一、基于MES的刀具管理研究（论文文献综述）
刘建春,刘子安,邹朝圣,江骏杰[1]（2021）在《面向MES的刀具智能调度系统研究》文中提出针对制造企业车间刀具损耗信息跟踪不及时导致的加工质量不稳定、成本高等实际问题,分析CNC机床刀具管理流程,结合MES系统对刀具全生命周期内的数据互通和后端信息处理进行研究。开发了刀具状态实时监控模块,以数据分析为核心,开展刀具磨损在机检测,将检测数据与CNC系统、刀具信息数据库对接,对刀具磨损量、CNC系统加工参数等数据进行综合分析,预测剩余加工时间,提供工艺的优化建议方案,并且对接MES接口完成制造车间内CNC机床刀具的全生命周期的信息追踪,实现刀具调度的智能化。
张贇[2]（2021）在《基于大数据的电梯传动装备成本估算与系统研发》文中指出信息化和工业化水平不断发展,计算机、物联网等技术普及逐渐改变着传统制造业,传统生产方式已经不能满足生产力发展需求。数据作为新的生产要素已成为制造业发展新动力,成本数据是企业提高竞争力重要因素,如何准确有效的收集这些数据也成为企业越来越关心的问题。本文以面向客户产品报价研究为出发点,提出一种基于可拓实例与神经网络的成本估算模型;根据企业已有成本核算方法及存在问题,改进底层数据获取方式,提高了成本核算准确性,开发了一套面向底层制造资源的数据采集方式系统。本文具体工作如下:（1）介绍了离散车间工业大数据概况与制造大数据下成本发展模式,从离散制造企业成本估算、核算方法与制造数据采集三个角度对本文研究课题的国内外研究现状进行分析与阐述。（2）提出一种基于可拓物元的实例推理方法。针对作业成本案例库存在检索规则模糊和检索方法效率低的问题,充分分析企业生产BOM理论和CBR技术,将属性之间的模糊概念以定量形式进行描述,引入考虑客户需求的层次分析法和熵权法对整体权重进行调整,提高了实例检索成本案例匹配度。（3）将可拓理论与GA-BP神经网络相结合,提出了一种基于可拓实例推理与混合神经网络结合的成本估算模型。利用GA-BP神经网络模型既进一步验证该可拓实例推理准确性,同时也弥补了相似度差距较大的实例成本匹配问题,提高成本预测准确性,具有较高的工程应用价值。（4）提出了一种数据驱动下的成本核算方法。对离散制造车间MES系统概念与成本管理现状进行分析,提出一种离散车间下智能数据实时采集技术方案,介绍了成本归集与分配一般步骤;通过实例对比与分析了传统成本核算结果与加入数据采集后成本核算结果,找出成本消耗动因,切实证明了该方法有效性。（5）针对企业车间实际情况对开发的数据采集平台进行了介绍。运用Java语言Swing框下的GUI组件和SQL Server开发了一套面向车间底层数据采集系统,对系统框架、数据库逻辑概念进行了介绍,最后对其采集系统可视化界面进行了展示,实现了底层数据实时传输、可视化等功能。
刘子安[3]（2021）在《数控机床刀具磨损预测及其反馈控制研究》文中进行了进一步梳理数控刀具是自动化加工系统的直接执行设备,由于在数控机床运行过程中工件和刀刃之间存在接触,产生磨损是不可避免的现象。刀具磨损程度直接决定工件表面质量甚至是机床性能,进而对制造业的加工效益产生影响,然而刀具材料的发展远远不能满足实际需要,切削刀具耐磨性的研究已经达到瓶颈。因此针对制造企业车间机床损耗信息跟踪不及时导致的加工质量不稳定、成本高等实际问题,对刀具磨损感知数据获取方法、磨损预测模型构建、加工工艺参数优化开展研究。研究机床运行状态与刀具磨损情况的监测问题。针对杨森YST-600机床与三菱M系列数控系统开展实验,采用OPC技术实现数控通信,采用双镜头垂直分布的检测机构获取感知数据。对刀具在加工阶段的生命周期进行在线监测,预测刀具下一加工周期的磨损情况,以此为参考控制机床进行长/宽度补偿、换置刀具等协同动作,将刀具寿命充分利用的同时降低故障率。研究数控刀具磨损预测模型。为增强模型泛化能力,采用Dropout函数改进的深度信念网络作为预测模型,首先在特征提取阶段重构出优化权值,接着在特征匹配阶段引入标签量数据进行特征识别。