| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-32页 |
| 1.1 课题来源及研究背景 | 第17-20页 |
| 1.1.1 课题来源与研究目的 | 第17页 |
| 1.1.2 课题研究背景 | 第17-20页 |
| 1.2 制造过程节能降耗研究现状 | 第20-28页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第20-28页 |
| 1.2.2 现状总结 | 第28页 |
| 1.3 论文的构架和主要研究内容 | 第28-30页 |
| 1.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第二章 面向节能的柔性工艺规划问题研究 | 第32-49页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.1.1 国内外研究现状及不足之处 | 第32-33页 |
| 2.1.2 研究思路和方法 | 第33页 |
| 2.2 面向节能的柔性工艺规划模型 | 第33-36页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 2.2.2 数学模型 | 第35-36页 |
| 2.3 基于改进遗传算法求解面向节能的柔性工艺规划模型 | 第36-44页 |
| 2.3.1 基因编码设计 | 第37页 |
| 2.3.2 种群初始化 | 第37-39页 |
| 2.3.3 适应度函数 | 第39页 |
| 2.3.4 基因操作设计 | 第39-44页 |
| 2.3.5 算法实施流程 | 第44页 |
| 2.4 实验仿真与结果分析 | 第44-47页 |
| 2.4.1 算法性能测试 | 第44-46页 |
| 2.4.2 IGA求解面向节能的柔性工艺规划模型 | 第46-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第三章 面向节能的柔性流水车间静态调度问题研究 | 第49-72页 |
| 3.1 引言 | 第49-51页 |
| 3.1.1 国内外研究现状及不足之处 | 第49-50页 |
| 3.1.2 研究思路和方法 | 第50-51页 |
| 3.2 面向节能的柔性流水车间静态调度模型 | 第51-56页 |
| 3.2.1 柔性流水车间调度问题描述 | 第51页 |
| 3.2.2 制造系统节能降耗相关理论 | 第51-53页 |
| 3.2.3 数学模型 | 第53-56页 |
| 3.3 改进遗传模拟退火算法求解面向节能的柔性流水车间静态调度模型 | 第56-61页 |
| 3.3.1 染色体编码和解码 | 第56-58页 |
| 3.3.2 改进遗传模拟退火算法 | 第58-60页 |
| 3.3.3 算法实施流程 | 第60-61页 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 | 第61-71页 |
| 3.4.1 IGAA性能评估与比较 | 第61-66页 |
| 3.4.2 IGAA求解面向节能的柔性流水车间静态调度模型 | 第66-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 面向节能的柔性流水车间动态调度问题研究 | 第72-93页 |
| 4.1 引言 | 第72-74页 |
| 4.1.1 国内外研究现状及不足之处 | 第72-73页 |
| 4.1.2 研究思路和方法 | 第73-74页 |
| 4.2 面向节能的柔性流水车间动态调度模型 | 第74-77页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第75-76页 |
| 4.2.2 能量消耗模型 | 第76页 |
| 4.2.3 调度效率模型 | 第76-77页 |
| 4.3 改进粒子群算法求解面向节能的柔性流水车间动态调度模型 | 第77-85页 |
| 4.3.1 面向节能的柔性流水车间动态调度策略实施流程 | 第77-79页 |
| 4.3.2 粒子群算法的基本理论 | 第79-80页 |
| 4.3.3 改进粒子群算法求解面向节能的动态柔性流水车间调度模型 | 第80-85页 |
| 4.4 实验仿真与结果分析 | 第85-92页 |
| 4.4.1 性能测试 | 第85-87页 |
| 4.4.2 实例测试 | 第87-90页 |
| 4.4.3 扩展测试 | 第90-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 面向节能的工艺规划与车间调度集成问题研究 | 第93-110页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.1.1 国内外研究现状及不足之处 | 第93-94页 |
| 5.1.2 研究思路和方法 | 第94页 |
| 5.2 面向节能的工艺规划与车间调度集成问题的模型 | 第94-98页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第94-95页 |
| 5.2.2 数学模型 | 第95-98页 |
| 5.3 改进遗传算法求解面向节能的工艺规划与车间调度集成问题 | 第98-103页 |
| 5.3.1 EIPPS问题的求解流程 | 第98-99页 |
| 5.3.2 改进遗传算法 | 第99-103页 |
| 5.4 实验仿真与结果分析 | 第103-108页 |
| 5.4.1 性能测试 | 第103-106页 |
| 5.4.2 IGA求解面向节能的工艺规划与车间调度集成模型 | 第106-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-110页 |
| 第六章 面向节能的工艺规划与车间调度应用支持系统开发与应用 | 第110-130页 |
| 6.1 概述 | 第110-111页 |
| 6.2 ASSEIPPS系统结构与功能模块 | 第111-113页 |
| 6.2.1 ASSEIPPS系统结构 | 第111页 |
| 6.2.2 ASSEIPPS功能模块 | 第111-113页 |
| 6.3 ASSEIPPS程序实现及应用 | 第113-129页 |
| 6.3.1 ASSEIPPS系统主界面 | 第113-114页 |
| 6.3.2 ASSEIPPS操作说明 | 第114-123页 |
| 6.3.3 应用实例 | 第123-129页 |
| 6.4 本章小结 | 第129-130页 |
| 第七章 总结与展望 | 第130-133页 |
| 7.1 全文总结 | 第130-131页 |
| 7.2 工作展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第148-149页 |
