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汽车模具企业制造执行系统研究

摘要第1-15页
ABSTRACT第15-18页
第1章 绪论第18-36页
   ·汽车模具生产特点第18-20页
   ·汽车模具企业生产管理现状及其问题第20-22页
   ·制造执行系统简介第22-24页
     ·制造执行系统定义第23页
     ·制造执行系统在生产管理系统的定位第23-24页
   ·制造执行系统国内外研究现状第24-33页
     ·制造控制系统研究现状第25-30页
       ·制造控制结构研究现状第25-27页
       ·新型制造系统研究现状第27-30页
     ·车间动态调度研究现状第30-33页
       ·车间调度问题概述及其影响因素第30-31页
       ·车间动态调度问题研究现状第31-33页
   ·研究目的和意义第33-34页
   ·论文组织结构第34-36页
第2章 汽车模具企业制造执行系统体系结构研究第36-52页
   ·分形原理第36-37页
   ·制造系统的分形特征第37-38页
   ·分形控制结构第38-40页
   ·分形控制单元第40-48页
     ·分形控制单元结构第40-42页
     ·AGENT功能描述第42-48页
       ·任务执行体AGENT第42-43页
       ·协调管理AGENT第43-44页
       ·任务管理AGENT第44-46页
       ·资源管理AGENT第46-47页
       ·过程监控AGENT第47-48页
   ·基于分形控制单元构建的汽车模具企业的MES系统第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第3章 基于神经网络的多约束滚动调度算法研究第52-68页
   ·滚动调度基本要素第52-53页
   ·滚动调度策略下生产车间调度问题描述第53-55页
   ·基于资源约束条件下滚动调度窗口大小的确定第55-57页
     ·滚动调度周期的确定第55-56页
     ·滚动调度窗口大小的确定第56-57页
   ·滚动调度窗口工件选入算法第57-62页
     ·神经网络特性第58-59页
     ·神经网络模型的构建及其参数设计第59-60页
     ·神经网络样本数据准备及测试第60-62页
   ·滚动调度策略第62-64页
   ·多约束条件下滚动调度算法流程第64-66页
   ·本章小结第66-68页
第4章 基于粗神经理论的滚动调度窗口工件选入算法研究第68-90页
   ·粗集理论基本原理第68-70页
   ·基于粗集理论的神经网络样本集数据处理第70-75页
     ·数据不可分辨类划分第71-72页
     ·从约简后的数据决策表提取规则第72-75页
   ·基于粗集提取规则构建神经网络第75-76页
   ·算法测试第76-77页
   ·规则冲突消解第77-81页
     ·规则冲突分析第77-78页
     ·粗集冲突消解方法第78-80页
     ·规则冲突消解后测试第80-81页
   ·仿真分析第81-89页
     ·数据准备第81-83页
     ·仿真计算第83-87页
     ·结果分析第87-89页
   ·本章小结第89-90页
第5章 系统实现与应用第90-104页
   ·系统总体设计第90-94页
     ·MES系统与ERP的集成、信息流及工作流程第90-93页
     ·MES系统体系结构第93页
     ·MES系统网络结构第93-94页
   ·主要功能模块及其应用第94-104页
     ·车间计划与调度第94-97页
     ·电子看板第97-99页
     ·底层设备监控第99-102页
     ·制造成本动态管理第102页
     ·人力资源管理第102页
     ·车间文档管理第102-104页
第6章 研究总结与展望第104-108页
   ·研究总结第104-106页
   ·研究展望第106-108页
参考文献第108-120页
致谢第120-122页
攻读博士学位期间发表的学术论文第122-124页
外文论文1第124-135页
外文论文2第135-145页
学位论文评阅及答辩情况表第145页

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