关于汽车配件的设计方案
汽配设计包装方案
汽配设计包装方案1. 背景介绍汽车行业是一个竞争激烈的市场，汽配产品在市场中的竞争也非常激烈。
为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，汽配厂商需要注重产品的设计和包装。
本文将提供一种汽配设计包装方案，帮助汽配厂商吸引顾客眼球、增加销量。
2. 设计原则汽配设计包装方案的制定应基于以下原则：- 吸引力：设计要具有视觉吸引力，能够引起顾客的注意。
- 信息传达：设计要能够清晰、直观地传递产品的功能、特点和优势。
- 与品牌一致：设计要与汽配厂商的品牌形象保持一致，增加品牌的认知度和记忆度。
- 功能性：设计要考虑产品的易开启、易取出、易使用等功能性需求。
- 安全性：设计要充分考虑产品包装对产品的保护作用，以确保产品在运输和存储过程中的安全。
3. 设计要素3.1 颜色选择颜色是设计中非常重要的要素之一，能够直接影响人们的情绪和决策。
对于汽配产品的设计包装，可以考虑以下几个关键颜色： - 公司标识颜色：将公司标识颜色应用到产品包装中，以增强品牌的一致性。
- 汽车元素颜色：将与汽车相关的颜色元素融入设计中，如蓝色代表稳定和安全，红色代表激情和动力等。
- 强调色：在设计中使用一种鲜艳的颜色作为强调色，以突出产品的关键信息。
3.2 材质选择汽配产品的包装材质选择要考虑以下几点： - 耐用性：选择具有一定耐用性的材质，以保护产品在运输和存储过程中的安全。
- 环保性：选择可回收、可降解的材质，以减少对环境的影响。
- 质感与外观：选择与产品属性和品牌形象相符合的材质，以增强产品的质感和外观效果。
4. 包装设计示例4.1 产品外包装设计产品外包装设计是汽配设计包装方案中的重要环节，下面以一个汽车蓄电池为例进行介绍：4.1.1 外包装样式汽车蓄电池通常采用长方体形状，建议采用简洁明了的直线和平面组合设计，同时突出显示产品的品牌标识。
4.1.2 包装材质建议采用硬质塑料或纸盒材质，以保证产品的安全性和易开启性。
4.1.3 装饰和标识在包装上采用品牌的标识、产品的特点和功能、安全使用指南等必要的文字和图标。
汽车零件设计方案
汽车零部件仓储方案设计（一）、物流中心规划1 仓库的总体规划现代仓库总平面规划一部分可以划分为生产业区、辅助作业区和行政生活区三大部分。
现代仓库为适应商品快速周转的需要，在总体规划不再是应该注意适当增大生产作业区中收发货作业区面积和检验区面积。
（1）生产作业区：是现代仓库的主体部分，是商品仓储的主要场所。
主要包括储存货区、道路、铁路专线、码头、装卸平台等。
其各组成部分的构成比例通常为：合格品储存区面积占总面积的40%~50%；通道占总面积的8%~12%;待检区及出入库手法作业区占总面积的20%~30%；集结区占总面积的10%~15%；待处理去和不合格品隔离区在总面积的5%~10%。
主干道应采用双车道，宽度应在6~7M；次干道为3~3.5M的单车道；消防道的宽度不少于6M，布局在库区的外边。
（2）辅助作业区：是为仓储业务提供各项服务的设备维修车间、车库、工具设备、油库、变电室等。
（3）行政生活区：是行政管理机构办公和职工生活的区域，具体包括办公楼、警卫室、化验室、宿舍和食堂等。
2 库房内部规划按照仓储作业的功能特点以及工ISO9000国际质量体系认证的要求，库房储存区域可划分为：待检区、待处理区、不合格品隔离区、合格品储存区等。
（1）待检区：用于暂存处于检验过程中的商品。
这些商品一般采用黄色的表示以区别于其他状态的商品。
（2）待处理区：用于暂存不具备验收条件或质量暂时不能确认的商品。
这些商品一般采用黄色的表示以区别于其他状态的商品。
（3）不合格品隔离区：用于暂存质量不合格的商品。
出于不合格隔离状态的商品一般采用红色的标识以区别于其他状态的商品。
（4）合格品储存区：用于储存合格的商品。
出于合格状态的商品一般采用绿色的标志以区别于其他状态的商品。
3.仓储物流规划的原则仓储规划方案应能做到以尽可能地的成本，实现货物在仓库内快速、准确的流动。
1.系统简化原则2.平面设计原则3.物流和信息流的分离原则4.柔性化原则5.物流处理次数最少原则6.最短移动距离，避免物流线路交差原则7.成本与效益平衡原则4 商品保管场所的内部布置仓库内部布置就是根据库区场地条件、仓库的业务性质和规模、商品储存要求以及技术设备的性能和使用特点等因素，对仓库主要和辅助建筑物、货场、站台、等固定设施和库内运输路线进行合理安排和配置，以最大限度的提高仓库的储存和作业能力，并降低各项仓储作业费用。
汽车零部件项目规划设计方案
汽车零部件项目规划设计方案规划设计/投资分析/实施方案摘要汽车配件加工（autospareparts）是构成汽车配件加工整体的各单元及服务于汽车配件加工的产品。
汽车零部件是构成汽车配件加工整体的各单元及服务于汽车配件加工的产品。
随着经济和全球市场一体化进程的推进，汽车零部件产业在汽车工业体系中的地位不断提高。
该汽车零部件项目计划总投资23595.25万元，其中：固定资产投资16771.77万元，占项目总投资的71.08%；流动资金6823.48万元，占项目总投资的28.92%。
本期项目达产年营业收入53890.00万元，总成本费用42916.35万元，税金及附加416.39万元，利润总额10973.65万元，利税总额12903.65万元，税后净利润8230.24万元，达产年纳税总额4673.41万元；达产年投资利润率46.51%，投资利税率54.69%，投资回报率34.88%，全部投资回收期4.37年，提供就业职位863个。
汽车零部件项目规划设计方案目录第一章概况一、项目名称及建设性质二、项目承办单位三、战略合作单位四、项目提出的理由五、项目选址及用地综述六、土建工程建设指标七、设备购置八、产品规划方案九、原材料供应十、项目能耗分析十一、环境保护十二、项目建设符合性十三、项目进度规划十四、投资估算及经济效益分析十五、报告说明十六、项目评价十七、主要经济指标第二章项目建设及必要性一、项目承办单位背景分析二、产业政策及发展规划三、鼓励中小企业发展四、宏观经济形势分析五、区域经济发展概况六、项目必要性分析第三章项目规划方案一、产品规划二、建设规模第四章项目建设地研究一、项目选址原则二、项目选址三、建设条件分析四、用地控制指标五、用地总体要求六、节约用地措施七、总图布置方案八、运输组成九、选址综合评价第五章土建工程说明一、建筑工程设计原则二、项目工程建设标准规范三、项目总平面设计要求四、建筑设计规范和标准五、土建工程设计年限及安全等级六、建筑工程设计总体要求七、土建工