隨著智能制造技術(shù)的應(yīng)用愈來(lái)愈廣泛,各企業(yè)必須將智能制造技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)制造行業(yè)才能夠在競(jìng)爭(zhēng)愈為激烈的今天持續(xù)發(fā)展下去。離散制造系統(tǒng)中的工藝路線具有靈活性、多樣性等特點(diǎn),使得典型工藝路線的提取與推送變得極其困難。本文以離散制造系統(tǒng)典型工藝路線的提取與推送為目標(biāo),針對(duì)離散制造系統(tǒng)中順序工藝路線與網(wǎng)狀工藝路線的聚類問(wèn)題展開研究,運(yùn)用算法對(duì)工藝路線進(jìn)行聚類分析并由此獲取工藝知識(shí),然后提出了基于工藝知識(shí)的推送系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行工藝知識(shí)的推送,最后簡(jiǎn)述了工藝知識(shí)推送系統(tǒng)的相關(guān)概念并且構(gòu)建了工藝知識(shí)推送的總體框架。具體的研究工作如下:（1）針對(duì)離散制造系統(tǒng)中典型工藝發(fā)現(xiàn)以及知識(shí)重用問(wèn)題,提出了基于高斯鴿群算法（Gaussian Pigeon-inspired Optimization Algorithm,GPIO）的典型工藝知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法。在對(duì)工藝路線進(jìn)行統(tǒng)一編碼的基礎(chǔ)上,同時(shí)考慮了相同工序信息以及工序的排序信息,提出了一種新的綜合指標(biāo)來(lái)描述工藝路線之間的相似度,并由此構(gòu)建了相異度矩陣;同時(shí)為了優(yōu)化聚類分析過(guò)程,將高斯項(xiàng)引入鴿群算法（Pigeon-inspired Optimization Algorithm,... 

【文章來(lái)源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 研究工藝路線聚類的必要性
        1.1.2 研究知識(shí)推送的必要性
    1.2 研究意義
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 工藝路線聚類研究現(xiàn)狀
        1.3.2 知識(shí)推送研究現(xiàn)狀
    1.4 實(shí)現(xiàn)方法
        1.4.1 工藝路線聚類的實(shí)現(xiàn)方法
        1.4.2 知識(shí)推送的實(shí)現(xiàn)方法
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于高斯鴿群算法的順序典型工藝路線聚類
    2.1 引言
    2.2 工藝路線相似度的計(jì)算
        2.2.1 工序編碼
        2.2.2 工序之間的距離計(jì)算
        2.2.3 工藝路線之間的距離計(jì)算
    2.3 高斯鴿群優(yōu)化算法
        2.3.1 鴿群優(yōu)化算法
        2.3.2 高斯鴿群優(yōu)化算法
    2.4 基于高斯鴿群優(yōu)化算法的聚類分析
        2.4.1 高斯鴿群優(yōu)化算法的二維編碼
        2.4.2 高斯鴿群優(yōu)化算法的競(jìng)標(biāo)值計(jì)算
        2.4.3 高斯鴿群優(yōu)化算法的聚類過(guò)程
    2.5 實(shí)例驗(yàn)證
        2.5.1 相似度指標(biāo)的驗(yàn)證
        2.5.2 高斯鴿群算法的驗(yàn)證
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于高斯鴿群算法的網(wǎng)狀典型工藝路線聚類
    3.1 引言
    3.2 改進(jìn)工序相似性系數(shù)計(jì)算方法
    3.3 改進(jìn)Jaccard系數(shù)介紹
    3.4 體積相似性
    3.5 綜合相似性系數(shù)
    3.6 實(shí)例驗(yàn)證
        3.6.1 確定聚類數(shù)目
        3.6.2 算法的應(yīng)用
    3.7 本章小結(jié)
第四章 工藝路線自動(dòng)推送方法
    4.1 引言
    4.2 工藝知識(shí)推送相關(guān)概念的分析
        4.2.1 工藝知識(shí)推送的概念及特征
        4.2.2 工藝知識(shí)描述方法介紹
        4.2.3 工藝知識(shí)推送系統(tǒng)介紹
        4.2.4 員工編碼
        4.2.5 工藝知識(shí)索引技術(shù)介紹
    4.3 工藝知識(shí)推送的總體框架
        4.3.1 工藝知識(shí)推送系統(tǒng)總體框架構(gòu)建
        4.3.2 工藝知識(shí)推送系統(tǒng)各模塊的方法
    4.4 工藝知識(shí)推送方法
        4.4.1 工藝知識(shí)體系構(gòu)建過(guò)程
        4.4.2 工藝知識(shí)需求的推送方法
    4.5 知識(shí)推送系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]聚類有效性評(píng)價(jià)新指標(biāo)[J]. 謝娟英,周穎,王明釗,姜煒亮.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2017(06)
[2]面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)裝配線的知識(shí)化制造系統(tǒng)重調(diào)度和自重構(gòu)[J]. 萬(wàn)曉琴,嚴(yán)洪森.  控制理論與應(yīng)用. 2017(07)
[3]面向知識(shí)自動(dòng)化的自動(dòng)問(wèn)答研究進(jìn)展[J]. 曾帥,王帥,袁勇,倪曉春,歐陽(yáng)永基.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(09)
[4]全狀態(tài)約束的時(shí)滯系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制[J]. 司文杰,王聰,董訓(xùn)德,曾瑋.  控制與決策. 2017(09)
[5]基于改進(jìn)鴿群算法的高超聲速飛行器軌跡優(yōu)化[J]. 張亞平,孫佩華,李昱輝,劉燕斌.  飛行力學(xué). 2017(04)
[6]Fuzzy expert system for diagnosing diabetic neuropathy[J]. Meysam Rahmani Katigari,Haleh Ayatollahi,Mojtaba Malek,Mehran Kamkar Haghighi.  World Journal of Diabetes. 2017(02)
[7]數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的銻粗選泡沫圖像特征優(yōu)化設(shè)定[J]. 吳佳,謝永芳,陽(yáng)春華,桂衛(wèi)華.  控制與決策. 2016(07)
[8]基于一致性與共識(shí)的工程機(jī)械知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品推薦群決策方法[J]. 徐選華,鐘香玉,陳瑩,王秋鳳.  信息與控制. 2016(02)
[9]鈦板剛度對(duì)鉆削軸向力和出口毛刺的影響[J]. 駱彬,張開富,李原,程暉,劉書暖.  航空學(xué)報(bào). 2016(07)
[10]一種基于視覺知識(shí)加工模型的目標(biāo)識(shí)別方法[J]. 隨婷婷,王曉峰.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(05)

博士論文
[1]面向產(chǎn)品族開發(fā)設(shè)計(jì)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法與應(yīng)用研究[D]. 王忠浩.華中科技大學(xué) 2007
[2]面向知識(shí)管理的知識(shí)流程建模與改進(jìn)方法研究[D]. 王建宇.東北大學(xué) 2005

碩士論文
[1]零件主干工藝路線提取與工藝排序方法及其在鍛壓裝備中的應(yīng)用[D]. 張輝.浙江大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3090780