论文部分内容阅读
大规模定制（MC）是批量生产与定制生产的集合，其核心思想是以接近大规模生产的速度和成本快速地满足客户对产品的个性化需求，将传统的面向客户订单的反应式定制转变为面向产品族规划的预订制，以提高企业快速响应客户需求的能力。参数化产品族设计是实现MC的有效途径之一，基于优化方法的参数化产品族优化设计是常用的参数化产品族设计方法，其优化方法包括传统优化方法和多目标优化方法两类。基于传统优化方法的参数化产品族优化设计过程复杂、平台通用性及产品族综合性能较低；而基于多目标优化方法的参数化产品族优化设计过程简单、平台通用性及产品族综合性能较高，不足之处是优化的效率及其有效性取决于算法的优劣。 鉴于改进的强度Pareto进化算法（SPEA2）求解多目标优化问题，具有运算速度较快、稳定性较强、解分布均匀性较高等特点，本文采用SPEA2进行参数化产品族优化设计，研究面向MC的参数化产品族设计方法，在保持较高平台通用性的同时，提高参数化产品族优化的效率和综合性能，具有重要的意义。具体研究内容包括以下几个方面： （1）介绍了MC、参数化产品族设计、基于优化方法的参数化产品族优化设计的相关概念，并分析了面向MC的参数化产品族设计方法的国内外研究现状。 （2）介绍了SPEA2的特性、算法实现以及基于模糊集合理论的Pareto选优方法；将基于SPEA2的参数化产品族优化设计问题划分为无公用平台下优化和单平台下优化两个阶段，建立了无公用平台下基于SPEA2的参数化产品族优化数学模型，使用SPEA2算法对该模型进行求解，采用基于模糊集合理论的Pareto选优方法选出综合最优解，实现平台常量和可调节变量划分及平台常量取值设置；建立了单平台下基于SPEA2的参数化产品族优化数学模型，采用与无公用平台下类似的SPEA2求解操作以及Pareto选优操作，实现可调节变量取值设置，得到参数化产品族设计方案，实现面向MC的参数化产品族设计。 （3）针对所得的参数化产品族设计方案的优劣评价，介绍了参数化产品族设计方案评价方法，包括通用性指数SCI和性能指数SPI的计算方法、参数化产品族设计方案的评价模型以及评价流程。 （4）以通用电动机产品族优化设计为实例，通过实验验证本文方法的有效性；并采用参数化产品族设计方案评价方法，以定量的方式对所得的通用电动机产品族设计方案进行优劣评价，进一步验证了本文方法的有效性。