基于設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣的產(chǎn)品開發(fā)過程優(yōu)化研究.pdf

1、經(jīng)濟的全球化，激烈的市場競爭促使企業(yè)在更短的時間內(nèi)開發(fā)出高質(zhì)量、低成本的新產(chǎn)品；同時也激發(fā)了人們對產(chǎn)品開發(fā)過程的重視，涌現(xiàn)出了多種產(chǎn)品開發(fā)過程優(yōu)化、管理方法。其中美國學者Steward提出的設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣方法具有一定的代表性，該方法力圖通過矩陣的形式來描述和分析產(chǎn)品開發(fā)過程，減少過程的復(fù)雜性以及開發(fā)活動中出現(xiàn)的反復(fù)與迭代，使整個開發(fā)活動系統(tǒng)化、邏輯化和理性化。已有應(yīng)用實踐業(yè)已證明該方法是一個有效的產(chǎn)品開發(fā)過程優(yōu)化與管理工具。
　　

2、 本文借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究成果，以設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣為研究工具，將人工免疫網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、反饋控制理論引入其中，探討設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣方法在復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)領(lǐng)域應(yīng)用的普適性。
　　 首先，研究了基于多輸入多輸出任務(wù)重疊設(shè)計方法。根據(jù)產(chǎn)品開發(fā)過程中串行任務(wù)間可能存在的重疊情況，考慮上游任務(wù)信息進展度與下游任務(wù)信息敏感度對任務(wù)執(zhí)行方式的影響，提出基于任務(wù)返工迭代的重疊模型，并結(jié)合設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣方法將其應(yīng)用到普遍多輸入多輸出產(chǎn)品開發(fā)過程中。而且，對影響重

3、疊效果的重要參數(shù)進行了分析、討論，說明采用重疊執(zhí)行方式存在一定的風險性。
　　 其次，研究了基于資源均衡策略的耦合集求解方法?？紤]到并行迭代模型——工作轉(zhuǎn)移矩陣未考慮具體資源約束下的資源分配問題，難以對產(chǎn)品開發(fā)過程進行有效的定量分析，建立了一種基于資源均衡策略的耦合集求解模型，旨在減少由于資源分配不均引起資源閑置的狀況，而后結(jié)合遺傳算法對模型求解，尋找較優(yōu)的資源分配方案。
　　 再次，研究了動態(tài)環(huán)境中基于反饋控制理論的設(shè)

4、計迭代分析方法。討論了動態(tài)環(huán)境中產(chǎn)品開發(fā)過程的不確定因素以及其對開發(fā)過程產(chǎn)生的影響，通過引入資源監(jiān)測控制矩陣對過程進行實時反饋調(diào)節(jié)，一方面使迭代過程在期望的時間內(nèi)完成，另一方面實現(xiàn)對迭代過程的動態(tài)監(jiān)測與控制作用。
　　 最后，研究了基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法的多項目調(diào)度問題求解方法。從目前研究較少的多項目多模態(tài)調(diào)度問題入手，通過對問題本質(zhì)的分析，發(fā)現(xiàn)該問題具有明顯的多峰特性，而人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法是一種局部搜索與全局搜索相結(jié)合的方法，對求

5、解多峰優(yōu)化問題具有顯著的優(yōu)勢，從而提出基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法的多項目調(diào)度求解方法。該方法通過引入設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣對任務(wù)間存在的時序約束關(guān)系進行簡化，進而使用基于啟發(fā)式規(guī)則的資源競爭優(yōu)先級建立任務(wù)調(diào)度順序，而后通過人工免疫算法中的克隆選擇、陰性選擇和網(wǎng)絡(luò)壓縮操作實現(xiàn)解的局部搜索和全局搜索相結(jié)合，從而保證了算法具有很強的搜索能力，避免了可能存在的組合爆炸問題。
　　 此外，基于上述理論方法研究成果，通過門座起重機設(shè)計與開發(fā)實例說明了其可行