基于多目标规划的机电产品绿色优化设计研究

发布时间：2017-10-03 16:57

  本文关键词：基于多目标规划的机电产品绿色优化设计研究

  更多相关文章： 液压缸 模块 生命周期 多目标规划 绿色优化设计

【摘要】：传统的产品设计理念在满足产品功能属性的前提,只关注其成本、效率等经济效益。但是,随着社会的快速发展、环境的日益恶化,产品的绿色属性和环境属性逐渐受到人们的重视。通过产品的绿色优化设计,不仅可以控制污染、保护环境,而且可以以此引导消费,提高企业竞争力,并且能够有效地避免绿色贸易壁垒。面对我国机电产品制造中能耗高、污染重的严峻问题,开展机电产品的绿色优化设计研究成为当务之急。针对以上问题,本文以传统的产品设计理念为基础,在满足产品的功能属性的前提下,充分考虑其环境属性、绿色属性和经济属性,并以液压缸为例,通过模块划分、生命周期分析及多目标规划等方法进行分析研究,实现了机电产品的绿色优化设计：首先,根据客户的功能需求,以国家的相关标准为基础,对液压缸的结构尺寸进行计算和校核,并完成其结构形式的设计,得到若干液压缸结构设计方案。其次,针对传统模块划分方法的片面性和不足,本文以结构相关性为基础,将功能相关性作为关键因素,并充分考虑产品生命周期的模块相关性(材料相关性、寿命相关性、回收成本相关性)；采用层次分析法对各指标赋权,并根据评分标准进行模糊评价,计算各零件间的模块相关性,进行聚类分析；创新性地引入物流相关图的概念,以此分析模块相关性强度,实现液压缸的模块划分。然后,对液压缸产品的生命周期进行分析,并与其模块划分结果相结合,建立生命周期评价的递阶层次结构,确定多目标规划的基本评价单元；综合考虑液压缸的环境属性、绿色属性及经济属性,构建基于多目标规划的评价指标体系,结合上述分析内容,建立绿色优化设计的三维拓扑结构。最后,据此拓扑结构,以产品生命周期评价为主线,自底而上逐级分析评价指标清单数据,并进行标准化处理；根据评价指标权重及数据标准化结果对液压缸设计方案进行评价,得出最优设计方案；引入可拓学理论,提出绿色优化设计元的概念,据此进行设计方案各评价指标的纵向比较及改善分析,实现产品的优化设计。
【关键词】：液压缸 模块 生命周期 多目标规划 绿色优化设计
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB472
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-13
• 1.1 课题研究的背景和意义8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.2.1 国外研究现状8-9
• 1.2.2 国内研究现状9-10
• 1.3 论文研究内容结构体系10-12
• 1.3.1 论文结构框架10-11
• 1.3.2 论文研究内容及方法11-12
• 1.4 本章小结12-13
• 2 基于功能需求的液压缸结构分析和设计13-27
• 2.1 液压缸传统设计方法简介13
• 2.2 液压缸结构分析与设计过程研究13-24
• 2.2.1 液压缸类型及安装型式的选择13-15
• 2.2.2 缸筒结构设计、分析及校核15-16
• 2.2.3 缸盖和缸底结构设计与分析16-18
• 2.2.4 头部法兰结构设计与分析18
• 2.2.5 活塞杆结构设计、分析及校核18-21
• 2.2.6 活塞结构设计与分析21-23
• 2.2.7 缓冲装置结构设计与分析23
• 2.2.8 导向装置结构设计与分析23-24
• 2.3 基于功能需求的液压缸结构设计方案24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 液压缸模块划分研究27-37
• 3.1 模块划分方法综述27-28
• 3.1.1 面向产品生命周期的模块划分方法27
• 3.1.2 面向客户需求的模块划分方法27
• 3.1.3 液压缸模块划分方法及原则27-28
• 3.2 模块划分原则权重分析28-31
• 3.3 液压缸模块划分聚类分析31-34
• 3.4 液压缸模块划分相关图34-36
• 3.5 液压缸模块划分结果36
• 3.6 本章小结36-37
• 4 基于多目标规划的液压缸结构设计方案评价及改善37-60
• 4.1 产品生命周期分析37-38
• 4.1.1 生命周期评价的定义37
• 4.1.2 生命周期评价过程分析37-38
• 4.2 基于多目标规划的评价指标体系38-55
• 4.2.1 基于多目标规划的评价指标体系建立38-39
• 4.2.2 评价指标分类39-40
• 4.2.3 评价指标权重分析40-41
• 4.2.4 评价指标清单分析——数据特征化41-54
• 4.2.5 评价指标清单处理——数据标准化54-55
• 4.3 绿色优化设计元55-58
• 4.3.1 绿色优化设计元的定义55-56
• 4.3.2 绿色优化设计元拓展分析56-58
• 4.4 液压缸结构设计方案的评价及改善58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 5 实证研究60-88
• 5.1 目标与范围的确定60-61
• 5.2 产品生命周期清单分析61-73
• 5.2.1 原材料获取阶段61-64
• 5.2.2 零部件加工阶段64-68
• 5.2.3 报废处理阶段68-73
• 5.3 液压缸结构设计方案评价及改善分析73-77
• 5.3.1 液压缸结构设计方案评价73-74
• 5.3.2 液压缸结构设计方案改善分析74-77
• 5.4 基于物元变换的液压缸结构优化设计及评价77-87
• 5.4.1 基于物元变换的液压缸结构优化设计77-80
• 5.4.2 液压缸优化设计方案评价80-87
• 5.5 本章小结87-88
• 6 总结与展望88-90
• 7 参考文献90-95
• 8 攻读硕士期间发表论文情况95-96
• 9 致谢96

