| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 复杂产品设计结构建模研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 核心零部件的识别研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.4 论文研究内容与章节安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 复杂产品核心零部件识别总体研究 | 第17-31页 |
| 2.1 复杂产品基本特征及其零部件关联关系分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 复杂产品基本特征 | 第17页 |
| 2.1.2 复杂产品零部件关联关系分析 | 第17-19页 |
| 2.2 复杂产品核心零部件内涵 | 第19-20页 |
| 2.3 复杂产品核心零部件识别算法研究 | 第20-26页 |
| 2.3.1 复杂产品核心零部件衡量指标合理性的标准 | 第20-21页 |
| 2.3.2 常见复杂产品核心零部件识别算法分析 | 第21-26页 |
| 2.4 复杂产品核心零部件识别总体方案 | 第26-30页 |
| 2.4.1 关键问题分析 | 第26-27页 |
| 2.4.2 研究思路 | 第27-28页 |
| 2.4.3 技术路线 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 有向加权复杂产品设计结构网络模型构建 | 第31-41页 |
| 3.1 复杂产品设计结构网络模型构建 | 第31-33页 |
| 3.1.1 复杂产品设计结构矩阵 | 第31-32页 |
| 3.1.2 复杂产品设计结构网络 | 第32-33页 |
| 3.2 有向加权CPDS网络基本参数 | 第33-38页 |
| 3.2.1 节点度 | 第33-34页 |
| 3.2.2 边权 | 第34-36页 |
| 3.2.3 节点权 | 第36-37页 |
| 3.2.4 最短路径 | 第37页 |
| 3.2.5 特征路径 | 第37-38页 |
| 3.3 有向加权CPDS网络特性 | 第38-39页 |
| 3.3.1 小世界网络特性 | 第38页 |
| 3.3.2 无标度网络特性 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 复杂产品核心零部件识别排序 | 第41-51页 |
| 4.1 基于特征路径以内邻居核数的核心零部件识别算法 | 第41-43页 |
| 4.1.1 算法原理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 零部件的核心性衡量指标 | 第42-43页 |
| 4.1.3 算法步骤 | 第43页 |
| 4.2 算法的实验分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 算法实验分析理论模型 | 第43-46页 |
| 4.2.2 算法可靠性验证原理 | 第46-48页 |
| 4.2.3 算法性能的优越性分析 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 应用案例 | 第51-65页 |
| 5.1 公司背景 | 第51页 |
| 5.2 应用研究 | 第51-58页 |
| 5.2.1 风力发电机结构 | 第51-53页 |
| 5.2.2 风力发电机的有向加权设计结构网络模型 | 第53-58页 |
| 5.3 应用效果分析 | 第58-63页 |
| 5.3.1 核心零部件识别的预测结果 | 第58-61页 |
| 5.3.2 算法可靠性验证 | 第61-62页 |
| 5.3.3 与常用方法对比分析 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 6 结论 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 | 第75-81页 |
| A.专家打分数据表 | 第75-76页 |
| B.五类网络分布图 | 第76-81页 |
| C.作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |
| D.作者在攻读硕士学位期间参与的项目 | 第81页 |