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    低碳设计理论与方法 栏目所有文章列表
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    1. 数据驱动的机电产品低碳设计与制造研究综述与展望
    王黎明, 肖兴源, 李方义, 汪晓光, 李剑峰, 聂延艳, 刘伟彤, 李柳沅, 王忆同, 王泊云, 崔羽齐
    中国机械工程    2026, 37 (4): 764-779.   DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.001
    摘要1513)   HTML18)    PDF(pc) (3560KB)(175)    收藏

    碳足迹数据是量化机电产品全生命周期碳排放、驱动制造业低碳转型的核心依据。聚焦于碳足迹数据从获取到应用的全流程,系统综述了其相关研究方法。梳理了多源异构碳足迹数据的获取技术与数据质量评估体系,解决数据“如何来”的问题。围绕“如何用”,重点阐述了数据驱动技术在低碳设计和制造中的应用,包括基于数据的碳足迹关联建模、智能预测、低碳设计方案生成与多目标决策方法,数据驱动下的制造能耗预测、低碳工艺规划与车间智能调度策略。最后分析了低碳设计和制造在数据完整性及系统集成性方面面临的挑战和未来研究方向,为机电产品绿色低碳发展提供理论参考。

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    2. 面向增材制造的生态设计:知识驱动的技术框架与应用
    王亚男, 彭涛, 熊异, 王黎明, 唐云龙, 唐任仲
    中国机械工程    2026, 37 (4): 780-791.   DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.002
    摘要1130)   HTML14)    PDF(pc) (14372KB)(97)    收藏

    为了开发具有环境可持续性的增材制造零部件,明确了面向增材制造的生态设计(EcoDfAM)概念内涵及所需知识体系,并融合多种智能技术,提出了一种知识驱动的EcoDfAM技术框架,该框架共三层,即知识来源层、知识模型层、设计服务层。以金属粉床熔融制造的飞机机翼处液压系统阀体零件为例,对所提框架进行了应用分析与讨论,结果表明,所提的融合本体、机器学习、知识图谱等技术的框架能够有效整合EcoDfAM所需的多领域复杂专业知识,并通过灵活重用知识产生生态设计推荐方案。该研究可用于开发智能设计顾问系统,通过在不同设计阶段提供合适的知识指导设计师,有效提高增材制造零部件生态设计过程的效率和质量。

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    3. 产品全生命周期低碳设计跨组织协同冲突协商模型
    陶璟, 杜思琪, 陈樱语, 张滢婕, 盛博
    中国机械工程    2026, 37 (4): 792-801.   DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.003
    摘要723)   HTML9)    PDF(pc) (1668KB)(50)    收藏

    产品全生命周期低碳设计利益相关主体多、设计环节多、难度大、风险高,各主体间就不同的经济性、技术性、绿色性的多维度性能目标如何进行设计协同与冲突协商,是一个亟需解决的瓶颈问题。阐述了产品全生命周期低碳设计跨组织协同原理,明确了全生命周期低碳设计冲突协商议题生成路径,构建了基于多Agent系统的全生命周期低碳设计多主体多议题协商模型以及基于NSGA-Ⅱ的自动协商决策算法,通过数值仿真验证了所提出协商模型的适用性和有效性,为产品全生命周期低碳设计跨组织协同冲突消解提供了有效的策略依据。

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    4. 考虑研发人员全生命周期动态特征的绿色设计知识主动推送方法
    柯庆镝, 聂海川, 胡嘉琦, 何浩东, 倪晨曦
    中国机械工程    2026, 37 (4): 802-813.   DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.004
    摘要670)   HTML7)    PDF(pc) (5822KB)(45)    收藏

    针对机电产品全生命周期设计过程中绿色设计知识获取难、研发人员画像匹配和推送效率低等问题,表征了研发人员全生命周期绿色设计过程中各类特征,包含类型特征、操作特征、知识特征与任务特征等多个维度,并进行了特征量化、权重优化及降维融合;提出了研发人员动态画像相似度、全生命周期特征距离与知识绿色度等绿色设计知识匹配指标函数,并构建了绿色设计知识匹配模型;提出了考虑研发人员画像迁移预测下的绿色设计知识推送机制,建立了考虑全生命周期距离预测与检验的绿色设计知识主动推送方法。最后,基于某款新型冰箱的高容积率、低耗材、低能耗等绿色研发需求,开展了相应绿色设计知识匹配及推送应用验证,结果表明,该方法所匹配并主动推送的绿色设计知识集合能够有效启发研发人员实施机电产品绿色结构优化及节能设计。

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    5. 大语言模型驱动的产品低碳设计知识建模方法
    余昇, 何斌
    中国机械工程    2026, 37 (4): 814-820.   DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.005
    摘要1149)   HTML10)    PDF(pc) (3247KB)(56)    收藏

    针对产品低碳设计知识多源异构、语义建模复杂等问题,提出了一种大语言模型驱动的低碳设计知识建模方法。构建了涵盖产品结构、低碳要素及性能约束的领域本体,实现从结构设计到性能验证的语义层次表达;提出了基于大语言模型的数据标注范式,通过双路径协同实现低碳设计数据的自动化语义标注;设计了基于对比学习的知识抽取模型,通过对比学习增强BERT对语义边界进行识别,以此改进集合预测网络的语义编码,实现多实体、多关系的精确抽取。结果表明,该方法在精确率、召回率和F1值方面分别达到84.2%、82.7%和83.4%,为低碳设计知识的语义建模提供了智能化路径。

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