柔性制造动态多目标调度模型在MES中的研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 制造执行系统发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 生产调度问题研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 动态柔性作业车间调度模型 | 第20-27页 |
| 2.1 柔性制造环境概述 | 第20-21页 |
| 2.2 柔性作业车间调度问题描述 | 第21-22页 |
| 2.3 制造车间中的动态扰动因素 | 第22-23页 |
| 2.4 动态柔性作业车间调度问题描述 | 第23-26页 |
| 2.4.1 假设及约束 | 第23页 |
| 2.4.2 相关符号和定义 | 第23-25页 |
| 2.4.3 调度目标 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于事件驱动的实时动态调度系统框架 | 第27-41页 |
| 3.1 基于事件驱动的实时动态调度机制 | 第27-29页 |
| 3.2 基于滚动窗口的动态调度技术 | 第29-30页 |
| 3.3 面向MES 的实时动态调度系统框架 | 第30-33页 |
| 3.4 验证实验 | 第33-39页 |
| 3.4.1 基于分派规则的启发式调度算法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 实验一：工件加工任务动态加入与撤销 | 第34-36页 |
| 3.4.3 实验二：机器故障与恢复 | 第36-38页 |
| 3.4.4 实验三：工序加工时间动态变化 | 第38-39页 |
| 3.4.5 实验总结 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于遗传算法的柔性车间动态调度多目标优化 | 第41-58页 |
| 4.1 遗传算法 | 第41-43页 |
| 4.1.1 遗传算法基本原理 | 第41-43页 |
| 4.1.2 遗传算法应用关注点 | 第43页 |
| 4.2 多目标柔性车间调度的遗传算法设计 | 第43-53页 |
| 4.2.1 编码设计 | 第43-46页 |
| 4.2.2 解码算法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 初始种群生成算法 | 第47-48页 |
| 4.2.4 基于理想平凡解的多目标适应度评价 | 第48-50页 |
| 4.2.5 交叉操作 | 第50-53页 |
| 4.2.6 变异操作 | 第53页 |
| 4.3 改进的GA 求解柔性车间多目标动态调度 | 第53-55页 |
| 4.4 对比实验 | 第55-57页 |
| 4.4.1 实验一：单目标优化 | 第55-56页 |
| 4.4.2 实验二：多目标优化 | 第56-57页 |
| 4.4.3 实验总结 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 面向MES 的实时排产系统应用与实现 | 第58-71页 |
| 5.1 数控车间MES 项目介绍 | 第58-59页 |
| 5.2 实时排产系统设计 | 第59-68页 |
| 5.2.1 功能模块设计 | 第60-66页 |
| 5.2.2 对象模型设计 | 第66-68页 |
| 5.3 应用实例 | 第68-70页 |
| 5.3.1 系统开发和运行环境 | 第68页 |
| 5.3.2 实例验证 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论 | 第71-73页 |
| 6.1 全文总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来工作 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79页 |
