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不确定条件下生产物流瓶颈转移及控制研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 文献综述第12-16页
        1.2.1 生产物流瓶颈辨识研究综述第12-13页
        1.2.2 生产物流瓶颈转移研究综述第13-14页
        1.2.3 生产物流瓶颈控制研究综述第14-15页
        1.2.4 基于模糊神经网络的预测研究综述第15-16页
    1.3 研究内容与技术路线第16-18页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 技术路线第17-18页
第2章 生产物流瓶颈转移及控制相关理论第18-31页
    2.1 生产物流瓶颈概述第18-21页
        2.1.1 生产物流概念和特点第18-19页
        2.1.2 生产物流瓶颈概念第19-20页
        2.1.3 生产物流瓶颈转移问题概述第20-21页
    2.2 模糊神经网络概述第21-24页
        2.2.1 模糊理论与神经网络结合应用理论第21-22页
        2.2.2 模糊神经网络模型结构理论第22-24页
    2.3 遗传算法概述第24-28页
        2.3.1 遗传算法基本原理第24页
        2.3.2 遗传算法基本步骤及流程第24-26页
        2.3.3 遗传算法基本内容第26-28页
    2.4 离散事件仿真及EM-PLANT建模仿真平台第28-30页
        2.4.1 离散事件系统仿真方法及基本步骤第28-29页
        2.4.2 EM-PLANT建模与仿真平台第29-30页
    2.5 小结第30-31页
第3章 不确定条件下生产物流瓶颈转移机理研究第31-39页
    3.1 不确定条件概念和分类第31-32页
    3.2 不确定条件下生产物流瓶颈转移产生机理第32-33页
    3.3 不确定条件下生产物流瓶颈转移影响因素研究第33-38页
        3.3.1 生产物流瓶颈转移因素分析流程第33页
        3.3.2 生产物流瓶颈转移因素定性描述第33-35页
        3.3.3 生产物流瓶颈转移因素定量分析第35-38页
    3.4 小结第38-39页
第4章 不确定条件下产能可用率的预测研究第39-53页
    4.1 引言第39-40页
    4.2 不确定条件下产能可用率的预测问题描述第40页
    4.3 基于综合模糊评判的产能可用率影响因素量化第40-42页
    4.4 基于模糊神经网络的产能可用率预测模型建立第42-46页
        4.4.1 网络模型结构确定第42-44页
        4.4.2 模糊神经网络的模型训练第44-45页
        4.4.3 网络模型函数的确定第45-46页
    4.5 基于模糊神经网络的产能可用率的预测流程第46-47页
    4.6 产能可用率的预测实例第47-52页
        4.6.1 实例描述及车间不确定因素分析第47-49页
        4.6.2 模糊神经网络在产能可用率的预测中具体应用第49-52页
    4.7 小结第52-53页
第5章 不确定条件下生产物流瓶颈转移预测研究第53-61页
    5.1 引言第53页
    5.2 不确定条件下生产物流瓶颈转移问题描述第53-54页
    5.3 不确定条件下生产物流瓶颈转移预测模型建立第54-55页
    5.4 不确定条件下生产物流瓶颈转移预测模型求解第55-58页
    5.5 实例验证第58-60页
    5.6 小结第60-61页
第6章 不确定条件下生产物流瓶颈控制方法研究第61-74页
    6.1 引言第61页
    6.2 缓冲调整的瓶颈动态控制第61-65页
        6.2.1 缓冲调整类型及缓冲调整位置确定第61-62页
        6.2.2 缓冲时间调整方法建立第62-65页
    6.3 生产重调度的瓶颈动态控制第65-70页
        6.3.1 重调度事件分类第65-66页
        6.3.2 重调度策略确定第66页
        6.3.3 生产重调度的瓶颈动态控制方法建立第66-70页
    6.4 瓶颈控制实例验证第70-73页
        6.4.1 实例描述第70-71页
        6.4.2 EM-PLANT仿真模型建立第71页
        6.4.3 动态调度过程及结果分析第71-73页
    6.5 小结第73-74页
第7章 总结和展望第74-76页
    7.1 全文总结第74-75页
    7.2 展望第75-76页
参考文献第76-79页
致谢第79-80页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第80页

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