考虑保修服务的制造/再制造融合产品优化配置研究

为了解决制造与再制造融合产品配置以及客户对于再制造产品零部件信心不足等问题,从产品保修服务出发,根据故障率确立多种保修模块的保修期和成本,同时结合公理设计和模糊矩阵方法,对制造与再制造融合产品进行模块划分,构建多种保修模块下的产品模块化配置方案。以产品保修利润、产品成本、绿色环保度为目标函数,建立多目标优化模型,采用遗传算法进行求解,得到考虑保修服务的制造与再制造产品优化配置方案。最后,以某公司考虑保修服务的制造与再制造汽车产品配置为例,验证了上述方法可行性。     

结合供应链设计的产品族模块配置的主从优化

针对考虑供应链设计的产品族配置优化问题,根据对产品族模块配置与供应链协同优化问题的属性分析,提出一种新的设计理念,即产品族的模块配置与供应链设计是主从关联的。基于主从对策的决策机制,建立了这种关联协同优化的混合0-1非线性双层规划模型,该模型上层是整个产品族的配置优化,以顾客效用与成本之比为优化目标,决策产品族的模块配置;下层是相应生产供应链的设计优化,选择不同的模块供应商与不同产品的制造商并以整个生产供应链过程的成本最低为优化目标。针对模型为0-1混合非线性的特点,上下层分别采用遗传算法设计求解,并以一个简化的发电机产品族的例子来加以说明,结果表明所提双层模型能够有效解决产品族模块配置与供应链协同优化问题,并能得到较优的产品族配置方案。     

多目标产品配置优化研究

针对多目标产品配置优化问题,考虑实例关系和个性化等约束,构建了以性能、成本和交货期为目标的产品配置模型。设计了一种改进的非支配排序遗传算法(Non-Dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行配置模型求解,并根据顾客偏好推荐配置方案。该算法采用动态罚函数处理约束问题,采用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度,对变异操作结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优解,并针对多目标问题改进了Metropolis准则。通过算法验证与实例应用,证明本模型有效可行,改进NSGA-Ⅱ算法在配置问题求解上优于NSGA-Ⅱ算法。     

多产品再生模块组合与寿命终期方案的同步优选

针对寿命终期产品再生决策中较少考虑模块组合效应、模块选择与寿命终期方案分配不同步等不足,提出一种多属性分析与多目标进化算法相结合的模块与方案同步优选方法。兼顾模块寿终质量的影响,建立了以再生收益、模块属性与组合效应最大化为目标的多目标二次优化模型。构建再生属性多准则评价体系,并采用准则交互的模糊层次逼近理想解法将语义评价数据集结为规范化因子融入优化模型中。针对模型的求解,设计一种基于非支配排序的动态灾变进化算法,采用决策空间种群浓度与目标空间进化停滞双重监测下的两级灾变策略保持种群多样性,并实施有限规模跨代竞争。通过对多种报废汽车再生决策的案例分析,验证了所提方法和算法的有效性。     

基于NSGA-II的产品服务系统多目标优化配置设计

为了描述产品与服务的相互作用对产品服务系统配置设计的影响,提出一种NSGA-II的产品服务系统多目标优化配置设计方法。首先,将产品模块和服务模块划分为必选和可选两种,分析了制造企业产品服务系统方案配置问题。其次,分析了方案配置过程中的约束条件,包括方案性能约束、方案成本约束、响应时间约束及模块相容相斥关系约束,建立了方案配置的多目标优化模型。然后,提出了基于NSGA-Ⅱ的模型求解算法,给出了具体的算法求解流程。最后,通过案例分析,验证所提算法的可行性。     

供应商参与下的产品方案多目标优化与多属性决策规划方法

针对现有供应商参与下的产品方案规划方法在零部件优化和供应商评价等两方面所存在的局限性,提出零部件多目标优化和供应商模糊动态多属性决策评价相集成的二阶段规划方法。建立以产品零部件组合方案的质量、成本和交货期等为目标的数学优化模型,以Epsilon策略和主导性约束处理机制对强度Pareto多目标进化算法进行适应性改进后用于对该优化模型进行求解并获得有限数量的Pareto最优解。引入傅里叶级数对伯努利预测模型的误差进行修正来提高预测精度,将修正的伯努利预测模型和模糊动态多属性决策模型相结合用于对Pareto最优解中包含的各零部件供应商进行评价,进而确定出各零部件的最佳供应商和最终的产品规划方案。以供应商参与下的空分设备研发过程作为实例,进行数值仿真计算,结果表明所提出方法具有可行性与有效性。     

