隨著MTO模式逐漸成為市場主流生產(chǎn)形式,產(chǎn)品種類多、更新快,產(chǎn)量小的特點(diǎn)被不斷放大,刀具作為機(jī)械加工的重要資源,如何在快節(jié)奏、多產(chǎn)線的生產(chǎn)過程中提高刀具管理水平,合理有效的分配刀具資源,成為MTO企業(yè)一個棘手的問題,對提升企業(yè)生產(chǎn)效益和市場核心競爭力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以MTO模式下的刀具管理作為研究對象,闡述了刀具管理研究的重要性,回顧了刀具管理理論的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,深入分析了刀具壽命預(yù)測與刀具調(diào)度對刀具管理的影響。首先為判定基于MTO模式下刀具加工的臨界狀態(tài),在多變的生產(chǎn)環(huán)境中降低刀具磨損程度,提升刀具維護(hù)水平,仔細(xì)分析了影響刀具剩余壽命的因素,針對傳統(tǒng)BP算法收斂慢,易陷入局部極小的缺點(diǎn),建立了基于改進(jìn)BP算法的刀具剩余壽命預(yù)測模型,為后續(xù)的刀具優(yōu)化調(diào)度奠定了基礎(chǔ)。其次以刀具剩余壽命預(yù)測結(jié)果作為影響刀具優(yōu)化調(diào)度的因素,充分考慮刀具剩余壽命的約束,為實(shí)現(xiàn)降低生產(chǎn)成本的目的,建立了以按權(quán)優(yōu)先選配、刀具最小換刀次數(shù)以及最小刀具剩余壽命方差為目標(biāo)的刀具調(diào)度模型,并采用遺傳算法對模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。最后在實(shí)現(xiàn)刀具壽命預(yù)測與優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于C#+.NET平臺,采用B/S架... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 選題背景及意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究主要內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 MTO模式概述
        2.1.1 MTO模式特點(diǎn)
        2.1.2 MTO模式業(yè)務(wù)流程
    2.2 刀具壽命簡介
        2.2.1 刀具壽命及刀具磨損
        2.2.2 刀具壽命影響因素
    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介
        2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
        2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法步驟及流程
    2.4 遺傳算法簡介
        2.4.1 遺傳算法基本原理
        2.4.2 遺傳算法步驟及流程
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于MTO的刀具剩余壽命預(yù)測
    3.1 刀具剩余壽命預(yù)測概述
    3.2 刀具剩余壽命預(yù)測模型構(gòu)建
        3.2.1 輸入層與隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定
        3.2.2 樣本數(shù)據(jù)的歸一化
    3.3 刀具剩余壽命預(yù)測模型求解
        3.3.1 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程
        3.3.2 改進(jìn)BP算法的參數(shù)選擇
    3.4 實(shí)例驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
第四章 刀具優(yōu)化調(diào)度方法研究
    4.1 刀具優(yōu)化調(diào)度概述
    4.2 刀具優(yōu)化調(diào)度模型的構(gòu)建
        4.2.1 刀具優(yōu)化調(diào)度問題描述
        4.2.2 刀具優(yōu)化調(diào)度模型的構(gòu)建
    4.3 基于遺傳算法的刀具調(diào)度模型求解方法
        4.3.1 遺傳算法設(shè)計(jì)
        4.3.2 刀具優(yōu)化調(diào)度模型求解流程
    4.4 實(shí)例驗(yàn)證
    4.5 本章小結(jié)
第五章 刀具智能管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)
    5.1 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)
        5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境選擇
        5.1.2 系統(tǒng)功能體系結(jié)構(gòu)
        5.1.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
        5.1.4 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)
        5.1.5 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)
    5.2 系統(tǒng)應(yīng)用程序界面介紹
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論和展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于AGA-GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具壽命預(yù)測研究[J]. 李浩平,歐陽俊,謝雪媛.  三峽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[2]在線智能刀具管理系統(tǒng)的開發(fā)與研究[J]. 廖生輝,王建軍,卓勇,姚斌,宋世毅,王維龍.  鍛壓技術(shù). 2018(09)
[3]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具壽命預(yù)測[J]. 王虎,劉佩松,葉潤章,李陽,徐培嘉.  現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備. 2017(11)
[4]低碳制造環(huán)境下車間有限刀具多目標(biāo)調(diào)度研究[J]. 周光輝,傅祥璟.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(10)
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[6]PSO算法在FMS刀具可復(fù)用調(diào)度中的應(yīng)用與仿真[J]. 邊培瑩.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2012(03)
[7]基于MATLAB的BP網(wǎng)絡(luò)在月生活用水量預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 吳限,吳恬,隋順彬,劉光民,雍子豪.  供水技術(shù). 2011(06)
[8]多Agent網(wǎng)絡(luò)協(xié)議在刀具調(diào)度策略中的應(yīng)用[J]. 曹娜,汪永超,劉勇,姚必強(qiáng).  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2010(03)
[9]基于ACO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具壽命預(yù)測[J]. 黃媛,孫樹棟,李兢堯.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2009(11)
[10]刀具全壽命周期管理研究[J]. 曹蘭景,王潤孝,周占峰,姜曉鵬.  組合機(jī)床與自動化加工技術(shù). 2005(10)

博士論文
[1]柔性制造系統(tǒng)刀具流動態(tài)調(diào)度研究[D]. 趙丹.哈爾濱工程大學(xué) 2011

碩士論文
[1]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角下基于量子遺傳算法的交通控制子區(qū)劃分方法研究[D]. 方晗琦.安徽工業(yè)大學(xué) 2018
[2]MTO企業(yè)訂單接受決策方法研究[D]. 周怡伶.重慶理工大學(xué) 2018
[3]訂單驅(qū)動的刀具資源優(yōu)化調(diào)度方法研究及管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 張奇.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[4]基于遺傳算法的柔性流水車間調(diào)度方法研究[D]. 任麗.電子科技大學(xué) 2017
[5]考慮代理模型不確定性的結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)靈敏度和可靠性分析方法研究[D]. 馬羽.電子科技大學(xué) 2017
[6]雙資源多目標(biāo)調(diào)度模型及其算法研究[D]. 任曉青.揚(yáng)州大學(xué) 2015
[7]基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的MTO企業(yè)訂單接受決策模型研究[D]. 王寧寧.東北大學(xué) 2014
[8]刀具智能管理及優(yōu)化調(diào)度技術(shù)研究[D]. 朱睿.重慶大學(xué) 2014
[9]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分析及改進(jìn)應(yīng)用[D]. 李友坤.安徽理工大學(xué) 2012
[10]基于訂單擾動的生產(chǎn)排程問題研究[D]. 岳麗娜.西安電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3049958