针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题的解决方法技术

本发明专利技术公开了一种针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题的解决方法。该方法由产品功能-结构映射树、产品绿色设计的多重广义算子模型、多层不确定优化模块配置模型及其转换、确定型模块优化配置模型及求解构成，具体步骤为：根据企业现有的模块化产品，针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题，在产品功能-结构映射树的基础上，结合大系统控制论，建立其多重广义算子模型；根据产品绿色优化设计准则和绿色度计算方法，建立与多重广义算子模型相对应的多层不确定优化模块配置模型，采用“去模糊化”方法将其转化为确定型模块优化配置模型，然后采用遗传算法进行求解。本发明专利技术方法有效提高企业的资源利用率，降低能耗，减小对环境的影响。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种。该方法由产品功能-结构映射树、产品绿色设计的多重广义算子模型、多层不确定优化模块配置模型及其转换、确定型模块优化配置模型及求解构成，具体步骤为：根据企业现有的模块化产品，针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题，在产品功能-结构映射树的基础上，结合大系统控制论，建立其多重广义算子模型；根据产品绿色优化设计准则和绿色度计算方法，建立与多重广义算子模型相对应的多层不确定优化模块配置模型，采用“去模糊化”方法将其转化为确定型模块优化配置模型，然后采用遗传算法进行求解。本专利技术方法有效提高企业的资源利用率，降低能耗，减小对环境的影响。【专利说明】
本专利技术涉及一种，该方法主要应用于具有模块化基础的企业产品的绿色设计。
技术介绍
目前，随着国家调整产业结构，加快转变经济发展方式等政策的实施，众多企业尤其是中小企业，因为资源利用率低，能源消耗高，对环境影响大而出现困境，与此同时绿色设计给企业走出困境创造了机遇。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种。本专利技术方法由产品功能-结构映射树、产品绿色设计的多重广义算子模型、多层不确定优化模块配置模型、确定型模块优化配置模型及求解构成。具体步骤为:根据企业现有的模块化产品，针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题，在产品功能-结构映射树的基础上，结合大系统控制论，建立其多重广义算子模型；根据产品绿色优化设计准则和绿色度计算方法，建立与多重广义算子模型相对应的多层不确定优化模块配置模型，采用“去模糊化”方法将其转化为确定型模块优化配置模型，然后采用遗传算法进行求解。(I)产品功能-结构映射树产品总功能可分为若干个子功能，每个子功能又可分为几个子子功能，直到不能再分的原子功能；功能的载体是结构，按产品功能的构成，将产品总功能及其子功能分层映射为一个或多个成熟的产品模块、零件等，如图1所示产品功能-结构映射树。(2)产品绿色设计的多重广义算子模型采用变粒度模型分别对产品的总体设计、模块设计、零件设计建立相应的粗粒度广义算子、中粒度广义算子和细粒度广义算子的模型；利用广义算子可以建立各层之间的纵向关系模型和同层的横向关系模型；由变粒度广义算子模型和广义算子关系模型就可以构成多重广义算子模型，这样建立了产品绿色优化设计过程的一种多重广义算子模型，如图2所示。(3)多层不确定优化模块配置模型在概念设计阶段，现有模块化产品的绿色优化设计过程是:上层将产品性能需求对下层合理分配，得到该层最优客户满意度(产品的技术功能)和最高绿色度的产品设计方案，并降低成本；下层根据分配到的性能需求指标，进行本层各模块或零件的选配，满足技术经济和资源环境指标最优，因会涉及到不确定因素，这是一种多层的指标分派、模块配置及其不确定优化的问题。根据绿色设计中产品族模块配置的原则:成本最低、客户满意度最高、绿色度最高，则产品模块的优化配置为三层规划模型，每一层希望成本最低、客户满意度最高、绿色度最1? O①广品层，广品总体目标为总成本C最低、客户满意度歹最1?和绿色度最高:【权利要求】1.一种，其特征在于:该方法由产品功能-结构映射树、产品绿色设计的多重广义算子模型、多层不确定优化模块配置模型、确定型模块优化配置模型及求解构成。2.根据权利要求1所述的，其特征在于具体步骤为: 根据企业现有的模块化产品，针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题，在产品功能-结构映射树的基础上，结合大系统控制论，建立产品绿色设计的多重广义算子模型；根据产品绿色优化设计准则和绿色度计算方法，建立与多重广义算子模型相对应的多层不确定优化模块配置模型，采用“去模糊化”方法将其转化为确定型模块优化配置模型，然后采用遗传算法进行求解。3.根据权利要求1或2所述的，其特征在于: (1)产品功能-结构映射树 产品总功能可分为若干个子功能，每个子功能又可分为几个子子功能，直到不能再分的原子功能；功能的载体是结构，按产品功能的构成，将产品总功能及其子功能分层映射为一个或多个成熟的产品模块、零件； (2)产品绿色设计的多重广义算子模型 采用变粒度模型分别对产品的总体设计、模块设计、零件设计建立相应的粗粒度广义算子、中粒度广义算子和细粒度广义算子的模型；利用广义算子可以建立各层之间的纵向关系模型和同层的横向关系模型；由变粒度广义算子模型和广义算子关系模型就可以构成多重广义算子模型，这样建立了产品绿色优化设计过程的一种多重广义算子模型； (3)多层不确定优化模块配置模型 在概念设计阶段，现有模块化产品的绿色优化设计过程是:上层将产品性能需求对下层合理分配，得到该层最优客户满意度(产品的技术功能)和最高绿色度的产品设计方案，并降低成本；下层根据分配到的性能需求指标，进行本层各模块或零件的选配，满足技术经济和资源环境指标最优，因会涉及到不确定因素，这是一种多层的指标分派、模块配置及其不确定优化的问题； 根据绿色设计中产品族模块配置的原则:成本最低、客户满意度最高、绿色度最高，则产品模块的优化配置为三层规划模型，每一层希望成本最低、客户满意度最高、绿色度最闻; ①产品层，产品总体目标为总成本C最低、客户满意度^最高和绿色度(最高: ； MaxS ; Atod ;式中，Ci为第i个模块在分派的技术指标为ft1、环境:I指标为fgi时的成本； ②模块层，在模块层中第i个模块成本Ci最低、技术指标f最优和绿色度^最高G: NM?C.- MinXCJj^C ).Maxf Maxdj.式中，Cij为第i个模块的第j个零件在分派的技术， ? f，指标为ftij、环境指标为fgij时的成本；队为第i个模块包含的零件数目；③零件层，产品分解的最低层为零件，产品配置设计是从每个零件所对应的结构中选择一个，组合成相应的模块结构，各模块结构再组合成产品方案； (4)确定型模块优化配置模型及求解 产品绿色设计的模块优化配置为三层多目标规划模型，每层都是包含三角模糊数多目标不确定优化问题，可以将其转化为确定型优化问题；首先，按三角模糊数运算法则，进行不确定优化模型内数据计算，然后采用加权重心法，进行清晰化，这样就转换得到一个确定型的模块优化配置模型，模块配置问题属于典型的组合最优化困难问题，是NP-Hard问题，尤其当模块多、组合规模大时 ，采用遗传算法进行求解。【文档编号】G06F17/50GK103530460SQ201310478271【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年10月14日 优先权日:2013年10月14日 【专利技术者】刘电霆, 刘耀明 申请人:桂林理工大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对包含不确定因素的产品绿色优化设计问题的解决方法，其特征在于：该方法由产品功能?结构映射树、产品绿色设计的多重广义算子模型、多层不确定优化模块配置模型、确定型模块优化配置模型及求解构成。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘电霆，刘耀明，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：