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快速响应制造系统产品开发过程时间估计与优化

发布时间:2023-02-21 10:30
  为缩短产品开发和生产周期,在尽可能短的时问内满足客户需求,提出基于“快速响应”原理的快速响应制造系统。进行产品开发过程时间分析对于保障系统的快速响应能力,提高进度控制和管理能力具有重要意义,本文针对快速响应制造系统的产品开发过程开展了时间估计与优化研究。 首先,介绍产品开发过程中的一些基本概念,对快速响应制造系统产品开发过程任务及存在的设计迭代进行分析描述,提出了基于元模型方法的快速响应制造系统产品开发过程时间分析流程。对作为重要特征的设计迭代进行重点分析,特别对基于DSM的迭代描述做了详细介绍;为能够更加科学合理的对产品开发过程时间进行估计,引入计算机仿真领域的元模型方法,针对设计活动时间估计问题的特点给出了元模型建模步骤,指出元模型拟合方法和训练数据选取方法是研究的重点。 其次,针对元模型拟合方法开展研究,提出了基于高斯过程元模型的产品设计活动时间估计方法。将常用的元模型方法分为参数方法和非参数方法进行了介绍,指出非参数方法的弊端以及高斯过程元模型在理论上可以取代几种常见的非参数方法;介绍了高斯过程元模型的建模原理,并对协方差函数的设定以及超参数优化方法进行了相应的说明,由于训练数...

【文章页数】:131 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 快速响应相关研究
        1.2.2 产品开发过程研究
        1.2.3 产品开发过程建模研究
        1.2.4 目前研究存在的问题
    1.3 论文的主要内容与创新点
        1.3.1 论文的主要内容与结构安排
        1.3.2 论文的创新点
第二章 快速响应制造系统产品开发过程相关分析
    2.1 产品开发过程任务分析
        2.1.1 相关概念定义
        2.1.2 产品开发过程设计活动相互关系分析
    2.2 快速响应制造系统设计迭代过程描述
        2.2.1 迭代问题描述
        2.2.2 返工形式描述
        2.2.3 基于设计结构矩阵的产品开发过程迭代表示
    2.3 快速响应制造系统产品开发过程时间估计方法
        2.3.1 元模型的基本概念
        2.3.2 元模型方法在产品开发过程时间估计中的应用
    2.4 本章小结
第三章 基于高斯过程元模型的设计活动时间估计方法
    3.1 经典元模型与评价指标介绍
        3.1.1 基于参数估计方法的元模型
        3.1.2 基于非参数估计方法的元模型
        3.1.3 元模型评价指标
    3.2 高斯过程元模型建模原理及相关技术
        3.2.1 高斯过程元模型建模原理
        3.2.2 协方差函数
        3.2.3 超参数的确定与优化
    3.3 高斯过程元模型在设计活动时间估计中的应用
        3.3.1 高斯过程建模的基本步骤
        3.3.2 语言型数据的处理
        3.3.3 设计活动时间估计建模步骤
    3.4 实例分析
        3.4.1 实例背景
        3.4.2 拟合结果
        3.4.3 敏感性分析
    3.5 本章小结
第四章 基于试验设计方法的数据选取
    4.1 试验设计方法介绍
        4.1.1 实物试验设计方法
        4.1.2 适用于计算机试验的试验设计方法
    4.2 拉丁超立方设计最优化度量准则
        4.2.1 拉丁超立方设计单目标优化准则
        4.2.2 拉丁超立方设计多目标优化准则
    4.3 基于改进ILS 算法的最优化拉丁超立方试验设计方法
        4.3.1 迭代局部搜索
        4.3.2 改进迭代局部搜索算法
        4.3.3 对比分析
    4.4 最优化LHD 在设计活动时间估计数据选取中的应用
    4.5 本章小结
第五章 考虑重叠的产品开发过程时间优化
    5.1 产品开发模式的分析与比较
        5.1.1 串行开发模式
        5.1.2 并行开发模式与重叠开发模式
    5.2 重叠模式下产品开发过程分析
        5.2.1 设计活动重叠形式
        5.2.2 信息交流策略
        5.2.3 设计迭代参数表示方法
    5.3 重叠模式下产品开发过程时间分析建模
        5.3.1 重叠模式下的一般模型
        5.3.2 考虑时间不确定性的时间分析模型
        5.3.3 基于蚁群算法的时间优化模型
        5.3.4 实例应用
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 需进一步研究的问题
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
    一、已发表的学术论文
    二、参与的课题



本文编号:3747566

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