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无缝钢管热轧生产中的轧辊匹配与批量排序

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 引言第16-24页
    1.1 选题背景第16-18页
    1.2 研究意义第18-19页
    1.3 研究内容第19-24页
2 文献综述第24-44页
    2.1 无缝钢管热轧生产工艺第24-27页
        2.1.1 生产工艺流程分析第24-25页
        2.1.2 无缝钢管生产管理特点第25-27页
    2.2 热轧批量排序第27-37页
        2.2.1 批量排序相关因素第27-32页
        2.2.2 批量排序相关研究第32-34页
        2.2.3 无缝钢管热轧批量排序第34-37页
    2.3 轧辊使用优化第37-40页
        2.3.1 工具管理的相关研究第38-39页
        2.3.2 批量计划与轧辊匹配第39-40页
    2.4 文献分析与总结第40-41页
    2.5 本章小结第41-44页
3 轧辊孔型匹配问题的性质分析与基本算法第44-62页
    3.1 问题描述与定义第44-47页
        3.1.1 热轧生产批量第44-45页
        3.1.2 轧辊使用原则第45页
        3.1.3 问题描述第45-47页
    3.2 问题建模第47-48页
        3.2.1 问题假设第47页
        3.2.2 符号定义第47-48页
        3.2.3 数学模型第48页
    3.3 问题性质分析第48-51页
        3.3.1 匹配准则第49-50页
        3.3.2 上界分析第50-51页
        3.3.3 性质总结分析第51页
    3.4 给定批量顺序下的轧辊匹配算法第51-54页
        3.4.1 静态匹配方法第51-52页
        3.4.2 动态匹配方法第52-54页
    3.5 计算实例与仿真实验第54-60页
        3.5.1 计算实例第54-57页
        3.5.2 仿真实验第57-59页
        3.5.3 实验结果分析第59-60页
    3.6 本章小结第60-62页
4 最小化轧辊消耗的热轧批量排序问题与求解算法第62-78页
    4.1 问题描述与示例第62-64页
        4.1.1 问题描述第62-63页
        4.1.2 问题示例第63-64页
    4.2 问题建模第64-66页
        4.2.1 问题假设第64页
        4.2.2 符号定义第64-65页
        4.2.3 数学模型第65-66页
    4.3 问题性质分析第66-70页
        4.3.1 最优排序问题第66-68页
        4.3.2 下界分析第68-70页
    4.4 基于顺序匹配和调整的启发式算法第70-73页
        4.4.1 算法框架第70-72页
        4.4.2 算法步骤第72-73页
        4.4.3 复杂度分析第73页
    4.5 数据实验第73-77页
        4.5.1 实验设计第73-74页
        4.5.2 实验数据第74-76页
        4.5.3 实验结果分析第76-77页
    4.6 本章小结第77-78页
5 带有批次优先和轧辊恢复约束的批量排序模型和算法第78-94页
    5.1 问题描述与示例第78-80页
        5.1.1 问题描述第78-79页
        5.1.2 问题示例第79-80页
    5.2 数学模型第80-82页
        5.2.1 模型假设第80页
        5.2.2 数学模型第80-82页
    5.3 问题分析第82-85页
    5.4 基于工件合理度和算子绩效的变邻域搜索算法第85-90页
        5.4.1 初始种群生成策略第86-87页
        5.4.2 基于段的邻域结构第87-88页
        5.4.3 基于点的邻域结构第88-89页
        5.4.4 邻域结构的选择策略第89页
        5.4.5 不可行解的修复策略第89-90页
        5.4.6 NVNS算法步骤第90页
    5.5 数据实验第90-93页
        5.5.1 实验设计第90-91页
        5.5.2 实验结果与分析第91-93页
    5.6 本章小结第93-94页
6 综合考虑订单拖期和轧辊消耗的热轧批量排序模型和算法第94-108页
    6.1 问题描述第94-96页
    6.2 数学模型第96-98页
        6.2.1 问题假设第96页
        6.2.2 数学模型第96-97页
        6.2.3 优化目标分析第97-98页
    6.3 多种群学习型文化基因算法第98-104页
        6.3.1 算法框架第99-100页
        6.3.2 种群初始化第100页
        6.3.3 学习机制第100-102页
        6.3.4 交互机制第102-103页
        6.3.5 算法步骤第103-104页
    6.4 数据实验第104-107页
        6.4.1 实验数据第104页
        6.4.2 算法评价指标第104-105页
        6.4.3 实验结果第105-107页
    6.5 本章小结第107-108页
7 结论第108-110页
参考文献第110-122页
作者简历及在学研究成果第122-126页
学位论文数据集第126页

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