产品族架构设计与供应商选择的主从关联优化

针对产品族架构设计与供应商选择的关联优化问题，提出了基于主从对策的交互评价机制。根据主从决策机制建立主从关联双层规划优化模型，以产品族架构设计为主，供应商选择为从。模型上层以效用-成本比为目标，决策产品族架构设计方案。模型下层以成本为目标，决策供应商的选择。构建双层嵌套遗传算法求解模型，并添加具有产品族特色的编码处理策略。最后以客车底盘的案例对模型和遗传算法进行了验证。     

集成供应商选择的产品族设计多目标方法

为避免将产品族设计和供应商选择过程分割而导致不可行或非最优的产品开发方案,以及从多角度对产品族优化设计方案进行评估和权衡,提出一个集成供应商选择的产品族设计多目标优化方法,并建立了一个以最大化产品族总利润和最小化产品族生产风险为多目标的优化模型。在该模型中考虑了产品情感属性对消费者选择行为的影响,以更准确地分析消费者的购买偏好、实现产品族的优化过程。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解。通过实际案例说明了所提优化方法和求解算法的可行性和合理性。     

机电产品多策略模块划分方法

为解决机电产品开发中客制化、技术进化和通用化三种策略之间的矛盾,提出机电产品多策略模块划分方法。该方法首先采用多策略质量功能展开方法,构建主参数分布模型和演进模型;其次采用基于流准则的功能模块划分方法初步划分模块;然后针对多策略设计目标分析模块与主参数的关系,提出分离准则和实例设计准则对划分结果进行评估。通过电冰箱产品族的模块划分验证了方法的有效性和可行性。     

基于模糊关联的复杂产品模块化设计方法及其应用

复杂产品的模块化设计在很大程度上依赖于其零件间关联关系的确定。但是依赖知识与经验的零件间关联评价信息往往存在诸多不确定性,在以往的模块化设计方法中很少被涉及。为了解决这一问题,提出了基于模糊关联分析与求解的复杂产品模块化设计方法。发展了一种模糊证据推理算法用于对零件间的异构多准则关联关系进行融合,从而有效处理了零件间关联关系确定过程中准则多、信息存在模糊与缺失的问题,实现了零件间综合关联关系的量化。以此为基础,构建了以模块内平均模糊聚合度高、模块间平均模糊耦合度低为驱动目标的数学规划模型。将模糊非支配机制引入粒子群算法,发展了一种基于模糊非支配解的多目标离散粒子群算法,对构建的复杂产品模块化数学规划模型进行求解。采用模糊逼近理想解排序法对所求得的模糊非支配解进行优选,从而获得最优的模块化设计方案。结果表明,所提出的方法能够有效处理复杂产品模块化设计过程中不确定信息的转化与传递。以柱塞泵的模块化设计为例进行数值仿真,验证了该方法的可行性与有效性。     

敏捷制造(AM)环境下多供应商选择模型研究

针对多品种物资供应环境下多供应商选择的多目标问题,在多供应商选择特征分析的基础上,建立了以供应综合成本最低为目标函数、满足多个约束条件的细合优化模型.为解决求解的困难,采用变换分解算法,将原模型转换为整数规划问题.并且通过算例验证了模型及求解方法的正确性及有效性.新方法克服了常规供应商的选择评价方法只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性.     

基于供应链的供应商选择模型与算法

以石化企业为背景,研究了供应链中多供应商/多炼油厂的原油供应商选择问题,建立了以成本、质量、交货及供应链循环时间为目标的多目标采购优化数学模型,以实现供应商选择和最优采购计划的集成.然后,利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)与多目标规划相结合的方法求解模型得到供应商选择及优化采购方案.数值仿真结果表明所提出方法的有效性和实用性.     

基于供应链的供应商选择模型与算法

以石化企业为背景,研究了供应链中多供应商/多炼油厂的原油供应商选择问题,建立了以成本、质量、交货及供应链循环时间为目标的多目标采购优化数学模型,以实现供应商选择和最优采购计划的集成.然后,利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与多目标规划相结合的方法求解模型得到供应商选择及优化采购方案.数值仿真结果表明所提出方法的有效性和实用性.     

