| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·敏捷制造 | 第11-14页 |
| ·制造系统的控制结构 | 第14页 |
| ·基于多Agent的系统控制结构 | 第14-17页 |
| ·基于多Agent的敏捷制造控制系统 | 第17-18页 |
| ·生产控制过程的关键技术研究 | 第18-21页 |
| ·生产调度问题 | 第18-20页 |
| ·工艺设计问题 | 第20页 |
| ·存在的问题 | 第20-21页 |
| ·本课题的研究背景及内容 | 第21-23页 |
| 2 模具敏捷制造系统体系结构研究 | 第23-37页 |
| ·研究背景 | 第23-24页 |
| ·模具企业流程重构 | 第24-26页 |
| ·企业工作模式分析 | 第26-29页 |
| ·模具制造企业生产控制系统的功能结构 | 第29-32页 |
| ·基于多Agent的模具制造企业敏捷生产控制的实现框架 | 第32-36页 |
| ·Agent的概念 | 第32-33页 |
| ·多Agent系统应用特点 | 第33页 |
| ·Agent协调器Mediators | 第33-34页 |
| ·系统实现结构 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于MAS的任务分配及运行机制研究 | 第37-55页 |
| ·基于Mediator的MAS制造控制系统描述 | 第37-40页 |
| ·Mediator的描述 | 第37-39页 |
| ·系统中的Agent的描述 | 第39页 |
| ·系统中的Agent行为元 | 第39-40页 |
| ·基于合同网的Agent协商机制 | 第40-43页 |
| ·合同网协作模式 | 第40-42页 |
| ·基于合同网的Agent工作机制 | 第42-43页 |
| ·基于招投标的任务分配方法 | 第43-46页 |
| ·以合同网进行任务分配的步骤和算法 | 第43-44页 |
| ·动态任务分配 | 第44-45页 |
| ·实例研究 | 第45-46页 |
| ·带交货期约束的任务优化问题 | 第46-54页 |
| ·问题的模型和复杂性 | 第47-49页 |
| ·问题的性质与分支定界算法 | 第49-54页 |
| ·算法测试与比较 | 第54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 4 加工时间的快速确定方法 | 第55-71页 |
| ·影响加工时间的因素 | 第55-56页 |
| ·确定时间定额的神经网络模型 | 第56-63页 |
| ·神经网络模型结构 | 第56-60页 |
| ·应用BP网络计算时间定额实例 | 第60-61页 |
| ·实验验证 | 第61-63页 |
| ·基于GA的神经网络结构优化 | 第63-66页 |
| ·神经网络模型的修正 | 第64页 |
| ·神经网络的结构及参数的优化算法 | 第64-66页 |
| ·实例验证 | 第66-70页 |
| ·实验条件及评价参数 | 第66页 |
| ·结果对比 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 余量及公差的快速确定及综合优化 | 第71-85页 |
| ·毛坯余量及公差快速确定方法的研究 | 第71-76页 |
| ·余量及其影响因素 | 第71-73页 |
| ·基于神经网络的毛坯余量快速确定方法 | 第73-75页 |
| ·实例验证 | 第75-76页 |
| ·加工过程中合理精度的确定方法 | 第76-84页 |
| ·基于公差的产品DFC信息模型 | 第77-78页 |
| ·综合公差优化模型 | 第78-80页 |
| ·综合优化方法实现 | 第80-82页 |
| ·算例 | 第82-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 6 敏捷车间多资源启发式调度算法研究 | 第85-95页 |
| ·敏捷车间调度问题概述 | 第85-88页 |
| ·调度算法的研究 | 第88-90页 |
| ·备选工艺对生产调度结果的影响 | 第90-94页 |
| ·实验条件 | 第90-92页 |
| ·实验结果分析 | 第92-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 7 敏捷车间多资源自适应优化调度算法 | 第95-109页 |
| ·生产调度问题复杂性 | 第95页 |
| ·基于混合自适应遗传算法的多资源车间优化调度算法 | 第95-101页 |
| ·自适应遗传算法描述 | 第95-97页 |
| ·混合自适应遗传操作 | 第97-99页 |
| ·系统仿真 | 第99-101页 |
| ·基于蚁群算法的多资源作业车间调度算法 | 第101-108页 |
| ·蚁群算法的基本概念 | 第101-102页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第102-103页 |
| ·基于蚁群算法多资源车间生产调度 | 第103-104页 |
| ·多资源车间的生产调度问题的蚁群算法描述 | 第104-107页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第107-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 8 敏捷制造车间生产控制系统的实现 | 第109-121页 |
| ·系统的运行环境的搭建 | 第110-111页 |
| ·MAS开发平台—JADE | 第111-112页 |
| ·系统的数据库设计 | 第112-115页 |
| ·系统的主要功能显示 | 第115-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 9 结论和展望 | 第121-123页 |
| ·研究结论 | 第121-122页 |
| ·研究展望 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-133页 |
| 附录:英文缩写索引 | 第133-135页 |
| 攻读博士学位期间的主要工作 | 第135-136页 |
| 发表文章: | 第135页 |
| 科研工作: | 第135-136页 |