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废旧机械装备再制造域空间模型构建研究及应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 论文选题背景与意义第10-12页
        1.1.1 论文选题背景第10-11页
        1.1.2 论文选题意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 再制造研究现状第12-14页
        1.2.2 废旧机械装备再制造研究现状第14-15页
    1.3 论文研究的目的意义及项目来源第15-16页
        1.3.1 论文的研究目的与意义第15-16页
        1.3.2 项目来源第16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第2章 废旧机械装备再制造域空间内涵体系第17-25页
    2.1 废旧机械装备再制造分析及再设计准则第17-19页
        2.1.1 废旧机械装备再制造分析第17-18页
        2.1.2 废旧机械装备再设计准则第18-19页
    2.2 废旧机械装备的再制造域空间第19-23页
        2.2.1 废旧机械装备再制造过程的参数表达第19-20页
        2.2.2 废旧机械装备再制造域空间的表达与再设计映射关系第20-21页
        2.2.3 基于再制造域空间的废旧机械装备再设计优化内涵分析第21-23页
    2.3 基于再制造域空间的废旧机械装备再设计优化过程模型第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 废旧机械装备再制造域空间的优化目标研究第25-33页
    3.1 废旧机械装备再制造性能分析第25-29页
        3.1.1 基于三参数威布尔分布的废旧零部件剩余使用寿命评估第25-26页
        3.1.2 废旧零部件再制造策略剩余使用寿命分析第26-27页
        3.1.3 废旧零部件可靠度评估第27-29页
    3.2 废旧机械装备再制造经济性分析第29-31页
        3.2.1 废旧零部件再制造策略成本分析第29页
        3.2.2 基于工艺路线的废旧零部件再制造成本预测第29-31页
    3.3 废旧机械装备再制造资源性分析第31-32页
        3.3.1 废旧机械装备零部件资源性量化分析第31页
        3.3.2 废旧机械装备再制造资源性定量评估第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 基于再制造域空间的废旧机械装备多目标优化再设计模型第33-41页
    4.1 废旧机械装备多目标优化再设计问题描述第33页
    4.2 废旧机械装备多目标优化再设计数学模型第33-36页
        4.2.1 优化目标函数第33-34页
        4.2.2 约束分析第34-35页
        4.2.3 再制造域空间数学模型第35-36页
    4.3 基于NSGA-Ⅱ算法的废旧机械装备再设计优化模型第36-38页
        4.3.1 NSGA-Ⅱ算法介绍第36页
        4.3.2 基于NSGA-Ⅱ算法的废旧机械装备再设计优化步骤第36-38页
    4.4 NSGA-Ⅱ优化算法的实现过程第38-40页
        4.4.1 参数编码第38页
        4.4.2 创建初始种群第38页
        4.4.3 非支配排序第38页
        4.4.4 拥挤度计算第38-39页
        4.4.5 算子操作第39-40页
    4.5 Pareto最优决策第40页
    4.6 本章小结第40-41页
第5章 案例分析第41-51页
    5.1 概况第41-42页
    5.2 废旧车床CA6140再设计优化第42-47页
        5.2.1 废旧车床CA6140零部件组合寿命均衡性第42-45页
        5.2.2 废旧车床CA6140零部件再制造策略成本-第45-47页
        5.2.3 废旧车床CA6140再制造资源利用率第47页
    5.3 优化结果与比较分析第47-50页
        5.3.1 优化结果第47-48页
        5.3.2 Pareto优选第48页
        5.3.3 不同约束优化结果比较结果第48-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-53页
    6.1 总结第51页
    6.2 展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-60页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第60-61页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第61-62页
附录3 攻读硕士学位期间获奖情况第62页

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