| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 研究背景和目的意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 纺织品生产过程与工艺设计 | 第18-23页 |
| 1.2.1 纺织品生产过程 | 第18-20页 |
| 1.2.2 工艺规程设计原则 | 第20-21页 |
| 1.2.3 工艺设计步骤与内容 | 第21-22页 |
| 1.2.4 传统纺织品工艺设计存在问题 | 第22-23页 |
| 1.3 纺织品工艺设计与虚拟加工技术研究与发展 | 第23-28页 |
| 1.3.1 纺织品CAPP技术与方法研究现状 | 第23-26页 |
| 1.3.2 纺织品质量预测与虚拟加工技术研究现状 | 第26-27页 |
| 1.3.3 纺织品CAPP与虚拟加工技术发展趋势 | 第27-28页 |
| 1.4 研究内容与论文章节安排 | 第28-31页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第29页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第29-30页 |
| 1.4.3 论文章节安排 | 第30-31页 |
| 第2章 纺织品智能工艺设计与虚拟加工系统总体设计 | 第31-68页 |
| 2.1 智能工艺设计系统分析 | 第31-39页 |
| 2.1.1 系统需求 | 第31-33页 |
| 2.1.2 基本结构 | 第33-34页 |
| 2.1.3 系统功能 | 第34-36页 |
| 2.1.4 系统流程 | 第36-39页 |
| 2.2 面向服务的可重构系统架构 | 第39-47页 |
| 2.2.1 面向服务方法 | 第39-41页 |
| 2.2.2 基于SOA的系统架构 | 第41-45页 |
| 2.2.3 工艺知识服务 | 第45-47页 |
| 2.3 基于对象关系映射的工艺数据模型 | 第47-58页 |
| 2.3.1 纺织品加工工艺数据流 | 第47-48页 |
| 2.3.2 工艺数据的关系模型 | 第48-51页 |
| 2.3.3 对象关系映射 | 第51-53页 |
| 2.3.4 工艺数据的对象模型 | 第53-58页 |
| 2.4 支持系统重构的可扩展组件模型 | 第58-67页 |
| 2.4.1 可重构应用系统平台 | 第58-60页 |
| 2.4.2 可扩展的应用程序框架原理 | 第60-61页 |
| 2.4.3 基于MEF的可扩展虚拟加工组件模型 | 第61-67页 |
| 2.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第3章 纺织品工艺知识表达与推理方法 | 第68-88页 |
| 3.1 纺织工艺设计知识建模 | 第68-74页 |
| 3.1.1 纺织工艺知识概述 | 第68-69页 |
| 3.1.2 纺织品工艺知识本体结构 | 第69-71页 |
| 3.1.3 纺织品工艺知识本体描述 | 第71-74页 |
| 3.2 基于案例推理的纺织品工艺设计 | 第74-80页 |
| 3.2.1 纺织品工艺案例知识的形式化描述 | 第75-76页 |
| 3.2.2 纺织品工艺案例相似性推理 | 第76-78页 |
| 3.2.3 CBR技术应用实例 | 第78-80页 |
| 3.3 基于规则导航推理(RGBR)的工艺设计 | 第80-84页 |
| 3.3.1 工艺规则导航推理模型 | 第80-82页 |
| 3.3.2 基于RGBR的工艺规则关系模式表示 | 第82-83页 |
| 3.3.3 基于RGBR的工艺参数设计实例 | 第83-84页 |
| 3.4 基于混合知识推理的工艺设计 | 第84-87页 |
| 3.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第4章 基于粗糙集理论的纺纱工艺规则获取方法 | 第88-103页 |
| 4.1 粗糙集理论基础 | 第88-90页 |
| 4.2 工艺决策表与决策规则生成算法 | 第90-94页 |
| 4.2.1 数据离散 | 第90-91页 |
| 4.2.2 决策表属性约简 | 第91-92页 |
| 4.2.3 决策规则约简 | 第92-94页 |
| 4.3 基于粗糙集的纺纱工艺决策规则提取 | 第94-102页 |
| 4.3.1 纺纱工艺规则提取数据准备 | 第94-96页 |
| 4.3.2 基于粗糙集工艺规则提取 | 第96-102页 |
| 4.3.3 试验分析及结论 | 第102页 |
| 4.4 本章小结 | 第102-103页 |
| 第5章 面向纺织品虚拟加工的质量预测与工艺决策 | 第103-139页 |
| 5.1 纺织品虚拟加工智能技术基础 | 第103-108页 |
| 5.2 纺织品虚拟加工方法 | 第108-120页 |
| 5.2.1 纺织品加工参数特征 | 第109页 |
| 5.2.2 纺织品虚拟加工性能评估与决策(VMED) | 第109-114页 |
| 5.2.3 质量模型数据处理与性能评价算法 | 第114-119页 |
| 5.2.4 纺织品全流程虚拟加工 | 第119-120页 |
| 5.3 基于VMED的质量预测试验与应用 | 第120-134页 |
| 5.3.1 质量预测模型应用架构 | 第120-121页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的质量预测 | 第121-128页 |
| 5.3.3 基于SVM的质量预测 | 第128-134页 |
| 5.4 基于VMED的工艺决策与优化 | 第134-138页 |
| 5.4.1 质量预测与工艺方案评价 | 第134-136页 |
| 5.4.2 基于预测和反演的工艺优化 | 第136-138页 |
| 5.5 本章小结 | 第138-139页 |
| 第6章 基于SPC的纺织品加工质量控制方法 | 第139-155页 |
| 6.1 统计过程控制技术 | 第139-143页 |
| 6.2 纺织品加工质量控制 | 第143-147页 |
| 6.2.1 质量控制需求 | 第143-144页 |
| 6.2.2 纺织品加工质量控制流程 | 第144-145页 |
| 6.2.3 纺织品质量控制图应用实例 | 第145-147页 |
| 6.3 基于SVC的控制图异常模式识别方法 | 第147-154页 |
| 6.3.1 控制图模式描述 | 第148-149页 |
| 6.3.2 控制图统计特征描述 | 第149-150页 |
| 6.3.3 基于SVC的控制图模式识别试验过程 | 第150-153页 |
| 6.3.4 试验分析及结论 | 第153-154页 |
| 6.4 本章小结 | 第154-155页 |
| 第7章 系统实现与工程应用 | 第155-178页 |
| 7.1 实现功能 | 第155-157页 |
| 7.2 软件实现技术 | 第157-165页 |
| 7.2.1 分布式多层结构 | 第157-158页 |
| 7.2.2 基于WCF的工艺设计服务技术 | 第158-162页 |
| 7.2.3 基于XML的工艺信息描述与转换 | 第162-165页 |
| 7.3 工程应用及效果 | 第165-176页 |
| 7.3.1 工艺设计与管理 | 第165-170页 |
| 7.3.2 虚拟加工 | 第170-173页 |
| 7.3.3 质量控制 | 第173-175页 |
| 7.3.4 应用效果 | 第175-176页 |
| 7.4 本章小结 | 第176-178页 |
| 第8章 总结与展望 | 第178-182页 |
| 8.1 主要研究成果 | 第178-179页 |
| 8.2 论文创新点 | 第179-180页 |
| 8.3 不足与展望 | 第180-182页 |
| 参考文献 | 第182-190页 |
| 攻读博士学位期间研究成果 | 第190-191页 |
| 致谢 | 第191页 |