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再制造物流网络健壮性设计方法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-38页
   ·再制造物流网络第12-21页
     ·再制造第12-16页
     ·再制造物流网络第16-21页
   ·再制造物流网络及其相关技术的研究进展第21-28页
     ·国外研究现状第21-27页
     ·国内研究现状分析第27页
     ·研究进展总结第27-28页
   ·健壮性设计第28-34页
     ·健壮性设计的基本概念与方法第28-32页
     ·健壮性设计的研究进展第32-34页
     ·健壮性设计研究总结第34页
   ·本文的研究目标、内容及方法第34-36页
     ·研究目标第34页
     ·研究内容第34-35页
     ·研究问题与研究方法第35-36页
   ·本文的组织结构第36页
   ·本章小结第36-38页
第二章 再制造物流网络数据收集与整理第38-57页
   ·再制造产品第38页
   ·国内再制造环境第38-39页
   ·再制造物流技术参数的选择第39-48页
     ·企业物流的开展模式第40-42页
     ·物流成本的构成第42-43页
     ·企业选择的运输方式第43-44页
     ·运输费用第44-47页
     ·仓库费用第47-48页
   ·再制造产品回收过程第48-53页
     ·产品销售网络与回收第49-51页
     ·TCL 家电物流配送过程第51页
     ·梅林正广和配送和回收网络第51-52页
     ·激光打印耗材回收网络第52-53页
   ·回收品拆卸第53-54页
   ·不确定性因素的设计第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第三章 再制造物流网络的健壮性建模第57-83页
   ·再制造物流网络健壮性设计的数学定义第57-59页
   ·基本假设第59-60页
   ·数学建模第60-66页
     ·运输成本第61-63页
     ·固定成本第63-66页
     ·数学模型第66页
   ·健壮性设计基本原理与方法第66-70页
     ·健壮性设计参数定义第66-67页
     ·健壮性设计基本模型第67-68页
     ·健壮性设计分类第68页
     ·健壮性设计方法第68-70页
   ·再制造物流网络的健壮性设计第70-73页
     ·基于质量损失的健壮性模型第70-71页
     ·基于灵敏度的健壮性模型第71-72页
     ·基于质量波动概率的健壮性模型第72-73页
     ·健壮性设计方法的比较第73页
   ·健壮性模型的数学仿真第73-74页
     ·数学仿真过程第73-74页
     ·数学仿真次数第74页
   ·多目标随机问题的优化方法第74-79页
     ·随机优化问题的建模和优化方法第74-76页
     ·多目标问题的优化设计方法第76-79页
   ·随机优化过程的健壮性实现第79-82页
     ·质量损失模型的健壮性实现第79-81页
     ·灵敏度模型的健壮性实现第81-82页
     ·质量波动概率模型的健壮性实现第82页
   ·本章小结第82-83页
第四章 基于优化算法的再制造物流网络健壮性设计及实现第83-104页
   ·健壮性设计优化算法第83-84页
   ·层次重心法第84-88页
     ·计算方法第84-85页
     ·计算流程第85-86页
     ·算法实现过程第86-88页
     ·算例第88页
   ·分级遗传算法第88-97页
     ·遗传算法第88-89页
     ·遗传算法研究现状第89-91页
     ·遗传算法基本模型第91页
     ·遗传算法基本流程第91-93页
     ·分级遗传算法第93-95页
     ·分级遗传算法流程第95页
     ·分级遗传算法的实现第95-97页
   ·基于 Matlab 的再制造物流网络健壮性实现第97-103页
     ·数学实现工具第97-98页
     ·基于Matlab 优化算法实现第98-99页
     ·操作流程第99-100页
     ·参数设置第100-102页
     ·算法选择第102-103页
   ·本章小结第103-104页
第五章 基于试验设计的再制造物流网络的健壮性设计第104-113页
   ·基于试验设计的健壮性设计第104-107页
     ·试验设计第104-106页
     ·田口质量试验设计方法第106-107页
   ·基于试验设计的再制造物流网络“信噪比”模型第107-108页
   ·基于试验设计的健壮性设计流程第108页
   ·试验设计的实现第108-112页
     ·试验因子的确定第109页
     ·每个试验因子水平的确定第109页
     ·试验表的选择第109-110页
     ·试验过程第110-111页
     ·试验结果分析第111-112页
   ·本章小结第112-113页
第六章 再制造物流网络健壮性设计实例第113-139页
   ·电冰箱再制造第113-118页
     ·电冰箱回收第113-114页
     ·电冰箱结构组成第114-117页
     ·电冰箱拆卸与回收第117页
     ·电冰箱检测维修第117页
     ·电冰箱回收与再制造参数第117-118页
   ·电冰箱健壮性设计参数第118-121页
     ·再制造物流参数第118-120页
     ·模拟参数第120页
     ·健壮性设计参数第120-121页
     ·遗传参数定义第121页
   ·基于层次重心法的健壮性设计结果与分析第121-124页
     ·计算结果第121-122页
     ·数据分析第122-124页
   ·基于分级遗传算法的健壮性设计结果与分析第124-129页
     ·计算结果第124-127页
     ·灵敏度健壮性设计数据分析第127-128页
     ·质量波动概率健壮性设计数据分析第128-129页
   ·基于试验设计的再制造物流网络的健壮性设计结果与分析第129-137页
     ·正交试验表选择第129-130页
     ·试验含义第130-133页
     ·试验结果第133-137页
     ·试验分析第137页
   ·提高系统健壮性方法第137-138页
   ·本章小结第138-139页
第七章 全文总结及展望第139-142页
   ·全文总结第139-140页
   ·本文创新之处第140-141页
   ·研究展望第141-142页
参考文献第142-147页
致谢第147-148页
攻读博士期间发表的论文第148-150页

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