考虑因子容差的多响应曲面稳健优化

针对现有的多响应优化方法只注重某种最优性指标(例如满意度)的构建,而忽略了因子容差扰动的影响,提出了一种稳健的满意度函数法,对多响应曲面问题进行稳健优化。该方法在传统的满意度函数法的基础上,根据设计因子的容差区域定义总体满意度的稳健性度量指标,并引入混合遗传/模式搜索算法对该指标进行最大化寻优,得到因子的稳健最优水平。实例表明,随着因子容差区域的逐渐变大,该方法更容易寻找到稳健可行域中的解。与传统方法相比,所获得的稳健最优解对因子容差具有更好的抗干扰性,从而更具应用价值。     

复杂产品外购系统质量特性的容差优化模型

针对复杂产品多阶段生产过程中外购系统质量特性的容差调整与修正问题,设计一类高阶因子模型处理各质量特性的质量损失数列,测算各特性对复杂产品整体质量的质量载荷;以此为基础构建复杂产品的质量容差优化模型,综合考虑质量特性的重要度及其之前质量保障程度,探求各质量特性的最优容差调整率,最大程度改善复杂产品整体质量;以某型号汽车为例,验证上述方法的有效性和实用性,为复杂产品多阶段质量容差设计工作提供了一种新的方法和思路。     

基于三响应试验设计优化的满意度函数

提出了一种改进满意度函数的方法来解决质量工程中的三响应试验设计优化问题。该方法考虑了各个响应变量的方差、相关性，弥补了传统的满意度函数法的不足。为了验证该方法的可行性，本文利用改进的满意度函数，结合RSM，对UHT纯牛奶的瞬时超高温杀菌（UHT）的工艺参数进行优化，建立了关于d值的二次多项数学模型，验证了模型的有效性，得到UHT奶杀的最佳工艺参数：杀菌温度136℃，杀菌时间3s。     

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

考虑主客观权重的多响应稳健优化设计

研究了在新产品设计与开发过程中如何权衡决策者的主观信息与目标集本身的客观信息,考虑了多响应问题的最优性与稳健性,提出了同时考虑主观权重与客观权重的满意度函数法。该方法通过对主观满意度函数与客观满意度函数的权重进行权衡,将多响应优化问题转化为求解综合满意度函数最大值的问题。并结合两个实例进行分析研究,结果表明了本文所提出的方法能够有效地解决多响应稳健设计问题。     

改进的多变量质量损失函数及其实证分析

质量损失函数的基本目的就是以定量的方式评价低质量对顾客造成的损失。尽管在理论研究和工程应用中已经提出了多个多变量质量损失函数，但由于多变量质量特征／响应的复杂性，仍有进一步研究的必要。一个好的质量损失函数不仅能够反映制造过程的经济性和多个响应变量之间的相关性，更重要的是在实践中易于理解和应用；按照这一要求，我们首先介绍了Artiles-leon提出的无量纲“标准化”的多变量质量损失函数；然后从两个方面对其进行了改进，一是使它能够适用于所用的质量特性，二是充分考虑了各上响应量之间的相关性，这就是改进后的多变量损失函数更加适合真实情况，在此基础上，通过研究来自于工业实践的实例，并同其他方法进行比较，说明了改进方法的有效性；最后给出了若干评述。     

复杂产品多学科协同设计优化建模方法

复杂产品往往由多个子系统通过复杂的耦合方式组成。针对复杂产品多学科协同设计优化的需求,将复杂产品分解成为分布式层次型系统,建立复杂产品多学科协同优化模型,包括了系统级优化模型、子系统优化模型和子系统分析模型。为解决不确定条件下的复杂产品优化建模问题,在确定性条件下建模方法的基础上引进不确定分析,得到系统目标函数与不确定变量之间的对应关系,建立不确定条件下的复杂产品多学科协同优化模型。最后,给出了复杂产品多学科协同优化建模过程。

Abstract：

Complex products are often composed by a number of subsystems which coupled by some complicated way. In order to meet the need of multidisciplinary collaborative design optimization, the multidisciplinary collaborative optimization model of complex products was established based on distributed hierarchical system, including system-level optimization model, optimization model subsystem and subsystem analysis model. To solve the problem under uncertainty, complex products multidisciplinary collaborative design optimization modeling under uncertainty was concluded based on the introduction of uncertainty analysis to determine the system of objective function and the corresponding relationship between the uncertain variables. Finally, multidisciplinary collaborative optimization modeling process of complex product was provided.     

多设备系统的生产批量、质量控制与预知维护联合优化

针对由多台设备通过串、并混联构成的多阶段生产系统,对其生产批量、质量控制以及预知维护进行了联合建模与优化.系统中的各台设备随时间逐渐发生劣化,可靠性及产品加工质量随之降低.在每个生产批量结束时,对各设备进行状态检测并评估其在下个生产期内的可靠性.预知维护同时以设备的可靠性、结构重要度以及产能比为决策依据,以合理分配维护资源.在每个阶段设置质检台以实时检测各设备加工产品的质量,并根据质量反馈信息,对次品率超过控制阈值的设备进行预防性更换以改善性能提高产品质量.以批量生产周期、质量控制阈值以及预知维护参数为三维联合决策变量,建立了有限时域内的平均费用率模型.基于蒙特卡罗仿真和响应曲面法设计了优化算法,实现了对模型的快速近似求解.最后通过一个实例演示了本模型,并对结果作了相关统计学分析.     

