面向订单的冷轧薄板生产计划方法及其应用研究



面向订单的冷轧薄板生产计划方法及其应用研究

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面向订单的冷轧薄板生产计划方法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-16页
· 研究背景	第8-9页
· 研究目的	第9页
· 研究意义	第9页
· 国内外研究现状及分析	第9-13页
· 国内研究现状	第9-11页
· 国外研究现状	第11-12页
· 问题提出	第12-13页
· 论文主要研究内容及结构	第13-14页
· 研究内容	第13-14页
· 论文框架	第14页
· 本章小结	第14-16页
2 某钢铁企业冷轧生产工艺及计划编制规则	第16-20页
· 酸轧工艺	第16页
· 退火工艺	第16-17页
· 生产计划编制规则	第17-19页
· 原料选择基准	第17页
· 轧制周期原则	第17-18页
· 计划顺序编制原则	第18页
· 宽度跳跃原则	第18-19页
· 原料厚度跳跃原则	第19页
· 原料强度跳跃原则	第19页
· 本章小结	第19-20页
3 基于模糊聚类的冷轧组批优化方法	第20-32页
· 冷轧组批模型	第20-23页
· 组批编制流程	第20-21页
· 相关数学符号定义	第21-22页
· 数学模型	第22-23页
· 基于粒子群优化的冷轧组批聚类算法	第23-26页
· 模糊C均值算法和粒子群算法简介	第23-24页
· 基于粒子群优化的冷轧组批聚类算法关键技术设计	第24-25页
· 算法步骤	第25-26页
· 应用实例	第26-31页
· 实验环境和数据	第26-28页
· 实验结果及分析	第28-31页
· 本章小结	第31-32页
4 考虑多阶段多流向的冷轧生产计划	第32-43页
· 冷轧生产计划问题描述	第33-35页
· 冷轧生产工艺路线	第33页
· 相关数学符号定义	第33-34页
· 冷轧生产计划数学模型	第34-35页
· 基于改进遗传算法的冷轧计划模型的求解	第35-38页
· 交叉、变异概率的自适应调整策略	第36-37页
· 改进遗传算法的求解步骤	第37-38页
· 应用实例	第38-42页
· 实验环境和数据	第38-39页
· 实验结果及分析	第39-42页
· 本章小结	第42-43页
5 系统设计与实现	第43-58页
· 系统开发技术与平台	第43-44页
· Tomcat服务器	第43页
· MyEclipse简介	第43-44页
· 数据库设计	第44-47页
· 系统核心代码	第47-55页
· 染色体基因编码	第47页
· 适应值计算	第47-50页
· 选择操作	第50-52页
· 交叉操作	第52-53页
· 变异操作	第53-55页
· 系统主界面	第55-56页
· 系统运行环境	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
6 总结与展望	第58-60页
· 总结	第58-59页
· 展望	第59-60页
参考文献	第60-63页
图清单	第63-64页
表清单	第64-65页
攻读硕士学位期间参加的科研项目与发表学术论文情况	第65-66页
致谢	第66页

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