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1 吴健中;杨培庆;;能源模型的多目标规划问题[J];上海交通大学学报;1982年02期

2 杨广文,尚寿亭;多目标规划的算法及收敛性(英文)[J];哈尔滨工业大学学报;1991年02期

3 吴良刚;何溢;李一智;;一种多目标规划寻优方法[J];中南矿冶学院学报;1992年06期

4 黄平,于寅;多目标规划的像问题及其应用[J];华中理工大学学报;1992年S1期

5 徐安;多目标规划问题及其解决方法[J];济南交通高等专科学校学报;1995年04期

6 甄苓,王日爽;双层多目标规划若干问题的研究[J];北京航空航天大学学报;1996年05期

7 高峰,侯亚君,尹永春;关于多目标规划信赖域算法收敛的判别准则研究[J];沈阳工业学院学报;1997年03期

8 贾继红;不变凸多目标规划[J];西北建筑工程学院学报(自然科学版);1997年03期

9 李晓莉;具有广义凸的多目标规划[J];长安大学学报(自然科学版);2003年05期

10 刘海燕,陈高波,彭川;遗传算法与极大熵相结合解多目标规划问题[J];西南交通大学学报;2003年01期

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1 丁梅;;凸多目标规划的对偶形式[A];第四届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2001年

2 蔡春霞;杨常青;舒艳;;多目标规划方法在规划环境影响评价中的应用[A];2007中国环境科学学会学术年会优秀论文集（下卷）[C];2007年

3 郑明发;;模糊随机多目标规划的期望值模型性质及一种解法[A];第八届中国不确定系统年会论文集[C];2010年

4 冯恩民;铁军;;大小不等的圆装入长方形中的一种布局问题新算法(英文)[A];第四届全国决策科学/多目标决策研讨会论文集[C];2007年

5 张目;周宗放;;基于多目标规划和支持向量机的企业信用评估模型[A];第三届贵州省自然科学优秀学术论文评选获奖论文集（2010年）[C];2010年

6 王谦;胡培;;模糊多目标规划的可能性理论模型及算法[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集（第4卷）[C];1997年

7 王晓敏;;多目标规划的H_a—鞍点定理[A];中国运筹学会第六届学术交流会论文集（下卷）[C];2000年

8 赵蔚;吴沧浦;;多目标规划的交互式满意置换率法及其应用[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年

9 徐百兴;;多目标规划的一种求解类型[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年

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1 刘三明;多目标规划的若干理论和方法[D];大连理工大学;2006年

2 赵雪;多目标规划问题的路径与隧道跟踪算法[D];吉林大学;2013年

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1 刘磊;基于多目标规划的机电产品绿色优化设计研究[D];天津科技大学;2015年

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5 李雯;基于思维进化的多目标规划算法的研究[D];太原理工大学;2007年

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7 夏昊冉;区间系数多目标规划的智能优化算法[D];安徽大学;2011年

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9 乔辰;多目标规划及其在电力市场功率分配问题上的应用[D];华北电力大学;2012年

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