基于集成学习算法的可持续模块划分方法

简介

随着客户对可持续产品需求的增加,针对产品功能和结构属性的传统模块化设计,正逐步转向可持续模块化设计。然而当前的模块划分方法更注重于对模块化指数的优化迭代,忽略了产品多组件间的信息传递和反馈。为此,提出一种集成学习算法的可持续模块划分方法。首先,面向组件间的回收性、材料和寿命因素,构建产品的综合DSM模型。其次,提出集成学习算法的弱分类器构建规则和强分类器结合策略。最后,通过颚式破碎机案例验证了所提模块划分方法的可行性,集成学习算法同直接聚类和遗传算法的模块划分结果对比,表明所提方法各模块组件更接近DSM的对角线。