| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 Job Shop类柔性制造系统的主要特征 | 第12-13页 |
| 1.1.2 Job Shop类柔性制造系统产能配置的意义 | 第13页 |
| 1.1.3 课题来源 | 第13页 |
| 1.2 制造系统产能配置方法研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 基于数学分析的产能配置方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于仿真的产能配置方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 目前研究的不足 | 第17-18页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 Job Shop类柔性制造系统生产能力配置模型 | 第21-29页 |
| 2.1 制造系统生产能力配置理论概述 | 第21-25页 |
| 2.1.1 生产能力的定义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 制造系统生产能力的需求确定 | 第22页 |
| 2.1.3 制造系统生产能力配置问题描述 | 第22-24页 |
| 2.1.4 制造系统生产能力配置的影响因素及性能指标 | 第24-25页 |
| 2.2 Job Shop类柔性制造系统产能配置问题描述 | 第25-26页 |
| 2.3 以最小设备购置成本为目标的Job Shop类柔性制造系统产能配置模型 | 第26-28页 |
| 2.3.1 Job Shop类柔性制造系统产能配置模型描述 | 第27页 |
| 2.3.2 Job Shop类柔性制造系统产能配置数学模型构建 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于自适应遗传算法的生产能力配置模型求解 | 第29-38页 |
| 3.1 自适应遗传算法的简介 | 第29-30页 |
| 3.2 自适应遗传算法的遗传算子的取值公式确定 | 第30-32页 |
| 3.3 基于自适应遗传算法的产能配置模型求解 | 第32-37页 |
| 3.3.1 编码方式设计 | 第32-33页 |
| 3.3.2 求解过程 | 第33-34页 |
| 3.3.3 算法验证 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 Job shop类柔性制造系统产能配置仿真与优化 | 第38-51页 |
| 4.1 基于Plant Simulation的产能配置仿真模型建立 | 第38-42页 |
| 4.1.1 仿真软件简介 | 第39-40页 |
| 4.1.2 仿真系统的调度策略与运行机制 | 第40-41页 |
| 4.1.3 仿真模型构建 | 第41-42页 |
| 4.2 基于Plant Simulation的仿真评估分析 | 第42-47页 |
| 4.2.1 仿真性能指标 | 第42-43页 |
| 4.2.2 仿真试验影响因素 | 第43页 |
| 4.2.3 仿真试验设计 | 第43-44页 |
| 4.2.4 仿真结果分析 | 第44-47页 |
| 4.3 基于启发式方法的仿真优化 | 第47-50页 |
| 4.3.1 启发式方法简介 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于启发式方法的仿真优化规则建立 | 第48-49页 |
| 4.3.3 基于启发式优化方法实例 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 Job shop类柔性制造系统产能配置软件设计与研制 | 第51-61页 |
| 5.1 软件的需求分析 | 第51-52页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第51-52页 |
| 5.1.2 接口需求 | 第52页 |
| 5.2 系统方案设计 | 第52-58页 |
| 5.2.1 系统开发环境 | 第52-53页 |
| 5.2.2 系统总体架构 | 第53页 |
| 5.2.3 系统业务流程设计 | 第53-54页 |
| 5.2.4 系统功能模块设计 | 第54-56页 |
| 5.2.5 系统数据库的设计 | 第56-58页 |
| 5.3 系统应用实例 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 总结 | 第61页 |
| 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士期间作者参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
