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基于MAS的汽车安全气囊生产线卷袋工位协调解耦控制

摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 绪论第6-12页
   ·课题的来源及意义第6-7页
     ·课题的来源第6页
     ·课题的意义第6-7页
   ·多智能体及其算法的国内外发展现状第7-10页
     ·多智能体系统的发展第7-8页
     ·强化学习的发展第8-9页
     ·多Agent强化学习研究现状第9-10页
   ·本文主要研究内容第10-11页
   ·本章小结第11-12页
第二章 汽车安全气囊生产线平台搭建第12-17页
   ·汽车安全气囊生产线的工艺结构第12-13页
   ·汽车安全气囊生产线的功能和设计原则第13-15页
     ·汽车安全气囊生产线的功能第13-14页
     ·汽车安全气囊生产线的设计原则第14-15页
   ·汽车安全气囊生产线的串并行控制第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 强化学习及其算法介绍第17-34页
   ·强化学习算法第17-21页
   ·基于强化学习的多Agent系统控制第21-25页
   ·多Agent系统协调机制第25页
   ·强化学习信度分配第25-26页
   ·常用智能算法第26-33页
     ·神经网络(NN)第26-29页
     ·模糊神经网络(FNN)第29-32页
     ·遗传算法(GA)第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 基于多智能体安全气囊生产线卷袋工位的协调解耦控制第34-45页
   ·基于多智能体安全气囊生产线的强化学习结构第34-35页
   ·安全气囊生产线布袋卷袋过程的张力模型第35-36页
   ·基于强化学习的安全气囊生产线多智能体协调解耦控制第36-44页
     ·外部强化信号第36-37页
     ·评价网络设计第37-39页
     ·动作选择网络设计第39-43页
     ·随机动作修改单元设计第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 汽车安全气囊生产线协调解耦控制技术的实现第45-51页
   ·控制系统设计第45-48页
     ·硬件设计第45-46页
     ·软件设计第46-48页
   ·算法实施第48页
   ·实验验证第48-50页
   ·结论第50-51页
第六章 总结与展望第51-52页
   ·总结第51页
   ·展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-56页
作者简介第56页
攻读学位期间的研究成果第56-57页

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