产品设计的模糊质量功能配置技术研究

论文摘要

质量功能配置是面向用户的系统化产品设计方法，通过质量屋矩阵转换方式，将用户需求逐层分解为各阶段设计和制造要求，实现产品的并行开发。为了解决产品早期设计阶段质量功能配置中存在的输入信息不确定性和判断的主观性所带来的本质模糊性问题，本文以质量屋信息模糊化处理为主线，对模糊环境下的质量屋分析与决策技术进行了深入系统的研究。本文在分析传统质量功能配置方法采用精确数字标度无法有效处理模糊性问题的不足基础上，基于质量屋输入信息的语言变量表达形式和质量屋构建过程的主观评估方式，建立了完整的模糊质量屋理论框架，并围绕质量屋建立与分析中各部分的信息模糊化处理以及模糊环境下的质量屋决策研究解决方法。用户需求的提取与分析是质量功能配置的关键环节，规范化流程和结构化表达是信息获取的有效方法，利用模糊动态聚类方法可以实现用户需求项的层次化管理。重要度是质量屋的基本输入信息，本文分析了主观确定和客观确定方法的片面性，提出了一个综合主客观因素的模糊评判逆过程方法，利用客观信息建立模糊关系方程，以主观信息推导评判结果，按择近原则确定近似的权重分配。该方法能够有效利用容易获取的主客观信息，实例研究结果证明了可行性。技术特征重要度排序是质量屋的重要输出信息，本文针对采用模糊序关系进行两两对比方法计算复杂问题，提出了一种改进方法，通过建立一致的参照基准，定义效用函数，大幅减少了计算次数，解决了多个技术特征模糊重要度排序效率问题，提高了排序的可靠性。技术特征目标值的配置是一个复杂的多变量、多目标决策过程。本文分析了质量屋技术特征配置存在的模糊因素，提出了一个综合考虑模糊目标、模糊约束和模糊系数的可能性线性规划模型，克服了局部模糊优化的不完整性。仿真结果表明，该方法获得的技术特征优化配置结果是一个随着可信性和可能性不同而变化的改进区间。产品设计是一个多方案评估与择优过程。为了使质量屋能够用于方案评估，用方案排序矩阵替换技术竞争性矩阵，对质量屋结构进行了改进，以关系矩阵联系用户需求与方案技术特征，实现面向用户的技术方案评估。为了解决信息不完备条件下的方案评估问题，提出了一个基于质量屋的模糊方案优选模型。首次提出直接利用质量屋输出的技术特征模糊权重和设计方案定性、定量指标建立模糊决策矩阵，以海明距离为测度工具，采用模糊折衷方法进行模糊多属性决策，实现了早期设计阶段的方案优先级排序。仿真研究验证了方法的可行性和有效性。质量功能配置的多功能小组工作模式体现了群决策特点。本文研究了知识协同的原理和方法，确定了质量屋群决策模型的先综合评估结果再统一决策原则。充分考虑质量功能配置过程内在模糊性和成员偏好差异，提出了一个基于模糊群决策的质量屋方案评估模型，通过群体信息综合加权和指标加权，实现信息协同，计算各方案与模糊理想解的相对贴近度确定方案的优先次序。仿真结果表明，该模型为质量屋应用于设计方案择优提供了实用化方法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 概述
• 1.1.1 基本概念
• 1.1.2 QFD的产生与发展
• 1.1.3 QFD的作用
• 1.2 QFD研究存在的问题、研究现状及课题研究的意义
• 1.2.1 传统QFD方法存在的缺陷与不足
• 1.2.2 QFD理论与方法研究进展
• 1.2.3 课题研究的意义
• 1.3 本文研究的思路和完成的主要工作
• 1.3.1 课题研究的思路
• 1.3.2 课题研究的主要工作
• 第2章 QFD基本方法及模糊化建模
• 2.1 QFD的基本原理
• 2.1.1 QFD的模型
• 2.1.2 质量屋的基本结构
• 2.1.3 QFD的实施步骤
• 2.1.4 QFD与产品设计过程模型的对应关系
• 2.2 质量屋的构建
• 2.2.1 用户需求及其权重确定
• 2.2.2 产品技术特征项的确定
• 2.2.3 关系矩阵和相关矩阵的评估
• 2.2.4 技术竞争性评估
• 2.2.5 质量屋分析与决策
• 2.3 模糊质量屋模型的建立
• 2.3.1 QFD的本质模糊性分析
• 2.3.2 模糊集基本理论
• 2.3.3 语言变量表达
• 2.3.4 模糊质量屋的理论框架
• 2.3.5 模糊质量屋模型的优越性评价
• 2.4 本章小结
• 第3章 用户需求的信息提取与模糊分析
• 3.1 用户需求的获取
• 3.1.1 用户需求的识别流程
• 3.1.2 用户需求的分类
• 3.1.3 用户需求的归纳与整理
• 3.1.4 用户需求的框架表达
• 3.2 用户需求项的模糊聚类
• 3.3 用户需求重要度确定的一般方法
• 3.3.1 用户调查法
• 3.3.2 德尔菲法
• 3.3.3 层次分析法
• 3.4 用户需求重要度确定的模糊方法
• 3.4.1 模糊评判法
• 3.4.2 模糊AHP法
• 3.4.3 一种综合主客观因素的模糊方法
• 3.5 本章小结
• 第4章 模糊环境下的技术特征分析
• 4.1 概述
• 4.2 用户需求与技术特征模糊综合关系度的确定
• 4.3 技术特征重要度排序
• 4.3.1 反模糊化方法
• 4.3.2 一种改进的模糊技术特征排序方法
• 4.4 技术特征目标值的配置
• 4.4.1 质量功能配置的优化设计适用性分析
• 4.4.2 质量屋优化模型的建立
• 4.4.3 技术特征值的基本配置方法
• 4.4.4 非模糊技术特征值配置的模糊算法
• 4.5 模糊环境下的技术指标配置方法
• 4.5.1 技术特征配置的模糊因素分析
• 4.5.2 模糊优化模型的建立
• 4.5.3 优化算法
• 4.5.4 仿真研究
• 4.6 本章小结
• 第5章 基于质量屋的模糊方案决策研究
• 5.1 方案决策质量屋的建立
• 5.1.1 基本模型
• 5.1.2 改进结构的可行性分析
• 5.2 方案决策的基本方法
• 5.2.1 基本概念
• 5.2.2 技术特征指标的归一化
• 5.2.3 质量屋方案决策基本方法
• 5.3 质量屋模糊方案决策方法
• 5.3.1 模糊加权平均法
• 5.3.2 一种模糊折衷型决策的方案评估模型
• 5.4 本章小结
• 第6章 QFD小组的模糊知识协同与模糊群决策研究
• 6.1 QFD的群决策特点及知识协同
• 6.1.1 QFD的群决策特点分析
• 6.1.2 知识协同的基本方法
• 6.1.3 基于语言评估的QFD模糊知识协同方法
• 6.2 QFD的群决策研究
• 6.2.1 多属性群决策的基本理论
• 6.2.2 基于质量屋的群决策模型
• 6.2.3 一种基于模糊群决策的质量屋方案优选模型
• 6.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