【摘要】：質(zhì)量功能配置（Quality Function Deployment, QFD）是一種顧客驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法，是系統(tǒng)工程思想在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的具體應(yīng)用。質(zhì)量功能配置中的產(chǎn)品規(guī)劃、零部件規(guī)劃、工藝規(guī)劃和制造規(guī)劃等階段是多目標(biāo)、多學(xué)科協(xié)同決策的過程。人工免疫系統(tǒng)(Artificial Immune System, AIS)作為一種強(qiáng)大的仿生信息處理和問題求解范式，為基于QFD的產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供了新的智能支持手段。鑒于質(zhì)量功能配置與AIS特點(diǎn)，本文旨在探索AIS與質(zhì)量功能配置結(jié)合方法，開展了基于AIS的質(zhì)量功能配置研究，對提高基于QFD的產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)過程的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)水平、動(dòng)態(tài)響應(yīng)水平和智能化決策水平有重要意義。 本文對基于AIS的質(zhì)量功能配置進(jìn)行研究，綜合運(yùn)用模糊理論、人工免疫算法、線性物理規(guī)劃方法、灰色回歸理論與最小二乘支持向量機(jī)，旨在探索基于AIS的質(zhì)量功能配置方法。鑒于基于人工免疫系統(tǒng)的質(zhì)量功能配置涉及的研究范圍廣，無法一一展開研究，開展了對基于AIS的質(zhì)量功能配置框架與方法、免疫質(zhì)量屋模型與構(gòu)建方法、免疫質(zhì)量屋中需求重要度確定、免疫質(zhì)量屋中需求重要度預(yù)測、免疫質(zhì)量屋配置決策方法以及質(zhì)量功能配置過程中產(chǎn)品設(shè)計(jì)概念評價(jià)等問題進(jìn)行研究，其主要研究內(nèi)容包括： 首先，研究了基于AIS的質(zhì)量功能配置框架與方法。綜合運(yùn)用AIS與MDO方法提出了包含MDO優(yōu)化決策、免疫產(chǎn)品規(guī)劃（免疫質(zhì)量屋）、免疫零部件規(guī)劃、免疫工藝規(guī)劃、免疫制造規(guī)劃、免疫產(chǎn)品規(guī)劃分析、免疫零部件規(guī)劃分析、免疫工藝規(guī)劃分析和免疫制造規(guī)劃分析等組成的基于AIS的質(zhì)量功能配置模型。運(yùn)用多粒度信息融合方法與二元語義理論對傳統(tǒng)質(zhì)量屋構(gòu)建方法與結(jié)構(gòu)進(jìn)行充實(shí)與拓展，提出了基于多粒度信息融合的免疫質(zhì)量屋模型，建立了具備感知顧客需求、技術(shù)特征關(guān)系和顧客需求與技術(shù)特征關(guān)系等信息的抗原，基于多目標(biāo)規(guī)劃的質(zhì)量屋免疫決策和基于免疫質(zhì)量屋配置方案的抗體響應(yīng)等機(jī)制的免疫質(zhì)量屋。 其次，研究了免疫質(zhì)量屋中顧客需求重要度合成分析方法。利用模糊集、網(wǎng)絡(luò)層次分析法（Analytic Network Process,ANP）和決策試驗(yàn)與評價(jià)實(shí)驗(yàn)室（Decision-Making Trialand Evaluation Laboratory，DEMATEL）法結(jié)合構(gòu)成主觀賦權(quán)法；采用熵值法和均方差法構(gòu)建客觀賦權(quán)法；通過分析企業(yè)競爭關(guān)系，建立基于三角模糊數(shù)的競爭差異最大偏差模型實(shí)現(xiàn)考慮競爭關(guān)系的顧客需求權(quán)重計(jì)算方法；通過顧客滿意度Kano分析，建立考慮顧客滿意度的顧客需求重要度分析方法；通過構(gòu)建基于最小偏差法的組合模型集成主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、考慮競爭關(guān)系賦權(quán)法和考慮顧客滿意賦權(quán)法，實(shí)現(xiàn)顧客需求重要度的綜合確定。 再次，研究了免疫質(zhì)量屋中顧客需求重要度預(yù)測分析方法。針對最小二乘支持向量機(jī)模型參數(shù)設(shè)置問題，提出了基于人工免疫算法的最小二乘支持向量機(jī)模型優(yōu)化方法；提出了基于人工免疫改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)模型的顧客需求重要度預(yù)測方法；通過與基于二次殘差修正的灰色模型的顧客需求權(quán)重預(yù)測模型和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顧客需求重要度預(yù)測模型比較，驗(yàn)證了本文提出的基于人工免疫改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)模型的顧客需求重要度預(yù)測方法。 然后，研究了基于AIS的免疫質(zhì)量屋配置方法。提出了基于AIS與線性物理規(guī)劃的多目標(biāo)優(yōu)化方法；構(gòu)建了由顧客滿意度混合整數(shù)線性模型、成本約束線性模型和拓展能力線性模型組成的免疫質(zhì)量屋多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用基于AIS與線性物理規(guī)劃方法的多目標(biāo)優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)免疫質(zhì)量屋配置的求解計(jì)算，并通過與Lingo軟件和基于遺傳算法的免疫質(zhì)量屋配置計(jì)算結(jié)果對比，驗(yàn)證了本文提出的基于AIS與線性物理規(guī)劃方法的多目標(biāo)優(yōu)化方法。 接著，研究了產(chǎn)品設(shè)計(jì)概念評價(jià)方法。提出了基于直覺模糊熵（Intuitionistic FuzzyEntropy, IFE）和逼近于理想解法(Technique for Order Preference by Similarity to IdealSolution, TOPSIS)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)概念評價(jià)方法（E-IFS-TOPSIS）。構(gòu)建了基于iSIGHT的數(shù)控瓦楞紙板印刷模切機(jī)伺服配置設(shè)計(jì)系統(tǒng)，并利用該設(shè)計(jì)系統(tǒng)根據(jù)顧客需求配置出5個(gè)數(shù)控瓦楞紙板印刷模切機(jī)伺服配置候選方案，通過建立直覺模糊熵最大偏差模型實(shí)現(xiàn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算，利用E-IFS-TOPSIS方法實(shí)現(xiàn)候選方案的排序與優(yōu)選。 最后，，利用基于人工免疫系統(tǒng)的質(zhì)量功能配置研究成果，采用VC、Matlab、JADE和Ontology技術(shù)，開發(fā)了包含基于VC的免疫產(chǎn)品規(guī)劃與評價(jià)系統(tǒng)、基于MATLAB的免疫產(chǎn)品規(guī)劃與評價(jià)決策服務(wù)系統(tǒng)和免疫產(chǎn)品規(guī)劃與評價(jià)Agent的原型系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH186;TB114.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2615272