考虑客户需求偏好的产品创新概念设计方案生成

为提升方案生成的准确性和客户满意度,针对传统的产品创新概念设计方案生成过程未充分考虑终端客户需求偏好的问题,提出考虑客户需求偏好的产品创新概念设计方案生成新方法。该方法运用Kano模型实现对产品创新设计各功能属性的需求偏好分类;将形态学分析的适用范围拓展到概念层,展开产品创新概念设计方案原理解的组合性分析;建立以客户需求偏好满足度、产品创新成本和产品创新度为目标的三目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该优化模型求解,得到一系列基于Pareto解集的最优产品创新概念设计方案。以电冰箱产品创新概念设计方案生成为例,验证了所提方法的可行性和有效性。     

面向多目标满意度的分动器设计方案优选

由于分动器仅在四驱车辆上使用,以降低成本、提高传动效率和改善整车经济性为目标,提出了一种基于多目标满意度方法建立分动器设计方案的优选模型,实现分动器不同设计方案的有效优选。首先,考虑分动器设计开发流程与整车性能匹配的基础上,确定单轴无加强筋、单轴加强筋、双轴无加强筋和双轴加强筋4种备选方案。然后根据有限元分析结果和理论分析为基础,建立分动器设计方案评价的目标集,联合层次分析法确定目标集各因素对分动器设计方案优选的影响权重,从而建立分动器优选方案的多目标优化模型。最后运用多目标满意度决策机理,对不同分动器设计方案进行综合评估,得到的综合满意度最大的方案经验证合格即为优选的方案。该研究可为分动器设计方案优选提供参考。     

基于构型的轮式空间探测机器人创新设计与优化

针对方案性能评价与优化，提出了基于构型的创新设计方法，建立了轮式空间探测机器人的综合评价与优化模型。基于虚拟样机软件ADMAS12．0和控制仿真软件MATLAB6．5开发了轮式空间探测机器人移动性能综合评价与优化软件，从构型创新、构型组装、方案优化三个层次对轮式空间探测机器人机械景统和控制系统进行综合评价与优化，得到多种优化方案及其优化参数。以双曲柄滑块轮式机器人为研究对象，得到了相对较优的设计参数，从而验证了所提出方法的有效性。     

基于信息公理的混合型多属性产品方案评价

研究了指标属性值包含实数、区间数和模糊数的混合型多属性产品方案评价问题,考虑了评价指标设计范围不确定的情况,提出了一种基于信息公理的评价模型,并给出了具体的评价方法和步骤.通过确定每个方案各指标满足功能要求的概率,计算各方案的信息量,以信息量为统一测度比较方案间的优劣程度,实现方案的优劣排序.决策者不必给出各评价指标的权重,也不需要对决策矩阵进行规范化,从而为解决混合型多属性评价优选问题提供了一条新的途径.以汽车起重机综合评价为例,说明了信息公理的混合型多属性评价方法的可行性.     

基于多因素模型和多尺度遗传算法的复杂曲面喷涂轨迹综合优化

针对复杂曲面喷涂轨迹的量化评价指标不够完善,提出基于多因素模型和多尺度遗传算法的复杂曲面喷涂轨迹综合优化方法。首先,结合喷涂质量和机器人运动性能要求,综合分析机器人喷涂轨迹影响因素,构建喷涂轨迹多因素模型。其次,利用层次分析法,确定模型因素权重。然后,采用多尺度、动态进化策略改进遗传算法,定义多尺度遗传算法。最后,将多尺度遗传算法应用于复杂曲面喷涂轨迹综合优化。实例研究表明,喷涂轨迹的综合评价指标得到显著提升,能有效解决复杂曲面喷涂轨迹离线规划难题。     

机械系统运动方案的模糊距离测度评价方法

提出机械系统运动方案的模糊距离测度评价方法.以轻工业服装机械为背景,首先确立因素集,并依据工作性能、动力性能及结构工艺性层次建立了因素关系树,基于方案的各组成基本变换单元提出评价标准,分别构建性能指标及权重的模糊术语,并用三角模糊数表示.建立评价因素及权重的标准隶属度函数.依据因素关系树,针对设计方案的多单元组成,建立多专家参与下,考虑多因素多层次的三级模糊综合评价模型.在此基础上建立了基于距离测度的模糊数排序模型,并提出整个综合评价过程的实现算法.最后,该方法的有效性通过算例得到验证.     

集对分析理论在多属性方案决策中的应用

针对评价方案的多因素、多层次、不确定性,以集对分析理论为基础,采用熵的指标权重确定方法,建立多属性决策加权集对分析模型.该模型综合考虑影响产品整体性能的各种因素,以及不同层次之间影响因素的指标权重的有效合成,并最终给出各方案的优劣顺序.实例证明,该方法具有概念明确、计算简便等特点,所得优化结果符合实际,为多属性方案决策提供一条新途径.     

