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面向订单的冷轧薄板生产计划方法及其应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景第8-9页
        1.1.1 研究目的第9页
        1.1.2 研究意义第9页
    1.2 国内外研究现状及分析第9-13页
        1.2.1 国内研究现状第9-11页
        1.2.2 国外研究现状第11-12页
        1.2.3 问题提出第12-13页
    1.3 论文主要研究内容及结构第13-14页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 论文框架第14页
    1.4 本章小结第14-16页
2 某钢铁企业冷轧生产工艺及计划编制规则第16-20页
    2.1 酸轧工艺第16页
    2.2 退火工艺第16-17页
    2.3 生产计划编制规则第17-19页
        2.3.1 原料选择基准第17页
        2.3.2 轧制周期原则第17-18页
        2.3.3 计划顺序编制原则第18页
        2.3.4 宽度跳跃原则第18-19页
        2.3.5 原料厚度跳跃原则第19页
        2.3.6 原料强度跳跃原则第19页
    2.4 本章小结第19-20页
3 基于模糊聚类的冷轧组批优化方法第20-32页
    3.1 冷轧组批模型第20-23页
        3.1.1 组批编制流程第20-21页
        3.1.2 相关数学符号定义第21-22页
        3.1.3 数学模型第22-23页
    3.2 基于粒子群优化的冷轧组批聚类算法第23-26页
        3.2.1 模糊C均值算法和粒子群算法简介第23-24页
        3.2.2 基于粒子群优化的冷轧组批聚类算法关键技术设计第24-25页
        3.2.3 算法步骤第25-26页
    3.3 应用实例第26-31页
        3.3.1 实验环境和数据第26-28页
        3.3.2 实验结果及分析第28-31页
    3.4 本章小结第31-32页
4 考虑多阶段多流向的冷轧生产计划第32-43页
    4.1 冷轧生产计划问题描述第33-35页
        4.1.1 冷轧生产工艺路线第33页
        4.1.2 相关数学符号定义第33-34页
        4.1.3 冷轧生产计划数学模型第34-35页
    4.2 基于改进遗传算法的冷轧计划模型的求解第35-38页
        4.2.1 交叉、变异概率的自适应调整策略第36-37页
        4.2.2 改进遗传算法的求解步骤第37-38页
    4.3 应用实例第38-42页
        4.3.1 实验环境和数据第38-39页
        4.3.2 实验结果及分析第39-42页
    4.4 本章小结第42-43页
5 系统设计与实现第43-58页
    5.1 系统开发技术与平台第43-44页
        5.1.1 Tomcat服务器第43页
        5.1.2 MyEclipse简介第43-44页
    5.2 数据库设计第44-47页
    5.3 系统核心代码第47-55页
        5.3.1 染色体基因编码第47页
        5.3.2 适应值计算第47-50页
        5.3.3 选择操作第50-52页
        5.3.4 交叉操作第52-53页
        5.3.5 变异操作第53-55页
    5.4 系统主界面第55-56页
    5.5 系统运行环境第56-57页
    5.6 本章小结第57-58页
6 总结与展望第58-60页
    6.1 总结第58-59页
    6.2 展望第59-60页
参考文献第60-63页
图清单第63-64页
表清单第64-65页
攻读硕士学位期间参加的科研项目与发表学术论文情况第65-66页
致谢第66页

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