基于复杂网络的复杂产品设计变更传播路径优化研究

论文摘要

从收集顾客需求到成熟的设计方案,产品设计是一个不断变化的过程。在复杂产品开发过程中,设计变更难以避免,并且决定了产品最终成本的70%-80%,变更活动很大程度的影响产品开发周期和产品质量。变更传播会对产品设计时间和成本造成负面影响,进而影响产品交货期和价格。由于变更传播路径的不唯一性,在实施变更之前找到影响最小的变更传播路径非常重要。针对复杂产品设计变更传播路径优化问题,本文提出了一种基于有向加权复杂网络的最优传播路径搜索方法,其主要研究内容如下。（1）基于非支配排序遗传算法的设计变更传播多目标路径优化。首先将复杂产品分解为零部件,根据复杂产品零部件之间的变更传播依赖关系,构建复杂产品有向加权网络。从变更传播数据库中评估每个变更的变更传播概率及变更传播影响,根据历史数据得到每个研制单元的成本和时间。通过引入变更传播概率及变更传播影响计算每个变更方案的变更传播风险、研制时间、研制成本。将变更传播风险、研制时间、研制成本作为三个优化目标,采用非支配排序遗传算法搜索最优变更传播路径,最终得到Pareto前沿。最后,通过实例验证说明所提方法的有效性,并与传统的广度优先搜索算法进行方法对比,发现本文提出的方法可以解决多目标优化问题,而广度优先搜索算法只能优化单个目标,本文所提方法的算法复杂度也大大降低,更适用于解决复杂产品设计变更传播问题。（2）基于蚁群算法的多源设计变更最优传播路径搜索。首先将复杂产品分解为零部件,并建立零部件之间的变更依赖关系,构建产品网络模型。对零部件之间的连接重要度通过LinkRank算法进行评估,通过对历史数据和产品变更数据库的数据提取,得到变更传播概率和每个零部件的设计时间。通过计算变更传播指数确定每个零部件的属性,也即吸收者/携带者/扩散者。然后,通过变更传播指数,零部件连接重要度,设计任务执行时间和传播的概率四个变量来评估变更传播强度。变更传播强度作为产品网络的边权,由此得到产品有向加权网络模型。评估每个零部件的变更吸收能力,以及初始变更零部件的初始变更影响,通过蚁群算法对多源设计变更传播优化模型进行求解得到最优变更传播路径。通过实例验证说明该方法的有效性,并且与单源变更传播方法进行结果对比突出所提方法的优越性,结果表明本文所提方法可以解决并行传播过程中的路径耦合问题,实现全局最优解的搜索。论文首先针对单源设计变更传播问题,提出了一种基于多目标非支配排序遗传算法的方法对其优化。由于现实中多源变更经常发生,因此针对多源设计变更传播的路径耦合问题,提出了一种基于蚁群算法的方法对其优化。所提方法对于复杂产品设计变更传播路径优化具有一定的实际意义,解决了单源设计变更传播过程中的多目标优化问题和多源设计变更传播的路径耦合问题,可有效降低设计变更成本,节省变更时间,快速为决策者提供可行方案。该论文有图32幅,表16个,参考文献104篇。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• abstract
• 变量注释表
• 1 绪论
•   1.1 研究背景
•   1.2 研究意义
•   1.3 国内外研究现状
•   1.4 研究内容、方法及技术路线
•   1.5 本章小结
• 2 复杂产品设计变更相关理论及关键技术
•   2.1 设计变更概述
•   2.2 有向加权网络模型
•   2.3 变更传播分析
•   2.4 本章小结
• 3 基于多目标遗传算法的单源设计变更传播路径优化
•   3.1 引言
•   3.2 变更传播多目标优化模型构建
•   3.3 基于NSGA-Ⅱ的模型求解
•   3.4 算例仿真验证
•   3.5 本章小结
• 4 基于蚁群算法的多源设计变更传播路径优化
•   4.1 引言
•   4.2 多源变更传播优化模型构建
•   4.3 基于ACO的模型求解
•   4.4 算例仿真验证
•   4.5 本章小结
• 5 案例分析
•   5.1 单源变更传播案例分析
•   5.2 多源变更传播案例分析
•   5.3 本章小结
• 6 结论与展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 研究展望
• 参考文献
• 附录1
• 附录2
• 作者简历
• 学位论文数据集

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李孟泽

导师: 李玉鹏

关键词: 复杂产品,设计变更传播,多源变更,蚁群算法

来源: 中国矿业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 数学,工业通用技术及设备

单位: 中国矿业大学

分类号: O157.5;TB472

DOI: 10.27623/d.cnki.gzkyu.2019.000054

总页数: 91

文件大小: 2211K

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