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机械加工车间设备布局优化模型及求解算法研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-9页
1 绪论第9-17页
   ·论文的研究背景第9-10页
   ·相关领域的国内外研究现状第10-14页
     ·设备布局模型的发展第11-13页
     ·设备布局求解方法的发展第13-14页
   ·课题的来源和研究的目的及意义第14-15页
     ·课题的来源第14-15页
     ·研究的目的及意义第15页
   ·论文研究的主要内容第15-16页
   ·本章小结第16-17页
2 设施规划的理论与方法第17-31页
   ·生产车间的设施布置第17-19页
     ·生产车间设施布置的定义第17页
     ·生产车间设施布置的原则第17页
     ·生产车间设施布置的依据第17-18页
     ·生产车间布置的基本形式第18-19页
   ·生产车间的物流分析第19-22页
     ·物流分析在车间布置中的作用第20-21页
     ·物流分析工具第21-22页
   ·系统布置设计SLP 方法第22-26页
     ·SLP 方法的基本要素第22-24页
     ·SLP 设计步骤第24-26页
   ·计算机辅助设施布置技术第26-30页
     ·计算机辅助设施布置的相关模型第27-28页
     ·计算机辅助设施布置的相关算法第28-30页
   ·本章小结第30-31页
3 车间总体布局优化模型第31-39页
   ·建模的基本要求第31-32页
   ·车间布局对象分析第32-34页
     ·多品种小批量生产方式的特点第32页
     ·多品种小批量式生产车间布局的特点第32-34页
   ·多品种小批量式生产车间布局目标函数分析第34-37页
     ·多品种小批量式生产车间布局目标第34页
     ·车间布局各相关量的数学标识第34-35页
     ·多品种小批量式生产车间布局的目标函数第35-37页
   ·车间布局的约束条件第37-38页
   ·本章小结第38-39页
4 设备布局求解算法研究第39-53页
   ·设备布局主要求解算法分析第39-40页
   ·遗传算法分析第40-47页
     ·遗传算法的运算过程第41-46页
     ·遗传算法的优缺点分析第46-47页
   ·模拟退火算法分析第47-50页
     ·模拟退火算法的运算过程第47-48页
     ·模拟退火算法的优缺点分析第48-50页
   ·遗传-模拟退火算法(GASA)研究第50-52页
     ·遗传-模拟退火算法的设计第50-51页
     ·遗传-模拟退火算法特点第51-52页
   ·本章小结第52-53页
5 C 公司机械加工车间实例验证第53-83页
   ·基本情况介绍第53-55页
     ·C 公司概况第53页
     ·C 公司板仓工业园概况第53-54页
     ·C 公司机械加工车间概况第54-55页
   ·机械加工车间物流分析第55-65页
     ·产品产量分析第55-56页
     ·产品组成分析第56-57页
     ·产品工艺分析第57页
     ·作业单位划分第57-58页
     ·作业单位间的物流量分析第58-63页
     ·作业单位面积确定第63-65页
   ·遗传-模拟退火算法在该车间布局中的应用第65-71页
     ·编码设计第66-68页
     ·适应度函数设计第68-69页
     ·初始种群的产生第69页
     ·遗传算子(选择、交叉、变异)设计第69-70页
     ·基于Metropolis 判别准则第70-71页
   ·遗传-模拟退火算法求解及有效性分析第71-81页
     ·遗传-模拟退火算法参数设计第71-74页
     ·运用MATLAB 进行布局算法编程及求解第74-78页
     ·遗传-模拟退火算法有效性分析第78-81页
   ·本章小结第81-83页
6 论文结论与展望第83-85页
   ·论文结论第83页
   ·论文展望第83-85页
致谢第85-87页
参考文献第87-91页
附录第91-105页
 A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第91页
 B. 作者在攻读硕士学位期间参加的主要项目第91-92页
 C.产品组成表第92-96页
 D.产品工序备注第96-97页
 E.产品工艺流程图第97-102页
 F.基于作业单位的产品工艺流程图第102-105页

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