中国互联网+计划以互联网为平台，大数据改变了产品设计和制造环境。这些变化对个性化需求分析和定制设备设计方法产生了重要具体产品性能如下。4.1.1. 大数据对个性化需求定制设备的设计不同于一般产品的设计，因为它通常反映了客户的特殊需求。该CR信息通常显示非规律性。不同订单之间的关联性不强，导致产品需求信息类型混杂，信息量巨大。随着电子商务概念的发展，如线上到线下，(O2O)企业对客户（B2C）、企业对企业（B2B）等，大量关于有效个人需求的信息隐藏在大数据中。产品设计中的一个重要问题是如何挖掘和转换个性化需求，以高效率、低成本地设计出定制化的设备4.1.2. 群体智能设计对设计模式定制设备的设计通常是在大批量生产的基础上，为了满足客户的个性化需求而进一步开发。根据用户的特殊要求，对基本产品及其组成模块进行模块化重组设计和变型设计为客户提供个性化定制产品，实现了大规模产品与传统定制设计的有机结合在互联网时代，定制设备的设计通过群体智能设计，提高了定制设备的创新性。因此，互联网+环境将原来的技术授权从企业内部或一对一设计转变为融合变型设计和群体智能设计的设计模式。4.2. 定制设计工具和应用利用智能CAD系统和知识工程进行智能设计是产品设计发展的新趋势这是一个从数据库到数据仓库，再到知识库的数据处理和应用逐步深化的过程图9显示了数控机床精度分配设计的GUI。图10示出了用于NC机床的设计集成的GUI。 图图11示出了使用具有45°倾斜头的五轴NC加工中心进行的表面加工。5. 结论5.1. 符合个性化需求的智能设计与个体相图9.第九条。层次运动链精度分配设计的图形用户界面。南638号Zhang等人/工程3（2017）631实现需求与参数的个性化相互融合，为解决个性化需求的动态响应和智能转换提供基础。未来定制设备设计的基本特征是数量多、不完整、噪声大、随机性强。非结构化设计需求信息在各个需求之间平等映射。大数据环境下的不同需求和设计参数的相互融合映射模型是迫切需要的。5.2. 使用群体智能而不是单个设计师进行定制设计利用群体智能进行定制设计的过程包括实现群体智能平台设计的驱动和反馈，为进一步构建互联网+定制的设备.未来定制产品的设计在于公共社区多个成员之间的合作过程，以及群体智能设计，而不仅仅局限于单个设计师。群体智能设计可以整合到公共群体的智能中。5.3. 使用知识推送的定制产品智能设计基于知识推送的定制产品智能设计过程，实现了基于反馈特征的设计资源主动推送，提高了复杂定制设备的设计智能。未来，定制产品的智能设计可以通过基于知识推送的设计状态反馈和场景触发来实现。随着云数据库和事件-条件-动作（ECA）规则等先进技术的发展，未来的智能设计图10个。车铣复合切削中心零部件及整机智能化设计的GUI。图十一岁 使用带有45°倾斜头的五轴NC加工中心进行表面加工。S. Zhang等/ Engineering 3（2017）631-640639定制产品的设计将更加以需求为中心，知识更加多样化，具有明显的专业性和更高的设计效率。确认本文的研究工作得到了国家自然科学基金项目（51375012和51675478）、浙江省科技计划项目（2017C31002）和中央高校基础研究基金项目（2017FZA 4003）的资助。遵守道德操守准则Shuyou Zhang、Jinghua Xu、Huawei Gou和Jianrong Tan声明他们没有利益冲突或财务冲突需要披露。引用[1] [10]张文辉，张文辉，张文辉.开放式架构产品。CIRP Ann Manuf Technol 2013;62（2）：719-29。[2] 放大图片创作者：Koga A，Dolgov V，Sedykh M.数字化制造设计中产品生命周期与生产系统管理的信息链接。Procedia CIRP 2016;41：423[3] Jackson K，Efthymiou K，Borton J.可重构航空航天生产系统的数字化制造和柔性装配技术。Procedia CIRP 2016;52：274-9.[4] 唐国，曾敏明。消除顾客对定制产品灵活选择的冷漠。CIRP Ann Manuf Technol2015;64（1）：427- 30。[5] 中国机械工程学会.中国机械工程技术路线图。北京：中国科学技术出版社; 2016年。中文.[6] 卡蒂A快速概念设计的多学科设计、分析和优化方法。在：第九届AIAA/ISSMO多学科分析和优化研讨会论文集; 2002年9月4-6日;亚特兰大，GA，美国。Reston：The American Institute of Aeronautics and Astronautics，Inc.，2002.[7] Bae HR，Ando H，Nam S，Kim S，Ha C.使用工程数据分析的疲劳设计载荷识别J Mech Des 2015;137（1）：011001.[8] Aquino Shluzas LM，Leifer LJ.以用户为中心的设计的洞察-价值-感知（iVP）模型技术期刊2014;34（11）：649[9] 卡波湾打破曲线：大数据和设计。Artforum Int 2014;52（6）：168- 73.[10] Kano N，Seraku K，Takahashi F，Tsuji S.有吸引力的质量和必须的质量。J JpnSoc Qual Control 1984;14（2）：147[11] 作 者 ： Hong Y ， Feng K.QFD 中 顾 客 需 求 启 发 模 式 的 模 糊 聚 类 分 析 In ：Proceedings of the 6th International Asia Conference on Industry Engineeringand Management Innovation; 2015 Jul 25阿姆斯特丹：亚特兰蒂斯出版社; 2016年。p. 761-71.[12] Jin J，Ji P，Gu R.从产品在线评论中识别比较客户需求，用于竞争对手分析。EngAppl Artif Intell 2016;49：61[13] 王玉明，秦康。质量功能配置中确定顾客需求相对重要性权重的线性目标规划方法。Inf Sci 2011;181（24）：5523[14] 张永生，林世胜，高浩波。支持客户需求的模糊推理系统的设计与实现专家系统应用2007;32（3）：868[15] 豪格河针对客户设计需求的涌现模式。Des Stud 2015;39：48-69.[16] 王燕，曾敏敏。将全面的客户需求整合到产品设计中。CIRP Ann Manuf Technol2011;60（1）：175[17] Raharjo H，Xie M，Brombacher AC.质量功能展开中处理顾客需求动态变化的系统方法。专家系统应用2011;38（4）：3653-62.[18] Elfvengren K，Kärkkäinen H，Torkkeli M，Tuominen M.一种基于群决策支持系统的工业市场客户需求评估方法。国际生产经济学杂志2004;89（3）：275-92.[19] [10] J.W. 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