從收集顧客需求到成熟的設(shè)計(jì)方案,產(chǎn)品設(shè)計(jì)是一個(gè)不斷變化的過(guò)程。在復(fù)雜產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中,設(shè)計(jì)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(dòng)很大程度的影響產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期和產(chǎn)品質(zhì)量。變更傳播會(huì)對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間和成本造成負(fù)面影響,進(jìn)而影響產(chǎn)品交貨期和價(jià)格。由于變更傳播路徑的不唯一性,在實(shí)施變更之前找到影響最小的變更傳播路徑非常重要。針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)變更傳播路徑優(yōu)化問(wèn)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?jī)?nèi)容如下。(1)基于非支配排序遺傳算法的設(shè)計(jì)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(lài)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(kù)中評(píng)估每個(gè)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(gè)研制單元的成本和時(shí)間。通過(guò)引入變更傳播概率及變更傳播影響計(jì)算每個(gè)變更方案的變更傳播風(fēng)險(xiǎn)、研制時(shí)間、研制成本。將變更傳播風(fēng)險(xiǎn)、研制時(shí)間、研制成本作為三個(gè)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(guò)實(shí)例驗(yàn)證說(shuō)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(duì)比,發(fā)現(xiàn)本文提出的方法可以解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,而廣度優(yōu)先搜索算法只能優(yōu)化單個(gè)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(jì)變更傳播問(wèn)題。(2)基于蟻群算法的多源設(shè)計(jì)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(lài)關(guān)系,構(gòu)建產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)零部件之間的連接重要度通過(guò)LinkRank算法進(jìn)行評(píng)估,通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和產(chǎn)品變更數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)提取,得到變更傳播概率和每個(gè)零部件的設(shè)計(jì)時(shí)間。通過(guò)計(jì)算變更傳播指數(shù)確定每個(gè)零部件的屬性,也即吸收者/攜帶者/擴(kuò)散者。然后,通過(guò)變更傳播指數(shù),零部件連接重要度,設(shè)計(jì)任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和傳播的概率四個(gè)變量來(lái)評(píng)估變更傳播強(qiáng)度。變更傳播強(qiáng)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(píng)估每個(gè)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(guò)蟻群算法對(duì)多源設(shè)計(jì)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(guò)實(shí)例驗(yàn)證說(shuō)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(duì)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(guò)程中的路徑耦合問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解的搜索。論文首先針對(duì)單源設(shè)計(jì)變更傳播問(wèn)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(duì)其優(yōu)化。由于現(xiàn)實(shí)中多源變更經(jīng)常發(fā)生,因此針對(duì)多源設(shè)計(jì)變更傳播的路徑耦合問(wèn)題,提出了一種基于蟻群算法的方法對(duì)其優(yōu)化。所提方法對(duì)于復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)變更傳播路徑優(yōu)化具有一定的實(shí)際意義,解決了單源設(shè)計(jì)變更傳播過(guò)程中的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題和多源設(shè)計(jì)變更傳播的路徑耦合問(wèn)題,可有效降低設(shè)計(jì)變更成本,節(jié)省變更時(shí)間,快速為決策者提供可行方案。該論文有圖32幅,表16個(gè),參考文獻(xiàn)104篇。
【學(xué)位單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：O157.5;TB472
【部分圖文】：

4 多源設(shè)計(jì)變更傳播路徑優(yōu)1/ij I從節(jié)點(diǎn) i轉(zhuǎn)移到節(jié)點(diǎn) j 的期0,ij ijlijij ij liF否則 螞蟻在節(jié)點(diǎn) i 位置下一步可（β≥1）表示能見(jiàn)度的相對(duì)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(hào)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(dòng)機(jī)是吸塵器的動(dòng)力來(lái)源，本文以節(jié)點(diǎn)編號(hào)為 18 的零部件電動(dòng)機(jī)為初始為例進(jìn)行驗(yàn)證，初始變更影響設(shè)置為為 0.6。采用 NSGA-II 算法對(duì)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(guò) Visual Studio 2013 進(jìn)行開(kāi)發(fā)，運(yùn)行算法的計(jì)算機(jī)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(shí)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(jì)變更傳播路徑。研制時(shí)間研制時(shí)間

碩士學(xué)位論文材料 型號(hào) 數(shù)目 材料 型號(hào) 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(yáng)輪 3631761101 1 跳檔銷(xiāo) 5781423101 墊圈 5761337101 1 墊片 5 5761532101 定圈 3237498101 1 扭力螺紋盤(pán) 3237253101 銷(xiāo) 5781317101 2現(xiàn)場(chǎng)搜集 5275.1 型號(hào)行星輪齒輪箱產(chǎn)品的物料清單，以及對(duì)該型構(gòu)深入了解，對(duì)其每個(gè)零部件的尺寸和結(jié)構(gòu)外形熟悉之后，畫(huà)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(hào)：2889847