發(fā)布時間：2020-11-19 06:47

　　 從收集顧客需求到成熟的設(shè)計方案,產(chǎn)品設(shè)計是一個不斷變化的過程。在復(fù)雜產(chǎn)品開發(fā)過程中,設(shè)計變更難以避免,并且決定了產(chǎn)品最終成本的70%-80%,變更活動很大程度的影響產(chǎn)品開發(fā)周期和產(chǎn)品質(zhì)量。變更傳播會對產(chǎn)品設(shè)計時間和成本造成負(fù)面影響,進(jìn)而影響產(chǎn)品交貨期和價格。由于變更傳播路徑的不唯一性,在實施變更之前找到影響最小的變更傳播路徑非常重要。針對復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計變更傳播路徑優(yōu)化問題,本文提出了一種基于有向加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)傳播路徑搜索方法,其主要研究內(nèi)容如下。(1)基于非支配排序遺傳算法的設(shè)計變更傳播多目標(biāo)路徑優(yōu)化。首先將復(fù)雜產(chǎn)品分解為零部件,根據(jù)復(fù)雜產(chǎn)品零部件之間的變更傳播依賴關(guān)系,構(gòu)建復(fù)雜產(chǎn)品有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。從變更傳播數(shù)據(jù)庫中評估每個變更的變更傳播概率及變更傳播影響,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得到每個研制單元的成本和時間。通過引入變更傳播概率及變更傳播影響計算每個變更方案的變更傳播風(fēng)險、研制時間、研制成本。將變更傳播風(fēng)險、研制時間、研制成本作為三個優(yōu)化目標(biāo),采用非支配排序遺傳算法搜索最優(yōu)變更傳播路徑,最終得到Pareto前沿。最后,通過實例驗證說明所提方法的有效性,并與傳統(tǒng)的廣度優(yōu)先搜索算法進(jìn)行方法對比,發(fā)現(xiàn)本文提出的方法可以解決多目標(biāo)優(yōu)化問題,而廣度優(yōu)先搜索算法只能優(yōu)化單個目標(biāo),本文所提方法的算法復(fù)雜度也大大降低,更適用于解決復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計變更傳播問題。(2)基于蟻群算法的多源設(shè)計變更最優(yōu)傳播路徑搜索。首先將復(fù)雜產(chǎn)品分解為零部件,并建立零部件之間的變更依賴關(guān)系,構(gòu)建產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)模型。對零部件之間的連接重要度通過LinkRank算法進(jìn)行評估,通過對歷史數(shù)據(jù)和產(chǎn)品變更數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)提取,得到變更傳播概率和每個零部件的設(shè)計時間。通過計算變更傳播指數(shù)確定每個零部件的屬性,也即吸收者/攜帶者/擴散者。然后,通過變更傳播指數(shù),零部件連接重要度,設(shè)計任務(wù)執(zhí)行時間和傳播的概率四個變量來評估變更傳播強度。變更傳播強度作為產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán),由此得到產(chǎn)品有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型。評估每個零部件的變更吸收能力,以及初始變更零部件的初始變更影響,通過蟻群算法對多源設(shè)計變更傳播優(yōu)化模型進(jìn)行求解得到最優(yōu)變更傳播路徑。通過實例驗證說明該方法的有效性,并且與單源變更傳播方法進(jìn)行結(jié)果對比突出所提方法的優(yōu)越性,結(jié)果表明本文所提方法可以解決并行傳播過程中的路徑耦合問題,實現(xiàn)全局最優(yōu)解的搜索。論文首先針對單源設(shè)計變更傳播問題,提出了一種基于多目標(biāo)非支配排序遺傳算法的方法對其優(yōu)化。由于現(xiàn)實中多源變更經(jīng)常發(fā)生,因此針對多源設(shè)計變更傳播的路徑耦合問題,提出了一種基于蟻群算法的方法對其優(yōu)化。所提方法對于復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計變更傳播路徑優(yōu)化具有一定的實際意義,解決了單源設(shè)計變更傳播過程中的多目標(biāo)優(yōu)化問題和多源設(shè)計變更傳播的路徑耦合問題,可有效降低設(shè)計變更成本,節(jié)省變更時間,快速為決策者提供可行方案。該論文有圖32幅,表16個,參考文獻(xiàn)104篇。
【學(xué)位單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：O157.5;TB472
【部分圖文】：

4 多源設(shè)計變更傳播路徑優(yōu)1/ij I從節(jié)點 i轉(zhuǎn)移到節(jié)點 j 的期0,ij ijlijij ij liF否則 螞蟻在節(jié)點 i 位置下一步可（β≥1）表示能見度的相對重算法的流程圖展示如圖 4-3參數(shù)初始化：α β γ NaNb

圖 5-1 某型號吸塵器有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖Fig. 5- 1 Directed and weighted network diagram of a certain type vacuum cleaner電動機是吸塵器的動力來源，本文以節(jié)點編號為 18 的零部件電動機為初始為例進(jìn)行驗證，初始變更影響設(shè)置為為 0.6。采用 NSGA-II 算法對模型求解數(shù)設(shè)置如下：初始種群為 300，迭代次數(shù)為 100 代，交叉率為 0.9，變異率通過 Visual Studio 2013 進(jìn)行開發(fā)，運行算法的計算機的配置: Intel CoreM CPU (2.5 GHz), 4GB RAM。初始種群的生成結(jié)果分布如圖 5-2(a)所示，程時為 21 秒，得到的 pareto 最優(yōu)解集如圖 5-2(b)所示。圖 5-2(a)和圖 5-2(b)中表一條設(shè)計變更傳播路徑。研制時間研制時間

碩士學(xué)位論文材料 型號 數(shù)目 材料 型號 層內(nèi)齒圈 3631762101 1 彈簧 3237325101 層行星輪 3631763101 3 墊片 4 5761338101 片 3 5761524101 1 秋千架 3761245101 層太陽輪 3631761101 1 跳檔銷 5781423101 墊圈 5761337101 1 墊片 5 5761532101 定圈 3237498101 1 扭力螺紋盤 3237253101 銷 5781317101 2現(xiàn)場搜集 5275.1 型號行星輪齒輪箱產(chǎn)品的物料清單，以及對該型構(gòu)深入了解，對其每個零部件的尺寸和結(jié)構(gòu)外形熟悉之后，畫出、三維圖及其爆炸圖，如圖 5-5、5-6、5-7所示。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2889847