【摘要】：作為21世紀的主流生產(chǎn)模式,大批量定制以大規(guī)模的生產(chǎn)成本和效率為客戶提供了個性化的定制產(chǎn)品及服務。隨著客戶需求的個性化與多樣化,面向客戶需求的個性化定制物流裝備產(chǎn)品配置逐漸成為物流企業(yè)大批量定制生產(chǎn)的關鍵技術與重要組成部分�；谀K化的物流裝備產(chǎn)品配置設計能夠快速實現(xiàn)物流產(chǎn)品的定制設計,物流裝備產(chǎn)品模塊化配置設計的合理運用與實施,為面向物流產(chǎn)品大批量定制的開發(fā)設計提供有效的保障。論文研究了面向個性化定制的物流裝備產(chǎn)品模塊化配置技術,以單立柱有軌巷道堆垛機為研究對象,構建了基于堆垛機產(chǎn)品模塊化配置設計的模型,重點研究了產(chǎn)品模塊的劃分、劃分方案評價、產(chǎn)品多目標配置優(yōu)化和基于PDM系統(tǒng)的產(chǎn)品模塊化配置設計。論文具體研究工作如下:第一章介紹論文的研究背景及意義,闡述了個性化定制下基于物流裝備產(chǎn)品模塊化配置設計的主要內(nèi)容及其研究現(xiàn)狀,分析現(xiàn)有的基于物流裝備產(chǎn)品模塊化配置設計關鍵技術的研究方法,并對其進行歸納總結,同時指出現(xiàn)有研究存在的問題與不足。第二章分析了作為大批量定制的關鍵技術及重要實現(xiàn)方式的模塊化設計,提出基于混合模糊集的復雜物流裝備產(chǎn)品模塊劃分。將權重復雜網(wǎng)絡應用于復雜物流裝備產(chǎn)品的模塊劃分中,構建復雜物流產(chǎn)品結構的零部件關系網(wǎng)絡模型;引入模糊集的理論,研究產(chǎn)品零部件的結構、功能以及適應性關聯(lián)強度的邊權定量化方法;為減少零部件關系網(wǎng)絡模型邊權計算過程中存在的主觀性與模糊性,采用基于混合模糊屬性決策理論計算權重復雜網(wǎng)絡的邊權;最后,采用Fast Unfolding算法實現(xiàn)復雜機械產(chǎn)品零部件加權復雜網(wǎng)絡的模塊劃分,得到模塊劃分的最優(yōu)方案。第三章研究了復雜物流裝備產(chǎn)品模塊劃分方案的評價,提出采用考慮客戶需求偏好的混合模糊多準則群決策方法。將混合模糊集理論引入到多準則群決策,實現(xiàn)對評價準則的打分賦值;引入改進的模糊層次分析法求取初始狀態(tài)的評價準則權重,并通過對客戶個性化需求偏好分析實現(xiàn)評價準則權重的調(diào)整;基于混合模糊集的群體信息集結方法,實現(xiàn)決策者評價信息的有效集結;最后,基于逼近理想解排序法,實現(xiàn)模塊劃分評價備選方案的排序與選擇。第四章研究基于物流裝備產(chǎn)品模塊化配置設計的關鍵技術,包括物流裝備產(chǎn)品配置建模以及配置模型的求解與優(yōu)化。建立基于物流裝備產(chǎn)品模塊化配置設計的流程,以堆垛機為研究對象,將堆垛機產(chǎn)品的綜合性能、產(chǎn)品的成本及產(chǎn)品出貨期作為配置優(yōu)化的目標。分別建立面向各個目標的目標函數(shù),并確定約束條件,構建堆垛機產(chǎn)品的模塊化配置優(yōu)化模型。最后采用NSGA-II算法進行堆垛機產(chǎn)品的多目標配置優(yōu)化的求解,得到配置方案的Pareto最優(yōu)解集,客戶與企業(yè)根據(jù)優(yōu)化目標的重要程度選擇最優(yōu)解集中適合自己需求的產(chǎn)品配置方案。第五章研究基于PDM系統(tǒng)的模塊化配置設計,結合現(xiàn)有的Teamcenter系統(tǒng),在PDM環(huán)境下實現(xiàn)堆垛機產(chǎn)品的模塊化配置設計。通過基于Teamcenter系統(tǒng)的產(chǎn)品配置準備、實施及后處理三個環(huán)節(jié),實現(xiàn)堆垛機產(chǎn)品的快速配置設計。產(chǎn)品配置設計主要從堆垛機產(chǎn)品零組件關系創(chuàng)建、零部件的替換以及變量配置實現(xiàn),最終生成客戶滿意的配置方案。并將系統(tǒng)配置生成的產(chǎn)品配置BOM表等配置結果,發(fā)送到企業(yè)各部門進行后續(xù)詳細的設計。
【圖文】：

堆垛機實物圖

圖 2.6 加權復雜網(wǎng)絡圖，，提高模塊劃分的準確性，運用 Gephi 軟件零部件的模塊劃分。將單立柱堆垛機零部件取節(jié)點數(shù)據(jù)與邊數(shù)據(jù)，然后進行模塊化操作果如表 2.9 所示：表 2.9 模塊劃分結果整理度 劃分方案2[2,3,4,5,6,7,8,9,10][21,22,23,24,25,26,4,15,16,17,18,19,20,28,29,30,31,32]2[2,3,4,5,6,7,8,9,10][1,11,12,13,28,29,36,17,18,19,20][21,22,23,24,25,26,27]2[1,11,12,13,29,32][2,3,4,5,6,7,8,9,10][9,20][21,22,23,24,25,26,27][28,30,31]8[1,11,12,13,29,32][2,3,4,5,6,7,8,9,10][
【學位授予單位】：貴州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TH69

【參考文獻】

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1 譚吉玉;朱傳喜;張小芝;朱麗;;基于TOPSIS的區(qū)間直覺模糊數(shù)排序法[J];控制與決策;2015年11期

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本文編號：2666753