参数化产品族定位优化方法研究
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随着客户需求的日益多样化、市场竞争的日趋激烈,越来越多的企业转而采用大批量定制的生产方式以应对这种外部环境的巨大变化。作为大批量定制的开发设计技术之一,基于产品平台的产品族设计也日益受到学界和业界的重视。许多企业在客户需求多样化的压力下,盲目地增加产品族中产品的种类,以期获得更多的销量。但是由于产品族复杂度的上升,这种外部多样性的增加并没有像预期的那样带来更大利润。产品族的定位正是要解决“如何为恰当的市场提供恰当的产品多样性”的问题。它是权衡产品族的外部多样性和内部通用性这对矛盾的一种有效手段。本文针对参数化产品族的特点,提出了一种参数化产品族定位优化方法:在对参数进行分类、建模的基础上,提出评价产品族内、外部优良性的优化指标、建立定位优化模型,并采用一种新的混合算法对模型进行求解。最终通过具体算例进行了应用验证。第一章阐述了论文研究背景和研究意义。首先论述了本文所要研究的产品族定位问题的意义。接着从产品族设计和产品族定位问题研究两个方面,综述了相关研究的现状和存在的不足。最后提出了本文研究的主要内容和论文框架。第二章主要论述了参数化产品族定位优化问题的描述和模型。在对参数分类、建模的基础上,提出结合市场需求的覆盖与分布、客户选择模型和产品实例利润比的参数化产品族获利能力指标,以及基于数据聚集性的参数通用性指标。最后以这两者为优化目标建立了参数化产品族定位的两目标优化模型。第三章针对定位优化模型的特殊性,提出了多目标遗传算法与基于先验知识的双基因位爬山算法相结合的混合算法,用以对第二章中的两目标优化模型进行求解。最后介绍了本文中采用的基于模糊集合理论的综合优选方法。第四章基于前两章的参数化产品族定位优化模型及其混合算法,以三相异步电机产品族定位优化为算例,进行了应用验证。通过将混合算法与单独使用遗传算法的结果和过程进行比较,验证了混合算法的有效性和优越性。第五章对全文内容进行总结,并对后续研究工作进行了展望。
致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
目录 | 第8-10页 |
1 绪论 | 第10-27页 |
1.1 引言 | 第10-11页 |
1.2 相关领域研究现状 | 第11-23页 |
1.2.1 产品族设计研究现状 | 第11-18页 |
1.2.2 产品族定位及优化研究现状 | 第18-23页 |
1.3 现有研究存在的不足 | 第23-24页 |
1.4 论文主要内容与结构 | 第24-26页 |
1.5 本章小结 | 第26-27页 |
2 参数化产品族定位描述及其优化模型 | 第27-49页 |
2.1 引言 | 第27页 |
2.2 参数化产品族定位优化问题建模 | 第27-32页 |
2.2.1 参数化产品族参数的分类 | 第27-29页 |
2.2.2 基本需求参数与市场建模 | 第29-30页 |
2.2.3 设计参数与性能参数建模 | 第30-32页 |
2.2.4 定位问题形式化描述 | 第32页 |
2.3 参数化产品族的获利能力描述 | 第32-40页 |
2.3.1 产品族对市场需求覆盖的描述 | 第33-34页 |
2.3.2 市场需求分布的描述 | 第34-36页 |
2.3.3 市场竞争与客户选择模型 | 第36-40页 |
2.3.4 产品族获利能力指标 | 第40页 |
2.4 参数化产品族的参数通用性描述 | 第40-46页 |
2.4.1 参数通用性对产品族的意义 | 第41-42页 |
2.4.2 现有的参数化产品族通用性指标 | 第42-44页 |
2.4.3 参数化产品族参数通用性计算方法 | 第44-46页 |
2.5 参数化产品族定位优化模型 | 第46-48页 |
2.6 本章小结 | 第48-49页 |
3 参数化产品族定位优化模型的混合算法求解 | 第49-61页 |
3.1 引言 | 第49页 |
3.2 基于Pareto精英保留策略和随机权重和的多目标遗传算法 | 第49-53页 |
3.2.1 编码方式与模型描述 | 第50页 |
3.2.2 随机权重和方法 | 第50-52页 |
3.2.3 Pareto精英保留 | 第52-53页 |
3.3 基于先验知识的双基因位爬山算法 | 第53-57页 |
3.3.1 基于先验知识的爬山算法改进 | 第53-55页 |
3.3.2 改进爬山算法与多目标遗传算法的结合 | 第55-57页 |
3.4 产品族定位优化模型求解算法的具体步骤 | 第57-59页 |
3.5 综合优选机制 | 第59-60页 |
3.6 本章小结 | 第60-61页 |
4 算例应用 | 第61-75页 |
4.1 引言 | 第61页 |
4.2 市场基本需求参数及客户群划分 | 第61-62页 |
4.3 产品设计参数与性能参数 | 第62-64页 |
4.4 产品族获利能力指标的相关计算 | 第64-67页 |
4.5 设计参数权重的计算 | 第67-68页 |
4.6 算法求解与结果分析 | 第68-72页 |
4.7 混合算法与多目标遗传算法比较 | 第72-74页 |
4.8 本章小结 | 第74-75页 |
5 总结与展望 | 第75-77页 |
5.1 论文总结 | 第75-76页 |
5.2 未来展望 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-87页 |
攻读硕士学位期间参加的科研工作和取得的学术成果 | 第87页 |
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