| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-14页 |
| 1 绪论 | 第14-29页 |
| 1．1 先进制造模式 | 第14-17页 |
| 1．1．1 CIMS—计算机集成制造 | 第14-15页 |
| 1．1．2 敏捷制造 | 第15-17页 |
| 1．2 现代生产组织方法 | 第17-20页 |
| 1．2．1 现代组织管理理念的起源 | 第17-18页 |
| 1．2．2 组织管理方法及其软件的发展趋势 | 第18-20页 |
| 1．3 车间生产组织管理的研究现状 | 第20-23页 |
| 1．3．1 ERP／MRPⅡ在应用推广中的问题 | 第20-21页 |
| 1．3．2 国外对车间生产管理模式的研究 | 第21-22页 |
| 1．3．3 国内研究现状 | 第22-23页 |
| 1．4 计算智能技术及其应用 | 第23-25页 |
| 1．4．1 计算智能起源及其技术领域 | 第23-24页 |
| 1．4．2 计算智能的发展趋势 | 第24页 |
| 1．4．3 毛坯下料规划中的计算智能方法 | 第24-25页 |
| 1．5 课题背景及特色 | 第25-28页 |
| 1．5．1 课题背景和研究意义 | 第25-26页 |
| 1．5．2 技术路线 | 第26页 |
| 1．5．3 本文主要工作 | 第26-28页 |
| 1．6 本章小结 | 第28-29页 |
| 2 车间生产作业多智能体规划系统模型 | 第29-49页 |
| 2．1 车间生产作业管理的技术特点 | 第29-31页 |
| 2．1．1 车间生产作业管理的特点 | 第29页 |
| 2．1．2 ERP／MRPⅡ在车间生产作业管理中的不足 | 第29-30页 |
| 2．1．3 单元化制造系统和制造执行系统的基本思想 | 第30-31页 |
| 2．2 敏捷化车间生产作业规划系统的概念模型 | 第31-33页 |
| 2．2．1 敏捷化车间生产作业规划系统在企业数据流中的定位 | 第31页 |
| 2．2．2 敏捷化车间生产作业规划系统的生产控制方式 | 第31-32页 |
| 2．2．3 敏捷化车间生产作业规划系统的结构模式 | 第32-33页 |
| 2．3 AWPS系统的功能模型 | 第33-35页 |
| 2．3．1 总体功能模型 | 第33-34页 |
| 2．3．2 生产计划功能 | 第34页 |
| 2．3．3 有限资源调度功能 | 第34-35页 |
| 2．3．4 车间资源管理功能 | 第35页 |
| 2．3．5 其它主要功能 | 第35页 |
| 2．4 AWPS的软件系统模型 | 第35-37页 |
| 2．5 AWPS系统中多智能体协同机制 | 第37-40页 |
| 2．5．1 通讯与互操作机制 | 第37-38页 |
| 2．5．2 冲突及其协调机制 | 第38页 |
| 2．5．3 任务分解与合作机制 | 第38页 |
| 2．5．4 异常处理机制 | 第38-40页 |
| 2．6 AWPS系统中核心智能体的行为模型 | 第40-42页 |
| 2．6．1 任务计划Agent | 第40-41页 |
| 2．6．2 生产执行过程相关的Agent | 第41-42页 |
| 2．7 企业网络环境中复杂多智能体系统的构建技术 | 第42-48页 |
| 2．7．1 智能体技术思想与多智能体系统关键技术 | 第42-45页 |
| 2．7．2 企业网络环境中的分布式支撑技术系统 | 第45-46页 |
| 2．7．3 多智能体系统在Intranet中的构建技术 | 第46-48页 |
| 2．8 本章小结 | 第48-49页 |
| 3 东方电机焊接车间的生产作业规划系统模型与实施技术 | 第49-69页 |
| 3．1 需求分析 | 第49-51页 |
| 3．1．1 焊接车间生产组织与管理的现状 | 第49-50页 |
| 3．1．2 车间生产作业规划系统的基本需求 | 第50-51页 |
| 3．2 焊接车间生产作业规划系统的功能模型 | 第51-55页 |
| 3．2．1 改进后的焊接车间业务流程 | 第51-53页 |
| 3．2．2 焊接车间生产作业规划系统的总体功能模型 | 第53页 |
| 3．2．3 生产计划管理功能 | 第53页 |
| 3．2．4 生产作业管理功能 | 第53-54页 |
| 3．2．5 材料库存管理功能 | 第54页 |
| 3．2．6 技术文档管理功能 | 第54页 |
| 3．2．7 优化套料功能 | 第54-55页 |
| 3．3 多智能体生产作业规划系统模型 | 第55-56页 |
| 3．4 车间生产能力模型与生产能力评估 | 第56-58页 |
| 3．4．1 切割机的生产能力描述模型 | 第56-58页 |
