一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，根据交流充电装置制造资源与用户的定制化需求之间的关系，将电动汽车交流充电装置的制造资源演化过程分为需求匹配与资源组合两个阶段，构建了匹配与组合的演化模型，同时采用动态多属性决策方法对组合方案进行评价排序，过滤出最优的制造资源组合方案。本发明专利技术解决现有电动汽车交流充电装置个性化定制生产的问题；同时将闲置的制造资源可以网上进行自动寻租，供客户方便、快捷、安全、价廉地使用，这种n:1:m多对多需求与服务的映射关系,为电动汽车交流充电装置的生产制造提供了多层次的定制化服务。本方案适用于电动汽车制造领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种电动汽车交流充电装置的智能制造系统，尤其涉及一种基于性能融合的电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法。
技术介绍
汽车的发展引起了地球资源的过大消耗。地球上的能源是有限的，能源紧缺是全人类面临的越来越严重的问题，是一个全球问题，关系到全球的经济与军事安全，因此电动汽车必然是未来绿色化发展的方向之一，作为电动汽车的基础设施交流充电装置是电动汽车产业中不可缺少的一部分。目前的交流充电装置主要应用在公共场合，所以功能单一，个性化不足。随着电动汽车的普及，客户对于进入千家万户的交流充电装置有着大量的个性化需求，未来能够优先满足客户需求的生产制造商必然能够优先获得巨大的市场。
技术实现思路
本专利技术主要是解决现有技术所存在的缺乏对制造资源合理调配的技术问题，提供一种面向个性化定制的电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，通过建立个性化定制的制造资源匹配数学模型，实现交流充电装置制造资源与需求的匹配；通过构建基于制造资源成本和制造资源质量的组合模型，获得满足需求的一系列组合方案；采用动态多属性决策方法对组合方案进行评价排序，得到最优的组合方案。本专利技术针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：根据交流充电装置制造资源与用户个性化定制需求之间的关系，将电动汽车交流充电装置的制造资源演化过程分为需求匹配与资源组合两个阶段，构建了匹配与组合的演化模型。一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，包括以下步骤：S1、在交流充电装置制造资源(如机床资源、表面喷涂资源、装配资源等)与用户个性化需求匹配的基础上，建立电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型，利用模糊积分度量用户的个性化需求与制造服务资源间的匹配程度，选择相匹配的制造资源；S2、经过初次匹配筛选出满足需求的制造资源后，在用户满足需求的所有制造云中建立以制造资源质量和制造资源成本为目标的组合模型，使用进化算法对组合模型计算，得到最优解组成的互为非支配的个性化组合方案集；S3、对得到的组合方案集使用动态多属性决策算法，选出最优的面向需求的组合方案。作为优选，建立电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型的过程如下：首先根据用户的个性化定制需求间的直接相互影响关系，建立个性化定制需求的邻接模糊矩阵：式中，xi,j为三角模糊数，表示个性化定制需求CMRRi对制造资源需求CMRRj的直接影响程度，制造资源需求对应的权重集合为(ω1,ω2,…,ωi,…,ωn)，通过邻接模糊矩阵，构建个性化定制需求重要度求解模型：ωi=PDi(1-CDiΣi=1n|CDi|)Σi=1nPDi(1-CDiΣi=1n|CDi|)]]>式中，PDi为个性化定制需求CMRRi的中心度；CDi为个性化定制需求CMRRi的原因度；n为个性化需求的数目；ωi为个性化定制需求重要度；i和j表示个性化需求类中的两个需求；电动汽车交流充电装置制造资源匹配程度由个性化定制需求重要度和个性化定制需求与制造资源之间的关联关系两方面因素共同决定，故电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型为：(WF)j=Σi=1mωir~ij]]>(WF)j为制造资源的匹配程度；为制造资源之间的关联强度。作为优选，步骤S2具体为：根据用户的个性化定制需求的制造资源质量和服务资源成本要求，对服务资源进行优选，以制造资源总成本函数最小化和制造资源质量函数最大化为目标，构建组合模型；minFC(ψp,q)=Σp=1SΣq=1Qpψp,q[Cs(p,q)+Ct(p,q)]]]>maxFQ(ψp,q)=ξQΣp=1SΣq=1Qpwpψp,qQ(p,q)]]>其中，S为满足个性化定制需求的制造资源的个数；Qp表示可参与第p项制造内容的制造资源数量；定义决策变量ψp,q，ψp,q＝1表示第q项制造资源参与第p项制造内容，ψp,q＝0表示第q项制造资源不参与第p项制造内容，Cs(p,q)、Ct(p,q)和Q(p,q)分别为第q项制造资源对第p项制造内容的制造成本、物流成本和服务质量；minFC(ψp,q)为最小制造资源总成本；maxFQ(ψp,q)为最大制造资源质量；构建制造服务内容-服务资源关系的编码方式，以决策向量来表示算法的染色体，染色体就代表制造资源优化组合方案，使用进化算法对求解制造资源动态多目标优化组合问题。