基于变量驱动的GBOM产品族模型建立方法

大规模定制环境下,为建立一个高效、低冗余、易配置的产品族结构模型和相应的配置方法并且保证配置方案的可实现性,根据产品族的特点,以通用物料清单（GBOM）作为产品族的知识表示方法,提出了一种基于变量驱动的GBOM产品族模型的建立方法,并给出了形式化表示;通过使用统一建模语言（UML）语言实现了产品族模型的结构化设计;最后,给出了微波炉的配置实例。研究结果表明,该方法为实现产品族配置系统提供了理论基础。     

基于产品族的产品结构建模及配置研究

根据产品族和GBOM可配置产品的特点,构造了一个基于产品族的可配置产品结构模型,分析了配置模块的构成、模块及其属性之间的约束关系。在配置过程中,定义了模块配置参数和配置规则,并举例说明参数化配置的实现过程。说明了各种BOM的产生、结构和信息变化及其管理。最后给出了该产品结构模型及产品配置的应用实例。     

面向客户定制的板式家具产品族模型研究

随着人们生活水平的提升,人们对产品的个性化需求日益提高。为解决板式家具产品设计中快速响应市场需求和客户个性化定制的问题,对板式家具产品的定制因素进行了分析,基于GBOM对板式家具产品族的界定规则和产品族模型的对象进行研究,构建出面向客户定制的板式家具产品族模型,给出产品族模型的配置约束和产品配置方法,实现了板式家具产品的快速定制设计。以床为实例演示面向客户定制的板式家具产品族模型的建立及其配置方法。     

面向大批量定制的产品配置优化技术研究

产品配置是实现大批量定制的关键技术之一,本文提出了一种面向大批量定制的产品配置优化方法,通过建立面向产品族的GBOM模型,快速计算出不同配置的产品成本,结合客户需求的满足度,获得最优的产品配置。     

大规模定制下工程机械产品配置设计研究

在大规模定制环境下,为了避免由于产品品种增多带来的数据结构冗余,研究了大规模定制下基于GBOM的产品族模型的建立方法和基于约束的产品配置方法,并将这些理论和方法应用到工程机械产品中,实现了企业对客户需求的快速响应和产品的快速配置.     

基于多色集合理论的产品族建模与配置研究

多色集合的元素和集合整体都能够被同时涂上一些不同的颜色,用来表示研究对象整体和其中元素的性质.本文用多色集合的元素表示产品族的零部件,用统一颜色表示产品整体属性.用个人颜色表示零部件属性,建立了面向大批量定制的产品族结构及配置模型,并提出了基于该模型的产品族配置算法.根据该算法可实现按照客户需求进行产品族配置.该方法采用形式化的表达与推理,易于通过编程实现.最后结合一个实例验证了方法的可行性.     

面向大批量定制的产品配置系统的研究与实现

大批量定制是大批量生产和定制生产两种生产方式的有效结合,是为满足客户个性化和产品多样化需求而发展的一种先进制造模式.主要对基于大批量定制理论的产品配置系统的构建技术进行研究;首先论述和分析了目前学术界和工业界对大批量定制理论和实现技术的研究情况,包括产品建模、规则驱动的产品配置等关键技术;然后提出了遵循产品族架构、基于GBOM(General Bill of Material)的产品配置系统的体系结构和功能构成;重点分析并讨论了BOM结构和配置结构分离的产品建模方法,以及面向产品族群的、规则定制与规则匹配相独立的产品配置系统的工作原理和系统模型;最后通过一个案例验证了系统的正确性,并给出了系统运行实例.     

基于XML的产品结构与配置管理研究

研究了产品数据管理(PDM)系统产品结构与配置管理体系结构,阐述了产品结构的演变过程.分析了PDM基于产品结构和过程展开两个方面的产品配置内容和关系,实现了基于XML的产品结构信息描述、图元文件在XML文档中的处理及XML文档的数据库存储等功能,解决了产品结构与配置管理对象模型的构建、产品配置管理中的组合配置方法等关键技术,提出了基于XML结构的产品结构配置方法,并通过实例实现了PDM数据安全、高效地传输.     

面向大规模定制的配置设计技术研究

为了研究基于模块化产品族大规模定制的配置设计，探讨其实现方法，在分析大规模定制生产模式所具有的设计和定制分离过程特点的基础上，提出了基于产品族的配置设计过程及其方法。通过分析由零件族和装配体族构成的配置模型，建立了基于事物特性表的产品族组织方法；剖析了客户驱动的定制过程，形成了包含需求和工程两个处理环节的配置设计过程以及环节之间的映射方法；通过建立需求和工程配置模型，应用基于图表示的配置推理方法，实现了产品的定制配置。最后以自行车为例演示了配置设计方法。     

基于粗糙集神经网络的产品族配置性能预测方法

模块化产品族设计是面向大规模定制设计的支撑技术.为了加快对动态变化的个性化需求的响应速度,提出基于粗糙集神经网络的产品族配置性能预测新方法,以通过产品族中典型产品变型的历史数据挖掘来预测新产品变型的基本性能,给出产品族配置性能预测定义和目标;提出层次化的产品族表示模型,并用数学方法对配置过程和配置对象进行规范描述;给出基于粗糙集神经网络的配置性能综合预测框架和基本步骤.该方法能够复用所挖掘的配置知识和配置规则,减少试验环节工作量,且能将性能预测值作为衡量是否满足最终客户需求的基本依据,以评价配置的合理性.最后以某模块化新型号冰箱产品族为实例进行验证.