大规模定制是一种既能获得大批量生产的经济效益又能满足用户个性化、多样化需求的生产模式,随着经济的发展,这种生产方式日渐占据越来越重要的地位。产品结构是大规模定制生产模式的基本单元,个性化需求的实现最终落实在产品结构的设计和配置上,同时良好的产品结构也是实现大规模生产、新产品快速开发的基石。由于各类定制产品的零部件种类、使用环境等有较大差别,难以使用统一的方法设计定制产品结构,但通过提取产品结构共性特征,可以设计面向通用产品结构的辅助设计方法,用来优化通用产品结构的设计过程。目前关于产品结构的设计与配置大多围绕单一产品,较少涉及通用方法的研究,并且各部门使用的数据存储与管理系统相对独立,缺少国际通用、计算机可读且能够进行语义推理的知识表示方式,这也限制了通用方法的实施。本文针对以上问题,从通用产品族知识库的表示方式、通用产品结构相似性判定、新设计产品结构评估三个方面进行研究,以辅助和优化通用产品结构的设计过程。研究通用产品族知识库的本体描述模型,对产品族主要对象、不同类型零部件、约束关系等关键要素进行建模。设计产品族本体构建方法,分析本体描述语言的重要特征和使用方法,并通过实例验证了产品族本体强大的知识表示能力和通用性。提出面向CBR技术的通用产品结构相似性判定方法,通过分析现有产品结构相似性判定方法存在的不足,以现有研究结果作为判定标准。提出通用产品结构的主要特征,以矩阵形式加以表示,通过非负矩阵分解技术,将产品结构映射到低维空间中,突出了通用产品的结构特征,简化了计算过程,丰富了管理内涵。并通过具体产品实例分析该方法的优越性。针对无法使用数学解析式精确计算的产品整体属性,分析这类模糊整体属性与产品结构之间关系,将产品设计过程中对零件进行的操作进行提炼,针对不同类型零件,提出相应的编辑操作,据此定义编辑操作引起的局部差异,并对专家评分给出的模糊整体属性差异进行一致性检验,确保专家评分的客观性与合理性,利用LM-BP神经网络将局部差异和模糊整体属性差异相关联,通过训练好的神经网络判断新设计的产品结构的模糊整体属性是否满足客户需求。