导读:本文包含了优化设计过程模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:复杂产品,产品配置设计,产品主结构建模,事物特性表
优化设计过程模型论文文献综述
吕丹丹[1]（2018）在《优化马尔科夫模型预测复杂产品的配置设计过程》一文中研究指出复杂产品是典型的按单设计产品,其组成结构复杂、模块种类繁多,且企业对模块的管理与维护功能尚且匮乏。当接到顾客订单时企业技术人员不仅要快速设计出产品配置结构,而且还要保证产品功能能够符合顾客需求,这样必然会给企业带来成本升高等难题。所以,在目前市场竞争严重的情况下,生产复杂产品的企业若要取得市场优势,首先要提升产品配置设计能力,再以偏低的价格为市场顾客提供高质量的产品。本文指出基于主模型和事物特性表建立产品主结构配置模型以及基于本体和事物特性表来表达产品模块间的约束关系。该技术的实现,不仅为产品配置设计阶段提供了较好的主结构模型,进一步提升了设计效率,同时也减少了重复设计等不利的因素,为企业赢得战略目标。在配置模型完备的基础上,当企业收到顾客订单时,首先借助质量功能展开(QFD)技术把顾客口头描述的功能需求转换为技术参数,为配置设计阶段选择模块时提供理论依据。但由于复杂产品的复杂性,在选择具有某种功能的零部件或模块时可能会有多个同时满足条件,此时需要进行配置求解,本文基于二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型来选择最优模块,再根据产品配置知识规则将其添加到产品主结构模型中。文中最后,以某汽轮厂的实际数据进行实例验证,不仅证实了提出方法的可行性,还取得了更精确的结果。(本文来源于《中国计量大学》期刊2018-06-01）
杜胜南[2]（2018）在《基于高斯过程模型的可靠性鲁棒优化设计方法研究》一文中研究指出不确定性普遍存在于实际的工程问题之中,不确定性下的设计优化方法可以使产品性能变化较小和更可靠,对工程设计有重要的意义。目前,不确定性条件下的设计已经广泛运用于航空航天工程、机械工程和土木工程等各个领域之中,它通常包括有可靠性优化设计和鲁棒性优化设计。在复杂系统进行分析方面,仿真模型因为具有比通过物理实验方法成本低的优点,已广泛应用于工程领域的设计优化。然而,由于缺乏知识等因素,仿真模型存在着大量的不确定性,而这种模型的不确定性即是不确定性的主要来源,因此在进行不确定优化时,把模型不确定性引入其中是十分必要的。但由于认知不确定性和人的主观因素息息相关,很难使用统一的标准描述,因此传统的优化设计大多只考虑到了随机不确定性,对于模型的不确定性,很少被考虑到优化设计中。本文利用了高斯过程方法实现了对模型不确定性的度量,在此基础上,建立在随机不确定性和认知不确定性的同时存在时的可靠性优化模型和鲁棒优化模型。利用了序列优化和可靠性分析方法(Sequential Optimization and Reliability Assessment,SORA)以及移动约束函数边界的序列鲁棒优化方法等解耦方法,实现两类模型中存在的嵌套问题的解耦,以提高计算效率。提出在解耦算法中,通过蒙特卡洛方法计算可靠度,把利用高斯过程模型获得的不确定度引入可靠性分析的过程中。通过可靠性分析和设计优化不断交替循环,直至最终收敛,获得考虑模型不确定性的可靠性优化和鲁棒性优化设计结果。本文的具体研究内容分为以下叁个方面:(1)通过高斯随机过程,把不同精度模型的响应信息进行有效、合理的融合,解决模型的认知不确定性难以准确描述的问题,实现对模型不确定的准确度量。针对实验成本高,高精度数据难以获取,而使用低精度样本会导致模型可信度较低的问题,使用高斯过程模型,把不同精度的样本数据融合。通过以少数高精度数据作引导的方式,保证模型的精度达到要求,有效克服了传统建模方法对高精度数据依赖性的同时避免了低效性。也规避了由于数据不足,而导致模型精度过低的问题。对于建立代理模型时,必然存在的不确定问题,高斯过程模型不仅可以给出输出响应的均值,也给出了输出响应的均方差。