动态环境下基于混合迭代的耦合集求解方法

针对产品开发过程中存在的耦合迭代情况,建立了动态环境下基于混合迭代的耦合集求解模型。该模型考虑了任务执行工期的不确定性、任务输出分支的不确定性和资源分配的不确定性对项目完成时间和开发成本的影响,通过引入一个资源分配矩阵K,采用任务返工概率矩阵和任务返工量矩阵确定任务的执行状态和返工工作量。最后,通过实例仿真计算项目的时间和成本的分布。计算结果表明,资源不确定性对耦合集执行时间和开发成本有很大的影响,对资源进行重新分配有利于减少任务执行时间,降低开发成本。     

基于设计结构矩阵的耦合任务迭代重叠建模和分析

为优化产品开发过程,把重叠引入耦合过程的研究中。以高斯消去算法为基础,给出了在两任务耦合情况下,确定耦合任务上、下游关系的方法。在建立信息修改比率参数数学描述的基础上,充分考虑到过程重叠时分别由任务返工和并行通讯所产生的时间消耗,结合高斯消去法和耦合任务的迭代特性,给出了两耦合任务迭代情况下开发时间的数学模型。最后,用工程实例验证了该数学模型,并分析了模型中部分参数的特性。     

并行设计耦合任务集的识别方法

并行设计中强调多种知识的有效集成,耦合任务是一组具有相互依赖关系的任务的集合,它正反映了这种知识集成的要求,它对设计时间和质量均有着关键的影响。通过对耦合任务集的识别可以为合理分配设计资源、在效规划设计过程、科学组建集成开发队伍提供参考。本文在建立设计过程图的基础上提出了识别耦合任务集的有效方法。     

耦合任务的重叠执行问题研究

耦合任务的重叠执行是复杂产品实施并行工程的一种重要方式。基于任务间信息耦合关系所产生的迭代设计过程,提出了名义信息进化度与有效信息进化度,构造了一个非稳态泊松过程来描述任务间的信息交流,用返工可能性矩阵分析了迭代求解产生的原因及实现过程。在此基础上,提出了产品开发时间与开发成本的计算模型,证明了耦合任务的重叠执行在缩短产品开发时间的同时增加了产品的开发成本,并通过实例验证了该结论的正确性。     

产品开发中任务工期不确定条件下耦合集求解模型分析

针对产品开发中任务工期的不确定性,运用三点估计法估算任务工期的正态分布曲线和置信区间,并结合二阶段迭代模型,建立工期不确定条件下具有资源最优配置特性的耦合集求解模型,通过求解该模型得出在最佳的任务分配和资源分配情况下任务完成时间的分布情况。该方法通过某门座起重机变幅系统的开发实例应用分析进行了有效验证,能为实际产品开发提供一定的指导依据。     

并行设计中耦合任务集割裂规划的新方法

耦合任务集的割裂规划有助于并行设计过程的组织管理,以加快设计过程收敛和减少产品开发时间。割裂规划方法研究旨在提高割裂规划的有效性。针对现有割裂规划方法的不足,本文提出了一套从构造到割裂数字双指标耦合任务集的系统化新方法：用敏感度与可变度双指标表征任务间依赖关系,用基于层次结构法的两两比较技术数字化双指标耦合任务集;用基于次序指标的算法割裂数字耦合任务集。最后,用汽车车门并行设计的实例对方法进行了验证。实践表明,该方法不仅能有效地保证并行设计过程的尽快收敛,而且具有一定的科学性系统民生,简单易用,具有实际的推广应用价值。     

动态环境下基于反馈控制的耦合设计迭代分析方法

讨论了动态环境下耦合设计迭代分析方法.探讨了产品开发过程中可能存在的不确定因素以及对产品开发过程的影响;从反馈控制原理角度,利用工作转移矩阵建立相应的耦合设计迭代分析模型,并引入资源监测与控制矩阵对耦合迭代过程进行反馈调节,结合模糊数学中满意度原理确定过程的满意区间.通过说明性实例阐述了该方法的实施步骤和过程,计算结果表明了该方法的实用性和有效性.     

成熟度驱动的开发过程耦合活动迭代模型

针对复杂产品开发过程中的迭代问题,引入信息成熟度概念,提出信息成熟度名义进化函数和基于活动期望返工概率的有效进化函数。在此基础上,研究了输入信息更新时活动信息成熟度的进化过程,并针对具有耦合关系的多个开发活动,建立了由活动信息成熟度驱动的耦合活动重叠迭代模型。为验证模型的有效性和灵活性,以某型号汽车顶盖冲压模具开发过程为例对模型的应用进行描述,并探讨了模型在多方面为开发过程管理和优化提供支持的可行性。     

