| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11-13页 |
| 1.2 CAPP的发展现状及趋势 | 第13-15页 |
| 1.3 基于三维模型的特征识别技术 | 第15-16页 |
| 1.4 工艺序列优化技术 | 第16-17页 |
| 1.5 本课题主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 UG二次开发技术 | 第19-26页 |
| 2.1 UG的简介 | 第19-20页 |
| 2.2 UG二次开发技术 | 第20-26页 |
| 2.2.1 UG/Open API函数编程 | 第21-23页 |
| 2.2.2 UG/Open MenuScript应用 | 第23-24页 |
| 2.2.3 UG二次开发总结 | 第24-26页 |
| 第3章 特征的识别及提取 | 第26-35页 |
| 3.1 零件的特征分类 | 第26-28页 |
| 3.2 零件特征信息的识别 | 第28-33页 |
| 3.2.1 过渡特征的识别与抑制 | 第30-31页 |
| 3.2.2 构建属性邻接图 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于规则的分解与特征的识别 | 第32-33页 |
| 3.3 制造特征的信息提取 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 智能CAPP知识库的构建 | 第35-43页 |
| 4.1 基于特征的知识库的构建 | 第35-42页 |
| 4.1.1 知识与知识表示的传统概念 | 第35-36页 |
| 4.1.2 基于特征的零件信息的知识表示 | 第36-38页 |
| 4.1.3 基于产生式规则的特征加工方案决策 | 第38-40页 |
| 4.1.4 知识库与资源库的建立 | 第40-42页 |
| 4.2 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于改进蚁群算法的工艺序列优化 | 第43-56页 |
| 5.1 工艺序列优化的模型的建立 | 第43-44页 |
| 5.2 蚁群算法模型 | 第44-49页 |
| 5.2.1 蚁群优化算法原理 | 第44-46页 |
| 5.2.2 蚁群算法的基本工作过程 | 第46-47页 |
| 5.2.3 蚁群算法的特点 | 第47-49页 |
| 5.3 基于改进蚁群算法的工艺序列优化 | 第49-55页 |
| 5.3.1 加工元约束分析及处理 | 第49-50页 |
| 5.3.2 工艺序列优化模型 | 第50页 |
| 5.3.3 不同加工元之间的距离 | 第50-51页 |
| 5.3.4 状态转移准则 | 第51页 |
| 5.3.5 状态转移概率 | 第51-52页 |
| 5.3.6 全局信息素更新策略 | 第52页 |
| 5.3.7 蚁群算法的参数选择及改进 | 第52-53页 |
| 5.3.8 算法描述 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 基于制造特征的智能工艺决策系统 | 第56-62页 |
| 6.1 系统的开发环境 | 第56-57页 |
| 6.1.1 MFC简介 | 第56页 |
| 6.1.2 XML简介 | 第56-57页 |
| 6.1.3 Access简介 | 第57页 |
| 6.2 系统框架结构 | 第57页 |
| 6.3 系统模块及运行实例 | 第57-61页 |
| 6.3.1 制造特征识别模块 | 第57-58页 |
| 6.3.2 工艺知识库模块 | 第58-59页 |
| 6.3.3 工艺决策模块 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第66页 |