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云制造下网络协同和人机交互融合的关键技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-22页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 相关技术的国内外研究现状第12-20页
        1.2.1 云制造技术的研究现状第12-14页
        1.2.2 人机交互技术的研究现状第14-16页
        1.2.3 制造信息采集和融合技术的研究现状第16-19页
        1.2.4 云制造网络管理技术的研究现状第19-20页
    1.3 研究内容与论文框架第20-22页
第2章 云制造系统的相关理论第22-32页
    2.1 云计算理论第22-24页
        2.1.1 云计算的概念和特点第22-23页
        2.1.2 云计算的体系结构第23-24页
    2.2 云制造的概念第24-25页
        2.2.1 云制造的定义第24页
        2.2.2 云制造和云计算的关系第24-25页
    2.3 云制造的体系结构第25-30页
        2.3.1 云制造的运行模式第25-27页
        2.3.2 云制造的层次化体系结构第27-28页
        2.3.3 云制造的优势第28-30页
    2.4 云制造下协同和交互的融合第30-31页
        2.4.1 云制造环境下资源服务请求运行模式第30-31页
        2.4.2 云制造下交互和协同融合的关键第31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 云制造下的人机交互第32-42页
    3.1 经典人机交互模型介绍第32-35页
        3.1.1 MVC模型第32-33页
        3.1.2 PAC模型第33-34页
        3.1.3 PITA模型第34-35页
    3.2 PITA-MVC模型的提出第35-37页
        3.2.1 云制造下对交互界面的要求第35-36页
        3.2.2 PITA-MVC模型第36-37页
    3.3 PITA-MVC模型的设计第37-41页
        3.3.1 显示设计第37-39页
        3.3.2 普适性的设计第39-40页
        3.3.3 PITA-MVC模型的框架设计第40-41页
        3.3.4 PITA-MVC实现模型的评价第41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 云制造下信息的采集与融合第42-57页
    4.1 云制造下的信息采集第42-49页
        4.1.1 云制造下制造信息的分类第42-43页
        4.1.2 RFID和条码技术融合的采集技术第43页
        4.1.3 信息采集模型的管理框架第43-46页
        4.1.4 分布式管理集中存储的信息采集模型第46-47页
        4.1.5 智能信息采集模型的性能分析第47-49页
    4.2 云制造下的信息融合第49-56页
        4.2.1 云制造下信息融合要解决的关键问题第49页
        4.2.2 信息融合的处理结构第49-51页
        4.2.3 对融合系统中信息分布模型的处理第51-52页
        4.2.4 基于μ检验法的信息的融合处理第52-54页
        4.2.5 基于形态-小波阈值的数据融合方法第54-56页
    4.3 本章小结第56-57页
第5章 云制造中网络管理的研究第57-66页
    5.1 云制造环境对网络的要求第57-58页
        5.1.1 云制造下传输网络的特点第57-58页
        5.1.2 云制造下网络通信的研究内容第58页
    5.2 云制造下网络管理模型的研究第58-63页
        5.2.1 云制造网络管理的内容第58-59页
        5.2.2 云制造网络管理模型设计第59-62页
        5.2.3 网络管理模型的工作流程与模型评价第62-63页
    5.3 云制造下网络协议栈的设计第63-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第6章 实验仿真与平台的初步构建第66-75页
    6.1 对信息融合中降噪算法的验证第66-68页
        6.1.1 实验条件第66页
        6.1.2 降噪处理结果分析第66-68页
    6.2 云制造平台模块的初步构建第68-74页
        6.2.1 模块功能规划第68-69页
        6.2.3 平台的开发环境第69页
        6.2.4 平台模块介绍第69-74页
    6.3 本章小结第74-75页
第7章 总结和展望第75-77页
    7.1 论文工作总结第75页
    7.2 对下一步工作的展望第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81页

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