摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-7页 |
目录 | 第7-10页 |
CONTENTS | 第10-13页 |
第一章 绪论 | 第13-20页 |
·课题来源 | 第13页 |
·选题背景及研究意义 | 第13-15页 |
·我国模具行业制造背景 | 第13-14页 |
·热处理是影响模具交货期的关键工序 | 第14-15页 |
·提高热处理车间生产管理是减少拖期和能耗的现实途径 | 第15页 |
·国内外研究现状 | 第15-18页 |
·批调度研究的主要分类 | 第15-16页 |
·同等平行机类型批调度研究现状 | 第16-17页 |
·文献总结与问题分析 | 第17-18页 |
·本文总体介绍 | 第18-19页 |
·本文研究目标 | 第18页 |
·本文主要研究内容 | 第18页 |
·本文的章节 | 第18-19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第二章 动态环境下的混合调度机制及其优化模型 | 第20-31页 |
·引言 | 第20页 |
·动态环境下的混合调度机制 | 第20-25页 |
·平行多机的热处理车间描述 | 第20-21页 |
·研究总体框架 | 第21-22页 |
·基于事件驱动与柔性周期的模具热处理单元混合调度机制 | 第22-24页 |
·调度任务集的动态构建 | 第24-25页 |
·优化模型 | 第25-30页 |
·事件驱动机制下的优化模型 | 第26-28页 |
·柔性周期机制下的优化模型 | 第28-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 事件驱动机制下的启发式上机决策算法 | 第31-41页 |
·引言 | 第31页 |
·TE-LAB算法 | 第31-37页 |
·算法总体流程 | 第31-33页 |
·TE-LAB算法三大步骤 | 第33-36页 |
·算法时间复杂度分析 | 第36-37页 |
·算法有效性验证及适应性分析 | 第37-40页 |
·仿真模型设计 | 第37-38页 |
·结果对比与分析 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第四章 柔性周期机制下的元启发式滚动调度算法 | 第41-53页 |
·引言 | 第41页 |
·构建滚动调度策略 | 第41-42页 |
·EE-GA遗传算法 | 第42-49页 |
·遗传算法概述 | 第42-44页 |
·EE-GA算法构建 | 第44-45页 |
·染色体编码规则 | 第45-46页 |
·初始种群生成 | 第46-47页 |
·个体评估 | 第47页 |
·选择算子 | 第47页 |
·交叉算子 | 第47-49页 |
·变异算子 | 第49页 |
·算法有效性验证及适应性分析 | 第49-52页 |
·仿真模型设计 | 第49-50页 |
·结果对比与分析 | 第50-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第五章 应用系统开发与实现 | 第53-62页 |
·引言 | 第53页 |
·应用背景简述 | 第53-54页 |
·系统需求分析 | 第54-56页 |
·应用系统目标 | 第54页 |
·热处理车间总体业务流程 | 第54-56页 |
·系统总体用例图 | 第56页 |
·系统设计与开发 | 第56-59页 |
·系统开发与运行环境 | 第56-58页 |
·系统功能 | 第58页 |
·系统数据库设计 | 第58-59页 |
·系统运行实例 | 第59-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
结论及展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-67页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第67-69页 |
致谢 | 第69页 |