基于SPEA2+的产品族模块单元多目标规划方法

在分析零件功能和物理特性的基础上,应用模糊数学理论给出产品族模块单元规划准则的量化计算方法,建立产品族模块单元多目标规划优化模型。针对传统的目标加权法在模型求解中的不足,采用改进的强度Pareto进化算法(SPEA2+)对模块单元多目标规划问题进行优化求解,从而得到一系列基于Pareto解集的产品模块规划方案,并利用模糊集合理论的Pareto综合选优方法得到了产品模块多目标规划的最优方案。结合项目实施以缝纫机为应用实例,验证提出方法的有效性和适应性。     

面向多样性和绿色性需求满意的产品配置设计

以优化客户对绿色产品的满意程度为目标,在构建绿色产品的客户满意度模型和配置过程模型的基础上,提出一种面向多样性及绿色性需求满意的产品配置设计方法。采用模块化思想和通用物料清单方法建立了绿色产品结构模型,并利用环境化质量功能配置方法实现客户需求、绿色产品特性与绿色模块类特性的映射转化;结合生命周期评价的思路与方法,分析模块类实例生命周期各阶段的绿色特性,在对分析结果进行处理的基础上,建立面向多样性及绿色性需求满意程度最大化的绿色产品配置优化模型。以食品搅拌机为例,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

考虑设备多状态的缸盖生产线性能分析与优化

为实现发动机缸盖生产线的性能提升和成本管控,提出一种考虑设备多状态的发动机缸盖生产线性能分析与缓冲区配置优化方法。首先,采用马尔可夫模型揭示设备多状态与缓冲区库存的变化规律,建立了生产线可用度与缓冲区容量的耦合模型。其次,构建了以生产线可用度和缓冲区配置成本为目标的多目标优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法求解优化模型。最后,通过案例证明所提方法能提高缸盖生产线的生产性能并降低缓存区配置成本。     

基于灰色关联与权重顺序交叉的复杂产品配置方案重构技术

为提高复杂产品的配置质量,提出基于灰色关联与权重顺序交叉的产品配置方案重构技术。根据需求配置得到备选方案集,模糊评价备选方案并计算其灰色关联系数;针对完全未知权重构建多目标模型并求解权重因子,利用可能度排序方法求取方案集排序向量。截取优质方案作为备选方案集,整理分析方案集中的各模块并构成功能模块库,在保留模块身份信息的同时对模块进行编码。依据初次配置中的模块权重大小设定权重顺序交叉重构的顺序,确定交叉次数进行重构,从而获得新的方案解集。将新配置方案解与初始方案集综合评价并排序,最终得出高质量的满意解。该方法在高档数控机床结构配置设计中进行了应用验证,通过权重顺序交叉和二次重构技术有效提高了产品配置质量。     

面向可适应性的模块化产品族层次关联优化设计

考虑到产品族设计中产品平台的可适应性,将产品模块分为公共模块、可适应性模块和定制模块。针对平台模块与个性化模块间的层次关联特性,建立了产品族层次关联优化模型,上层模型以产品族的设计成本为目标,用于对平台模块的优选;下层模型在上层平台模块的制约下以各个变型产品的设计成本为目标,用于对各个变型产品个性化模块的优选。利用基于遗传算法的混合算法对模型进行求解。最后以卷扬机产品族实例验证了该模型和算法的可行性,同时,制造商可以在较低成本的前提下快速响应不同客户对产品性能的要求。     

改进蚁群算法在采购供应链组建中的应用

以电梯企业为背景,研究了采购供应链中多供应商选择问题,建立了以成本、质量、交货及售后服务等9项评价指标为目标的多目标采购优化数学模型,并采用层次分析法和改进的蚁群算法相结合的多目标规划方法对该模型进行求解,得到一组最优的供应商组合。最后,通过一个算例验证了该方法的有效性。     

改进蚁群算法在采购供应链组建中的应用

以电梯企业为背景,研究了采购供应链中多供应商选择问题,建立了以成本、质量、交货及售后服务等9项评价指标为目标的多目标采购优化数学模型,并采用层次分析法和改进的蚁群算法相结合的多目标规划方法对该模型进行求解,得到一组最优的供应商组合。最后,通过一个算例验证了该方法的有效性。