| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文的选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 论文的选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 论文的选题意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 再制造的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于失效特征的再制造工艺路线优化研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究的意义及项目来源 | 第14-15页 |
| 1.3.1 论文的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的课题来源 | 第15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于失效特征的废旧零部件再制造工艺路线优化框架 | 第17-26页 |
| 2.1 再制造工艺路线优化基本理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 再制造工艺路线优化内涵 | 第17-19页 |
| 2.1.2 再制造工艺过程不确定性及影响分析 | 第19-20页 |
| 2.2 基于失效特征的再制造工艺路线优化过程 | 第20-24页 |
| 2.2.1 失效特征概述 | 第20页 |
| 2.2.2 失效特征的分类 | 第20-23页 |
| 2.2.3 基于失效特征的再制造工艺路线优化过程 | 第23-24页 |
| 2.3 基于失效特征的废旧零部件再制造工艺路线优化框架 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于失效特征的废旧零部件再制造工艺路线方案设计 | 第26-40页 |
| 3.1 基于FTA的废旧零部件失效特征提取模型 | 第26-29页 |
| 3.1.1 故障树分析法概述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 故障树的建造 | 第27-29页 |
| 3.1.3 失效特征提取模型 | 第29页 |
| 3.2 失效特征的损伤量模型及定量分析 | 第29-35页 |
| 3.2.1 失效特征损伤量模型 | 第30-34页 |
| 3.2.2 失效特征定量分析 | 第34-35页 |
| 3.3 基于规则的失效特征修复方案推理 | 第35-36页 |
| 3.4 基于有向图的再制造工艺路线约简模型 | 第36-39页 |
| 3.4.1 修复工艺有向图 | 第37-38页 |
| 3.4.2 全拓扑排序 | 第38页 |
| 3.4.3 分组拓扑排序 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于遗传-神经网络算法的再制造工艺路线优化 | 第40-53页 |
| 4.1 再制造工艺路线优化问题描述 | 第40-41页 |
| 4.2 再制造工艺路线优化约束分析和数学模型 | 第41-46页 |
| 4.2.1 优化约束分析 | 第41页 |
| 4.2.2 优化目标函数 | 第41-46页 |
| 4.3 基于遗传-神经网络的再制造工艺路线优化模型 | 第46-49页 |
| 4.3.1 遗传算法和神经网络算法介绍 | 第47页 |
| 4.3.2 再制造工艺路线优化模型 | 第47-49页 |
| 4.4 遗传-神经网络优化的实现过程 | 第49-52页 |
| 4.4.1 初始种群的创建 | 第49页 |
| 4.4.2 个体的编码 | 第49-50页 |
| 4.4.3 适应度函数的选择 | 第50页 |
| 4.4.4 算子操作 | 第50-51页 |
| 4.4.5 自适应控制 | 第51页 |
| 4.4.6 神经网络的二次训练 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 应用研究 | 第53-62页 |
| 5.1 概况 | 第53页 |
| 5.2 废旧蜗杆的再制造工艺路线优化 | 第53-58页 |
| 5.3 优化结果与比较分析 | 第58-61页 |
| 5.3.1 优化结果 | 第58-59页 |
| 5.3.2 不同算法优化结果比较分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章结论与展望 | 第62-63页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间发表的论文及专利 | 第70-71页 |
| A. 论文 | 第70页 |
| B. 专利 | 第70-71页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间获奖情况 | 第71-72页 |
| 详细摘要 | 第72-76页 |