程建设指标第六章工艺可行性一、项目建设期原辅材料供应情况二、项目运营期原辅材料采购及管理二、技术管理特点三、项目工艺技术设计方案四、设备选型方案第七章环境保护和绿色生产一、建设区域环境质量现状二、建设期环境保护三、运营期环境保护四、项目建设对区域经济的影响五、废弃物处理六、特殊环境影响分析七、清洁生产八、项目建设对区域经济的影响九、环境保护综合评价第八章项目安全管理一、消防安全二、防火防爆总图布置措施三、自然灾害防范措施四、安全色及安全标志使用要求五、电气安全保障措施六、防尘防毒措施七、防静电、触电防护及防雷措施八、机械设备安全保障措施九、劳动安全保障措施十、劳动安全卫生机构设置及教育制度十一、劳动安全预期效果评价第九章风险评估一、政策风险分析二、社会风险分析三、市场风险分析四、资金风险分析五、技术风险分析六、财务风险分析七、管理风险分析八、其它风险分析九、社会影响评估第十章节能可行性分析一、节能概述二、节能法规及标准三、项目所在地能源消费及能源供应条件四、能源消费种类和数量分析二、项目预期节能综合评价三、项目节能设计四、节能措施第十一章进度计划一、建设周期二、建设进度三、进度安排注意事项四、人力资源配置五、员工培训六、项目实施保障第十二章项目投资计划方案一、项目估算说明二、项目总投资估算三、资金筹措第十三章项目盈利能力分析一、经济评价综述二、经济评价财务测算二、项目盈利能力分析第十四章项目招投标方案一、招标依据和范围二、招标组织方式三、招标委员会的组织设立四、项目招投标要求五、项目招标方式和招标程序六、招标费用及信息发布第十五章项目综合评价附表1：主要经济指标一览表附表2：土建工程投资一览表附表3：节能分析一览表附表4：项目建设进度一览表附表5：人力资源配置一览表附表6：固定资产投资估算表附表7：流动资金投资估算表附表8：总投资构成估算表附表9：营业收入税金及附加和增值税估算表附表10：折旧及摊销一览表附表11：总成本费用估算一览表附表12：利润及利润分配表附表13：盈利能力分析一览表第一章概况一、项目名称及建设性质（一）项目名称汽车零部件项目（二）项目建设性质该项目属于新建项目，依托某某循环经济产业园良好的产业基础和创新氛围，充分发挥区位优势，全力打造以汽车零部件为核心的综合性产业基地，年产值可达54000.00万元。
汽车零部件设计构想书
汽车零部件设计构想书1. 引言本设计构想书旨在提供一套创新的汽车零部件设计方案，以满足未来汽车行业的需求。
通过采用先进的技术和材料，我们致力于提高汽车的性能、安全性和可持续性。
2. 设计目标-提高汽车的燃油效率，减少对环境的影响。
-提升汽车的安全性能，降低事故风险。
-创造更加舒适和便捷的驾乘体验。
-遵循可持续发展原则，减少资源消耗和废弃物排放。
3. 设计方案3.1 轻量化材料应用通过采用轻量化材料，如碳纤维复合材料和铝合金，可以显著降低整车重量，从而提高燃油效率和加速性能。
此外，轻量化材料还能够提升车辆的操控稳定性和减少制动距离。
3.2 先进的动力系统结合电动和混合动力技术，可以实现更高的能源利用效率和零排放。
我们将研发高效的电动驱动系统，并优化动力管理系统，以提供最佳的性能和续航里程。
3.3 智能驾驶辅助系统借助先进的感知技术和人工智能算法，我们将设计智能驾驶辅助系统，包括自动紧急刹车、自适应巡航控制和车道保持辅助等功能。
这些系统将增加驾驶员的安全性并降低事故风险。
3.4 舒适和便捷的内部空间通过优化座椅设计、加强隔音材料和引入智能互联技术，我们将创造一个更加舒适和便捷的内部空间。
驾乘者可以享受到更好的乘坐体验，并可以方便地连接和控制外部设备。
4. 总结本设计构想书提出了一系列创新的汽车零部件设计方案，旨在提高汽车的性能、安全性和可持续性。
通过轻量化材料应用、先进的动力系统、智能驾驶辅助系统和舒适的内部空间，我们相信未来的汽车将变得更加智能、环保和人性化。
我们期待这些设计方案能够为汽车行业的发展带来积极的影响。
汽车零部件项目规划设计方案
汽车零部件项目规划设计方案一、项目背景及目标随着汽车产业的发展，汽车零部件市场需求不断增加。
本项目旨在开发和生产高质量、高性能的汽车零部件，以满足市场需求，并提供给汽车制造商。
二、项目内容及技术要求1.项目内容：a)分析市场需求和现有竞争对手，确定项目中的关键零部件。
b)设计和开发高质量、高性能的零部件，并进行性能测试。
c)确定供应商，并建立供应链以确保原材料和零部件的供应。
d)建立生产线，包括设备选型、生产流程设计和工艺参数设定。
e)进行质量控制和质量管理，并确保生产出符合质量标准的零部件。
2.技术要求：a)零部件设计要符合汽车制造商的规范和要求。
b)零部件材料要具有优异的耐用性、耐腐蚀性和耐磨损性。
c)零部件的加工工艺要先进、高效，并且能保证产品的一致性和稳定性。
d)零部件的质量要符合相关国家和行业标准。
三、项目进度及里程碑本项目按照以下阶段进行：1.前期准备阶段：确定项目目标、需求和资源，并进行市场调研和竞争对手分析。
（1个月）2.零部件设计与开发阶段：根据市场需求和汽车制造商的规范，进行零部件的设计和开发，并进行性能测试。
（6个月）3.供应链建立阶段：确定供应商，并建立供应链以确保原材料和零部件的供应。
（2个月）4.生产线建设阶段：设备选型、生产流程设计和工艺参数设定，建立生产线。
（3个月）5.生产阶段：进行零部件的生产，进行质量控制和质量管理。
（持续进行）四、项目管理与风险分析1.项目管理：a)成立项目团队，明确各个成员的职责和任务。
b)制定详细的项目计划，并进行定期的进度和成本控制。
c)建立沟通机制，确保项目团队之间的信息流通。
d)定期评估项目进展情况，及时调整计划以应对风险和变化。
2.风险分析：a)技术风险：可能遇到零部件设计和开发上的困难，需要及时解决。
b)市场风险：可能出现需求不稳定、竞争加剧等情况，需要进行市场监测和调整。
c)供应链风险：可能遇到供应商质量问题、物流运输问题等，需要与供应商建立良好的合作关系，确保物料供应的稳定。
汽车零部件项目规划设计方案
汽车零部件项目规划设计方案
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一、引言
车辆零部件是构成汽车的重要部件，通常由引擎、悬挂系统、变速箱、内饰、车轮等构成，它们决定了汽车的整体性能和经济可靠性。
为了确保
汽车质量的高度，汽车零部件的研发与设计制造过程已经成为当今汽车行
业不可或缺的重要环节。
本文的目的是制定一个汽车零部件规划设计方案，以满足汽车制造行
业的日益增长的需求。
以下是汽车零部件规划设计的完整方案，以帮助汽
