產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM）中若干關鍵優(yōu)化問題的研究.pdf

1、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理(Product Data Management，PDM)是一種以企業(yè)的產(chǎn)品為中心，通過計算機網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)庫等技術，對所有描述產(chǎn)品的數(shù)據(jù)和與產(chǎn)品開發(fā)相關的過程統(tǒng)一進行管理的技術。PDM技術可以使產(chǎn)品相關數(shù)據(jù)在其生命周期內(nèi)保持一致、有效和安全，并為產(chǎn)品相關技術人員提供一個協(xié)同工作的環(huán)境，從而縮短產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn)周期、降低生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品質量。 近年來針對PDM技術的研究比較多，但大多數(shù)是針對PDM的體系結構、軟件系統(tǒng)開

2、發(fā)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型、實施方法和集成接口等等，很少有論文研究PDM關鍵數(shù)據(jù)模型和關鍵過程中的優(yōu)化問題，而這些問題的解決方法可以為PDM系統(tǒng)核心的設計和開發(fā)提供理論和算法的支持，可以為提高企業(yè)的產(chǎn)品設計和生產(chǎn)效率起到積極的意義。 本文用系統(tǒng)工程的理論和方法對PDM中一些關鍵問題的建模和優(yōu)化進行了比較系統(tǒng)的研究，主要工作分為以下六個部分： (1)查閱了國內(nèi)外大量的期刊、書籍、會議文集和研究報告等文獻，針對PDM技術以及PDM中的

3、幾個關鍵問題(如產(chǎn)品配置問題和項目調(diào)度問題)的研究分別進行了綜述。 (2)分析了按訂單裝配模式下產(chǎn)品配置過程的特點，建立了復雜配置約束條件下產(chǎn)品配置問題的數(shù)學模型，并設計了Tabu搜索算法對模型進行求解。使用動態(tài)懲罰、頻數(shù)表、多階段搜索和優(yōu)化配置池等方法改進了算法的效率。應用模型和算法進行了仿真計算，并對計算結果進行了分析。 (3)為了使PDM中的產(chǎn)品配置過程更符合用戶的習慣，將質量功能展開(QFD)引入配置過程，建立了

4、基于質量功能展開的產(chǎn)品配置數(shù)學模型，其目標是根據(jù)用戶的個性化需求，從可行配置方案中找到最符合用戶需求的方案。為便于求解，將數(shù)學模型轉換成了等效的線性規(guī)劃模型，并對轉換過程進行了證明。同時，處理了模糊用戶需求情況下的上述模型和相應的轉換方法。 仿真研究表明，該模型可以建立顧客需求、工程特性和部件屬性之間的映射關系，最優(yōu)解比較有效地對應了用戶的配置要求。 (4)建立了PDM中任務調(diào)度問題的優(yōu)化模型，目標是在縮短PDM 品開發(fā)

5、項目周期的同時，減少任務拆分的次數(shù)和任務中斷時間。設計了一種基于貪婪準則的混合遺傳算法，采用了基于優(yōu)先權的編碼方式，并在解碼規(guī)則中用貪婪準則處理拆分的任務單元。對算法的實現(xiàn)細節(jié)進行了詳細的說明，并通過仿真實例驗證了模型和算法。 (5)建立了PDM中任務指派問題的數(shù)學模型，其目標是確定最優(yōu)的指派方案，使得項目組的有限設計資源得到合理利用。針對模型的特點設計了一種特殊結構的染色體，用遺傳算法對模型進行了求解。對遺傳算法的染色體編碼方