产品全生命周期结构模型研究

针对目前产品结构模型存在的表达产品信息不全面、不深入和信息一致性差的问题,在分析现有产品结构模型的内涵基础上,提出了产品全生命周期结构模型的概念和构建方法。分析了结构子树的节点和它们之间的关系,给出了节点操作和节点属性操作的方法与结构子树转换的通用操作步骤,使用扩展的IDEF5图形化建模语言,描述了复制节点、增节点和删节点操作,以及属性赋值、增属性和删属性操作等6种基本操作,论述了不同结构子树间转换的规则。最后,通过实例阐明了从产品需求结构子树到整个产品全生命周期结构模型的构建过程。     

面向全生命周期的产品定义模型研究

介绍了产品全生命周期的概念，在分析了产品全生命周期的信息组成基础之后，提出面向全生命周期的产品定义模型的概念，建立了在产品定义模型下的零部件对象模型。最后阐述产品数据信息在产品全生命周期内的统一表示。     

基于产品结构的全生命周期形式化建模

在分析产品结构的内涵基础上,提出基于产品结构具有时间、数据和粒度三维的产品全生命周期模型概念和相关术语,全面表达产品全生命周期活动中的产品相关信息。给出模型的节点、节点属性、关系和结构子树的定义,以及节点和节点属性的操作方法。论述操作规则和模型结构子树的构建步骤。示例阐明产品从需求结构子树到回收/报废结构子树的全生命周期模型构建过程。     

基于元模型的产品全生命周期信息模型研究

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在分析产品元数据语义关系的基础上,从结构层、过程层和表达层描述了全生命周期信息模型,提出了基于属性、约束和操作表达的信息模型,分析了元模型扩展机制与领域模型建立方法,并以汽车减震器为例,阐述了信息模型的建立方法与应用。

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面向产品全生命周期的工艺流程管理系统的模型设计

开发一个面向产品全生命周期的工艺流程管理系统，目的是建立与实施一条通贯产品全生命周期的工艺全局的过程链，这样可以对产品工艺的整个形成过程进行灵活的控制。工艺流程管理系统模型是整个管理系统的基础。通过面向产品全生命周期的整个工艺过程。针对企业工艺过程自身的特点，论述了工艺流程管理系统的模型设计，分别介绍其中的过程模型、组织模型、资源模型和工作流相关数据，并着重对过程模型及其相应的对象设计进行了详细介绍。     

产品全生命周期信息模型研究

为了建立完整、可重用、高度一致的产品全生命周期信息模型,提出了一种产品全生命周期模型的体系框架。该框架由面向产品生命周期的过程模型、扩展企业资源模型和产品信息模型组成。重点对组成产品生命周期的需求分析阶段、概念设计阶段、工程设计阶段、产品制造阶段及产品支持服务阶段各模型的组成、表达及其各阶段模型的演化过程进行了研究。在此基础上,提出了基于应用层、服务层和数据层的3层信息体系结构的产品全生命周期信息集成框架,支持网络环境中产品数据分布式互操作。     

基于Web的设备全生命周期管理系统的研究

提出了完整的设备全生命周期数据模型和功能模型，系统采用三层B／S结构，构建了完整的大型设备全生命周期信息库，开发出了设备全生命周期前期管理系统，并介绍了系统实现的一些关键技术以及系统的特点。     

产品全生命周期中面向客户服务的产品模型

将产品全生命周期划分为需求分析、概念设计、工程设计、加工制造、服务支持五个阶段,按照所划分的阶段,提出包括产品需求分析模型、概念模型、设计模型、制造模型和服务支持模型的体系框架,同时研究了各阶段模型之间的转换、集成、互操作方法。在此基础上,重点对产品生命周期中的产品服务支持阶段的模型进行了描述,提出了产品服务支持阶段的模型包括产品服务模型和客户信息模型,研究了从产品的其他阶段模型转化和构成产品服务模型的方法。     

基于产品全生命周期的数字化建模研究

在全生命周期里,数字化建模定义产品的各种数据和信息,包括各种环境信息、工艺信息和使用信息,是一种各种信息交换、反馈的过程,整个建模过程本身也是一种对数字化模型认识的一个螺旋上升过程;从数字化建模的每个具体环节研究了其相关数据库的理论;举出了一个具体的产品实例,初步验证了这一理论和方法.     

基于免疫神经网络的飞机全生命周期成本预测

以制造业中产品全生命周期成本(LCC—life cycle cost)数据为研究对象,利用BP神经网络建立成本估算模型,引入增强该神经网络模型适应性和学习能力的免疫算子,将免疫神经网络模型嵌入到商用飞机的全生命周期成本的预测中,对商用飞机全生命周期成本的主要影响因素进行了优化调节,并取得理想效果。     

基于灰色理论的产品寿命预测研究

为了向产品生命周期设计提供寿命信息,在基于特征的产品全生命周期设计集成信息模型的基础上,提出利用灰色GM（1,1）模型对少量已有同类产品的寿命数据进行预测,扩充样本量,由灰色关联度分析得出其最符合的分布类型,由此预测与产品生命周期设计相关的寿命指标值。同时,在VC＋＋6．0环境下,开发了产品寿命预测模块,并给出了应用实例。     

产品全生命周期设计环境评价系统的研究

给出了产品全生命周期设计环境评价系统中,目标范围的界定、数据清单的分析、环境影响的评价以及改进分析的具体方法,并针对环境评价过程中的产品环境属性数据库的建立,生命周期过程、子过程权重的确定以及环境影响因子的确定,提出了有效的解决方法,并依此开发了一套环境评价的软件系统。最后用一实例来证明所提方法的正确性。     

