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柔性工艺路线与批量加工集成优化研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 工艺路线优化研究现状第10-11页
        1.2.2 批量加工研究现状第11-13页
    1.3 论文研究的主要内容及结构框架第13-17页
        1.3.1 本文的主要研究内容第13-14页
        1.3.2 本文的结构框架第14-17页
2 相关基础理论第17-33页
    2.1 柔性工艺规划相关理论第17-21页
        2.1.1 柔性工艺规划概述第17-19页
        2.1.2 工艺路线的建模方法第19-20页
        2.1.3 工艺路线的决策方法第20-21页
    2.2 蚁群算法第21-29页
        2.2.1 基本原理第22-24页
        2.2.2 蚁群算法的优缺点第24-25页
        2.2.3 基本蚁群算法的数学模型第25-28页
        2.2.4 基本蚁群算法的实现步骤第28-29页
    2.3 多目标优化方法概述第29-32页
        2.3.1 基本概念第29-31页
        2.3.2 多目标优化的求解方法第31-32页
        2.3.3 多目标优化问题的搜索与决策第32页
    2.4 本章小结第32-33页
3 考虑完工时间的柔性工艺路线与批量加工集成优化第33-53页
    3.1 问题描述第33-34页
    3.2 零件批量划分策略第34-38页
    3.3 考虑完工时间的柔性工艺路线与批量加工集成优化框架第38-45页
        3.3.1 零件的特征描述第38-41页
        3.3.2 考虑完工时间的柔性工艺路线与批量加工集成数学模型第41-43页
        3.3.3 考虑完工时间的柔性工艺路线与批量加工集成优化流程第43-45页
    3.4 人工蚁群算法的设计第45-48页
    3.5 实例研究及结果分析第48-51页
        3.5.1 实例数据第48-49页
        3.5.2 结果分析第49-51页
    3.6 本章小结第51-53页
4 多目标柔性工艺路线与批量加工集成优化第53-65页
    4.1 多目标集成优化框架第53-57页
        4.1.1 多目标集成优化模型第53-55页
        4.1.2 多目标集成优化流程第55-57页
    4.2 多目标人工蚁群算法设计第57-61页
    4.3 多目标人工蚁群算法总流程第61页
    4.4 实例研究及结果分析第61-63页
        4.4.1 实例数据第61-62页
        4.4.2 结果分析第62-63页
    4.5 本章小结第63-65页
5 结论及展望第65-67页
    5.1 结论第65页
    5.2 展望第65-67页
参考文献第67-73页
作者攻读学位期间发表论文清单第73-75页
致谢第75页

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