基于信息重用技术的机械产品快速响应设计方法研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文基于信息重用技术的机械产品快速响应设计方法研究姓名：练国富申请学位级别：博士专业：精密仪器及机械指导教师：竺长安2011-05-06 摘要使得报价更加准确。零件的可制造性评价是制造领域中研究的热点，是快速响应设计及并行工程环境中极其重要的研究内容。本文首先分析了现有的产品可制造性评价方法，指出可制造性评价应该建立在零件模型和资源模型的基础上，考虑企业的现有制造资源，通过有效配置现有资源快速的完成交货。零件的可制造性评价一般包括两个层次，即定性评价和定量评价两个层次。本文首先研究了面

2、向快速响应设计的产品的可制造性评价，通过重用快速设计系统零件的特征信息快速实现产品的可加工性进行定性的评价。零件满足定性评价的基础上，针对现有一些产品可制造性方案评价和决策方法存在的问题，本文提出了基于序关系分析法的产品可制造性方案多准则决策方法，相对于综合评价法计算量大大的减少，是一种简便办法。本文得到国家高技术研究发展计划(863计划)资助(No2007AA04Z1A2)，本文的研究是其研究内容的一部分。关键词：大型复杂机械产品信息重用快速响应设计快速报价可制造性评价II AbstractABSTRACT

3、Withtheprogressoftechnologyanddevelopmentofeconomy,themarketcompetitionofnewproductsisgettingmoreandmoreintense.Thecompetitionbasedonthecustomerrequirementsandrapidityisthemostimportantrivalryamongenterprises.Howtoeffectivelyshortenproductdesigncycles,reduc

4、edesigncosts,respondtomarketdemandinstantly,andeffectquickdeliveryconstitutethekeyfactorsforsuchenterprisestowincustomers.Thispaperresearchedthelarge-scalecomplexmechanicalproductwhichisthehardestinallmechanicalproductsandtakedthemetalformingmachineforexamp

5、le.Forlarge-scalecomplexmechanicalproducts,thereexistsuchproblemsasthegreatdifficultiesinthedesignandmanufacture,anddiversifiedcustomerrequirements,whichmaketheproductdevelopmentevenmorechallenging.Howtoeffectivelyusevariousinformationresourcesisessentialto

6、realizerapidresponsedesignoflargeandcomplexmechanicalproducts.Howtomaximizetheuseofinformationresourcesavailabletoaccomplishrapiddeliveryiscrucialforenterprisestoputthemselvesinaninvinciblepositioninthefiercecompetition.Soitisveryimportanttostudyrapidrespon

7、sedesignoflargeandcomplexmechanicalproduct.Startingwithananalysisoftheevolutionprocessofproductionmodels,thispapertriestoexplainthatthemulti-varietysmallbatchproductionmodelbringsunprecedentedchallengesforthedesignandmanufactureoflarge-scalecomplexmechanica

8、lproductenterprises,illustratestherequirementofrapidresponsedesignoflargeandcomplexmechanicalproduct,andputsforwardthatthemaximizationoftheinformationresourcesavailableisthekeytorealizerapiddelivery.In