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板构产品制造过程中的智能排样优化方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第24-49页
    1.1 本课题的研究背景和意义第24-26页
    1.2 若干板构产品制造过程中的工艺特征分析第26-28页
        1.2.1 板式家具生产工艺第26-27页
        1.2.2 中空玻璃深加工生产工艺第27页
        1.2.3 金属扣板装饰行业生产工艺第27页
        1.2.4 板构产品加工的共性工艺及首道工艺——下料优化第27-28页
    1.3 下料排样问题国内外研究现状第28-40页
        1.3.1 排样问题分类和定义第28-33页
        1.3.2 下料排样优化求解方法第33-40页
    1.4 考虑制造约束的排样问题研究进展第40-46页
        1.4.1 问题类型与排样约束第40-41页
        1.4.2 制造工艺与排样约束第41-43页
        1.4.3 智能排样驱动制造过程优化第43-45页
        1.4.4 下料排样研究综述第45-46页
    1.5 课题的来源及研究内容第46-49页
        1.5.1 课题来源第46页
        1.5.2 论文主要研究内容第46-47页
        1.5.3 章节组织第47-49页
第二章 板构产品制造系统的共性理论——组化第49-61页
    2.1 引言第49页
    2.2 成组技术及其应用第49-50页
    2.3 基于组化方法的排样优化第50-56页
        2.3.1 组化方法在排样中的应用第50-52页
        2.3.2 组化相关概念定义第52-53页
        2.3.3 组化构造理论第53-55页
        2.3.4 组化方法体系第55-56页
    2.4 组化方法中的若干关键技术第56-60页
        2.4.1 深度与层次可控的组块快速构造方法第56-57页
        2.4.2 基于双队列排序的组块存储结构第57-58页
        2.4.3 基于适应度的组块快速举荐算法第58-60页
    2.5 小结第60-61页
第三章 大规模线材排样方法研究第61-70页
    3.1 引言第61页
    3.2 线材排样问题描述与建模第61-63页
    3.3 线材排样问题求解第63-66页
        3.3.1 可行下料模式的贪心求解算法第63-64页
        3.3.2 基于分治和递归思想的集成CPLEX的求解方法第64-66页
    3.4 计算实验与分析第66-68页
        3.4.1 计算实验第66-68页
        3.4.2 实验结果分析第68页
    3.5 小结第68-70页
第四章 单规格板材“一刀切”排样方法研究第70-88页
    4.1 引言第70页
    4.2 2RSBSBP|R|G问题描述与算法框架第70-72页
    4.3 工件组化方法第72-74页
        4.3.1 二元组块构造算法第72-73页
        4.3.2 组块排放规则与切割规则第73-74页
    4.4 单规格排样BSDBF构造启发式算法第74-80页
        4.4.1 基于BigItem的适应度择优匹配第74-75页
        4.4.2 双队列推荐适应度择优匹配第75-76页
        4.4.3 组块双递归排样算法第76-78页
        4.4.4 单规格板材的贪心搜索第78-79页
        4.4.5 单规格排样后处理算法第79-80页
    4.5 计算实验与分析第80-87页
        4.5.1 计算实验第80-86页
        4.5.2 实验结果分析第86-87页
    4.6 小结第87-88页
第五章 考虑制造约束的多规格板材排样方法研究第88-115页
    5.1 引言第88页
    5.2 2RMBSBP|R|G问题描述与算法框架第88-90页
    5.3 板材组件驱动式启发排样算法第90-103页
        5.3.1 板材组构造算法第90-93页
        5.3.2 板材组选择和替换排样算法第93-96页
        5.3.3 改进的单块板材排样算法第96-97页
        5.3.4 多规格排样后处理算法第97-103页
    5.4 多规格三阶非精确分层排样算法第103-106页
        5.4.1 3NEGC排样问题分析第103-104页
        5.4.2 3NEGC分层排样算法第104-106页
    5.5 计算实验与分析第106-114页
        5.5.1 计算实验第106-113页
        5.5.2 实验结果分析第113-114页
    5.6 小结第114-115页
第六章 装载问题集成优化方法研究第115-127页
    6.1 引言第115页
    6.2 装载集成问题描述与求解策略第115-116页
    6.3 分层装载排样求解算法第116-120页
        6.3.1 具有间隙的k元组块构造第116-118页
        6.3.2 工件装载约束及分层策略第118-119页
        6.3.3 基于k元组块的分层装载算法第119-120页
    6.4 工件投放次序算法第120-122页
        6.4.1 掰片次序生成算法第120-121页
        6.4.2 装载次序生成算法第121-122页
    6.5 装载集成优化排样第122-125页
        6.5.1 缓存仓储片排样算法第122-123页
        6.5.2 计算实验与分析第123-125页
    6.6 小结第125-127页
第七章 面向中空玻璃生产线的智能排样优化系统第127-142页
    7.1 引言第127页
    7.2 行业应用背景第127-128页
    7.3 智能排样优化系统设计与实现第128-141页
        7.3.1 系统体系结构第128-130页
        7.3.2 下料优化服务模式第130-131页
        7.3.3 系统业务功能设计第131-132页
        7.3.4 系统开发实现第132-141页
    7.4 小结第141-142页
总结与展望第142-145页
参考文献第145-159页
攻读学位期间以第一作者发表的论文第159-160页
攻读学位期间承担和主要参与的项目第160-162页
致谢第162-163页
附录第163-170页

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