參數(shù)化產(chǎn)品族集成優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、針對(duì)參數(shù)化產(chǎn)品族優(yōu)化設(shè)計(jì)中難以求解的問(wèn)題進(jìn)行研究，提出了參數(shù)化集成優(yōu)化設(shè)計(jì)模型和求解方法，并通過(guò)實(shí)例展開(kāi)研究，實(shí)現(xiàn)了參數(shù)化產(chǎn)品族的優(yōu)化。
　　（1）提出參數(shù)化產(chǎn)品族集成優(yōu)化模型。對(duì)產(chǎn)品族優(yōu)化設(shè)計(jì)分類(lèi)方法進(jìn)行了分析，基于已有產(chǎn)品實(shí)例基礎(chǔ)上形成產(chǎn)品族的思路，提出了本論文產(chǎn)品族集成優(yōu)化模型和求解方法，能夠?qū)崿F(xiàn)把復(fù)雜產(chǎn)品族集成優(yōu)化求解過(guò)程轉(zhuǎn)換成不同子問(wèn)題和子過(guò)程進(jìn)行求解，是本論文的主要研究思路。
　?。?）研究產(chǎn)品族多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)求

2、解算法。在不考慮公共平臺(tái)基礎(chǔ)上，按照不同的產(chǎn)品性能要求，單獨(dú)優(yōu)化設(shè)計(jì)出產(chǎn)品族的系列產(chǎn)品。建立了產(chǎn)品多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型，并基于非占優(yōu)排序遺傳算法進(jìn)行求解。重點(diǎn)研究了多目標(biāo)優(yōu)化求解過(guò)程中等式約束條件處理方法，引入漸進(jìn)式約束處理方法，通過(guò)實(shí)例展開(kāi)了研究，是產(chǎn)品族集成優(yōu)化求解的基礎(chǔ)。
　?。?）研究平臺(tái)變量取值未知的產(chǎn)品族優(yōu)化求解算法。事先不指定平臺(tái)變量的取值，讓平臺(tái)變量與可調(diào)節(jié)變量相互作用，并行進(jìn)化，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品族整體性能的優(yōu)化。在

3、無(wú)公共平臺(tái)產(chǎn)品族優(yōu)化的基礎(chǔ)上，確定了平臺(tái)變量，提出了基于非占優(yōu)排序的遺傳算法的求解方法進(jìn)行求解，包括染色體的編碼方式和交叉與變異方式，等式約束條件的漸進(jìn)式處理方法，并對(duì)實(shí)例展開(kāi)研究。
　?。?）研究參數(shù)化產(chǎn)品族集成優(yōu)化設(shè)計(jì)算法。將每個(gè)性能目標(biāo)視為和通用性同等地位的優(yōu)化目標(biāo)，建立了多平臺(tái)參數(shù)化產(chǎn)品族集成優(yōu)化模型，并提出模型求解方法，修改基于非占優(yōu)排序的遺傳算法，以產(chǎn)品族整體性能的帕累托前沿作為初始解，在產(chǎn)品族性能最優(yōu)解附近尋找產(chǎn)品通