随着客户个性化需求的日益增长,产品功能需持续进行改进从而满足客户的个性化需求,因而在复杂产品的设计过程中,不可避免面临着设计变更这一根本性问题。在实际生产中,复杂产品规模大,包含的零部件数目多,加之零部件之间的关联关系错综复杂,特别是复杂产品中的一些核心零部件与其他零部件存在更为复杂的关联关系。当某零部件的原始特性发生设计变更时,该变更信息就会依赖零部件间的关联关系进行传播。当变更信息流经核心零部件时,由于核心零部件与其他零部件存在的关联关系较为复杂,会促进变更信息的传播,进而引起设计变更的连锁反应,甚至会引发设计变更的“雪崩”传播。导致产品设计周期拖延、设计成本增加、产品质量下降,还可能会导致客户对企业的不满,影响企业效益。在此情形下,构建复杂产品设计结构模型,并基于此,识别复杂产品核心零部件成为本文的研究重点。因此,本文以复杂网络理论为基础,以复杂产品零部件为研究对象,围绕以下主要内容进行研究:首先,在分析复杂产品基本特征及其零部件关联关系的基础上,给出核心零部件的内涵,揭示核心零部件在变更传播中的重要性,指出识别核心零部件的必要性。然后,分析现有复杂产品核心零部件识别算法的不足,提出论文所需要解决的关键问题,阐明了研究思路和技术路线。其次,根据复杂产品零部件关联关系,应用设计结构矩阵和图论的相关知识,构建有向加权复杂产品设计结构网络。在此基础上,提出基于D-TFN的边权算法并对相关参数及网络特性进行具体说明。然后,对影响核心零部件识别的因素进行分析,提出基于特征路径以内邻居核数的核心零部件识别算法,给出具体的衡量指标及算法步骤,并运用改进的SIS经典病毒传播模型对算法的可靠性及优越性进行实验分析。最后,将论文的研究成果应用于H公司生产的复杂产品。通过对H公司生产的风力发电机结构中零部件的关联关系进行梳理,构建风力发电机的有向加权设计结构网络模型,对其核心零部件进行识别,并对预测结果进行效果分析,验证模型及方法的有效性和实用性。