| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 引言 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.2.1 研究对象 | 第15页 |
| 1.2.2 研究目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.3 设备维修及维修模型概述 | 第16-21页 |
| 1.3.1 设备维修的发展历程 | 第16-18页 |
| 1.3.2 基于可靠性的维修模型 | 第18-19页 |
| 1.3.3 基于维修成本的维修模型 | 第19-20页 |
| 1.3.4 基于任务可用度的设备维修模型 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的研究内容与组织 | 第21-24页 |
| 第二章 生产系统及设备维修建模 | 第24-34页 |
| 2.1 生产系统理论及模型 | 第24-26页 |
| 2.1.1 串联系统 | 第24页 |
| 2.1.2 并联系统 | 第24-25页 |
| 2.1.3 混联系统 | 第25-26页 |
| 2.2 设备可用度理论 | 第26-28页 |
| 2.2.1 时间区间可用度 | 第26-27页 |
| 2.2.2 停机时间可用度 | 第27-28页 |
| 2.3 设备可靠性理论及相关特征量 | 第28-32页 |
| 2.3.1 可靠性定义 | 第28-29页 |
| 2.3.2 可靠性的特征量 | 第29-31页 |
| 2.3.3 常用失效分布函数 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于任务可用度指标的设备维修建模 | 第34-40页 |
| 3.1 建立设备维修模型的前提条件 | 第34-36页 |
| 3.1.1 设备维修方式分类 | 第34-36页 |
| 3.1.2 生产任务和设备寿命 | 第36页 |
| 3.2 马尔可夫维修过程假设 | 第36-37页 |
| 3.3 维修模型的建立 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于遗传蚁群混合算法的维修模型求解 | 第40-52页 |
| 4.1 遗传算法 | 第40-45页 |
| 4.1.1 遗传算法概述 | 第40-41页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本步骤 | 第41-42页 |
| 4.1.3 遗传算法的编码 | 第42-43页 |
| 4.1.4 遗传算法的适应度函数 | 第43页 |
| 4.1.5 遗传操作 | 第43-45页 |
| 4.2 蚁群算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 蚁群算法基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 蚁群算法的算法实现 | 第46-48页 |
| 4.3 遗传蚁群混合算法 | 第48-50页 |
| 4.3.1 传统遗传蚁群混合算法 | 第48页 |
| 4.3.2 改进的遗传蚁群混合算法 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于任务可用度的凸轮生产线设备维修建模与求解 | 第52-58页 |
| 5.1 凸轮轴组件概述 | 第52-53页 |
| 5.2 凸轮加工工艺及加工过程 | 第53-55页 |
| 5.3 凸轮生产线设备维修建模与求解 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第65-66页 |