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內(nèi)容簡介

　　作者幾經(jīng)思考和總結(jié)，撰寫了《人—機交互仿真的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用》一書?！度恕獧C交互仿真的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用》不僅為生產(chǎn)單元智能換線決策提供了一種可行的方法，還為《中國制造2025》重點方向中智能制造核心信息設(shè)備的關(guān)鍵共性技術(shù)（人工智能技術(shù)、制造信息互聯(lián)互通標準與接口技術(shù)、增強現(xiàn)實技術(shù)）的研究提供了思路和借鑒。生產(chǎn)單元由于可將生產(chǎn)過程組織為協(xié)調(diào)高效的物流，因此可顯著縮短制造周期，節(jié)約生產(chǎn)面積，避免庫存積壓，提高設(shè)備利用率，在離散制造業(yè)、冶金、造船等多個行業(yè)有著廣泛應(yīng)用。而在實際生產(chǎn)中，由于經(jīng)常性的臨時插單、零部件種類繁多、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工藝路線和設(shè)備配置非常靈活，生產(chǎn)單元換線頻繁。同時，由于換線決策具有復(fù)雜性、動態(tài)隨機性和多目標性等特點，采用以經(jīng)驗豐富的工程師人工決策為主的傳統(tǒng)換線決策方式已無法滿足日漸復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境的要求，而換線決策的優(yōu)劣直接影響著產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)周期和生產(chǎn)單元柔性等。如何客觀和準確地反映生產(chǎn)換線決策的上述特點，合理進行生產(chǎn)單元換線決策，成為學(xué)術(shù)界和企業(yè)面臨的重大課題。

作者簡介

　　陳進，博士，副教授，重慶電子工程職業(yè)學(xué)院智能制造系主任，研究方向為復(fù)雜牛產(chǎn)系統(tǒng)仿真，人因與認知工程，全國機械行指委工業(yè)工程與管理類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會委員，全國機械行業(yè)智能制造職業(yè)教育集團理事：全國高職高專工業(yè)工程技術(shù)專業(yè)教學(xué)標準制定組組長；2017全國智能制造應(yīng)用技術(shù)技能大賽專家組成員等社會兼職，主持和主研國家自然科學(xué)基令項目、教育部新廿紀優(yōu)秀人才支持計劃項目、重慶市教委科技項目、重慶市高等教育教學(xué)改革研究項目和橫向課題多項，曾在《管理管理工程學(xué)報》等國家A類期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇。

圖書目錄

1 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 生產(chǎn)換線相關(guān)研究
1．2．2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)的相關(guān)研究
1．2．3 交互仿真的相關(guān)研究
1．2．4 國內(nèi)外相關(guān)研究總結(jié)
1．3 本書的研究目的、研究內(nèi)容和技術(shù)路線
1．3．1 本書研究目的
1．3．2 本書研究內(nèi)容
1．3．3 本書研究技術(shù)路線
1．4 本書的創(chuàng)新點
1．5 本章小結(jié)
2 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的總體技術(shù)方案
2．1 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的實現(xiàn)原理
2．1．1 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2．1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2．1．3 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的實現(xiàn)原理
2．2 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)實現(xiàn)的技術(shù)路線
2．3 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的應(yīng)用形式
2．3．1 生產(chǎn)單元換線專家系統(tǒng)的工作過程
2．3．2 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的封裝形式
2．3．3 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的應(yīng)用模式
2．4 本章小結(jié)
3 基于交互仿真的生產(chǎn)單元專家知識獲取
3．1 生產(chǎn)單元的定義和特點
3．2 專家系統(tǒng)知識獲取概述
3．3 制造過程仿真軟件簡介
3．4 構(gòu)建制造系統(tǒng)仿真模型
3．5 交互仿真模型的構(gòu)建
3．6 交互仿真的實現(xiàn)
3．6．1 交互仿真實現(xiàn)技術(shù)內(nèi)容
3．6．2 交互仿真實現(xiàn)算法
3．7 本章小結(jié)
4 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)推理機設(shè)計
4．1 混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．2 推理機的構(gòu)建
4．2．1 推理控制策略
4．2．2 推理策略選擇方法
4．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)的遺傳算法
4．2．4 主成分分析
4．2．5 基于主成分分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理機構(gòu)建
4．3 本章小結(jié)
5 解釋機制的實現(xiàn)
5．1 解釋機制設(shè)計原理和規(guī)則抽取的評價標準
5．2 ROC曲線技術(shù)
5．3 Trepan算法
5．4 隨機森林
5．5 CART算法
5．6 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)解釋機制算法
5．7 預(yù)置文本技術(shù)
5．8 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)的程序?qū)崿F(xiàn)
5．8．1 ADO技術(shù)
5．8．2 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)的程序
5．9 本章小結(jié)
6 應(yīng)用研究：某摩托車企業(yè)生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
6．1 基于Web服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用模式
6．2 某摩托車企業(yè)發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)構(gòu)建
6．2．1 數(shù)據(jù)處理方法
6．2．2 基于RFID技術(shù)的發(fā)動機生產(chǎn)現(xiàn)場
數(shù)據(jù)采集和處理
6．2．3 某摩托車發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
交互仿真知識獲取
6．2．4 某摩托車發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
推理機的構(gòu)建
6．2．5 某摩托車發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
解釋機制的構(gòu)建
6．2．6 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)程序的實現(xiàn)
6．3 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
參考文獻