建筑工程并行设计过程规划与仿真研究

对建筑设计过程进行高效可靠的规划和仿真以增加设计过程的可预测性,缩短开发周期以及降低设计过程失败风险正变得越来越重要。将并行工程的思想和方法运用到建筑设计领域中,通过构建一种基于设计结构矩阵（DSM）的设计过程模型,对在资源约束条件下的设计过程进行有效规划和工期仿真计算。最后以一般商业办公楼的设计过程为例对仿真模型进行了验证。     

模具并行设计过程的结构化建模研究

针对并行设计的需求,分析了模具设计过程中活动之间的三种基本联系（非耦合、耦合与准耦合）;利用设计结构矩阵和图论的有关知识,提出了模具设计过程中耦合活动识别的算法,并进一步划分了模具设计中各活动的级别,经过活动重组和过程优化,最后给出了能体现并行设计特点的模具设计过程结构化模型。     

复杂产品开发过程仿真与预测研究

为了更有效的对复杂产品开发过程进行预测分析,提出一种两层设计结构矩阵模型作为仿真的结构关系模型.建立了服从三角分布的时间与成本模型,采用拉丁超立方抽样法对该模型进行抽样并生成样本点.采用任务返工概率、返工影响与学习效应曲线来描述开发过程的迭代特征,对任务返工概率的变化调整、返工需求判断策略、多任务返工执行约束等问题给出了相应的仿真模拟方法.在此基础上提出了改进的产品开发过程仿真算法,并设计开发了基于Matlab的复杂产品开发过程仿真平台.最后,通过一个实例证明了该仿真平台的有效性和实用性.     

模具设计过程的重组建模研究

将模具设计活动间的结构特征用设计结构矩阵表示;应用图论的有关知识,提出了模个设计过程中耦合活动识别的算法,并进一步划分了模具设计中各活动的级别,经过活动重组和过程优化,最后给出了能体现并行设计特点的冲模设计过程结构化模型。     

企业产品开发过程建模及重组研究

企业产品开发过程是一项复杂的系统工程。本文通过分析设计开发活动之间的关系，建立设计开发活动的矩阵表示(设计结构矩阵)，给出设计结构矩阵的具体实现方法；实现耦合活动集的代数方法识别，在此基础上实现设计开发活动优化重组，包括活动分解和耦合活动集的解偶方法；设计结构矩阵(DSM)为复杂产品设计开发提供一种系统的方法；最后，通过一个实例说明谊建模方法的实用性。     

模具并行设计过程建模研究

提出了模具设计过程中的三种设计活动关联模型,以此表达了设计活动间复杂的联系;应用设计结构矩阵及图论的知识,提出了模具设计过程中耦会活动识别算法,划分了模具设计中各活动的级别,经过活动重组和过程优化,最后给了能体现并行设计特点的模具设计过程结构模型,深刻地提示出整个模具设计过程本身的结构和规律.     

基于DSM的产品开发过程资源优化算法

针对并行产品开发过程的特点,利用设计结构矩阵,提出了一种产品并行开发过程的资源调度与优化算法.首先本文建立了开发过程的DSM集合模型及时间与资源模型,在此基础上详细阐述了遗传算法结合启发式调度规则在过程资源优化中的实现.最后通过实例,说明了该算法对过程资源优化的有效性.     

复杂产品开发过程仿真及其优化方法研究

针对复杂产品开发过程并行、迭代的特点,提出一种集成化模型,该模型结合和扩展了活动网络图和设计结构矩阵的过程建模方法。结合这个集成模型,提出了一种仿真算法,可以进行过程性能的预测和分析,并且可以进行各种参数的敏感性分析。在仿真的基础上,提出基于遗传算法的优化方法,用于进行过程结构的改进。     

半Markov过程性能势的并行仿真估计

给出半Markov过程（Semi-Markcv Processes）性能势基于一条样本轨道的仿真算法，从并行仿真的角度，将已有Markov过程的性能势理论推广到半Markov过程，使谊理论具有更加广泛的应用范围。并将该性能势与等价的Markov过程的性能势进行比较，表明了两者的一致性。     

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IDSM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.     

基于扩展Petri网的建筑产品设计过程工作流模型

针对建筑产品设计过程工作流的动态性和不确定性的管理与控制,提出基于扩展Petri网的建筑产品设计过程工作流模型,并以一般商用办公楼的设备设计过程为例构建模型,应用CPN Tools仿真软件进行仿真分析和过程优化.结果表明,提出的工作流模型对建筑产品设计过程管理和优化具有明显效果.     

Optimizing Concurrent Product Development Process Using Genetic Algorithm

0　IntroductionTimesaving,timetomarketandcycletimereductionarethenewgoalsandaimsforenterprisesinordertosuccessfullycompeteintothemodernglobalmarket[1].Thereisnodoubtthatconcurrentconsiderationofproductandprocessdesignimprovesproductqualityandreducesthere-designwork,whichleadstoshorterproductlead-time.Buttheconcurrentdevelopmentfashionbringsaboutmoreobstaclessuchascomplextimeorder,informationandresourceconstrainednatureofrelationshipsbetweenactivitiestothedesignprocess,whichleadtothefactthatiti…     

并行工程中的任务组织

利用信息论中的香农熵对信息流进行度量,建立了模糊设计结构矩阵,通过分解和割裂算法对该矩阵进行重构,探讨了串行设计和并行设计过程的收敛性,经过重新组织后的设计过程为并行设计的管理、控制、实施提供了新的策略.     

复杂产品研制过程技术风险的仿真评估

探讨了复杂产品研制过程中技术风险的内涵,建立了费用风险、进度风险、性能风险等三类技术风险之间的关系模型.考虑复杂产品研制过程的并行迭代特征,提出了一种基于设计结构矩阵的多层技术风险仿真评估模型.系统分析了性能风险对进度、费用风险的影响,并依此给出了一种两层抽样机制的仿真算法修正了传统仿真中仅考虑费用风险和进度风险的仿真偏差.在此基础上,给出了定量评估子项目或活动技术风险的似然估计值的方法,为复杂产品研制过程的风险控制提供了依据.     

用于过程工程系统设计的MINLP整体最优化方法

本文应用Lagrange对耦函数作为外部近似函数, 对外部近似法进行了推广, 从而建立了一个求解过程工程系统设计中混合整数非线性规划(MINLP)问题的整体最优化方法。除理论分析, 本文还给出方法的几何解释及在工程问题上的应用。     

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.