装备制造企业车间能耗系统建模及优化--以CCM公司为例
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 研究背景 | 第12-14页 |
1.2 研究内容与研究意义 | 第14-16页 |
1.2.1 研究内容 | 第14-15页 |
1.2.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.3 研究方法与论文结构安排 | 第16-19页 |
1.3.1 研究方法与研究路线 | 第16-17页 |
1.3.2 论文结构安排 | 第17-19页 |
1.4 论文创新点 | 第19页 |
1.5 本章小结 | 第19-20页 |
第二章 相关理论及文献综述 | 第20-32页 |
2.1 能源信息学理论及应用 | 第20-22页 |
2.1.1 能源信息学概述 | 第20-21页 |
2.1.2 能源信息学的应用 | 第21-22页 |
2.2 能源模型优化理论相关研究 | 第22-24页 |
2.2.1 能源模型优化理论 | 第22-23页 |
2.2.2 车间层能源建模问题研究现状 | 第23-24页 |
2.3 车间调度问题相关研究 | 第24-28页 |
2.3.1 车间调度问题定义 | 第24-25页 |
2.3.2 车间调度问题研究现状 | 第25-26页 |
2.3.3 车间能耗优化调度研究综述 | 第26-28页 |
2.4 遗传算法理论应用研究 | 第28-29页 |
2.4.1 遗传算法概述 | 第28-29页 |
2.4.2 遗传算法在调度领域的应用研究 | 第29页 |
2.5 研究述评 | 第29-32页 |
第三章 CCM公司车间能耗优化问题分析 | 第32-42页 |
3.1 装备制造企业基本情况 | 第32-34页 |
3.1.1 装备制造企业节能形势分析 | 第32-34页 |
3.1.2 CCM公司主要产品及其生产特点 | 第34页 |
3.2 锻造车间能耗优化分析 | 第34-41页 |
3.2.1 车间能源分布情况 | 第34-37页 |
3.2.2 锻造车间各工艺能耗及优化分析 | 第37-38页 |
3.2.3 柔性作业车间调度方法问题分析 | 第38-41页 |
3.3 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 柔性作业车间能耗优化调度模型构建 | 第42-58页 |
4.1 能源信息学视角下车间能耗优化调度建模基础 | 第42-49页 |
4.1.1 车间能源消耗数据采集 | 第42-44页 |
4.1.2 车间能源消耗统计方法 | 第44-46页 |
4.1.3 车间能耗统计模型 | 第46-49页 |
4.2 柔性作业车间能耗优化调度模型 | 第49-54页 |
4.2.1 柔性作业车间调度问题描述 | 第49-51页 |
4.2.2 柔性作业车间能耗优化调度问题描述 | 第51页 |
4.2.3 变量定义 | 第51-52页 |
4.2.4 调度目标和约束条件 | 第52-54页 |
4.3 多目标优化问题 | 第54-56页 |
4.3.1 能源消耗目标 | 第54-55页 |
4.3.2 拖期惩罚目标 | 第55-56页 |
4.3.3 优化目标确定 | 第56页 |
4.4 本章小结 | 第56-58页 |
第五章 柔性作业车间能耗优化调度模型求解与应用 | 第58-76页 |
5.1 调度模型求解算法分析 | 第58-61页 |
5.1.1 标准遗传算法的思想和特征 | 第58-59页 |
5.1.2 遗传算法的基本流程及操作 | 第59-61页 |
5.2 面向能耗优化调度模型的混合遗传算法设计 | 第61-67页 |
5.2.1 混合遗传算法概述 | 第61-63页 |
5.2.2 编码与解码设计 | 第63-64页 |
5.2.3 种群与算法参数的初始化 | 第64-65页 |
5.2.4 适应度函数 | 第65页 |
5.2.5 遗传算子操作 | 第65-67页 |
5.3 能耗优化调度模型在锻造车间的应用 | 第67-74页 |
5.3.1 实例描述 | 第67-69页 |
5.3.2 仿真方案与运行环境 | 第69-70页 |
5.3.3 结果分析 | 第70-74页 |
5.4 本章小结 | 第74-76页 |
第六章 结论与展望 | 第76-80页 |
6.1 研究结论 | 第76-77页 |
6.2 研究局限与展望 | 第77-80页 |
6.2.1 研究局限 | 第77页 |
6.2.2 研究展望 | 第77-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第84-86页 |
致谢 | 第86页 |