基于多维度产品族的制造工艺过程优化方法研究

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1、国内图书分类号:U391.9工学硕士学位论文基于多维度产品族的制造工艺过程优化方法研究硕士研究生:高晗导师:葛江华申请学位级别:工程硕士学科、专业:机械工程所在单位:机械动力工程学院答辩日期:2015年3月授予学位单位:哈尔滨理工大学ClassifiedIndex:U391.9DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchontheMethodofManufacturingProcessOptimizationBasedonMulti-DimensionalProductFamilyCandidate:GaoHanSupervisor:

2、GeJianghuaAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:MechanicalEngineeringDateofOralExamination:March,2015University:HarbinUniversityofScienceandTechnology基于多维度产品族的制造工艺过程优化方法研究摘要在客户需求多变和市场竞争日益激烈的环境下,满足客户的个性化需求正成为企业获取更大利润的前提,但由此出现了产品成本高,设计生产周期长,设备利用率低等问题。目前解决问题的方法存在对产品性能需求的定量描述手段不完善、客户需求

3、不能准确转化为设计所需的产品性能特征及产品族模型缺乏产品性能需求信息和工艺信息的情况,造成在进行产品配置设计时输入信息模糊,使得在制造工艺过程资源配置时结果不准确,造成设备闲置等问题。本文以产品性能为切入点,研究建立多维度产品族模型,在此基础上进行产品配置设计,建立工序级制造过程的配置模型,实现制造工艺过程的优化,在满足产品的市场响应速度和成本要求的前提下,有效地提高了设备利用率。具体研究内容如下:首先,分析了大规模定制环境下客户需求中性能需求的特点,建立了客户需求的统一描述形式,研究了主层次分析法的特点及其运算的基本流程,完成了对客户需求中性能特征的选择与提取,实现了以性能特征为核心的聚类

4、处理。此外,建立了客户需求本体模型,为实现与产品族本体映射提供支持。其次,研究建立了多维度产品族模型,描述模型中性能、结构和工艺三个维度的结构与组成,分析了性能与结构、结构与工艺的映射关系,运用模糊层次分析法与多色集合理论实现映射,在此基础上构建了产品配置设计模型。再次,研究了制造工艺过程的基本流程,分别构建制造任务模型、制造资源模型和制造过程模型,建立了制造工序级资源配置模型,在满足质量、工期和成本的约束条件下,以时间和成本为目标函数,提出了基于综合评价的遗传算法,解决了设备利用率低的问题。此外,通过实例分析,验证了方法的有效性和可行性。最后,在分析系统的体系结构和工作机制的基础上,研究并

5、建立了原型系统。结合某阀门制造商案例进行了系统运行,验证了基于多维度产品族制造工艺过程优化研究结果的正确性和实用性。关键词性能特征;多维度产品族;产品配置设计;制造过程优化-I-ResearchontheMethodofManufacturingProcessOptimizationBasedonMulti-dimensionalProductFamilyAbstractWiththeenvironmentofvariedcustomerrequirementsandtheincreasinglyfiercemarketcompetition,meetingtheindividualneed

6、sofcustomersisbecomingthepremiseforenterprisestogainmoreprofit,butitalsocomeswiththeproblemsofhighcost,longcycleofdesignandproduction,lowequipmentutilizationrateandsoon.Atthepresent,themethodhasthecircumstancesinsolvingproblemsthatthequantitativedescriptionmethodofproductperformancerequirementsisno

7、tperfect.Therequirementscan’tbeaccuratelyconvertedtoproductperformancecharacteristicsoftherequirementindesign,theproductfamilymodelislackofproductperformancerequirementinformationandprocessinformation,which

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