基于拓扑与形状优化的柴油机机体低振动设计

为实现机体的低振动优化设计,在试验验证有限元模型正确性的基础上,采用拓扑优化和形状优化方法,保证不同层次优化模型的承接性,以机体模态频率和整机振动烈度值作为优化设计目标,采用数值模拟方法对机体进行振动响应分析,为机体的优化设计识别出机体振动状况分布。以四缸柴油机机体的虚拟样机为设计对象,通过拓扑优化与形状优化得到设计变量最优解,并综合考虑相关因素确定全部布局和细节设计的最终优化方案。优化结构分析结果表明,优化后各阶模态频率均得到了提高,同时整机振动烈度值降低了34.8%,优化后的机体在满足结构刚度和强度条件下实现了机体振动烈度处于安全区域。研究表明所提出的拓扑优化和形状优化在设计效率和精度都有所提高,在机体的低振动设计中可行且有效。     

复杂零件工艺方案全局多层并行优换

针对复杂零件工艺方案全局优化难题,在现有计算机辅助工艺设计(CAPP)成果和优化方法的基础上进行创新,提出一种复杂零件工艺方案全局多层并行优化方法,建立该方法的组成结构,从加工序列、机床、刀具、切削参数以及选择与进化、综合评价等多个层面对工艺方案进行全局并行优化.提出用集合与矩阵构造工艺方案动态基因组和染色体的方法,将复杂的工艺优化问题转变为对集合和矩阵的数学运算.采用分层、加权、综合、抽象和归一化方法构造多工艺方案、多因素、多目标、多约束的工艺方案综合评价模型.根据工艺方案编码的特点,构造与之对应的染色体优化算子和动态基因组优化算子.结果表明,此方法具有良好的实用效果,满足复杂工程应用的实际要求.     

融合实测数据的航空结构件修配量迭代寻优及评价方法

针对航空大型结构件一次装配成功率低、装配偏差难以预测、修配量无法精准预知等问题,提出了一种融合实测数据的修配量迭代寻优及综合评价方法。以提高修配质量为目标,融合装配过程实测数据重构模型,提出了修配方案逐步优化的总体方案,并根据修配工艺要求提出了基于改进粒子群算法的修配仿真优化方法,进行修配仿真与装配精度预测,确保装配精度首先满足要求;根据模糊数学隶属度理论对修配成本、难度等定性因素进行综合量化评价,实现了多组修配方案的最终优化。以某型中央翼盒总装站位的肋缘条位置偏差控制为例,开发修配方案生成软件工具,开展实际装配作业前的精度预测与修配仿真优化工作。现场应用表明：所提方法可精确预测装配误差,事先准确确定修配方案,切实提高装配质量及效率。     

基于TRIZ理论的机电产品创新设计及应用研究

针对机电产品创新设计过程中原理方案建立困难、实现技术局限性大的缺点,采用基于TRIZ理论的机电产品创新设计技术路线,提出了将物-场分析方法和冲突矩阵相结合的方法应用于机电产品的创新设计之中,从概念阶段就将已有的产品知识引入设计过程中,并在产品功能分析和寻求问题解决原理两个方面运用TRIZ理论对产品创新设计进行探讨,最后以设计实例说明该技术路线的可行性.     

基于TRIZ的管道机器人自适应检测模块创新设计

针对管道检测机器人系统"Pipe Guard"的检测模块在检测过程中无法自适应检测不同直径的管道这一问题,提出一种基于发明问题求解理论(Theory of inventive problem solving,TRIZ)的自适应检测模块的创新设计方法,建立基于TRIZ物场模型和冲突解决理论的管道检测模块创新设计过程模型,实现了对不同直径管道的自适应检测。通过定义TRIZ问题,综合采用TRIZ物场分析模型的标准解以及冲突解决理论的分离原理和发明原理求解该设计问题。采用一种可分离的弹性鼓、膜实现了自适应检测不同直径的管道。当管道直径变大时,弹性鼓、膜通过弹簧的作用力而伸长以适应管道内壁并检测管道;当管道直径变小时,弹性鼓、膜可在管壁的作用下,自适应收缩。最后,通过力学分析和数学模型验证了方案的可行性,并给出了影响检测精度和检测灵敏度的因素以及控制检测精度和灵敏度的方法。     

产品形态的两次创新设计方法

产品形态设计两次创新设计方法，以形态创新为目的，针对影响创新形态设计的主要因素，建立一套系统化目标明确的设计流程，以降低不利因素的影响。在两次创新设计方法中，经过第一次创新，获得形态创新点，使产品具有新颖独特的外观形态，在第二次创新过程中，综合应用各种创新思维方法，解决创新形态实现中可能出现的问题与矛盾，以保证其顺利实现，最终获得可行的创新形态方案。并给出了一个应用实例。     

面向改型设计的模块化产品评价方法

针对改型设计的模块化定制产品的评价问题,提出一种综合考虑产品定制度和用户满意度的评价方法。将定制成本细分为设计定制成本、制造定制成本和装配定制成本,求得零部件定制成本之和及其所占比重,得到定制度;考虑了多种用户满意因素,并将价格因素和其他因素分开计算,得到用户满意度。结合定制产品的实际情况,综合产品定制度和用户满意度,以此对多个模块化定制产品进行评价。通过实例,验证了相关方法的有效性。     

