摘要：准确获知产品运行大数据对于产品研发与创新具有重要意义。传感网、物联网和CPS等技术的发展使得越来越多的产品运行数据获取成为可能,在此基础上,提出基于运行大数据采集、分析和应用的装载机变速箱优化设计流程。首先选取原生土、铁矿石、细沙和煤渣四种作业对象的典型作业工况,设计采集方案并完成运行大数据采集;然后将获取的挡位信号转化为累积挡位利用率,液压泵压力信号转化为液压系统分流功率,并以此作为轮式装载机动力性和燃油经济性的建模优化因素;最后利用MOPSO和NSAG-Ⅱ两种优化算法权衡动力性、经济性及约束条件的多目标竞争与冲突关系,最终获得保证最优动力性基础上,实现最佳经济性的可行域解集。两种算法获得的最优解集相对于原始设计,在同等仿真条件下,分别使功率损失率降低8.83%、4.80%,工况油耗降低0.19%、0.34%。研究表明,将在役产品运行大数据反馈应用于产品研发前端的设计方法,是实现产品升级和创新设计的一个有效途径。

摘要：为了解决设计知识和单源数据驱动的传统需求挖掘方法过于依赖设计经验、需求挖掘不全面、缺乏需求预测等问题，提出新的主控式创新框架.以非结构化文本数据为对象，从用户角度对需求进行特征提取及分类；以产品运行大数据为对象，从产品角度挖掘用户需求；运用需求预测理论对未来产品隐性需求进行预测，构建数据驱动的主控式创新矩阵.相较于知识驱动为主的传统市场调研和单源数据的需求挖掘方法，所提框架显性需求挖掘更为客观全面，兼顾未来隐性需求挖掘.以某智能制造企业的迷你打印机为案例，验证了所提框架的有效性.