随着科技进步和生活水平的提升,客户对产品的需求越发个性化、多样化和复杂化,这对产品的设计提出了更高的要求。而产品设计是集需求、意图、功能、结构、层次、规则等多种元素集成的产品功能结构原创型或改进型开发过程。因此,有必要开发一种产品方案快速生成方法,以实现产品对市场和需求变化的快速响应。针对此问题,本文提出了一种基于客户需求多层次分解和产品历史设计案例数据驱动的产品设计方案生成方法,实现了基于客户需求的产品的快速设计。主要研究内容如下所示:(1)基于FAHP和改进QFD的客户需求分层映射研究。采用FAHP确定客户需求的权重,建立基于FAHP和改进QFD的客户需求分层功能映射模型,将性能需求和功能需求转化为对应的工程特性指标。然后,根据指标权重值将性能特性划分为三级,同时利用FAST模型分解功能特性。(2)基于专利文本的设计历史案例数据挖掘研究。首先,建立专利文本的知识表达模型,利用文本挖掘方法对专利文本进行词性标注和句法分析,抽取出功能文本和结构文本数据。在此基础上,建立基于功能结构数据的设计案例样本数据,为后文的设计模型构建奠定基础。(3)基于案例数据的模型构建与设计方案生成研究。选用多层前馈神经网络作为训练模型,利用样本数据训练模型,通过调整参数使其达到最优。同时,利用相似匹配法则确定功能特性数据。将该数据输入到训练好的神经网络产品设计模型中,模型自动输出符合要求的产品设计方案,实现产品的快速设计。