汽车车身设计过程控制

从技术角度来说，以设计迭代为基础的设计过程，由于设计迭代产生的原因是设计约束引发的，从数学描述上可以看成一类约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems，CSPs），是寻找满足众多约束或限制的对象集合的过程。

目前，人工智能、运筹学、逻辑学等学科都已经开始用约束的概念来表达和解决问题，而在经常要寻找设计最优解的机械学科中，却没有像优化理论那样得到足够的重视。其实在机械设计过程中，工程师的主要工作之一就是对功能、结构和行为这三个知识要素进行收集和更新。这种设计知识或信息的形成是设计约束的识别和寻找可行解的过程。基于设计知识的建模在广义上就可以看成是对设计约束的阐述。

在现实世界中，设计团队、工程师和董事会由于具有不同层次的社会背景和文化程度，对设计的关注点也不同，冲突是不可避免的。决策者只能针对设计问题找寻可行解。这正好是CSPs的求解过程。另外，CSPs问题研究中，解集的彻底性（Completeness）可以使我们明确某项设计肯定不能得到的结果，从而减少设计—检验—改正的循环，这也是稳健设计中所要求的。

作为知识表达的一种方式，约束满足问题可用于描述普遍存在的各种抽象或实际与约束有关的问题，其通用数学模型可用三元组来表示，记为R=（X，D，C），其中：

1）X为有限个设计变量的集合，设为X={x₁，L，x_n}。(www.xing528.com)

2）D为变量值域的集合，记为D={D₁，L，D_n}，其中D_i为对应变量x_i的值域x_i∈X，D_i={d₁，L，d_n}，变量x_i的赋值可选取域中任意值。

3）C表示有限个约束的集合，记为C={c₁，…，c_m}，每个约束的范围在集合中唯一，并对于约束作用范围内各变量所允许的域值组合进行约定，其维数表示实施约束作用的变量个数。

约束满足问题的求解过程是对每个变量在其值域中寻找一个赋值，使得所有约束得到满足的过程。约束满意问题解的一组赋值可以表示为S（x₁，…，x_n）={d₁∈D₁，…，d_n∈D_n}，″c_r∈C都有。

假设和数值简化在工程领域占据主导地位，工程师们习惯过分相信商业软件的计算结果和手册中的公式推导，而不去关注这些工具使用过程中造成的信息缺失。约束驱动的设计知识描述方法是规范设计过程中知识建模及推导的重要部分，可以有效防止由于约束不一致性引起的主观判断，导致设计质量的损失或不足。约束满足问题的研究核心是一致性构建技术，即从值域中去除不满足约束的值。换个角度，也称为值域的压缩算子。常用的有Hull一致性、Box一致性、KB一致性和用来加强全局一致性的牛顿算子等。近年来，区间算法被引入到约束满足问题的研究过程中，问题中的变量不再是单一的数值，而是以区间表示的实数，量化了以往有限精确算法带来的运算误差。