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多品种小批量生产模式下的工序质量控制方法研究实践

中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9-10页
   ·质量控制的发展历程第10-12页
   ·国内外研究现状及问题的提出第12-14页
     ·基于多品种小批量的SPC方法的研究现状第12-13页
     ·控制图模式识别的研究现状第13-14页
     ·现有研究存在的不足第14页
   ·课题研究的目的和意义第14-15页
   ·课题来源及研究的内容安排第15-17页
第2章 多品种小批量生产模式下工序质量控制方法研究第17-25页
   ·多品种小批量生产模式的特点及工序质量控制现状第17-19页
     ·多品种小批量生产模式的特点分析第17-18页
     ·多品种小批量生产模式下工序质量控制现状第18-19页
   ·多品种小批量生产模式动态工序质量控制的需求分析第19-20页
   ·动态工序质量控制方法体系结构第20-21页
   ·动态工序质量控制方法基本框架及流程第21-23页
   ·动态工序质量控制涉及的关键技术第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于多品种小批量的工序质量分析方法第25-43页
   ·SPC的基本思想和理论依据第25-27页
     ·SPC控制图第25-26页
     ·SPC控制图的理论依据第26-27页
   ·SPC方法应用于多品种小批量生产模式存在的问题第27-28页
   ·多品种小批量生产模式下SPC的解决方案第28-38页
     ·数据变换法第29-30页
     ·数据变换法的不足及改进第30-32页
     ·控制图的实施改进第32-34页
     ·方案实施的效果第34-38页
   ·工序过程能力分析第38-42页
     ·工序过程能力第38-39页
     ·多品种小批量模式下的过程能力指数计算第39-40页
     ·工序过程能力评价与调查第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于人工神经网络的控制图模式识别第43-66页
   ·工序质量控制图的异常模式描述第43-50页
     ·工序质量控制图的异常模式分类第43-45页
     ·工序质量控制图异常模式的数学描述第45-46页
     ·改进后的控制图异常模式分类第46-49页
     ·工序质量故障原因分析第49-50页
   ·人工神经网络第50-55页
     ·人工神经网络技术要点第50-52页
     ·人工神经网络应用领域及应用流程第52-54页
     ·人工神经网络在控制图模式识别的应用研究第54-55页
   ·基于人工神经网络的控制图模式识别第55-65页
     ·控制图模式识别网络设计第55-60页
     ·神经网络训练方案第60-61页
     ·基于Matlab控制图模式识别网络模型的构建及训练第61-64页
     ·实例验证第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第5章 动态工序质量控制系统实现第66-77页
   ·开发平台和运行环境第66页
   ·工序质量控制系统的总体功能设计第66-68页
   ·系统数据库设计第68-71页
   ·系统详细设计及应用第71-76页
     ·系统登陆第71页
     ·工序质量知识学习模块第71-72页
     ·工序质量数据管理模块第72-73页
     ·动态工序质量控制模块第73-76页
     ·用户管理模块第76页
   ·本章小节第76-77页
第6章 总结与展望第77-79页
   ·全文总结第77-78页
   ·研究展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-81页

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