基于工业设计网络演化的复杂产品变更传播风险预测方法

本研究针对复杂产品设计中变更传播风险预测的难题，创新性地提出了一种融合工业设计要素和设计团队行为约束的多层网络演化模型。研究人员构建了功能-结构-形式三层网络框架，通过量化节点间权重关联和设计师行为特征（如任务熟悉度DF1-DF6），开发了动态风险预测算法。案例验证表明，该方法在智能舱室工业设计变更中展现出70%的预测准确度（CPR-DF），较传统CPR-L和CPR-I方法稳定性提升8.4%-29.5%，显著提升了复杂产品设计变更管理的精准性和鲁棒性。

　　

在复杂产品开发过程中，工业设计变更如同多米诺骨牌效应，一个小小的结构改动可能引发连锁反应——从功能逻辑错乱到外观形态失调。传统预测方法往往只关注机械结构的拓扑关系，却忽视了两个关键维度：工业设计中形式要素（色彩、材质、形态）与结构的耦合关系，以及设计团队行为对变更路径的动态影响。当智能舱室的桌板需要减重 redesign 时，工程师可能只计算了承重结构的应力变化，而工业设计师却要同步调整与之视觉关联的墙板纹理、照明边框等数十个模块。这种跨领域的协同困境，正是西北工业大学陈登凯团队在《Journal of Computational Design and Engineering》发表的研究要解决的核心问题。

为突破这一瓶颈，研究团队构建了革命性的三层网络模型：功能层（15个交互场景）、结构层（43个机械模块）、形式层（16个视觉元素），通过量化结构-形式间的工效学约束（如表3评分）形成加权边。更创新的是引入设计团队节点，将设计师的六类行为特征（DF1-DF6）转化为网络演化约束——例如熟悉度因子c_n通过公式8调节传播概率，修复时间T则受随机扰动α影响（公式12）。这种"网络结构+人为因素"的双驱动机制，使得算法能动态模拟真实设计场景中的风险扩散路径。

关键技术包括：1）基于FBS（Function-Behavior-Structure）模型的多层网络构建；2）融合Jaccard相似度与Adamic指数的边权重优化（公式3-5）；3）设计团队约束的传播算法（算法1-4），其中节点修复时间T=i+3/c_n+α反映团队经验价值；4）三维风险评估体系（扩散风险r、传播速度S、影响范围L）。数据来源于智能舱室的真实工程案例，包含95个节点和跨层连接。

研究结果揭示：

1. 1.

   网络建模优势：如图6所示的三层网络较单层DSM（设计结构矩阵）模型，对形式变更的捕捉灵敏度提升42%。当桌板结构（节点58）变更时，算法准确预测了其向灰色树脂面板（节点95）的传播路径（图7B），这种跨层关联是传统方法无法识别的。

2. 2.

   行为驱动效能：设计团队熟悉度将预测准确率从50%（c_n=1）提升至80%（c_n=3）。如表10所示，高风险节点对熟悉度变化最敏感（标准差0.064），印证了"经验缓冲"效应。

3. 3.

   比较验证：在表9的10个变更节点测试中，CPR-DF方法准确率（70%）显著高于CPR-L（52%）和CPR-I（58%）。如图8-10所示，该方法在全局节点、高强度攻击和形式层预测中均保持最优稳定性，鲁棒性评分RS较基线方法最高提升29.5%。

这项研究开创性地将工业设计要素系统纳入变更传播分析，其构建的F-S-F（功能-结构-形式）网络模型突破了传统工程变更管理的范畴。特别是将设计师行为量化为网络演化参数（如公式8的f因子），使得"人的经验"这种模糊变量首次被纳入风险计算体系。智能舱室案例证明，该方法能提前预警如杯托（节点59）与周边模块的 aesthetic conflict 等隐性风险，为复杂产品开发提供了跨学科协同的新范式。未来研究可进一步探索不同团队特性（如跨文化协作）对网络演化的差异化影响，以及引入深度学习优化权重计算效率。