这样可以把输出的置信度直观的展示出来,实现对模型的不确定性的准确度量。(2)在建立高斯过程模型的基础上,在可靠性优化设计中将考虑模型的不确定性,建立在随机不确定性和认知不确定性的同时存在时的可靠性优化模型并研究它的求解问题。针对可靠性优化模型存在的双层嵌套问题,引入SORA方法进行解耦,来提高计算效率。针对可靠性分析阶段存在的认知不确定性,通过蒙特卡洛方法,把高斯过程模型中获得的响应均值和方差引入到可靠度的计算当中,使可靠度达到要求。通过确定性设计优化与可靠性分析的序列迭代,直至最终收敛,获得随机不确定性和认知不确定性的同时存在时的可靠性优化结果。(3)在建立高斯过程模型的基础上,在进行优化设计的过程中将可靠性优化和鲁棒性优化结合起来,建立考虑模型不确定性的可靠性鲁棒优化设计模型并研究它的求解问题。通过把不确定优化设计的两个基本方法:可靠性优化设计和鲁棒性优化设计结合,使不确定优化设计既考虑了结构的可靠性,又可以防止因为参数变化而导致结构性能的稳定性不佳的情况发生。针对在求解过程中存在的嵌套问题,使用基于移动约束函数边界的序列鲁棒优化方法和SORA方法对模型进行解耦,提高计算效率。通过蒙特卡洛方法,把模型不确定性引入到可靠性分析,最终获得随机不确定性和认知不确定性同时存在的可靠性鲁棒优化设计结果。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-20）
张竹琴,周顺利,乔嘉,赵姣,廖树华[3]（2010）在《冬小麦产量形成过程模型及群体优化设计方法》一文中研究指出为满足冬小麦生产管理这一要求,需研究冬小麦群体设计及产量形成过程模型构建的技术方法。本文根据冬小麦阶段生长发育特点,以均匀设计与栽培优化相结合的动态试验方法为基础,深入研究不同发育阶段干物质积累量对冬小麦产量及其性状的影响,利用逐步回归和经验判别相结合的方法,论述了基于干物质积累动态的冬小麦产量形成模型的构建过程;根据非线性优化理论,提出了以产量为目标的群体优化设计方法。按上述方法,用冬小麦品种"石家庄8号"在吴桥2年(2007-10-2009-06)的田间试验资料进行分析,结果表明:产量形成过程各模型(包括冬前茎数、拔节茎数、单位穗数、穗粒数和产量)的复相关系数介于0.92～0.97之间,进行群体优化设计后得出最优产量目标为9165.00kg/hm2的群体动态指标,所提出的群体设计方法可以满足生产决策中对群体设计的要求,试验方法可用于多因素、多水平作物生产模型的试验研究。(本文来源于《中国农业大学学报》期刊2010年06期）
聂冲[4]（2006）在《基于过程模型的导弹总体优化设计框架及其关键技术研究》一文中研究指出信息化战争环境促进了导弹作战运用方式的变化,也对导弹总体设计提出了更高更严格的要求,要求导弹总体设计能够满足性能、周期、费用、适应性、可靠性等多方面的综合优化指标。国内外的实践表明,多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)是满足上述要求的有效方法。然而,当前国内的导弹总体优化设计中仍然存在不少影响MDO应用的问题,制约了总体优化设计效率与水平的提高,主要体现在:各学科之间的异构性使得学科之间的数据交换存在困难;优化方法实现与问题耦合紧密,难以满足MDO需求,也难以选择适合于问题的优化方法;优化设计执行过程缺乏灵活性,不能满足多样化的调度需求等方面。上述问题可以归纳为总体优化设计过程建模、优化方法评价选择和总体优化设计过程调度等理论问题,其中,过程建模问题是核心,优化方法评价选择问题和优化设计过程调度问题与其密切相关。优化方法的评价选择需要考虑优化问题的属性和优化方法的特性,而优化问题实际上是基于各学科设计应用定义的,各学科设计应用和优化方法则是优化设计过程的主要组成元素;总体优化设计过程的调度需要处理学科间的数据交互关系,而其调度对象就是总体优化设计过程本身。