优化马尔科夫模型预测复杂产品的配置设计过程

发布时间：2020-11-10 00:23

　　 复杂产品是典型的按单设计产品,其组成结构复杂、模块种类繁多,且企业对模块的管理与维护功能尚且匮乏。当接到顾客订单时企业技术人员不仅要快速设计出产品配置结构,而且还要保证产品功能能够符合顾客需求,这样必然会给企业带来成本升高等难题。所以,在目前市场竞争严重的情况下,生产复杂产品的企业若要取得市场优势,首先要提升产品配置设计能力,再以偏低的价格为市场顾客提供高质量的产品。本文指出基于主模型和事物特性表建立产品主结构配置模型以及基于本体和事物特性表来表达产品模块间的约束关系。该技术的实现,不仅为产品配置设计阶段提供了较好的主结构模型,进一步提升了设计效率,同时也减少了重复设计等不利的因素,为企业赢得战略目标。在配置模型完备的基础上,当企业收到顾客订单时,首先借助质量功能展开(QFD)技术把顾客口头描述的功能需求转换为技术参数,为配置设计阶段选择模块时提供理论依据。但由于复杂产品的复杂性,在选择具有某种功能的零部件或模块时可能会有多个同时满足条件,此时需要进行配置求解,本文基于二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型来选择最优模块,再根据产品配置知识规则将其添加到产品主结构模型中。文中最后,以某汽轮厂的实际数据进行实例验证,不仅证实了提出方法的可行性,还取得了更精确的结果。
【学位单位】：中国计量大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TB472
【部分图文】：

中国计量大学硕士学位论文经济发展逐渐趋于缓慢，导致市场竞争持续增加，同程度的影响，为了重振市场经济，第二产业作为。为此，美国、德国政府结合本土特点先后制定了”、“高技术战略 2020”的发展战略。这给制造业第挑战。为进一步提升我国制造业水平，在美国和德我国国情特点，提出“中国制造 2025”的发展战略及了装备制造业的设计制造能力是影响制造业水业主要有三种：分别是基础机械、重要机械以及重所示[4]。

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本文编号：2877177