车制造行业更快、更高效地开发出更加可靠的汽车零部件。
二、汽车零部件设计要点
（1）首先是质量。
汽车零部件的设计必须符合汽车行业颁布的质量
标准，保证汽车的可靠性和安全性。
（2）其次是成本。
成本和质量应该是相对平衡的，汽车零部件的设
计应该尽量降低生产成本，提高汽车的性价比。
（3）第三是工艺。
汽车零部件的设计应注重其工艺的可行性，使用
更先进的加工技术，如数控加工、激光切割、激光焊接等。
（4）最后是供应链管理。
要求供应链可靠及时，确保汽车零部件的
及时供应，以减少因部件短缺而造成的生产不足。
车辆配件简配方案设计图
车辆配件简配方案设计图背景随着汽车行业的日益成熟，消费者对于汽车的要求也越来越高。
在如今这个竞争激烈的市场中，汽车制造商必须要为消费者提供高品质的汽车产品，以满足消费者的需求。
汽车配件是汽车产品的重要组成部分，因此，汽车制造商必须设计出一套完善的车辆配件简配方案，以确保汽车的品质和可靠性。
设计方案车辆配件简配方案设计图是指汽车制造商根据车辆型号、配置要求、性能等参数，设计出一套合适的配件组合方案。
车辆配件简配方案设计图包括以下几个方面：配件种类车辆配件包括发动机、变速器、悬挂系统、轮胎、制动系统、照明系统、音响系统、空调系统等。
根据车辆的配置要求和性能要求，汽车制造商需要设计出一套合适的配件组合。
配件品牌在设计车辆配件简配方案时，汽车制造商要考虑到配件的品牌。
汽车制造商需要选择一些信誉度高、质量可靠的品牌作为配件，以保证汽车的品质和可靠性。
配件性能不同的汽车配件具有不同的性能要求。
例如，在发动机方面，汽车制造商需要考虑到动力大小、燃油消耗、排放标准等因素；在轮胎方面，汽车制造商需要考虑到耐磨性、抓地力等因素。
在设计配件简配方案时，必须要考虑到配件的性能要求，以确保汽车的性能飞跃。
实施流程设计车辆配件简配方案的流程包括以下几个步骤：1.根据车辆型号、配置要求、性能等参数，确定配件的种类和数量要求。
2.选择信誉度高、质量可靠的品牌作为配件，并与供应商进行谈判，达成合适的采购协议。
3.基于配件性能要求，筛选出满足要求的配件，并进行组合设计。
4.按照设计要求，进行各个配件的测试和性能验证，并对配件组合方案进行调整和优化。
5.确定最终的配件组合方案。
总结车辆配件简配方案是汽车制造商为消费者提供高品质汽车产品的关键之一。
汽车制造商在设计车辆配件简配方案时，需要考虑到配件的种类、品牌和性能等因素，并按照实施流程进行操作。
只有设计出合适的配件组合方案，才能为消费者提供高品质的汽车产品。
车辆零件包装设计方案
车辆零件包装设计方案背景在车辆生产和销售过程中，需要包装许多零部件，确保其不受损坏并在运输过程中保持安全。
在设计车辆零部件包装方案时，需要考虑诸多因素，如保护性能、成本、运输效率等，因此，优秀的车辆零部件包装设计方案对整个车辆制造业非常重要。
目标本文将从以下几个方面分析车辆零部件的包装设计方案的目标：保护性能首先，车辆零部件包装设计方案的主要目标是确保其能够在运输和储存过程中保持其完好无损的状态，以避免导致额外的费用和延迟。
这就需要考虑包装材料和零部件的尺寸、形状和重量。
选择合适的包装材料，如泡沫塑料、硬纸板、木材等，如此才能更好地保护零部件，从而保证其在运输和储存过程中不受损坏和磨损。
成本车辆零部件包装设计方案的成本也是重要因素，应该在保证保护性能的前提下尽可能的节约成本。
因此，设计者需要选择成本相对较低的包装材料和生产工艺。
设计师还可以通过标准化包装来降低成本，从而实现规模化生产，并能够使零部件的储存和交付更加便捷。
运输效率车辆零部件的运输效率是指将所能装载的货物尽可能地最优化，这直接影响到运输成本和交货时间。
可以通过设计合理的包装方案和规范的尺寸规格来提高运输效率。
设计方案在制定车辆零部件包装设计方案时，我们应该同时考虑到上述三个目标，下面是设计方案的一些核心要点：包装材料选择和尺寸设计选用合适的包装材料是非常重要的，应选择既能够保护零部件，又可以节约成本的材料。
例如泡沫塑料等耐用而轻便的材料。
此外，尺寸应该设计合理，以最小化包装的大小，能够在保证零部件安全的情况下，最大化运输效率。
标准化包装标准化零部件包装可以为生产商和物流公司带来很多好处。
虽然在包装方案塑造阶段，一些非标准的零部件可能会需要独立包装，但是对于大多数零部件，应该在设计阶段将其标准化，以满足大规模生产的需求，并减少包装方案的成本和复杂性。
标准化包装还可以简化物流流程，提高整体效率。
外部装饰为了区分不同的零部件，包装的外观设计应该能够在标识其功能的同时保证其可辨认性，例如标签或者图片等简单而明显的标识符。
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关于汽车配件的设计方案一 问题重述某汽车配件生产集团公司有三个分厂，设三个分厂生产配件数量（单位：件）分别为1q 、2q 与3q ，成本（单位：元/件）分别为：1110.55,250000.50,25000q C q ≤⎧=⎨>⎩ 2220.55,200000.50,20000q C q ≤⎧=⎨>⎩ 3330.60,200000.50,20000q C q ≤⎧=⎨>⎩ 配件的销售（市场）价格为1231231233,75000250000,75000q q q q q q p q q q ++⎧-++≤⎪=⎨⎪ ++>⎩根据以上所给出的信息，需要解决以下几个问题：（1）第一厂、第二厂和第三厂同时生产，且三个厂对自己和对方成本及市场需求具有完全信息，在互相不通生产信息的前提下求各自的决策，那么三个厂应该如何确定他们的生产数量才能使得他们所获得的收益最大。
（2）在第二厂和第三厂按上述决策执行的时候，第一厂没有按上述决策执行，而是等其它两方生产后再决定生产数量。
此时第一厂能否提高收益？其产量及收益分别是多少？（3）如果第二厂与第三厂知道了第一厂上述“计谋”，因此根据他们自己的生产量23q q +，就可以推算出第一厂的生产量，从而推算出市场价格以及自己的利润。
第二厂与第三厂为使他们的总利润最大，应该选择怎样的生产数量？在确定总的生产数量后，他们两厂之间应如何划分生产数量？收益各是多少？（4）若三个厂决定合作，问应如何合作？各自和产量及收益分别是多少？二 模型的假设和符号说明（一）模型的假设1、在生产汽车配件的过程中，不考虑由于意外使配件废弃的数量。
2、在完成汽车配件生产的过程中，不考虑剩余材料的成本价。
3、假设生产的每个汽车配件都是合格的。
