| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| Contents | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究问题 | 第15-16页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.3.2 理论和实践意义 | 第17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线和结构安排 | 第18-22页 |
| 第二章 文献综述 | 第22-31页 |
| 2.1 关于随机不确定条件下人工系统建模仿真与优化控制研究 | 第22-25页 |
| 2.2 关于完工期预测和交货期决策方面的研究 | 第25-26页 |
| 2.3 关于计划投产决策和订单排产方面的研究 | 第26-28页 |
| 2.4 关于工人学习曲线方面的研究 | 第28-29页 |
| 2.5 现状总结和问题分析 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 人工作业系统生产结构与仿真 | 第31-48页 |
| 3.1 人工作业系统生产结构特点和模式 | 第31-37页 |
| 3.1.1 人工作业系统生产结构特点 | 第31-34页 |
| 3.1.2 人工作业系统生产结构模式 | 第34-37页 |
| 3.2 人工作业系统生产结构仿真 | 第37-47页 |
| 3.2.1 赋时着色Petri网(TCPN) | 第37-38页 |
| 3.2.2 人工作业系统TCPN模型 | 第38-43页 |
| 3.2.3 仿真与评估 | 第43-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 人工作业系统的完工期影响因素分析 | 第48-59页 |
| 4.1 完工期的内涵及影响因素分类 | 第48-49页 |
| 4.2 客户订单特征对完工期的影响 | 第49-50页 |
| 4.3 作业模式对完工期的影响 | 第50-57页 |
| 4.3.1 不同作业组织模式特点及其加工周期分析 | 第50-54页 |
| 4.3.2 影响因素和敏感性分析 | 第54-57页 |
| 4.4 生产线其他因素对完工期的影响 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 人工作业系统完工期预测与交货期决策 | 第59-76页 |
| 5.1 BP神经网络预测方法简介 | 第60-63页 |
| 5.2 基于BP神经网络的完工期预测 | 第63-67页 |
| 5.2.1 BP神经网络用于完工期预测建模的基本步骤 | 第63-64页 |
| 5.2.2 BP神经网络完工期预测的实现 | 第64-65页 |
| 5.2.3 BP神经网络预测完工期的结果分析 | 第65-67页 |
| 5.3 不同条件下完工期预测模型的敏感性分析 | 第67-70页 |
| 5.3.1 生产线负荷变化情况下的完工期预测敏感性分析 | 第67-69页 |
| 5.3.2 订单批量变化情况下的完工期预测敏感性分析 | 第69-70页 |
| 5.4 交货期决策 | 第70-74页 |
| 5.4.1 决策的理论与方法 | 第70-71页 |
| 5.4.2 订单交货期决策问题描述 | 第71-72页 |
| 5.4.3 订单交货期决策策略 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 人工作业系统计划投产决策与订单排产 | 第76-92页 |
| 6.1 订单计划投产决策 | 第76-83页 |
| 6.1.1 问题描述 | 第76-77页 |
| 6.1.2 不考虑工人学习率的计划投产量决策模型 | 第77-79页 |
| 6.1.3 考虑工人学习率的计划投产量决策模型 | 第79-81页 |
| 6.1.4 应用实例 | 第81-83页 |
| 6.2 基于交货期决策的订单排产研究 | 第83-91页 |
| 6.2.1 订单排产模型的建立 | 第83-85页 |
| 6.2.2 交货期决策主体不同的订单排产问题 | 第85-87页 |
| 6.2.3 混合订单排序的灰色关联度分析 | 第87-91页 |
| 6.3 本章小结 | 第91-92页 |
| 总结和展望 | 第92-95页 |
| 参考文献 | 第95-104页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第104-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 附录 | 第108-135页 |
