大批量定制生产方式实现了用户个性化和大批量生产低成本的有机结合,如何快速准确地反映客户需求,进行高效简便的产品配置设计是实现大批量定制生产方式的核心内容。然而,现有的产品配置方法存在一些不足,主要表现为配置模型维护困难,模型通用性受限,配置求解结果不完备等等。本文以汽车零部件配置设计为背景,研究基于本体和规则的产品配置方法,以及相应的数据模型和求解策略。给出了包括汽车零部件本体、配置规则库和实例匹配关系库的配置模型。其中,汽车零部件本体存储零部件类和实例,及其属性和相互关系;配置规则库是零部件之间建立在属性之上的相互约束的规则集合;实例匹配关系库记录零部件实例之间的匹配关系,利用本体对语义信息的表达能力和推理能力对配置规则进行语义扩展和智能推理,得到扩展后的配置规则库,Jena的规则推理引擎将扩展后的配置规则库作用于汽车零部件本体,生成实例匹配关系库。给出了基于深度搜索的配置清单生成算法,它以需求模型为起点,根据实例匹配关系库中的零部件匹配关系,按照深度搜索求解策略生成配置清单,保证了配置求解结果的完备性。本文提出了建立在本体模型基础上的配置规则库维护方法,利用本体表达的语义信息对配置规则进行语义处理,实现包括增删查改操作的规则的有效管理,并以添加某零部件相关的配置规则为例,详细说明了基于本体的规则库维护方法。最后,本文利用Jena API开发了一套基于本体和规则的汽车零部件配置设计原型系统,对提出的方法进行了理论性验证。该系统可以帮助汽车设计人员按照用户需求,准确便捷地完成汽车的结构设计,提高快速响应能力,最大限度地减少设计的工作量,其最大的优点在于配置过程的自动化和智能性。