1、20世紀末，世界經濟最大的變化是全球買方市場的形成和產品更新?lián)Q代速度的日益加快。所有企業(yè)都必須經受這個全球買方市場的挑戰(zhàn)，其核心是以知識為基礎的新產品競爭。制造企業(yè)為了在全球化市場中贏得競爭，必須解決其新產品開發(fā)的T、Q、C、S、E難題，即以最快的上市速度(T-TimetoMarket)，最好的質量(Q-Quality)，最低的成本(C-Cost)，最優(yōu)的服務(S-Service)以及最清潔的環(huán)境(E-Environment)來滿足顧客

2、對產品的需求和社會可持續(xù)發(fā)展的要求。通過對產品全生命周期的研究，專家學者已經認識到只有產品的選材及方案設計活動才能從根本原理上進行產品革新，才能為社會提供種類更多、價格更經濟、性能更優(yōu)秀的新產品。同時，在瞬息萬變的市場環(huán)境中，企業(yè)應具有高度的靈敏性，抓住稍縱即逝的機遇，不斷地迅速開發(fā)新產品，以吸引客戶。因此，在這種背景下，企業(yè)必須采用新的選材手段，來適應市場的變化，使之領先于競爭對手一步，即搶先贏得顧客、搶先占領市場，從而使企業(yè)在競爭中

3、立于不敗之地。因此產品選材方案設計方法的研究引起各國設計學者的注目，并逐漸成為產品選材學科研究和探討的熱點。 本課題研究的是基于耦合神經網絡的工業(yè)產品選材方案決策系統(tǒng)的構造方法和相應模塊的軟件實現(xiàn)。對工業(yè)產品信息模型、檢索模型以及耦合神經網絡的方法的探討是本文的主要工作。本文將以實例推理技術為理論基礎，以神經元網絡為實現(xiàn)工具，將產品選材方案決策策略系統(tǒng)化、模式化并形成一套可供設計人員使用的選材系統(tǒng)。目的是解決目前選材過程中存在的

4、周期長、冗余多、成本高等問題。該產品選材方案決策系統(tǒng)綜合運用面向對象技術、基于實例推理技術和人工神經元網絡模型等先進技術，它可以將設計人員從繁重的查閱資料的工作中解放出來，縮短產品開發(fā)周期，提高設計質量，降低成本，保證產品開發(fā)一次成功，增強企業(yè)快速適應市場變換的能力。在具體實施中，從工業(yè)產品選材入手，采用Windows環(huán)境下的Delphi編程系統(tǒng)，突出面向對象的方法，基本實現(xiàn)工業(yè)產品選材的信息標準化入庫、神經網絡算法實現(xiàn)等構件。

5、 本文深入分析了產品選材方案決策的相關理論，在此基礎上提出目標系統(tǒng)的功能模型、結構層次的劃分等、在Windows2000Server平臺下，采用SQLServer數(shù)據庫建立了產品選材的實例庫；提出并實現(xiàn)了材料性能指標的標準化錄入模塊；采用Delphi6.0，針對實例推理的檢索策略，建立了一種基于約束對象的神經網絡檢索模型；將神經元網絡算法(ART1網絡)成功的與實例推理的檢索模型結合為一體。通過實例推理、神經元網絡、面向對象的方法及數(shù)據