（二）符号说明p 配件的市场销售价格1q 一厂生产汽车配件的数量 2q 二厂生产汽车配件的数量3q 三厂生产汽车配件的数量1c 一厂生产汽车配件的成本价 2c 二厂生产汽车配件的成本价 3c 三厂生产汽车配件的成本价i L 各厂的收益（i=1，2，3；分别表示一厂，二厂，三厂的最大收益）M 一厂的收益N 二厂和三厂的收益Q 三厂合作时候的收益三 模型的建立与求解3.1 问题一问题的分析：三个厂在对自己和对方成本及市场需求具有完全信息，在互相不通生产信息的前提下同时生产配件，使得自身收益最大。
每个厂的成本价都会随着生产配件数量的变化而取不同的值。
建立多目标模型。
列目标函数为：333222111c q pq c q pq c q pq L -+-+-=约束条件为：⎪⎩⎪⎨⎧++-=≤++25000375000..321321q q q p q q q t s此方程式为多目标方程，应该转化为单目标方程。
转化后的方程式为：112233123()()()..32500p c q L p c q Lp c q L q s q q t p ->->->++=-⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩根据取值不同进行组合，共有8种情况，将8种情况分别带入lingo 软件求解，结果如(表一)所示：由上表可得：①中三个厂的收益取得最大；不存在⑧这种情况应该舍去；而②③④⑤⑥⑦所得到的收益相对于①种情况较低。
因此在三个厂在对自己和对方成本及市场需求具有完全信息，在互相不通生产信息的前提下同时生产配件。
三个厂的收益最大的生产方案为：一厂的生产数量为9993件，收益为12330.96元； 二厂的生产数量为9993件，收益为12330.96元； 三厂的生产数量为10415件，收益为12330.96 元。
3.2 问题二问题的分析：在问题一中得到三个的收益最大的生产方案为：一厂的生产数量为9993件，收益为12330.96元； 二厂的生产数量为9993件，收益为12330.96元；三厂的生产数量为10415件，收益为12330.96 元。
二厂，三厂按照以上方案生产，而一厂是等二厂，三厂生产后再决定自身的生产数量。
此时10415;999332==q q 。
目标是使得一厂得到最大效益。
目标函数为：111c q pq M -=当确定了32,q q 的值后，为使一厂得到最大效益，根据目标函数求最值模型可以得到一厂生产汽车配件的数量为多少时，收益最大。
1） 当250001≤q 时，有如下约束条件：⎪⎩⎪⎨⎧++==2500010415999355.0..11q p c t s 利用lingo 软件求解可得：⎩⎨⎧==69.166********M q 即：当一厂生产汽车配件的数量为20421件时，此时一厂的最大收益为16680.69元。
2）当250011≥q 时，有如下约束条件：⎪⎩⎪⎨⎧++==250001041599935.0..11q p c t s利用lingo 软件求解可得：⎩⎨⎧==68.17091250011M q 即：当一厂生产汽车配件的数量为25001件时，此时一厂的最大收益为17091.68元。
将1）和2）的结果进行比较可得，当一厂生产汽车配件的数量为25001件时，一厂所得到的收益最大，为17091.68元。
3.3 问题三问题的分析：从“第二厂与第三厂知道了第一厂上述‘计谋’，因此根据他们自己的生产量23q q +，就可以推算出第一厂的生产量，从而推算出市场价格以及自己的利润。
”这句话，可以知道此时250011=q 件是确定的值，在确定一厂生产量的情况下，求二厂和三厂的总产量为多少的时候，他们两厂的总利润最大。
在得到总的生产量后，如何分配生产数量，两厂的收益分别为多少？当250011=q 件时，为使二厂和三厂的总利润最大，其目标函数为：333222c q pq c q pq N -+-=在1q 确定的情况下，如何确定32,q q 使得总利润最大。
根据目标函数求最值可得到，二厂、三厂的总生产量为多少时，他们的总利润取得最大值。
1） 当20000;2000032≤≤q q 时，有如下约束条件：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧++-===250002500136.055.0..3232q q p c c t s 利用lingo 软件进行求解得：⎪⎩⎪⎨⎧===9.131********32N q q 即：当二厂生产量为18124件，三厂的生产数量为0件时，两厂的总利润最大，为：13139.9元；2） 当20000,2000032≤>q q 时，有如下约束条件：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧++-===250002500136.05.0..3232q q p c c t s 利用lingo 软件求解得：⎪⎩⎪⎨⎧===1.139********32N q q 即：当二厂的生产量为20001件，三厂的生产数量为0件时，两厂的总利润最大，为：13999.1元；3） 当20000,2000032>≤q q 时，有如下的约束条件：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧++-===25000q 2500135.055.0..3232q p c c t s 利用lingo 软件求解可得;⎪⎩⎪⎨⎧===1.1399920001032N q q 即：当二厂的生产数量为0件，三厂的生产数量为20001件时，两厂的总利润最大，为：13999.1元；4） 当20000,2000032>>q q 时，此时的销售价格会小于成本价，不但不会有利润还会亏本，所以这种情况不存在。
综上所述：将1），2）和3）的结果进行比较可得，二厂、三厂合作的时候，两厂的总利润最大为13999.1元；此时有两种方案：当二厂的生产数量为20001件，三厂的生产数量为0件时，二厂的利润为：13999.1元；当二厂的生产数量为0件，三厂的生产数量为20001件时，三厂的利润为：13999.1元。
3.4 问题四问题的分析：当三个厂进行合作，使得三个厂的总的收益最大。
每个厂的成本价会随着生产数量的变化而改变。
市场销售价格也会随着产品数量的变化而改变。
要求三个厂的总收益最大，可列目标函数为：112233()()()Q p c q p c q p c q =-+-+-约束条件为：⎪⎩⎪⎨⎧++-=≤++25000375000..321321q q q p q q q t s根据每个厂的生产数量的不同，其成本价不同，销售价也会发生改变。