| 3．4．2 初步能力评估 | 第58页 |
| 3．4．3 生产执行能力评估 | 第58页 |
| 3．5 车间生产计划管理 | 第58-61页 |
| 3．5．1 订单任务计划处理中的多智能体合作 | 第59-60页 |
| 3．5．2 生产计划中的冲突及其协调机制 | 第60-61页 |
| 3．5．3 生产计划中的数据表格 | 第61页 |
| 3．6 车间生产作业管理 | 第61-64页 |
| 3．6．1 生产作业规划中的多智能体合作 | 第61-62页 |
| 3．6．2 生产执行过程控制与管理中的多智能体合作 | 第62-63页 |
| 3．6．3 车间资源和人员管理 | 第63页 |
| 3．6．4 意外事件处理 | 第63页 |
| 3．6．5 生产作业管理的数据表格 | 第63-64页 |
| 3．7 车间材料库存管理 | 第64-65页 |
| 3．7．1 车间物料需求计划的制订 | 第64页 |
| 3．7．2 库存管理 | 第64-65页 |
| 3．7．3 在制品与生产物资跟踪管理 | 第65页 |
| 3．7．4 焊接车间材料库存管理的数据表格 | 第65页 |
| 3．8 技术文档管理 | 第65-66页 |
| 3．9 优化套料系统 | 第66-67页 |
| 3．10 系统开发及实施技术 | 第67-68页 |
| 3．11 本章小结 | 第68-69页 |
| 4 大型发电设备焊件优化套料原理与规划方法 | 第69-81页 |
| 4．1 焊件毛坯下料生产中的优化套料 | 第69页 |
| 4．1．1 下料生产中的优化套料工作 | 第69页 |
| 4．1．2 优化套料过程 | 第69页 |
| 4．2 板材套料优化求解模型 | 第69-74页 |
| 4．2．1 板材套料优化问题的形式化描述 | 第69-70页 |
| 4．2．2 套料优化问题的求解难度 | 第70-71页 |
| 4．2．3 求解策略 | 第71-73页 |
| 4．2．4 求解过程 | 第73-74页 |
| 4．3 零件信息预处理 | 第74-75页 |
| 4．3．1 用于排样的零件轮廓 | 第74页 |
| 4．3．2 单个零件的最小包络矩形 | 第74-75页 |
| 4．3．3 多个零件的矩形组合 | 第75页 |
| 4．3．4 大型零件的拆分 | 第75页 |
| 4．4 板材套料优化的简单启发式算法 | 第75-78页 |
| 4．4．1 复杂组合优化问题的启发式算法 | 第75-76页 |
| 4．4．2 零件排样的简单启发式算法 | 第76-77页 |
| 4．4．3 套排规划的近似算法 | 第77-78页 |
| 4．4．4 简单启发式算法的问题 | 第78页 |
| 4．5 板材套料优化的计算智能方法 | 第78-79页 |
| 4．5．1 计算智能优化方法的一般思想 | 第78-79页 |
| 4．5．2 套料优化的计算智能方法求解原理 | 第79页 |
| 4．6 板材套料优化的分布式计算模型 | 第79-80页 |
| 4．7 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 套排规划的随机神经网络求解方法 | 第81-100页 |
| 5．1 求解优化问题的Hopfield神经网络模型 | 第81-84页 |
| 5．1．1 基本Hopfield神经网络模型 | 第81-83页 |
| 5．1．2 CHNN型Hopfield模型的一般形式 | 第83-84页 |
| 5．2 全局优化的随机神经网络模型 | 第84-87页 |
| 5．2．1 随机神经网络模型的基本思想 | 第84-85页 |
| 5．2．2 随机Hopfield神经网络模型及其有限时间实现 | 第85-87页 |
| 5．3 随机神经网络模型的软件模拟算法 | 第87-93页 |
| 5．3．1 随机神经网络的软件模拟算法 | 第87-88页 |
| 5．3．2 最优保存策略 | 第88-90页 |
| 5．3．3 改进的Euler方法 | 第90页 |
| 5．3．4 随机数的生成 | 第90-92页 |
| 5．3．5 网络参数的选择 | 第92-93页 |
| 5．4 套排规划问题的数学模型 | 第93-97页 |
| 5．4．1 构造套排规划问题的解空间 | 第94页 |
| 5．4．2 构造求解套排规划问题的数学模型 | 第94-95页 |
| 5．4．3 构造求解套排规划问题的神经网络 | 第95-97页 |
| 5．5 计算实验与方法的有效性分析 | 第97-99页 |
| 5．6 本章小结 | 第99-100页 |
| 6 板材套料优化的分布式并行遗传算法模型 | 第100-115页 |
| 6．1 遗传算法模型及其求解原理 | 第100-102页 |
