面向订单设计定制产品设计方法学的研究与应用

论文摘要

大批量定制将取代大批量生产,成为21世纪主流生产模式。其中按客户订单分离点的分类方法,在大批量定制生产模式中的适用范围较广。对于该分类方法中定制深度较深的ETO（Engineer-to-Order,按订单设计）定制方式的设计过程,目前还没有十分有效的描述方法。因此本论文对适用于ETO定制产品的设计理论和设计方法进行系统的研究,具有一定的理论意义和实用价值。论文在对ETO定制产品用户需求和技术特征分析的前提下,以规划好的定制产品族为基础,运用基于BP（Error Back Processing误差反向传播）人工神经网络的产品配置设计方法,实现ETO定制产品关键构成模块的设计;运用基于改进的TOPSIS（Technique for Order Preference bv Similarity to Ideal Solution,逼近理想解排序技术）技术的实例检索方法,得到ETO定制产品的总体布局设计。对以上两种设计结果进行变型设计,得到最终的ETO定制产品。论文在面向订单设计定制产品设计方法学的研究中,作了以下四项创新工作:ETO定制产品用户需求及技术特征分析:在借鉴和改造层次分析法的基础上,论文提出的基于HOQ（House of Quality）的用户需求及技术特征重要度的计算方法,能得到稳定无逆序、且客观合理的用户需求重要度和技术特征重要度。ETO定制产品族规划:在采用模糊聚类法得到定制产品族动态聚类的基础上,论文构造的产品族合适度计算方法,可得到既反映聚类数值数理统计规律,又反映产品技术特征属性的最佳产品族规划。ETO定制产品配置设计方法:论文构造的基于BP人工神经网络的产品配置设计方法,模拟ETO定制产品的设计过程,智能地实现其关键构成模块的设计。实例检索方法:论文构造了基于改进的TOPSIS技术的实例检索方法。该方法所构造的绝对正理想解和负理想解矩阵,克服了TOPSIS应用过程中可能产生的逆序现象。方法能有效地为ETO定制产品求得整体布局设计的参考实例。结合上述知识点,论文开发了面向订单设计（ETO）定制产品的设计原型系统,为ETO定制产品的设计提供了一个设计开发平台,实例说明了原型系统的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 大批量定制生产模式分类概述
• 1.3 产品设计理论及设计方法学简述
• 1.4 ETO定制产品设计方法研究的目的和意义
• 1.5 大批量定制设计关键技术研究现状及分析
• 1.5.1 客户需求分析研究现状及分析
• 1.5.1.1 客户需求分析研究现状
• 1.5.1.2 客户需求分析综述分析
• 1.5.2 产品族规划研究现状及分析
• 1.5.2.1 产品族规划研究现状
• 1.5.2.2 产品族规划综述分析
• 1.5.3 面向大批量定制的主要设计方法研究现状及分析
• 1.5.3.1 面向大批量定制主要设计方法研究现状
• 1.5.3.2 面向大批量定制主要设计方法综述分析
• 1.5.4 综述结论
• 1.6 论文的体系结构
• 第2章 基于HOQ用户需求及技术特征重要度的计算
• 2.1 引言
• 2.2 质量功能配置
• 2.2.1 质量功能配置的发展过程
• 2.2.2 质量功能配置的定义及实施步骤
• 2.2.2.1 质量功能配置的定义
• 2.2.2.2 质量功能配置的实施步骤
• 2.3 产品规划质量屋
• 2.4 用户需求重要度的计算
• 2.4.1 基于HOQ关系矩阵的用户需求重要度
• 2.4.1.1 层次分析法基本原理
• 2.4.1.2 层次分析法用于计算用户需求重要度的分析
• 2.4.1.3 基于HOQ关系矩阵的用户需求重要度算法
• 2.4.2 基于HOQ关系矩阵构造判断矩阵的三种方法
• 2.4.2.1 极差法构造判断矩阵
• 2.4.2.2 比较法构造判断矩阵
• 2.4.2.3 “差”法构造的判断矩阵及其用户需求重要度的计算方法
• 2.5 技术特征重要度的计算
• 2.6 算法的应用
• 2.6.1 实例计算
• 2.6.1.1 计算用户需求重要度
• 2.6.1.2 计算结果逆序的考察
• 2.6.2 用户需求重要度计算结果分析
• 2.6.3 技术特征重要度的计算
• 2.7 本章小结
• 第3章 ETO产品族规划
• 3.1 引言
• 3.2 ETO产品族的划分
• 3.2.1 模糊聚类原理
• 3.2.2 基于模糊聚类的ETO产品族划分
• 3.2.3 F-统计确定的最佳阈值
• 3.2.4 产品族划分接近度的计算
• 3.2.5 ETO定制产品最佳模块的确定
• 3.3 算法应用
• 3.3.1 产品族划分过程
• 3.3.2 产品族划分结果及分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 ETO定制产品配置设计方法的研究
• 4.1 引言
• 4.2 ETO定制产品的设计特点及对策
• 4.3 基于BP网络的ETO定制产品的配置设计
• 4.3.1 人工神经网络简介
• 4.3.1.1 人工神经网络的基本特征
• 4.3.1.2 人工神经网络的基本功能
• 4.3.1.3 BP神经网络
• 4.3.2 ETO定制产品配置网络的结构及训练
• 4.4 基于BP网络ETO定制产品配置方法的应用
• 4.4.1 汽车座椅滑道组成及滑道推松测试设备原理简介
• 4.4.2 基于BP配置网络的构建
• 4.4.3 基于BP配置网络的应用
• 4.5 ETO定制产品配置设计方法适用性简析
• 4.6 本章小结
• 第5章 基于改进TOPSIS技术的实例检索方法
• 5.1 引言
• 5.2 基于改进TOPSIS实例检索方法
• 5.2.1 TOPSIS原理及方法
• 5.2.1.1 TOPSIS原理
• 5.2.1.2 TOPSIS方法
• 5.2.2 基于改进TOPSIS实例检索算法
• 5.3 实例检索方法的应用
• 5.3.1 算法检索过程
• 5.3.2 计算结果分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 ETO定制产品设计原型系统的开发
• 6.1 引言
• 6.2 面向ETO定制产品设计原型系统的总体框架
• 6.2.1 原型系统概述
• 6.2.2 原型系统的主要功能
• 6.2.2.1 产品族规划子功能
• 6.2.2.2 参数输入子功能
• 6.2.2.3 相似实例检索子功能
• 6.2.2.4 定制产品配置设计子功能
• 6.2.2.5 变型设计子功能
• 6.2.2.6 实例浏览子功能
• 6.3 原型系统的应用
• 6.4 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 全文内容总结
• 7.2 论文创新点
• 7.3 展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文及科研工作
• 致谢