协同产品设计过程中任务量的迭代收敛特征分析

为帮助设计者合理规划与调整设计任务,基于耦合任务间的实时沟通这一实际情况,引入任务量完工比例参数,以表征产品设计中的协同特征,并以迭代过程中的任务调整量来度量耦合任务之间的联系与作用强度,将设计结构矩阵转化为任务转移矩阵,建立任务总量模型,揭示了因耦合引起的设计过程反复和任务总量迭代收敛的规律。根据特征向量矩阵,确定影响任务总量迭代收敛的主要因素。通过实例,证明该任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的。     

基于多阶段工作转移矩阵的串行耦合设计任务分配策略

针对串行耦合设计任务的团队分配因涉及任务的返工而导致分配策略相当复杂这一问题,引入多阶段工作转移矩阵,将任务间的耦合关系以返工量的形式量化,并根据团队分配衍生矩阵建立串行耦合设计任务分配的数学模型,简化了串行耦合设计任务的分配过程。利用遗传算法求解该模型,获得了不同设计需求下产品开发任务的最佳任务分配方案。以某电动汽车开发项目为例,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于模糊集理论和知识相似度的复杂产品设计任务分配方法

针对复杂产品设计过程中由任务执行情况的不确定性和工作单元知识结构的差异性导致的任务难以有效分配等问题,提出一种基于模糊集理论和知识相似度的复杂产品设计任务分配方法,并基于遗传算法对任务的分配方案进行求解。该方法通过工作单元的知识结构与任务知识需求的相似度对工作单元的工作能力进行评估,结合相似案例和模糊集理论对任务的执行时间进行计算,以缩短任务执行时间为目标函数,在任务分配过程中充分考虑任务的执行时间、任务之间的时序等约束条件,求解策略能够在满足这些约束的条件下快速获得最佳的任务分配方案,实例结果表明了该方法的有效性。     

粗糙集理论中基于断点重要性的离散化方法

离散化是粗糙集理论中的一类重要研究课题。一个好的离散化方法能够起到简化知识的描述和便于对知识系统的处理．而求离散化的最优断点集合是一个NP难题，本文对该问题提出了一种基于断点重要性的遗传算法，以最小断点集为目标，并通过增加断点集过滤器来保证所选断点既能够保持原有系统的不可分辨关系又不会引入冲突。     

基于不确定性的复杂产品开发迭代过程优化设计

产品开发通常涉及需求、约束、资源等众多不确定因素,因此采用数字设计结构矩阵中概率数值表示任务之间不相等的关联关系,并基于数字设计结构矩阵的过程分析,计算不同过程序列的执行时间,求得最小时间的过程排布.同时采用仿真算法,获得过程执行最大到最小时间段内执行时间的概率分布.以某导弹系统性能分析过程为例,说明了复杂产品开发过程建模和过程执行顺序优化的可行性.     

基于Newton-Rapson迭代法的NURBS插补算法的研究

一阶、二阶Taylor展开式求解NURBS曲线插补坐标点ui+1,存在计算量大、插补时间长等问题,该文提出了一种基于Newton-Rapson迭代法的NURBS插补算法。仿真和实验结果表明:该算法计算过程简单有效,具有可行性和实用性,可以减少插补计算量和插补时间,提高插补精度和加工效率,满足了数控系统实时、高速、高效率插补的要求,对其他数控插补的过程具有很强的借鉴意义。     

运用遗传算法的产品造型设计方案优化方法

从产品语义出发,提出一种基于遗传算法的产品造型设计方案优化方法,构造基于语义的产品造型进化设计模型。通过构造产品造型基因编码和基因串及适应度函数,对产品造型设计方案进行优化并形成新的方案,应用板式家具的造型设计验证了方法的适宜性。     

工程迭代设计中产品族开发过程的研究与建模

为了在工程迭代设计中减少新产品开发的提前期,提出了一种基于设计结构矩阵的产品族开发过程模型.在该模型中,基于设计参数间的依赖关系建立设计结构矩阵,并运用路径搜索算法将其整理为包含耦合子矩阵的解耦矩阵.对于其中的耦合子矩阵,运用基于马尔可夫链的串行迭代模型计算设计总时间,并运用基因算法优化排序.运用迭代设计的并行模型识别出对耦合关系贡献大的设计模态和设计参数,根据设计模态模块化设计参数,而对耦合关系贡献小的设计参数进行标准化.最后,将设计参数层的标准化和模块化映射到零件层,建立相应的产品族结构,以汽车离合器的设计为例阐述了该过程模型的有效性和应用前景.     

基于紧致遗传算法的组合电路测试集压缩

随着电路集成度和复杂度的不断增加,电路测试所需的测试矢量集的规模也迅速增长。本文针对现有测试集压缩算法全局寻优能力不足的问题,提出一种基于紧致遗传算法的组合电路测试集压缩方法。紧致遗传算法不但具有良好的全局搜索能力,而且其基于小种群进化的特性可以有效地降低计算花费.非常适合处理数据大的大规模测试集压缩问题。对ISCAS-85标准电路测试集的实验表明,与同类方法相比,该压缩方法能够得到更小的测试集。