基于多种群遗传算法的全景成像系统非球面设计

提出了一种基于多种群遗传算法的折反射全景成像系统复杂非球面的设计方法。结合广义科丁顿公式及几何光学原理,推导出非球面两镜系统像散表达式。在此基础上,利用多种群遗传算法以像散作为非球面两镜系统像差评价参数,求解出满足消像散及指定透视投影关系的非球面面形方程。给出多种群遗传算法求解非球面面形的实现过程。并用遗传算法最小二乘混合优化算法得到了便于实现光线追迹和像差计算的非球面多项式。研制了一个焦距为-1.2mm,F数为2 ,视场为35°～90°的折反射全景成像系统,给出了实验图像,获得了较好的成像质量。     

粒子群算法在工程优化设计中的应用

将粒子群算法与惩罚函数法相结合,建构一种离散粒子群算法,解决工程上非线性约束离散变量优化设计问题。为实现离散变量与连续变量的转化,构造了相应的扩张函数,提出惩罚因子的确定策略。通过容器设计算例验证,粒子群算法方法优于文献所列方法。应用粒子群算法、惩罚函数法及所提出的策略对波纹管工程实例进行优化设计,其单位重量下整体波纹管的补偿量比在用产品提高了79.96%,与理论解接近,进一步证明了离散粒子群算法及策略在处理工程非线性约束离散优化设计问题时的有效性,其为工程上类似优化设计提供借鉴。     

A fuzzy multi-objective programming model for supplier selection with volume discount and risk criteria

In contemporary supply chain management, the performance of potential suppliers is evaluated against multiple criteria. In this paper, a fuzzy multi-objective programming model is outlined to propose supplier selection taking quantitative, qualitative, and risk factors into consideration. Also quantity discount has been considered to determine the best suppliers and to place the optimal order quantities among them. The mixed integer derivative nonlinear programming is obtained from fuzzy multi-objective programming model by chance-constrained method. To solve this problem, an innovative method is proposed. In addition, several “what if” scenarios are facilitated. Finally, a real-life sample is used to validate the proposed model.     

MODIFIED GENETIC ALGORITHM APPLIED TO SOLVE PRODUCT FAMILY OPTIMIZATION PROBLEM

The product family design problem solved by evolutionary algorithms is discussed.A successful product family design method should achieve an optimal tradeoff among a set of compet- ing objectives,which involves maximizing commonality across the family of products and optimizing the performances of each product in the family.A 2-level chromosome structured genetic algorithm (2LCGA)is proposed to solve this class of problems and its performance is analyzed in comparing its results with those obtained with other methods.By interpreting the chromosome as a 2-level linear structure,the variable commonality genetic algorithm(GA)is constructed to vary the amount of plat- form commonality and automatically searches across varying levels of commonality for the platform while trying to resolve the tradeoff between commonality and individual product performance within the product family during optimization process.By incorporating a commonality assessing index to the problem formulation,the 2LCGA optimize the product platform and its corresponding family of products in a single stage,which can yield improvements in the overall performance of the product family compared with two-stage approaches(the first stage involves determining the best settings for the platform variables and values of unique variables are found for each product in the second stage). The scope of the algorithm is also expanded by introducing a classification mechanism to allow mul- tiple platforms to be considered during product family optimization,offering opportunities for supe- rior overall design by more efficacious tradeoffs between commonality and performance.The effec- tiveness of 2LCGA is demonstrated through the design of a family of universal electric motors and comparison against previous results.     

Unsupervised droplet identification during the pulsed laser enhanced GMAW process

Pulsed laser-enhanced gas metal arc welding (GMAW) is an innovative arc welding process developed recently at the University of Kentucky. It uses the recoil pressure force generated by a pulsed laser to provide an additional force to reduce the needed electromagnetic detaching force (which is produced by the current) to assure the detachment of the droplet and the arc stability. The reduction in the current needed to detach droplets and maintain the arc stability improves the controllability of the most widely used arc welding process—GMAW—and its application range. To accurately control the detachment of the droplets, the force generated by the pulsed laser needs to be computed. Since this force is proportional to the distance from the center of the droplet to the welding wire, the problem can thus be changed to compute the distance between the droplet and the wire. To compute this distance, image processing method is the most effective way. Hence, different well-known image processing algorithms are implemented to address this problem and their performances are evaluated in this paper. Considering the robustness, processing speed, and automation, none of the evaluated image processing methods produce an acceptable result. To solve this specific problem, a novel image processing method is proposed. It is unsupervised and fast. Experimental results indicate that this proposed method can also achieve adequate computation accuracy.     

并行产品开发过程的时间模型及其优化方法

针对并行开发过程中设计活动间存在迭代和重叠的情形,提出一个时间计算模型及其优化方法。依据矩阵规划后的设计结构矩阵,将设计活动组划分为多个耦合活动块和非耦合活动块,按信息流方向依次计算活动重叠造成的设计修改时间,进而建立产品开发的时间模型。在给定成本约束下,将开发时间最短问题转化为有约束的最优化问题,并给出相应的求解算法。最后通过实例运算表明了时间模型及其优化方法的有效性。