| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题来源和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 装配建模研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 装配序列规划研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 装配路径规划研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于TPS的混合装配模型构建 | 第16-28页 |
| 2.1 装配建模信息需求分析 | 第16页 |
| 2.2 混合装配模型构建 | 第16-21页 |
| 2.2.1 多色集合理论 | 第16-18页 |
| 2.2.2 基于TPS的混合装配模型 | 第18-21页 |
| 2.3 装配信息及装配约束关系的矩阵表达 | 第21-27页 |
| 2.3.1 零件及其信息描述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 拓扑空间层次位置信息表达 | 第22-23页 |
| 2.3.3 装配约束关系及其矩阵表达 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于混合PSO-IGA的并行装配序列规划 | 第28-43页 |
| 3.1 并行装配序列规划体系架构 | 第28-30页 |
| 3.2 装配序列规划评价指标及多目标适应度函数构建 | 第30-34页 |
| 3.2.1 评价指标设定 | 第31-33页 |
| 3.2.2 适应度函数构建 | 第33-34页 |
| 3.3 面向装配序列规划的混合PSO-IGA算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 粒子群及免疫遗传算法原理 | 第34-36页 |
| 3.3.2 混合PSO-IGA算法的基本原理及流程 | 第36-38页 |
| 3.4 混合PSO-IGA算法在装配序列规划上的实例验证 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于三维Maklink图论和改进蚁群算法的装配路径规划 | 第43-59页 |
| 4.1 三维装配路径规划数学模型构建 | 第43-44页 |
| 4.2 基于改进Maklink图论的装配空间建模及初始路径规划 | 第44-48页 |
| 4.2.1 Maklink图论及其在三维空间的推广 | 第44-46页 |
| 4.2.2 基于Dijkstra算法的初始路径求解 | 第46-48页 |
| 4.3 基于改进蚁群算法的装配路径搜索 | 第48-53页 |
| 4.3.1 蚁群及改进蚁群算法 | 第48-52页 |
| 4.3.2 装配路径搜索算法流程 | 第52-53页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第53-57页 |
| 4.4.1 仿真实验 | 第53-57页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 装配理论在散热器装配系统中的应用研究 | 第59-71页 |
| 5.1 基于Top-down理论的散热器装配系统设计 | 第59-62页 |
| 5.2 散热器工装夹具混合装配模型构建 | 第62-63页 |
| 5.3 基于PSO-IGA的工装夹具并行装配序列规划 | 第63-69页 |
| 5.4 工装夹具齿条三维装配路径规划 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第82页 |
