| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| §1.1 引言 | 第12-13页 |
| §1.2 相关研究现状 | 第13-18页 |
| §1.2.1 制造资源建模研究综述 | 第13-14页 |
| §1.2.2 制造伙伴选择研究综述 | 第14-15页 |
| §1.2.3 工艺设计和生产调度集成研究综述 | 第15-18页 |
| §1.3 存在的问题 | 第18-19页 |
| §1.4 本文的研究内容和背景 | 第19-23页 |
| §1.4.1 研究思路 | 第19-21页 |
| §1.4.2 章节安排 | 第21-22页 |
| §1.4.3 课题来源 | 第22-23页 |
| 第二章 网络化制造资源优化配置总体设计 | 第23-29页 |
| §2.1 网络化制造资源优化配置的两级优化策略 | 第23-26页 |
| §2.1.1 几个定义 | 第23-24页 |
| §2.1.2 网络化制造资源优化配置的两级优化策略 | 第24-26页 |
| §2.2 两阶段的物理制造单元优选 | 第26-28页 |
| §2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 物理制造单元类型选择 | 第29-43页 |
| §3.1 物理制造单元类型选择的基本思想 | 第29-30页 |
| §3.1.1 基于成组技术的制造特征分类编码系统 | 第29-30页 |
| §3.1.2 物理制造单元类型选择的基本步骤 | 第30页 |
| §3.2 基于BP神经网络的物理制造单元制造能力评价 | 第30-34页 |
| §3.2.1 BP神经网络的几个关键问题 | 第31-32页 |
| §3.2.2 仿真试验结果 | 第32-34页 |
| §3.3 混合遗传算法优化神经网络结构并改进其学习算法 | 第34-42页 |
| §3.3.1 混合遗传算法的几个关键问题 | 第35-38页 |
| §3.3.2 混合遗传算法流程 | 第38-40页 |
| §3.3.3 仿真试验结果 | 第40-42页 |
| §3.4 物理制造单元制造能力评价示例 | 第42页 |
| §3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 可执行加工路线优化 | 第43-72页 |
| §4.1 可执行加工路线优化数学模型 | 第43-46页 |
| §4.2 背包问题及其研究现状 | 第46-50页 |
| §4.2.1 背包问题概述 | 第46-48页 |
| §4.2.2 背包问题的国内外相关研究 | 第48-50页 |
| §4.3 可获得目标权重时利用多选择多约束遗传算法求解 | 第50-59页 |
| §4.3.1 多选择多约束遗传算法的几个关键问题 | 第50-54页 |
| §4.3.2 多选择多约束遗传算法流程 | 第54-56页 |
| §4.3.3 算例仿真 | 第56-59页 |
| §4.4 多目标优化问题研究现状 | 第59-61页 |
| §4.4.1 多目标优化问题概述 | 第59-60页 |
| §4.4.2 多目标优化问题的国内外相关研究 | 第60-61页 |
| §4.5 无法获得权重时采用并行多目标妥协遗传算法求解 | 第61-71页 |
| §4.5.1 并行多目标妥协遗传算法的几个关键问题 | 第62-67页 |
| §4.5.2 并行多目标妥协遗传算法基本流程 | 第67-70页 |
| §4.5.3 仿真结果 | 第70-71页 |
| §4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 工艺规程调度仿真优化 | 第72-102页 |
| §5.1 现有工艺规程设计与生产调度的集成方式 | 第72-78页 |
| §5.1.1 柔性工艺规程设计与调度的集成 | 第72-74页 |
| §5.1.2 动态工艺规程设计与调度的集成 | 第74-76页 |
| §5.1.3 基于仿真的工艺规程设计与调度的集成 | 第76-77页 |
| §5.1.4 并行工艺规程设计与调度集成 | 第77-78页 |
| §5.2 基于工艺规程调度仿真优化的并行分布式工艺规程设计与生产调度集成 | 第78-80页 |
| §5.3 工艺规程调度仿真优化数学模型 | 第80-82页 |
| §5.4 基于协同进化免疫遗传算法的工艺规程调度仿真优化 | 第82-98页 |
| §5.4.1 作业车间调度问题及其研究现状 | 第83-84页 |
| §5.4.2 协同进化遗传算法及其研究现状 | 第84-85页 |
| §5.4.3 免疫算法及其研究现状 | 第85-86页 |
| §5.4.4 基于协同进化免疫遗传算法的工艺规程调度仿真优化 | 第86-87页 |
| §5.4.5 基于协同进化免疫遗传算法的工艺规程调度仿真优化的几个关键问题 | 第87-94页 |
| §5.4.6 基于协同进化免疫遗传算法的工艺规程调度仿真优化的基本流程 | 第94-98页 |
| §5.5 算例仿真 | 第98-100页 |
| §5.5.1 算例描述及测试数据 | 第98-99页 |
| §5.5.2 仿真试验结果 | 第99-100页 |
| §5.6 本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 网络化制造资源优化配置系统实现 | 第102-115页 |
| §6.1 基于OMT技术及XML规范的制造资源描述 | 第102-106页 |
| §6.1.1 基于OMT技术进行制造资源建模 | 第102-104页 |
| §6.1.2 基于XML规范表示制造资源数据 | 第104-106页 |
| §6.2 基于WEB服务的网络化制造资源优化配置体系结构 | 第106-108页 |
| §6.2.1 基于web服务的网络化制造资源优化配置体系结构 | 第106-107页 |
| §6.2.2 基于web服务的网络化制造资源优化配置体系结构特点 | 第107-108页 |
| §6.3 网络化制造资源优化配置的业务流程分析及其描述 | 第108-113页 |
| §6.3.1 网络化制造资源优化配置的业务流程分析 | 第108-110页 |
| §6.3.2 基于BPEL4WS的业务流程描述与整合 | 第110-113页 |
| §6.4 系统实现 | 第113-114页 |
| §6.5 本章小结 | 第114-115页 |
| 第七章 总结与展望 | 第115-117页 |
| §7.1 对本文工作的总结 | 第115-116页 |
| §7.2 展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-126页 |
| 攻读博士期间科研、论文发表情况 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