论文借鉴并行工程、现代集成制造系统、虚拟样机等设计理念中的过程模型思想,对基于过程模型的导弹总体优化设计框架及其关键技术进行了深入研究,期望在一定程度上解决导弹总体优化设计中存在的上述理论问题,并促进总体优化设计效率与水平的提高。论文的主要创新工作可以概括为以下四个方面:(1)基于过程模型的导弹总体优化设计框架针对导弹总体优化设计面临的基本问题,提出基于过程模型的导弹总体优化设计框架,将导弹总体优化设计过程划分为过程建模—设计探索—过程自动化叁个环节,并给出其参考过程和各个环节的参考视图,作为辅助导弹总体设计部门进行总体优化设计的基本方法论。(2)导弹总体优化设计过程建模针对总体优化设计过程具有多学科异构设计应用、多样化交互关系以及多种优化方法等特点,提出总体优化设计过程模型的形式化描述,支持对设计应用、数据交互关系和优化方法的抽象表示;以接口组件作为设计应用的基本抽象形式,给出了优化方法的组件接口规范和总体优化设计过程模型的运行时抽象描述;进而提出了总体优化设计过程建模体系结构,辅助建立总体优化设计过程模型,能够为学科间的设计数据交换提供有效支持,促进总体优化设计效率的提高。(3)基于适用性评价和优化策略的优化方法选择针对总体MDO的优化方法评价选择需求,提出基于适用性评价和优化策略的优化方法选择技术,其基本思想是将优化问题的定义与优化方法的选择分离,采用设计探索方案表征优化设计过程,提出基于设计探索方案的优化方法评价选择过程;在总体优化设计过程模型的基础上,提出了优化方法的适用度指标,用于评价优化方法对于优化问题的适用性;提出了基于适用度和优化策略的优化方法选择过程,实现优化方法的辅助选择,能够有效地促进总体优化设计效率的提高。(4)基于有向图的导弹总体优化设计过程调度借鉴并行计算任务调度中的图论思想,针对导弹总体优化设计的多样化调度需求,提出基于有向图的导弹总体优化设计过程调度技术。在总体优化设计过程模型的基础上,建立从优化设计过程模型到有向图调度模型的转换,详细讨论了条件、反馈和嵌套组合等特殊调度关系的扩展处理;借鉴经典有向图搜索算法,提出包含预扫描和主调度两步的有向图调度算法,能够支持导弹总体优化设计的自动化执行,有效地促进总体优化设计效率的提高。论文的研究将丰富系统工程与导弹总体优化设计方法的研究,推动国内导弹总体优化设计工作的发展,并为导弹总体设计部门提供理论方法辅助与工具支持,具有重要的理论和实践意义。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2006-04-01）
胡仕成,王彦滨,李向阳,王烨[5]（2004）在《产品开发设计过程中的成本优化控制模型》一文中研究指出提出了一种适合按订单设计类型企业在产品开发设计过程中的成本优化控制模型 ,该模型要求在产品的开发设计过程中不仅要考虑技术条件约束下实现产品的最大客户化要求 ,为企业获取订单和市场优势奠定基础 ;同时要考虑产品的资源和成本约束 ,确保企业获得利润。给出了模型实用的贪心求解算法。实际应用表明该模型能够有效地指导企业进行产品的优化设计。(本文来源于《中国机械工程》期刊2004年01期）
黎水平,宾鸿赞,黄之初[6]（2001）在《基于动态过程模型的筒辊磨优化设计原理》一文中研究指出提出了一种筒辊磨粉磨过程动态建模的方法，利用这种方法可以建立起粉磨过程的一种信息模型。以这种信息模型为基础，提出了筒辊磨优化设计的一般原理，并进一步提出了粉磨设备个性化设计的基本思想和实施途径。(本文来源于《矿山机械》期刊2001年07期）
优化设计过程模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
