基于多目標遺傳算法的產品族規(guī)劃方法研究.pdf

1、隨著制造企業(yè)產品線的不斷擴張和產品種類不斷分化，許多邊際報酬遞減的現象不斷顯現。產品銷量和附加收益的增長并不與產品品種的增加同步，產品族設計成為不可忽視的問題。設計和開發(fā)產品族被公認為是一種實現經濟規(guī)模的行之有效的手段，它用以適應不同縫隙市場中不斷增加的產品品種。除了通過在一個公司的活動和提供資源中重新使用證明元素以降低提供多樣化產品的成本之外，產品族設計還能降低開發(fā)風險和系統(tǒng)復雜性，改進升級產品的能力，提高制造過程的靈活性和響應能力。

2、
　　論文以沖擊電鉆、液壓挖掘機和通用電動機為研究對象，在綜述多目標遺傳算法及產品族規(guī)劃研究進展之后，將多目標遺傳算法運用于典型模塊化產品和參數化產品以求得更好的產品開發(fā)效益。
　　針對模塊化產品將影響模塊規(guī)劃的因素歸類，分為零部件個性化分離準則、零部件易變性分離準則和模塊內部聚合度最大而模塊之間聯系度最小的準則，通過Matlab仿真把不同的準則編碼為多目標遺傳算法的適應度函數，得出不同準則占優(yōu)的模塊劃分結果，并結合沖擊電鉆

3、的應用實例闡述了這種方法的優(yōu)點。
　　在功能模塊劃分的基礎上，總結產品形成的內外部驅動因素，分為整機性能、成本及交貨期，通過Matlab仿真把這三個準則作為多目標遺傳算法的適應度函數，得出不同準則占優(yōu)的模塊配置方案，并結合液壓挖掘機闡述了該種方法。
　　針對參數化產品的拓撲結構，建立了參數化產品族優(yōu)化的通用模型，通過多目標遺傳算法的Matlab仿真獲取了初步優(yōu)化設計參數，然后探究了設計參數的多值平臺化人工操作方法，以通用電動