大客车侧翻安全性多目标优化

建立某大客车的侧翻有限元模型,仿真结果表明,其初始设计无法满足侧翻法规要求,需要进行优化设计。为克服碰撞分析的高度非线性给优化造成的困难,结合均匀实验设计、响应面方法和逐步回归技术建立该客车的侧翻响应面替代模型,并以车体质量最小,车身结构吸能最大为目标函数,以满足侧翻法规为约束条件,采用NSGA-II算法进行多目标优化设计。对优化方案进行有限元仿真验证,结果表明,优化方案不仅使该客车满足了ECE R66法规的要求,而且减小了车体总质量,同时增加了车身结构的吸能,有效地提高了侧翻安全性。     

基于多指标正交实验设计的UAV编队配系优化

以对抗条件下,无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）编队执行对地攻击任务为作战背景,构建多UAV对地攻击模型,利用多指标正交实验设计原理,研究编队配系的优化方法。首先,以武器类型和目标类型为对象,建立对抗双方各自的目标分配模型;其次,以目标探测、识别、杀伤和评估为基本任务,建立编队的攻击过程模型;以任务执行总代价、目标毁伤程度和任务执行时间为评价指标,建立目标函数模型;最后,将UAV的种类和数量视为实验因素和水平,研究基于正交实验设计的编队最优配系方案选择方法。实验结果表明,针对特定的任务要求,该方法可以依据现有的资源条件,得出最优的编队编组策略。     

区域防空部署优化系统建模

为了全面、合理地度量区域防空作战部署的优劣,解决兵力一定情况下的优化部署问题,首先提出了掩护价值的概念,它是掩护能力与保卫目标重要程度的综合量度;然后建立了一种新的评价区域防空部署的指标体系,给出了各指标或因素的具体确定方法;在此基础上建立了以掩护价值为目标函数的区域防空优化部署模型;提出了基于启发式方法的部署优化模型求解方法,给出了求解框架和算法流程。实际应用证明,模型是有效的,求解结果是可行的。     

集装箱码头装卸系统集成调度的建模与优化

为提高集装箱码头作业效率,在码头集装箱卡车作业能力充足的条件下,对集装箱码头作业装卸系统集成调度问题进行了研究.针对集装箱码头装卸作业的特点,提出了装卸作业的预定义顺序约束、作业次序依赖的设备调整时间及岸桥碰撞干涉约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了两阶段启发式算法对问题进行求解.通过在数值实验中将结果与低界相比较,证明该算法效果良好.特别对于规模较大的问题,算法也可以进行有效的求解.     

研发项目产品与流程架构的跨领域集成与优化

为揭示复杂产品开发项目中部件间的依赖关系对活动的影响,本文采用多领域矩阵（MDM）分析产品与流程架构之间的依赖关系,并对研发项目中的产品架构与流程架构进行集成及其优化. 首先,依据产品设计结构矩阵（DSM）中部件间的依赖度及部件与活动之间的耦合关系,本文提出了由产品DSM建立流程DSM的方法,构建了由部件依赖度测度活动之间依赖度的量化模型. 其次,提出了基于依赖度平均增量的产品DSM聚类方法,因此,由MDM推导的流程DSM形成若干的活动组,降低了管理的复杂性. 最后,结合典型案例,在产品DSM聚类的基础上,对初始的流程DSM以最小化项目总协调成本进行排序优化,并对优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．     

基于灰色累加和加权乘积的模型辨识算法

为了减少系统扰动对建模精度的影响,将灰色理论中累加求和的思想引入到模型辨识算法中。通过乘积加权的办法,突出当前采样数据对模型准确性的贡献,弱化历史数据的作用。提出一种广义的灰色模型辨识算法,该算法沿用了最小二乘法的框架,对建模数据没有非负的要求,不仅融合了灰色辨识算法的优点,而且满足一般系统的辨识要求。     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

多响应三水平部分因子试验设计的建模与优化

针对多响应三水平部分因子试验,当筛选试验中候选变量个数大于试验样本数时,本文提出了一种考虑因子效应原则的建模与优化方法.首先,构建三水平对照试验,并结合二元变量指示器构建Bayesian Lasso模型;其次,根据因子效应原则,分三个阶段逐步更新二元变量指示器的先验信息,并利用变量指示器的后验概率来识别显著性变量,确定模型结构;然后,在此基础上结合贝叶斯抽样技术构建多变量过程能力指数函数,并通过最大化该函数获得最佳的参数设计值;最后,实际案例的结果表明:本文所提方法不仅能够有效地筛选出多响应三水平部分因子试验的显著性变量,而且能够获得最佳的参数设计值.     

Modeling and optimization of cyclic hoist schedules in an electroplating line

This paper deals with the modeling, analysis and optimization of a specific kind of real industrial problems. This class of problems is known in the literature as Cyclic Hoist Scheduling Problem (CHSP). In such class of problems, several jobs have to flow through a production line according to an ordered bath sequence. The CHSPs appear in the manufacturing facilities to achieve a mass production and to search a repetitive sequence of moves for the hoist. In this paper, we develop P-Temporal Petri Net models to represent the behavior and validate certain qualitative properties of the basic production line. Afterward, complex configurations of the production line are modeled and their properties such as reachability of desired functioning (cyclic operation), deadlock-free, resource sharing and management are checked and validated. A mathematical analysis and a simulation study of all proposed Petri net models are carried out using mathematical fundaments of Petri nets and a Visual Object Net ++ tool. The second part of the paper deals with the development of a mixed integer linear programming models to optimize processing of each line configuration. Optimal manufacturing plans of the studied system with cyclic processing sequences are defined and the feasibility of optimal cyclic scheduling of each configuration is proved.     

作物库模型的建立及应用

建立了作物库模型,运用动态预测法进行产量、效益的预测分析,为研究农业生态系统持续发展提供了一个操作的工具。