中文摘要：

由于客观事物的模糊、不精确以及设计本身的过程特性，导致复杂产品设计过程中存在大量不确定性信息并且不断动态演变；而不确定性信息中蕴含的知识又是驱动设计的关键。因此，面向复杂产品设计，课题拟解决不确定性信息环境下知识管理的瓶颈问题- - 基于不确定性信息的知识表示和评价，以实现复杂产品设计中对不确定性信息的有效使用。针对信息随设计过程的动态演变，基于模糊Petri网理论和机器学习方法研究一种对变动信息自适应的知识表示模型；提出基于粒度分析的不确定性度量方法，研究设计问题相关的可测度的知识评价方法，为不确定性信息环境下设计中对知识的选择和推理提供依据。本课题的研究可以促进不确定性信息环境下知识表示理论的发展；项目的研究成果将应用在中国运载火箭技术研究院某型号方案设计中，具有重要的现实意义。

结论摘要：

由于客观事物的模糊、不精确以及设计本身的过程特性，导致复杂产品设计过程中存在大量不确定性信息并且不断动态演变；而不确定性信息中蕴含的知识又是驱动设计的关键。面向复杂产品设计，本课题旨在解决不确定性信息环境下产品设计的瓶颈问题——基于不确定性信息的知识表示和评价，以实现复杂产品设计中对不确定性信息的有效使用。针对复杂系统中不确定性信息的演变特性，提出对其动态适应的基于模糊Petri网和Genetic-PSO（GPSO）算法的不确定性知识表示方法。在基于模糊Petri网的不确定性知识表示模型的基础上，对该模型进行了精确的数学表示，并采用 GPSO算法实现对不确定性表征参数的动态求解和自学习。提出基于粒度分析的知识评价方法，建立评价指标与模糊规则的前提及结论的概率密度、支持度、可信度、覆盖度等不确定性表征参数之间的动态关系，实现对不确定性知识的选择匹配和精确推理。与传统方法相比，本课题的方法能够形象地表示出复杂产品开发中各种不确定性信息（知识）的关系，并且能进行并行推理，参数求解高效。某型号运载火箭伺服机构故障诊断的应用实例验证了本文所建立的不确定性知识表示和评价方法的有效性。本课题的研究可以促进不确定性信息环境下知识表示理论的发展；项目的研究成果将应用在某型号运载火箭方案设计中，具有重要的现实意义。