喷涂车间智能制造系统关键技术研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 论文相关领域研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 智能制造系统研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 喷涂车间管理信息化研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 决策支持技术研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文研究内容与总体框架 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文总体框架 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 2 喷涂车间智能制造系统总体研究 | 第21-30页 |
| 2.1 喷涂车间生产与管理现状分析 | 第21-26页 |
| 2.1.1 喷涂车间生产特点分析 | 第21-24页 |
| 2.1.2 喷涂车间管理现状分析 | 第24-26页 |
| 2.2 喷涂车间智能制造系统体系 | 第26-29页 |
| 2.3 喷涂车间智能制造系统关键技术分析 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 喷涂车间智能制造系统基础层级构建方案 | 第30-54页 |
| 3.1 喷涂工艺流程数据流分析 | 第30-36页 |
| 3.2 数据采集与控制方案 | 第36-45页 |
| 3.2.1 数据采集方案 | 第36-42页 |
| 3.2.2 指令控制方案 | 第42-45页 |
| 3.3 系统数据库设计与实现 | 第45-53页 |
| 3.3.1 概念数据模型 | 第45-50页 |
| 3.3.2 数据库标准化命名规则 | 第50-51页 |
| 3.3.3 系统数据库实现 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 喷涂质量的主要影响因素分析与风险预测 | 第54-69页 |
| 4.1 喷涂车间质量问题描述 | 第54-56页 |
| 4.2 喷涂质量的主要影响参数分析 | 第56-62页 |
| 4.2.1 基于喷涂工艺原理的质量影响参数分析 | 第56-59页 |
| 4.2.2 基于逐步回归的质量主要影响参数分析 | 第59-62页 |
| 4.3 基于BP神经网络的质量风险预测建模 | 第62-66页 |
| 4.4 结果分析 | 第66-68页 |
| 4.4.1 不合格品率预测结果分析 | 第66-67页 |
| 4.4.2 主要影响参数排序结果验证 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-72页 |
| 5.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