因此可分为八种情况，结果如（表二）所示：表二 问题四根据生产数量范围的变化列出如下表格对于②③⑤的收益较低。
因此在三个厂相互合作的情况下，总的生产量为31250件的时候，收益最大。
不论是一厂生产31250件汽车配件，还是二厂生产31250件汽车配件，更或者是三厂生产31250件配件，总的收益为39062.5元，各自厂的收益均为：13020.8元。
四模型的比较和评价此题属于多目标规划模型。
问题一主要运用了多目标规划模型，问题二运用了线性模型，问题三运用了生产分配模型，问题四运用了合作模型。
对于问题的解答并没有固定的模型进行求解，可同时运用到多个模型进行求解。
在问题三和问题四的解答结果可知，使得收益达到最大值，会有的厂生产汽车配件，而另外的厂不生产汽车配件。
这个不符合实际情况。
问题四所建立的模型是合作模型，最后每个厂收益均为13020.8元，而涉及到一个厂生产汽车配件，而另外两个厂不生产，虽然是合作关系，可不符合按劳分配利润，所以此种生产方案有待改进。
五附录【参考文献】：[1] ：姜启源谢金星，数学建模案例选集，高等教育出版社，北京，2006[2] ：颜文勇，数学建模，高等教育出版社，北京，2011【问题的编程和结果】：（问题一）（最大利润）model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.55;c2=0.55;c3=0.6;q1<=25000;q2<=20000;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);EndLocal optimal solution found.Objective value: 12330.96Objective bound: 12330.96Infeasibilities: 0.1233111E-01Extended solver steps: 9Total solver iterations: 188Variable ValueL12330.96P1.783960Q19993.000C10.5500000Q29993.000C20.5500000Q310415.00C30.6000000Row Slack or Surplus112330.9620.6548888E-0230.6548888E-024-0.1233111E-0150.00000060.0000007 0.0000008 15007.009 10007.0010 9585.00011 0.000000model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.55;c2=0.55;c3=0.5;q1<=25000;q2<=20000;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);EndLocal optimal solution found.Objective value: 8507.400Objective bound: 8507.400Infeasibilities: 0.1211447E-08Extended solver steps: 1Total solver iterations: 46Variable ValueL 8507.400P 1.375000Q1 10312.00C1 0.5500000Q2 10312.00C2 0.5500000Q3 20001.00C3 0.5000000Row Slack or Surplus1 8507.4002 -0.1211447E-083 -0.1211447E-084 8993.4755 0.0000006 0.0000007 0.0000008 14688.009 9688.00010 0.00000011 0.000000 model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.55;c2=0.5;c3=0.6;q1<=25000;q2>20001;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);EndLocal optimal solution found.Objective value: 8243.735Objective bound: 8243.735Infeasibilities: 0.1277979E-03Extended solver steps: 57Total solver iterations: 2351Variable ValueL 8243.735P 1.388120Q1 9836.000C1 0.5500000Q2 20001.00C2 0.5000000Q3 10460.00C3 0.6000000Row Slack or Surplus1 8243.7352 0.1299220E-013 9519.5534 -0.1277979E-035 0.0000006 0.0000007 0.0000008 15164.009 0.00000010 9540.00011 0.000000 model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.55;c2=0.5;c3=0.5;q1<=25000;q2>20001;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);EndLocal optimal solution found.Objective value: 4514.775Objective bound: 4514.775Infeasibilities: 0.4001777E-10Extended solver steps: 0Total solver iterations: 17Variable ValueL 4514.775P 0.9749600Q1 10624.00C1 0.5500000Q2 20001.00C2 0.5000000Q3 20001.00C3 0.5000000Row Slack or Surplus1 4514.7752 0.0000003 4984.9004 4984.9005 0.0000006 0.0000007 0.0000008 14376.009 0.00000010 0.00000011 0.000000 