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基于MES的热轧型钢生产计划与调度系统的研究与开发

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
 §1-1 课题研究背景及意义第9-10页
 §1-2 冶金行业 MES 分析第10-13页
  1-2-1 MES 定义及其重要地位第10-11页
  1-2-2 冶金 MES 国内外研究发展现状第11-12页
  1-2-3 生产计划与调度研究现状第12-13页
 §1-3 本文主要研究内容第13-15页
第二章 热轧型钢生产计划与调度问题第15-22页
 §2-1 热轧型钢生产流程与特点第15-16页
  2-1-1 生产流程第15页
  2-1-2 生产特点第15-16页
 §2-2 热轧型钢生产计划与调度问题第16-19页
  2-2-1 生产计划和生产调度关系第16-17页
  2-2-2 热轧型钢的生产计划与调度第17-19页
 §2-3 生产计划与调度问题的研究方法第19-21页
  2-3-1 研究方法与方向第19-20页
  2-3-2 智能优化算法第20-21页
 §2-4 本章小结第21-22页
第三章 热轧型钢生产计划与调度模型分析与建立第22-31页
 §3-1 冶金行业常用的建模方法分析第22-24页
  3-1-1 针对热轧型钢的建模策略分析第22-23页
  3-1-2 批决策与批调度建模策略第23-24页
 §3-2 基于订单拆分的生产计划与调度问题描述第24-27页
  3-2-1 柔性定义和柔性订单第24-25页
  3-2-2 订单的转换与拆分第25页
  3-2-3 问题描述第25-27页
 §3-3 热轧型钢生产计划与调度数学模型的建立第27-29页
  3-3-1 目标与约束第27-28页
  3-3-2 热轧型钢批决策与批调度模型第28-29页
 §3-4 本章小结第29-31页
第四章 热轧型钢生产计划与调度中混合遗传算法的改进第31-39页
 §4-1 遗传算法理论第31-33页
  4-1-1 遗传算法的基本理论第31页
  4-1-2 遗传算法的特点及缺陷第31-32页
  4-1-3 参数的自适应调整第32-33页
 §4-2 混合遗传算法第33-35页
  4-2-1 模拟退火算法第33-34页
  4-2-2 混合遗传算法的思想及流程第34-35页
 §4-3 混合遗传算法的改进第35-37页
  4-3-1 基因的拆分第35-36页
  4-3-2 基于基因拆分的改进型遗传算法第36-37页
 §4-4 本章小结第37-39页
第五章 改进型混合遗传算法在热轧型钢 MES 中的应用第39-49页
 §5-1 改进型混合遗传算法设计第39-43页
  5-1-1 编码第39页
  5-1-2 种群初始化第39页
  5-1-3 适应度函数第39-40页
  5-1-4 选择算子第40-41页
  5-1-5 交叉算子第41-42页
  5-1-6 变异算子第42-43页
  5-1-7 模拟退火内循环第43页
  5-1-8 终止条件第43页
 §5-2 基因拆分操作的详细设计第43-47页
  5-2-1 面向精英种群的基因拆分第44-45页
  5-2-2 基因拆分操作的详细设计第45页
  5-2-3 基因拆分原则第45-46页
  5-2-4 设计方案优势第46-47页
 §5-3 算例仿真与分析第47-48页
 §5-4 本章小结第48-49页
第六章 热轧型钢生产计划与调度系统研究与实现第49-58页
 §6-1 系统需求分析第49-50页
 §6-2 系统设计第50-54页
  6-2-1 系统架构设计第50-51页
  6-2-2 数据模型设计第51-52页
  6-2-3 功能模块设计第52-54页
 §6-3 系统实现与应用第54-57页
 §6-4 本章小结第57-58页
第七章 工作总结与展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果第63页

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