面向并行工程的CAPP关键技术的研究与实现
| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| 1．1 面向并行工程CAPP系统研究的回顾与评述 | 第9-12页 |
| 1．1．1 面向并行工程的CAPP系统的体系结构 | 第10页 |
| 1．1．2 PPS和CAPP的集成 | 第10-11页 |
| 1．1．3 可制造性评价和面向制造的设计 | 第11-12页 |
| 1．2 智能化CAPP系统研究的回顾与评述 | 第12-16页 |
| 1．2．1 人工智能技术 | 第12页 |
| 1．2．2 人工神经网络与CAPP | 第12-14页 |
| 1．2．3 实例推理与CAPP | 第14-16页 |
| 1．3 面向对象建模技术 | 第16-18页 |
| 1．4 研究工作内容 | 第18-20页 |
| 第二章 面向对象可视化建模语言 | 第20-36页 |
| 2．1 复杂系统建模技术的讨论 | 第20-24页 |
| 2．1．1 传统的软件工程方法 | 第20-22页 |
| 2．1．2 面向对象的软件工程方法 | 第22-24页 |
| 2．2 统一建模语言（UML） | 第24-35页 |
| 2．2．1 版型（Stereotype） | 第26页 |
| 2．2．2 静态图 | 第26-29页 |
| 2．2．3 动态图 | 第29-33页 |
| 2．2．4 实现图 | 第33-34页 |
| 2．2．5 标准建模语言UML的主要特点 | 第34-35页 |
| 2．3 本章小节 | 第35-36页 |
| 第三章 迭代增量式软件开发流程 | 第36-57页 |
| 3．1 迭代增量式开发过程简介 | 第36-37页 |
| 3．1．1 高层次的开发步骤 | 第36页 |
| 3．1．2 迭代开发 | 第36-37页 |
| 3．2 计划与构思阶段 | 第37-41页 |
| 3．2．1 了解需求 | 第38-39页 |
| 3．2．2 用例（Use Cases）：描述流程 | 第39-40页 |
| 3．2．3 开发流程中的用例 | 第40页 |
| 3．2．4 分级与排程用例。 | 第40-41页 |
| 3．3 启动一个开发循环 | 第41页 |
| 3．4 分析阶段 | 第41-45页 |
| 3．4．1 概念模型 | 第41-43页 |
| 3．4．2 系统行为 | 第43-44页 |
| 3．4．3 更新数据字典 | 第44-45页 |
| 3．4．4 状态图 | 第45页 |
| 3．5 设计阶段 | 第45-49页 |
| 3．5．1 描述实际性用例 | 第46页 |
| 3．5．2 交互图 | 第46-47页 |
| 3．5．3 设计样式 | 第47-48页 |
| 3．5．4 设计类图 | 第48-49页 |
| 3．5．5 系统设计 | 第49页 |
| 3．6 多层分布式的系统框架设计 | 第49-55页 |
| 3．6．1 典型的三层架构 | 第49-50页 |
| 3．6．2 CORBA体系结构框架概述 | 第50-53页 |
| 3．6．3 基于CORBA的分布式系统分析与开发 | 第53-55页 |
| 3．7 建构阶段 | 第55-56页 |
| 3．8 本章小节 | 第56-57页 |
| 第四章 并行CAPP中的信息模型 | 第57-77页 |
| 4．1 产品信息模型 | 第58-62页 |
| 4．1．1 特征信息 | 第58-60页 |
| 4．1．2 零件的特征模型 | 第60-62页 |
| 4．2 制造资源模型 | 第62-69页 |
| 4．2．1 制造资源的共性结构 | 第63-64页 |
| 4．2．2 制造资源分析 | 第64-67页 |
| 4．2．3 制造资源建模 | 第67-69页 |
| 4．3 工艺规程模型 | 第69-73页 |
| 4．3．1 工艺规程建模分析 | 第69-70页 |
| 4．3．2 面向对象的工艺规程模型 | 第70-73页 |
| 4．4 生产数据模型 | 第73-75页 |
| 4．4．1 生产计划数据建模 | 第73-75页 |
| 4．4．2 计划执行情况分析 | 第75页 |
| 4．5 产品/工艺/资源/生产集成数据模型 | 第75-76页 |
| 4．6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 基于神经网络的工艺路线规划实例推理 | 第77-88页 |
| 5．1 工艺路线规划现状 | 第77页 |
| 5．2 基于神经网络的工艺路线实例动态分类 | 第77-81页 |
| 5．2．1 基于自适应共振理论神经网络的动态分类 | 第79页 |
| 5．2．2 基于ART1神经网络动态分类 | 第79-81页 |
| 5．3 工艺路线规划实例推理的神经索引 | 第81-85页 |
| 5．3．1 神经索引模型和传统索引模型的比较 | 第81页 |
| 5．3．2 神经索引模型 | 第81-82页 |
| 5．3．3 基于B-P网络的实例索引 | 第82-85页 |
| 5．4 工艺路线规划实例推理实例提取 | 第85-86页 |
| 5．5 基于实例的工艺知识获取 | 第86-87页 |
| 5．6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 产品可制造性及CAPP与PPS的集成 | 第88-107页 |
| 6．1 产品可制造性因素分析 | 第88-89页 |
| 6．2 产品可制造性模糊综合评价方法 | 第89-92页 |
| 6．3 产品制造性评价模型 | 第92-93页 |
| 6．3．1 功能分析与实现方法 | 第92-93页 |
| 6．3．2 产品可制造性评价模型 | 第93页 |
| 6．4 CAPP与PPS集成的关键技术问题 | 第93-94页 |
| 6．5 CAPP与PPS的多层并行分布式集成方法 | 第94-99页 |
| 6．5．1 多层分布集成 | 第94-97页 |
| 6．5．2 动态反馈机制 | 第97-98页 |
| 6．5．3 适度自治原则 | 第98-99页 |
| 6．5．4 必要的工艺柔性 | 第99页 |
| 6．6 CAPP与PPS的多层并行分布式集成模型 | 第99-102页 |
| 6．6．1 多层并行分布式集成结构模型 | 第99-100页 |
| 6．6．2 多层并行分布式集成决策模型 | 第100-102页 |
| 6．7 资源决策模型 | 第102-106页 |
| 6．7．1 最短生产周期资源决策模型 | 第102-104页 |
| 6．7．2 最低加工费用资源决策模型 | 第104-106页 |
| 6．8 本章小结 | 第106-107页 |
| 第七章 总结与展望 | 第107-117页 |