model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.5;c2=0.55;c3=0.6;q1>25001;q2<=20000;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);EndLocal optimal solution found.Objective value: 6337.531Objective bound: 6337.537Infeasibilities: 0.3885781E-15Extended solver steps: 42Total solver iterations: 1964Variable ValueL 6337.531P 1.288640Q1 25001.00C1 0.5000000Q2 8580.000C2 0.5500000Q3 9203.000C3 0.6000000Row Slack or Surplus1 6337.5312 13379.263 0.1357662E-034 0.2285577E-015 0.0000006 0.0000007 0.0000008 0.0000009 11420.0010 10797.0011 0.000000model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.5;c2=0.55;c3=0.5;q1>25001;q2<=20000;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);EndLocal optimal solution found.Objective value: 2639.975Objective bound: 2639.975Infeasibilities: 0.1311491E-08Extended solver steps: 0Total solver iterations: 23Variable ValueL 2639.975P 0.8749600Q1 25001.00C1 0.5000000Q2 8124.000C2 0.5500000Q3 20001.00C3 0.5000000Row Slack or Surplus1 2639.9752 6734.4003 -0.1311491E-084 4859.6005 0.0000006 0.0000007 0.0000008 0.0000009 11876.0010 0.00000011 0.000000 model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.5;c2=0.5;c3=0.6;q1>25001;q2>20001;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 2249.400Objective bound: 2249.400Infeasibilities: 0.2220446E-15Extended solver steps: 1Total solver iterations: 40Variable ValueL 2249.400P 0.8999600Q1 25001.00C1 0.5000000Q2 20001.00C2 0.5000000Q3 7499.000C3 0.6000000Row Slack or Surplus1 2249.4002 7750.0003 5750.2004 0.0000005 0.0000006 0.0000007 0.0000008 0.0000009 0.00000010 12501.0011 0.000000 model:max=L;p*q1-c1*q1>L;P*q2-c2*q2>L;p*q3-c3*q3>L;c1=0.5;c2=0.5;c3=0.5;q1>25001;q2>20001;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);end（结果错误）（问题二）model:max=p*q1-c1*q1;p=3-(q1+20408)/25000;q1<=25000;c1=0.55;@gin(q1);endLocal optimal solution found.Objective value: 16680.69Objective bound: 16680.69Infeasibilities: 0.1110223E-15Extended solver steps: 0Total solver iterations: 24Variable Value Reduced Cost P 1.366840 0.000000Q1 20421.00 0.000000 C1 0.5500000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 16680.69 1.0000002 0.000000 20421.003 4580.000 0.0000004 0.000000 -20421.00 model:max=p*q1-c1*q1;p=3-(q1+20408)/25000;q1>=25001;q1<75000;c1=0.5;@gin(q1);endLocal optimal solution found.Objective value: 17091.68Objective bound: 17091.68Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 22Variable ValueP 1.183640Q1 25001.00C1 0.5000000Row Slack or Surplus1 17091.682 0.0000003 0.0000004 49999.005 0.000000（问题三）C2=0.55 c3=0.6model:max=(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;p=3-(25001+q2+q3)/25000;q2+q3<37499;q2<=20000;q3<=20000;c2=0.55;c3=0.6;@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 13139.90Objective bound: 13139.90Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 1Total solver iterations: 