大规模定制下参数化产品族多目标智能优化方法与应用
发布时间：2020-12-08 23:28
现代制造业为了满足消费者的需要,面临着用有限的生产成本快速地为客户提供多品种、高质量、定制产品的压力；大规模定制迎合当今市场需求,它正以其独特的生产模式引起社会广泛关注。大规模定制的核心思想是以接近大规模生产的速度和成本满足客户对产品的个性化需求,它将传统的面向客户订单的反应式定制转变为面向产品族规划的预定制,以提高企业快速响应客户需求的能力。其实施成败的关键在于能否有效解决同时满足客户个性化的特定需求且保持批量生产的规模效益之间的矛盾。因此,合理的产品族规划成为企业实施大规模定制的基础和保障。本文的研究目标在于针对参数化产品族规划,提出有效的方法和工具支持科学的产品族优化决策。以期既要展现面向客户尽可能丰富的产品外部差异性以满足客户的需求,又要增加面向企业尽可能多的产品间共性以降低额外生产成本。成功的设计方法应能在满足客户个性化性能需求的前提下获取产品族内的最大共性,实现产品族共性与差异性的最佳平衡。论文通过对大规模定制的概念、本质属性详细分析,结合产品族的概念、特点与优势,指出以产品族规划为基础组织企业的生产经营,能够集成大规模生产与定制生产的优势,辅助企业有效地实施大规模定制生产...
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：185 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 大规模定制下产品族研究现状综述
1.3 研究目的与研究内容
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究内容
1.4 研究方法和技术路线
1.5 本章小结
第2章 大规模定制下产品族设计理论基础
2.1 大规模定制概述
2.1.1 大规模定制的概念
2.1.2 大规模定制模式的基本思想和特点
2.1.3 大规模定制的分类
2.2 大规模定制下产品族的相关理论
2.2.1 产品平台与产品族的的概念
2.2.2 产品族的客户需求
2.2.3 模块化产品族设计
2.3 参数化产品族
2.3.1 参数化产品平台与产品族
2.3.2 参数化产品族设计与优化方法
2.4 本章小结
第3章 无公用平台下的参数化产品族多目标智能优化
3.1 引言
3.2 多目标优化基本概念
3.3 无公用平台下的参数化产品族优化设计方法
3.3.1 参数化产品族优化问题描述
3.3.2 参数化产品族优化设计流程
3.4 基于拥挤距离排序的多目标多约束遗传算法（NSMOGA）
3.4.1 染色体编码与种群初始化
3.4.2 解码
3.4.3 复制与选择
3.4.4 染色体重组
3.4.5 种群替换策略
3.4.6 模糊优选
3.5 实例仿真与对比分析
3.5.1 通用电动机产品族实例
3.5.2 实验仿真与算法性能分析
3.5.3 实验结果对比分析
3.6 本章小结
第4章 单平台下平台变量值已知时的产品族智能优化
4.1 引言
4.2 单平台下产品族优化设计方法
4.2.1 设计流程
4.2.2 单平台下产品族优化的数学模型
4.2.3 平台变量选取
4.2.4 实例产品平台变量值的设置
4.3 单平台下平台变量值已知时的产品族优化
4.3.1 平台变量值已知时的产品族优化模型
4.3.2 基于NSMOGA的产品族优化流程
4.4 仿真实验与对比分析
4.4.1 通用电动机产品族的平台变量分析
4.4.2 平台变量取值已知情形下的通用电动机产品族优化模型
4.4.3 仿真实验求解
4.4.4 结果分析
4.5 本章小结
第5章 单平台下平台变量值未知时的产品族智能优化
5.1 引言
5.2 平台变量取值未知时的产品族优化数学模型
5.3 产品族设计空间的染色体表示
5.3.1 产品族设计空间染色体的一般性表示
5.3.2 平台变量已知时的的产品族解个体的染色体表示
5.4 算法设计
5.5 仿真实验与对比分析
5.5.1 通用电动机产品族的平台变量分析
5.5.2 平台变量取值未知情形下的通用电动机产品族优化模型
5.5.3 仿真实验求解
5.5.4 结果对比分析
5.6 本章小结
第6章 多平台下的参数化产品族多目标智能优化
6.1 问题描述
6.2 多平台下参数化产品族多目标并行协同优化