基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型

针对短生命周期产品需求预测中历史数据缺乏、需求影响因素考虑不充分导致的预测精度较低等问题,提出一种改进的BASS模型,用于短生命周期产品需求预测。提出基于特征重要性的产品相似度度量方法,应用模糊聚类—粗糙集实现了产品相似特征权重分配;利用系统相似度量方法度量了产品相似性,为相似产品历史销售数据的获取及整理、相似产品权重的确定提供了依据。综合考虑消费者偏好和季节对需求预测的影响,对BASS模型进行改进,提出一种应用于短生命周期产品需求预测的改进BASS模型。以某手机需求预测实例验证了该方法的科学性和有效性。     

基于多寿命周期理论的平地机再制造效益分析

介绍了基于多寿命周期理论的平地机再制造,对平地机再制造的工艺流程、再制造相关数据、经济社会效益等方面进行了分析.结果表明,实施平地机再制造产业化工程,不仅可为企业创造可观的经济效益,而且在节能、减排、保护环境等方面具有重要意义.     

异质信息网络中基于聚类及链接分析的多样性挖掘技术

提出基于聚类及链接分析的挖掘模型LinkNetClus,该模型将对象类型分为目标类型及属性类型,并假设目标对象属于每个簇的概率依赖于与之相关的其他对象,在目标对象上进行迭代的聚类操作,最终得到具有多样性的聚类结果。该模型充分利用了异质信息网络中的关联关系,得到多维的挖掘结果来解决数据冗余的问题,结果的可解释性也优于排序序列。通过实验证明了使用LinkNetClus得到的聚类结果比已有的基准方法提高大概30％～50％左右。     

海水环境下磁脂性能的全生命周期试验研究

利用磁脂密封试验台,研究在海水环境中磁脂从初始状态到稳定运转直至失效的全生命周期的性能变化。采用电镜和差热反应等方法对分散剂、磁性包覆颗粒以及载液的酸值和分油进行分析,研究磁脂的变化过程,得到其变化规律和磁脂失效的判据。结果表明：磁脂的结块硬化是引起磁脂失效的主要原因;磁脂发生结块硬化时,载液的分油加剧,载液承载作用减弱,出现磁性包覆颗粒分散稀疏带并呈现扩展趋势,但磁性颗粒没有发生氧化反应,分散剂形态仍保持良好。     

GRNN-PSO视角下的网络安全势态预测研究

网络安全态势预测是属于网络安全态势最为关键构成部分之一,在对网络安全预防制订决策面发挥着非常重要作用。针对网络安全态势预测存在误差等方面问题,本文提出一种GRNN-PSO(改进广义回归神经网络)预测方法,其目的就是使得网络安全态势预估的精准度得到改善。运用时间窗口移动的方法,将各个离散时间监测点的网络安全态势值形成部分线性相关的多元回归数据序列,把它可以看作为样本集录进改进广义回归神经网络中再进行训练,从而形成相关预测模型。在改进广义回归神经网络对其进行训练之中,运用粒子群算法动态地搜索广义回归神经网络最优培训参数,使得选择广义回归神经网络训练参数等方面难题得到解决,最后通过对传统预测方法与改进过的广义回归神经网络预测方法进行相关实验,实验结果体现了前者比后者的方法具有更佳的性能。     

基于MEA-Elman神经网络的电力日负荷预测

Elman神经网络是一种动态反馈网络,对历史状态敏感,具有短期记忆功能和处理动态信息的能力,可以建立动态、非线性电力负荷预测模型。由于Elman神经网络采用BP算法,容易陷入局部极小解,迭代次数多且学习效率低,该文利用思维进化算法(MEA)优化Elman神经网络的方法,提出基于MEA-Elman神经网络的电力负荷预测模型。实验表明,该方法能够避免不成熟收敛问题,减少迭代次数,有效提高了配电网短期负荷的预测精度,对电力系统合理调度与规划具有重要意义。     

基于网络分析的发电机无功优化研究

为解决发电机无功优化的问题,提出了一种具有概念清晰、计算便捷等特点的基于网络分析的发电机无功优化方法。该方法的实现过程包括,首先利用节点功率平衡的关系以及支路电压损耗的关系,得到了各节点电压以及支路无功潮流对除平衡节点以外的发电机节点无功出力以及平衡节点电压的近似灵敏度;其次,根据基于无功潮流追踪的网损分摊方法,将有功网损分摊到各发电机节点,且按照网损分摊的大小选取了发电机无功优化点;然后,通过各支路潮流以及节点电压,建立了近似的网损优化模型,且计算得到了发电机无功优化点的优化量;最后,用IEEE39节点系统验证了所提方法的有效性以及可行性。研究结果表明,所采取的措施能同时改善无功功率分布以及电压水平,具有一定的实用价值。     

基于神经网络集成的家用轿车全生命周期成本估算与性能指标预测

面向成本的设计(Design For Cost,DFC)是从设计的角度降低全生命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)的设计方法。从DFC的角度,通过分析得到家用轿车的设计特征主要有外形尺寸、发动机功率、排量等参数,采用基于特征的神经网络集成方法,通过实例计算表明在概念设计阶段就可以估算其LCC,为降低其LCC奠定了重要基础。在计算BP神经网络权值时分别采用了Levenberg-Marquardt,LM法和遗传算法(Genetic algorithm,GA),对两种方法的计算结果进行了神经网络集成,集成后的结果更好。最后采用类似方法,对家用轿车的部分性能指标(100 km耗油量和车身质量)进行了预测。