159Variable Value Reduced CostP 1.275000 0.000000C2 0.5500000 0.000000Q2 18124.00 -0.4000004E-04 C3 0.6000000 0.000000Q3 0.000000 0.4996000E-01Row Slack or Surplus Dual Price1 13139.90 1.0000002 0.000000 18124.003 1876.000 0.0000004 20000.00 0.0000005 0.000000 -18124.006 0.000000 0.000000C2=0.55 c3=0.5model:max=(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;p=3-(25001+q2+q3)/25000;q2+q3<37499;q2<=20000;q3>20001;c2=0.55;c3=0.5;@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 13999.10Objective bound: 13999.10Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 22Variable ValueP 1.199920C2 0.5500000Q2 0.000000C3 0.5000000Q3 20001.00Row Slack or Surplus1 13999.102 0.0000003 20000.004 0.0000005 0.0000006 0.000000C2=0.5 c3=0.6model:max=(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;p=3-(q2+q3)/25000;q2+q3<37499;q2>20001;q3<=20000;c2=0.5;c3=0.6;@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 13999.10Objective bound: 13999.10Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 22Variable ValueP 1.199920C2 0.5000000Q2 20001.00C3 0.6000000Q3 0.000000Row Slack or Surplus1 13999.102 0.0000003 0.0000004 20000.005 0.0000006 0.000000C2=0.5 c3=0.5model:max=(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;p=3-(25001+q2+q3)/25000;q2+q3<37499;q2>20001;q3>20001;c2=0.5;c3=0.5;@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: -4005.000Objective bound: -4005.000Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 10Variable ValueP 0.3998800C2 0.5000000Q2 20001.00C3 0.5000000Q3 20001.00Row Slack or Surplus1 -4005.0002 0.0000003 0.0000004 0.0000005 0.0000006 0.000000（问题四）model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.55;c2=0.55;c3=0.6;q1<=25000;q2<=20000;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endObjective value: 37515.66Objective bound: 37515.66Infeasibilities: 0.1000000E-05Extended solver steps: 0Total solver iterations: 38Variable Value Reduced Cost P 1.775041 0.000000 C1 0.5500000 0.000000Q1 15312.00 -0.8100008E-04 C2 0.5500000 0.000000Q2 15312.00 -0.8100008E-04 C3 0.6000000 0.000000Q3 0.000000 0.4991900E-01Row Slack or Surplus Dual Price1 37515.66 1.0000002 44376.00 0.0000003 0.000000 -15312.004 0.000000 -15312.005 0.000000 0.0000006 9688.000 0.0000007 4688.000 0.0000008 20000.00 0.0000009 -0.1000000E-05 30624.00model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.55;c2=0.55;c3=0.5;q1<=25000;q2<=20000;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 39062.50Objective bound: 39062.50Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 30Variable Value Reduced CostP 1.750000 0.000000C1 0.5500000 0.000000Q1 0.000000 0.5000000E-01 C2 0.5500000 0.000000Q2 0.000000 0.5000000E-01 C3 0.5000000 0.000000Q3 31250.00 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 39062.50 1.0000002 43750.00 