6.2.1 多平台产品族双层多目标并行协同优化算法
6.2.2 染色体编码
6.2.3 外层共性控制变量优化子算法
6.2.4 内层设计变量优化子算法
6.3 实例仿真与对比分析
6.3.1 通用电动机多平台产品族优化问题建模
6.3.2 仿真实验及结果分析
6.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读博士学位期间所发表的学术论文
附录B 攻读博士学位期间所参与的科研课题
附录C 相关算法的部分程序源代码
本文编号：2905865
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：185 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 大规模定制下产品族研究现状综述
1.3 研究目的与研究内容
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究内容
1.4 研究方法和技术路线
1.5 本章小结
第2章 大规模定制下产品族设计理论基础
2.1 大规模定制概述
2.1.1 大规模定制的概念
2.1.2 大规模定制模式的基本思想和特点
2.1.3 大规模定制的分类
2.2 大规模定制下产品族的相关理论
2.2.1 产品平台与产品族的的概念
2.2.2 产品族的客户需求
2.2.3 模块化产品族设计
2.3 参数化产品族
2.3.1 参数化产品平台与产品族
2.3.2 参数化产品族设计与优化方法
2.4 本章小结
第3章 无公用平台下的参数化产品族多目标智能优化
3.1 引言
3.2 多目标优化基本概念
3.3 无公用平台下的参数化产品族优化设计方法
3.3.1 参数化产品族优化问题描述
3.3.2 参数化产品族优化设计流程
3.4 基于拥挤距离排序的多目标多约束遗传算法（NSMOGA）
3.4.1 染色体编码与种群初始化
3.4.2 解码
3.4.3 复制与选择
3.4.4 染色体重组
3.4.5 种群替换策略
3.4.6 模糊优选
3.5 实例仿真与对比分析
3.5.1 通用电动机产品族实例
3.5.2 实验仿真与算法性能分析
3.5.3 实验结果对比分析
3.6 本章小结
第4章 单平台下平台变量值已知时的产品族智能优化
4.1 引言
4.2 单平台下产品族优化设计方法
4.2.1 设计流程
4.2.2 单平台下产品族优化的数学模型
4.2.3 平台变量选取
4.2.4 实例产品平台变量值的设置
4.3 单平台下平台变量值已知时的产品族优化
4.3.1 平台变量值已知时的产品族优化模型
4.3.2 基于NSMOGA的产品族优化流程
4.4 仿真实验与对比分析
4.4.1 通用电动机产品族的平台变量分析
4.4.2 平台变量取值已知情形下的通用电动机产品族优化模型
4.4.3 仿真实验求解
4.4.4 结果分析
4.5 本章小结
第5章 单平台下平台变量值未知时的产品族智能优化
5.1 引言
5.2 平台变量取值未知时的产品族优化数学模型
5.3 产品族设计空间的染色体表示
5.3.1 产品族设计空间染色体的一般性表示
5.3.2 平台变量已知时的的产品族解个体的染色体表示
5.4 算法设计
5.5 仿真实验与对比分析
5.5.1 通用电动机产品族的平台变量分析
5.5.2 平台变量取值未知情形下的通用电动机产品族优化模型
5.5.3 仿真实验求解
5.5.4 结果对比分析
5.6 本章小结
第6章 多平台下的参数化产品族多目标智能优化
6.1 问题描述
6.2 多平台下参数化产品族多目标并行协同优化
6.2.1 多平台产品族双层多目标并行协同优化算法
6.2.2 染色体编码
6.2.3 外层共性控制变量优化子算法
6.2.4 内层设计变量优化子算法
6.3 实例仿真与对比分析
6.3.1 通用电动机多平台产品族优化问题建模
6.3.2 仿真实验及结果分析
6.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读博士学位期间所发表的学术论文
附录B 攻读博士学位期间所参与的科研课题
附录C 相关算法的部分程序源代码
本文编号：2905865
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