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面向成本设计(DFC)在机电产品开发中的应用研究

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1 绪论

1.1论文研究背景

1.2 相关领域的国内外研究现状

1.3 论文研究目的及意义

1.4 本文主要研究内容

1.5 本章小结

2机电产品面向成本设计(DFC)的基础理论

2.1 机电产品开发中的设计概述

2.2面向成本设计概述

2.3全生命周期成本含义及重要性

2.4 DFC中的特征映射技术

2.5 全生命周期成本估算方法研究

2.6 本章小结

3 面向成本设计(DFC)在机电产品中的应用

3.1 机电产品的DFC工作流程

3.2 机电产品的全生命周期成本构成

3.3 机电产品概念设计特征获取

3.4 机电产品面向成本设计中的特征映射

3.5 基于RBF神经网络的机电产品LCC估算模型

3.6 基于BP神经网络的机电产品LCC估算模型

3.7 本章小结

4 DFC的应用案例

4.1 应用背景

4.2 初步设计方案的生成

4.3 基于人工神经网络的LCC估算

4.4 本章小结

5 结论及展望

致谢

参考文献

图表清单

附录

A. 攻读硕士学位期间参加的主要科研项目

B. 攻读硕士学位期间获奖情况

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果

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摘要

机电产品的设计开发成本占产品总成本的比例较小,但总成本的70%-80%都在产品开发时被确定。产品概念设计阶段确定了产品的大部分功能与性能参数,产品后续制造、使用和维护、报废等成本也基本确定。因此,在概念设计阶段进行成本控制可以有效降低产品的总成本。  本文针对机电产品概念设计阶段,从全生命周期总成本(LCC-LifeCycleCost)的角度来考虑设计问题,主要研究工作如下:  首先,对论文相关领域的国内外研究现状进行了分析与阐述,明确了在产品设计阶段进行成本控制的重要性,面向成本设计(DFC-DesignForCost,DFC)是解决这一问题的有效方法和技术。  其次,结合机电产品概念设计的特点及面向成本设计的理念,提出了DFC技术的一种实施应用方式。对产品全生命周期理论进行了阐述,并重点分析了机电产品全生命周期成本的主要组成部分。基于对特征映射技术的研究,确定了机电产品实施DFC时将设计特征域直接映射为成本域,为后文进行生命周期总成本估算奠定了基础。  再次,对多种估算方法进行总结归纳,对比分析其优缺点,并确定人工神经网络法能更好的满足本文的需要。接下来对人工神经网络的相关理论进行了较为详细地阐述,并重点研究了RBF和BP两种神经网络模型,深入探讨了如何利用RBF和BP神经网络进行机电产品全生命周期总成本估算模型建立的相关问题。  最后,将DFC技术应用于某卧式加工中心的概念设计阶段,首先提出三种初步设计方案,然后利用RBF和BP两种神经网络进行全生命周期成本估算建模,并对两种模型采用相同的样本进行训练、测试,通过训练过程和测试结果对比确定RBF在成本估算方面更具有优越性,最后采用RBF神经网络模型对三种初步设计方案进行全生命周期成本估算。  论文研究结果对机电产品面向成本设计的实施具有较大指导意义,对大部分制造企业进行有效的成本控制具有一定的参考价值。

著录项

  • 作者

    李晓;

  • 作者单位

    重庆理工大学;

  • 授予单位 重庆理工大学;
  • 学科 机械制造及其自动化
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 周康渠;
  • 年度 2013
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    机电产品,开发模式,面向成本设计,概念设计;

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