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 -31250.006 25000.00 0.0000007 20000.00 0.0000008 11249.00 0.0000009 0.000000 31250.00model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.55;c2=0.5;c3=0.6;q1<=25000;q2>20001;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 39062.50Objective bound: 39062.50Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 30Variable Value Reduced CostP 1.750000 0.000000C1 0.5500000 0.000000Q1 0.000000 0.5000000E-01 C2 0.5000000 0.000000Q2 31250.00 0.000000C3 0.6000000 0.000000Q3 0.000000 0.1000000Row Slack or Surplus Dual Price1 39062.50 1.0000002 43750.00 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 -31250.005 0.000000 0.0000006 25000.00 0.0000007 11249.00 0.0000008 20000.00 0.0000009 0.000000 31250.00model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.55;c2=0.5;c3=0.5;q1<=25000;q2>20001;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 35998.60Objective bound: 35998.60Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 22Variable ValueP 1.399920C1 0.5500000Q1 0.000000C2 0.5000000Q2 20001.00C3 0.5000000Q3 20001.00Row Slack or Surplus1 35998.602 34998.003 0.0000004 0.0000005 0.0000006 25000.007 0.0000008 0.0000009 0.000000model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.5;c2=0.55;c3=0.6;q1>25001;q2<=20000;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 39062.50Objective bound: 39062.50Infeasibilities: 0.2220446E-15Extended solver steps: 0Total solver iterations: 32Variable Value Reduced CostP 1.750000 0.000000C1 0.5000000 0.000000Q1 31250.00 0.000000C2 0.5500000 0.000000Q2 0.000000 0.5000000E-01 C3 0.6000000 0.000000Q3 0.000000 0.1000000Row Slack or Surplus Dual Price1 39062.50 1.0000002 43750.00 0.0000003 0.000000 -31250.004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 6249.000 0.0000007 20000.00 0.0000008 20000.00 0.0000009 0.000000 31250.00model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.5;c2=0.55;c3=0.5;q1>25001;q2<=20000;q3>20001;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 31497.80Objective bound: 31497.80Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 22Variable ValueP 1.199920C1 0.5000000Q1 25001.00C2 0.5500000Q2 0.000000C3 0.5000000Q3 20001.00Row Slack or Surplus1 31497.802 29998.003 0.0000004 0.0000005 0.0000006 0.0000007 20000.008 0.0000009 0.000000model:max=(p-c1)*q1+(p-c2)*q2+(p-c3)*q3;q1+q2+q3<75000;c1=0.5;c2=0.5;c3=0.6;q1>25001;q2>20001;q3<=20000;p=3-(q1+q2+q3)/25000;@gin(q1);@gin(q2);@gin(q3);endLocal optimal solution found.Objective value: 31497.80Objective bound: 31497.80Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 22Variable ValueP 1.199920C1 0.5000000Q1 25001.00C2 0.5000000Q2 20001.00C3 0.6000000Q3 0.000000Row Slack or Surplus1 31497.802 29998.003 0.0000004 0.0000005 0.0000006 0.0000007 0.0000008 20000.009 0.000000。