作为优选，步骤S3具体为：根据得到的组合方案集，采用改进的动态多属性方法对方案进行优选，引入决策矩阵线性变换和M氏距离的概念，并结合灰色数的概念对最优解所代表的制造资源动态组合方案进行评价和优选，从而筛选出最优的制造资源组合方案，步骤如下：S31：采用决策矩阵线性变换方法获得归一化的灰色决策矩阵，其中望大性的归一化决策矩阵元素变换方程为：⊗bijt=aijtmax(a‾ijt)=[a‾ijtmax(a‾ijt),a‾ijtmax(a‾ijt)]]]>望小性的归一化决策矩阵元素变换方程为：⊗bijt=-aijtmin(a‾ijt)+2=[-a‾ijtmin(a‾ijt)+2,-a‾ijtmin(a‾ijt)+2]]]>其中，代表决策矩阵，代表第t次需求的属性i与j之间属性变量的下界，代表第t次需求的属性i与j之间属性变量的上界；S32：确定正负理想方案值，对于第p项个性化定制需求对应的制造内容而言，Qp个制造资源中关于第j个属性的第t次需求服务的正负理想方案值分别为：Ajt+={(maxcij|j∈J),(mincij|j∈J)|i∈n,t=1,2,...,T本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在交流充电装置制造资源与用户个性化需求匹配的基础上，建立电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型，利用模糊积分度量用户的个性化需求与制造服务资源间的匹配程度，选择相匹配的制造资源；S2、经过初次匹配筛选出满足需求的制造资源后，在用户满足需求的所有制造云中建立以制造资源质量和制造资源成本为目标的组合模型，使用进化算法对组合模型计算，得到最优解组成的互为非支配的个性化组合方案集；S3、对得到的组合方案集使用动态多属性决策算法，选出最优的面向需求的组合方案。

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在交流充电装置制造资源与用户个性化需求匹配的基础上，建立电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型，利用模糊积分度量用户的个性化需求与制造服务资源间的匹配程度，选择相匹配的制造资源；S2、经过初次匹配筛选出满足需求的制造资源后，在用户满足需求的所有制造云中建立以制造资源质量和制造资源成本为目标的组合模型，使用进化算法对组合模型计算，得到最优解组成的互为非支配的个性化组合方案集；S3、对得到的组合方案集使用动态多属性决策算法，选出最优的面向需求的组合方案。2.根据权利要求1所述的一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，其特征在于，建立电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型的过程如下：首先根据用户的个性化定制需求间的直接相互影响关系，建立个性化定制需求的邻接模糊矩阵：式中，xi,j为三角模糊数，表示个性化定制需求对制造资源需求CMRRj的直接影响程度，制造资源需求对应的权重集合为(ω1,ω2,…,ωi,…,ωn)，通过邻接模糊矩阵，构建个性化定制需求重要度求解模型：ωi=PDi(1-CDiΣi=1n|CDi|)Σi=1nPDi(1-CDiΣi=1n|CDi|)]]>式中，PDi为个性化定制需求CMRRi的中心度；CDi为个性化定制需求CMRRi的原因度；n为个性化需求的数目；ωi为个性化定制需求重要度；i和j表示个性化需求类中的两个需求；电动汽车交流充电装置制造资源匹配程度由个性化定制需求重要度和个性化定制需求与制造资源之间的关联关系两方面因素共同决定，故电动汽车交流充电装置制造资源匹配数学模型为：(WF)j=Σi=1mωir~ij]]>(WF)j为制造资源的匹配程度；为制造资源之间的关联强度。3.根据权利要求2所述的一种电动汽车交流充电装置制造资源演化计算方法，其特征在于，步骤S2具体为：根据用户的个性化定制需求的制造资源质量和服务资源成本要求，对服务资源进行优选，以制造资源总成本函数最小化和制造资源质量函数最大化为目标，构建组合模型；minFC(ψp,q)=Σp=1SΣq=1Qpψp,q[Cs(p,q)+Ct(p,q)]]]>maxFQ(ψp,q)...

【专利技术属性】
技术研发人员：何若虚，
申请(专利权)人：浙江爱充网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33