| 6．1．1 简单遗传算法模型 | 第100页 |
| 6．1．2 遗传算法的改进 | 第100-101页 |
| 6．1．3 遗传算法的特点 | 第101-102页 |
| 6．1．4 遗传算法的机理 | 第102页 |
| 6．2 顺序编码及其遗传算子 | 第102-106页 |
| 6．2．1 编码原则 | 第102-103页 |
| 6．2．2 顺序编码及其适用范围 | 第103页 |
| 6．2．3 适应度函数的定义 | 第103-104页 |
| 6．2．4 选择算子和种群构成策略 | 第104页 |
| 6．2．5 交叉算子 | 第104-105页 |
| 6．2．6 变异算子 | 第105-106页 |
| 6．2．7 灾变算子与遗传算法的运行参数 | 第106页 |
| 6．3 矩形零件排样的遗传算法模型 | 第106-108页 |
| 6．3．1 基于剩余矩形匹配算法的遗传算法 | 第106-107页 |
| 6．3．2 基于顺序排列算法的遗传算法 | 第107页 |
| 6．3．3 随机位置搜索算法 | 第107-108页 |
| 6．4 套料规划的遗传算法模型 | 第108-109页 |
| 6．4．1 套排规划的两种遗传算法 | 第108-109页 |
| 6．4．2 基于装箱问题模型的套排规划遗传算法 | 第109页 |
| 6．4．3 基于矩形排样的套排规划遗传算法 | 第109页 |
| 6．5 异构网络中分布式并行遗传算法模型及其实现方法 | 第109-113页 |
| 6．5．1 遗传算法的分布式计算策略及其计算机理 | 第110-111页 |
| 6．5．2 板材套料优化的分布式遗传算法 | 第111-112页 |
| 6．5．3 多智能体分布式遗传算法的实现 | 第112-113页 |
| 6．6 计算实例与方法有效性分析 | 第113-114页 |
| 6．7 本章小结 | 第114-115页 |
| 7 生产作业管理中最优任务调度原理与规划方法 | 第115-124页 |
| 7．1 下料生产作业管理中最优任务调度问题及其求解模型 | 第115-119页 |
| 7．1．1 调度问题 | 第115-116页 |
| 7．1．2 机器调度问题的一般原理 | 第116-117页 |
| 7．1．3 焊接零件生产中的最优任务调度问题 | 第117页 |
| 7．1．4 最优任务调度问题的求解模型 | 第117-119页 |
| 7．2 最优任务调度的近似解法 | 第119-120页 |
| 7．2．1 近似算法的基本思想 | 第119-120页 |
| 7．2．2 近似算法描述 | 第120页 |
| 7．3 最优任务调度的随机神经网络求解方法 | 第120-122页 |
| 7．3．1 神经网络求解原理 | 第120页 |
| 7．3．2 神经网络的构造 | 第120-122页 |
| 7．3．3 神经网络关键参数的确定 | 第122页 |
| 7．4 最优任务调度的遗传算法模型 | 第122-123页 |
| 7．4．1 解空间编码及解码算法 | 第122-123页 |
| 7．4．2 适应度函数定义 | 第123页 |
| 7．5 本章小结 | 第123-124页 |
| 8 应用系统开发与运行示例 | 第124-134页 |
| 8．1 东方电机焊接车间生产作业管理系统 | 第124-131页 |
| 8．1．1 CutPS系统的运行环境 | 第124页 |
| 8．1．2 CutPS系统开发的基础架构 | 第124-125页 |
| 8．1．3 CutPS系统设计的关键技术 | 第125-127页 |
| 8．1．4 CutPS系统运行示例 | 第127-131页 |
| 8．2 优化套料原型系统设计 | 第131-133页 |
| 8．2．1 优化套料系统的实现方案 | 第131-133页 |
| 8．2．2 系统运行示例 | 第133页 |
| 8．3 本章小结 | 第133-134页 |
| 9 经济型闭环数控系统的插补方法 | 第134-138页 |
| 9．1 火焰切割机数控系统改造的意义 | 第134-135页 |
| 9．2 改进时间分割插补算法的基本思想 | 第135页 |
| 9．3 插补算法实现技术 | 第135-137页 |
| 9．4 本章小结 | 第137-138页 |
| 10 结论 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-147页 |
| 攻读博士学位期间的研究工作情况 | 第147-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
| 附录 东方电机《下料生产作业计算机管理系统》课题验收报告 | 第150页 |