不确定性普遍存在于实际的工程问题之中,不确定性下的设计优化方法可以使产品性能变化较小和更可靠,对工程设计有重要的意义。目前,不确定性条件下的设计已经广泛运用于航空航天工程、机械工程和土木工程等各个领域之中,它通常包括有可靠性优化设计和鲁棒性优化设计。在复杂系统进行分析方面,仿真模型因为具有比通过物理实验方法成本低的优点,已广泛应用于工程领域的设计优化。然而,由于缺乏知识等因素,仿真模型存在着大量的不确定性,而这种模型的不确定性即是不确定性的主要来源,因此在进行不确定优化时,把模型不确定性引入其中是十分必要的。但由于认知不确定性和人的主观因素息息相关,很难使用统一的标准描述,因此传统的优化设计大多只考虑到了随机不确定性,对于模型的不确定性,很少被考虑到优化设计中。本文利用了高斯过程方法实现了对模型不确定性的度量,在此基础上,建立在随机不确定性和认知不确定性的同时存在时的可靠性优化模型和鲁棒优化模型。利用了序列优化和可靠性分析方法(Sequential Optimization and Reliability Assessment,SORA)以及移动约束函数边界的序列鲁棒优化方法等解耦方法,实现两类模型中存在的嵌套问题的解耦,以提高计算效率。提出在解耦算法中,通过蒙特卡洛方法计算可靠度,把利用高斯过程模型获得的不确定度引入可靠性分析的过程中。通过可靠性分析和设计优化不断交替循环,直至最终收敛,获得考虑模型不确定性的可靠性优化和鲁棒性优化设计结果。本文的具体研究内容分为以下叁个方面:(1)通过高斯随机过程,把不同精度模型的响应信息进行有效、合理的融合,解决模型的认知不确定性难以准确描述的问题,实现对模型不确定的准确度量。针对实验成本高,高精度数据难以获取,而使用低精度样本会导致模型可信度较低的问题,使用高斯过程模型,把不同精度的样本数据融合。通过以少数高精度数据作引导的方式,保证模型的精度达到要求,有效克服了传统建模方法对高精度数据依赖性的同时避免了低效性。也规避了由于数据不足,而导致模型精度过低的问题。对于建立代理模型时,必然存在的不确定问题,高斯过程模型不仅可以给出输出响应的均值,也给出了输出响应的均方差。这样可以把输出的置信度直观的展示出来,实现对模型的不确定性的准确度量。(2)在建立高斯过程模型的基础上,在可靠性优化设计中将考虑模型的不确定性,建立在随机不确定性和认知不确定性的同时存在时的可靠性优化模型并研究它的求解问题。针对可靠性优化模型存在的双层嵌套问题,引入SORA方法进行解耦,来提高计算效率。针对可靠性分析阶段存在的认知不确定性,通过蒙特卡洛方法,把高斯过程模型中获得的响应均值和方差引入到可靠度的计算当中,使可靠度达到要求。通过确定性设计优化与可靠性分析的序列迭代,直至最终收敛,获得随机不确定性和认知不确定性的同时存在时的可靠性优化结果。(3)在建立高斯过程模型的基础上,在进行优化设计的过程中将可靠性优化和鲁棒性优化结合起来,建立考虑模型不确定性的可靠性鲁棒优化设计模型并研究它的求解问题。通过把不确定优化设计的两个基本方法:可靠性优化设计和鲁棒性优化设计结合,使不确定优化设计既考虑了结构的可靠性,又可以防止因为参数变化而导致结构性能的稳定性不佳的情况发生。针对在求解过程中存在的嵌套问题,使用基于移动约束函数边界的序列鲁棒优化方法和SORA方法对模型进行解耦,提高计算效率。通过蒙特卡洛方法,把模型不确定性引入到可靠性分析,最终获得随机不确定性和认知不确定性同时存在的可靠性鲁棒优化设计结果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
优化设计过程模型论文参考文献
[1].吕丹丹.优化马尔科夫模型预测复杂产品的配置设计过程[D].中国计量大学.2018
[2].杜胜南.基于高斯过程模型的可靠性鲁棒优化设计方法研究[D].湖南大学.2018
[3].张竹琴,周顺利,乔嘉,赵姣,廖树华.冬小麦产量形成过程模型及群体优化设计方法[J].中国农业大学学报.2010
[4].聂冲.基于过程模型的导弹总体优化设计框架及其关键技术研究[D].国防科学技术大学.2006
[5].胡仕成,王彦滨,李向阳,王烨.产品开发设计过程中的成本优化控制模型[J].中国机械工程.2004
[6].黎水平,宾鸿赞,黄之初.基于动态过程模型的筒辊磨优化设计原理[J].矿山机械.2001