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时间:2019-03-13
《车间资源约束下的绿色工艺分层决策智能模型及其应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、车间资源约束下的绿色工艺分层决策智能模型及其应用研究重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名:王洪指导教师:雷琦副教授学位类别:工程硕士(机械工程领域)重庆大学机械工程学院二O一五年五月ResearchonPlantResource-BasedHierarchicalGreenProcessDecisionModelanditsApplicationAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementforProfessionalDegreeByWangHongSupervisedbyAss.Pr
2、of.LeiQiSpecialty:ME(MechanicalEngineeringField)CollegeofMechanicalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2015重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要绿色制造作为现代制造业的新兴理念,是未来制造业发展的方向,已备受国内外研究者的关注。绿色制造涉及绿色材料、再制造、绿色工艺等多个领域,其中以绿色工艺规划为重点的研究从制造企业车间工艺规划、生产资源配置层面探究工艺的绿色性,试图从工艺规划阶段减少生产过程的资源消耗、废弃物排放,以获得传统工艺条件下具有良好环境特性的可行零
3、件工艺方案。现目前国内外在绿色工艺规划方面的研究取得了大量理论性进展,结合各类优化模型理论在基于工艺资源绿色性、工艺路线绿色优化等方面取得了重要突破。然而,从企业实际生产角度来看,将绿色工艺规划理论真正运用到车间工艺规划过程中依然是研究热点,选择符合实际工艺决策逻辑的绿色工艺决策模型成为一种可行的途径。本文基于国家“十二五”科技支撑项目,对绿色工艺规划模型进行了深入研究。为实现传统工艺决策知识与绿色工艺理念的有效整合,改善现有智能工艺规划系统在绿色工艺规划方面的决策能力,本文在分析目前工艺规划决策研究重点的基础上,尝试对现有工艺系统中工艺决策知识模型进行绿色性扩展。给出了一种适用于绿色性扩
4、展的、综合运用BNF(Backus-NaurForm)框架、二叉树、产生式规则和面向对象建模方法的工艺决策混合知识扩展模型。在该扩展模型中,运用BNF框架方法构建零件结构模型、工艺决策环节知识模型,以及绿色工艺指标体系框架知识模型。并对工艺决策规则集中的冲突消解策略规则进行绿色性扩展,给出两类“过程”控制程序模型以实现上述各模型的信息传递。最后,以典型阶梯轴毛坯设计工艺决策为例,给出其各部分决策知识模型,说明该知识模型内部信息传递模式,证明其可行性。关键词:绿色工艺,工艺决策,知识模型,建模I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTTherisingGreenManufacturein
5、evitablyguidingfuturemanufacturingindustryhasdrawnextensiveattentionofscholarsfromspreadingtheentireworld.TheGreenManufacturinggenerallyinvolvesseveralresearchaspectsastheGreenMaterial,theRemanufacturingandGreenProcessPlanning,amongwhichstudyonGreenProcessPlanningfocusesontheenvironmentalefficienc
6、ybothinworkshopprocessplanningandproducingresources,andforafeasiblecomponentprocessplanwithadmirableenvironmentalefficiency,itattemptsondescendingresourcesconsumptionandwasteemissiononspecificprocessplanningstages.Tillnow,massivetheoreticalstudyresultsontheGreenProcessPlanninghavebeenachievedbothd
7、omesticandoverseas,specificallywiththeapplyingexistingoptimizingmodel,significantacademicbreakthroughofgreenoptimizationbothinproducingresourcesandprocessplanninghavebeengainedalready.Fromthepracticalprospecthowe
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