使用支持向量回归与神经网络算法进行对比实验分析,结果显示改进的深度信念网络算法在预测精度和稳定性方面较传统模型显着改善,平均预测准确度达94.1%。研究机床运行参数的多目标优化模型。以提高机床加工效益为出发点,建立以加工效率、加工质量、加工成本为目标函数的非线性多约束决策问题。采用层次分析法将多目标函数转换为单目标函数后利用遗传算法寻优;采用自适应变异概率改进的非主导排序遗传算法优化多目标函数。优化结果显示改进的非主导排序遗传算法的优化建议可使加工效率平均可提升54.6%,工具成本平均可节约36.4%,工件质量平均可提升53.7%。研究刀具在线监测及调度的控制系统。分析CNC机床刀具管理流程,对接MES接口完成制造车间内刀具全生命周期的数据互通和后端信息处理。基于C#开发环境,结合Python编程以及Modbus通信协议开发C/S架构软件。
玉海龙[4]（2021）在《柔性生产线排产算法研究与系统实现》文中认为制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。为此,国务院提出了《中国制造2025》,旨在全面提高我国的制造能力。该文明确提出要大力推进信息化和工业化的融合,要在航空航天装备上实现重点领域的技术突破。在未来十年,我国对飞机的需求将会持续加大,这就要求飞机零件的制造效率要高、响应速度要快。为此,零件制造单位都在积极研究建设适合于飞机零部件制造的柔性自动化生产线,提升飞机零部件交付能力。但对生产线排产算法的研究与应用还比较少,这就导致实际生产不能发挥出生产线的最大效能。针对上述问题,本文在研究国内外研究现状的基础上,以实际柔性生产线为研究对象,建立符合现场生产实际的排产调度模型,采用优化的粒子群算法对模型进行求解,最后采用C#与MATLAB混合编程的方式,设计并实现满足实际生产排产要求的柔性生产线排产系统。主要的研究工作如下:1.对柔性生产线系统进行生产调度分析,建立调度模型。首先将生产线中的工件工序分为加工和测量两道工序,并分析确认了刀具更换的时间和刀具使用冲突时间在排产时需要被考虑,而物料机器人为机床和测量机上下料的时间在排产阶段无需考虑。接着将生产排产的调度目标定义为在满足机床约束、工件任务优先级约束以及所有工件不超期的情况下,任务总完工时间最短。2.对传统的粒子群算法进行研究与仿真验证,提出带粒子调整环节的粒子群优化算法。首先根据粒子群算法解决生产线排产问题的固有流程,对粒子进行编码、粒子速度和位置更新策略设计以及适应度函数定义,然后,在种群粒子初始化以及种群粒子更新后,新增粒子调整环节,对粒子进行局部范围的定向编排优化,使其满足机床约束与工件优先级约束,从而减少粒子群算法的求解目标。3.设计并实现了柔性生产线排产系统。为了实现排产系统与生产线控制系统的衔接,研究制定了一套NC指令规范,将排产计划数据转化成方便设备控制与调度的指令。最后采用实际生产数据对排产系统进行测试,成功实现了生产计划的排产与NC指令文件的输出,验证了系统的排产能力。
秦艇,吴瑜,郑兴,薛薇[5]（2020）在《面向航空结构件数控生产过程的刀具管理系统设计与应用》文中进行了进一步梳理航空结构件具有多品种、小批量的特征,在生产加工过程中对刀具管理有更高的要求。文章从系统角色定义,业务流程确定,与相关系统集成交互,系统模块划分入手,充分考虑航空结构件生产过程的特点,设计了一套适用于航空结构件数控生产过程的刀具管理系统,并在某航空结构件生产车间成功实施应用。
赵科学,赵元,刘业峰,陆潇俊,李合川,张天缘,成建峰[6]（2020）在《基于i5系统的柔性加工单元刀具寿命管理系统》文中进行了进一步梳理在柔性加工自动线内,刀具受环境影响的因素较多,刀具状态不易监控。针对以上问题,基于i5系统搭建一套柔性加工单元的刀具寿命管理系统,并融合了MES系统、i5智能机床和柔性加工单元等先进技术。该系统利用雷尼绍接触式测头采集自动线内的刀具数据,并利用EntherCat总线通过MES系统远程监测刀具破损状态。该刀具测量与磨损评价系统已经在端盖产品柔性加工单元中稳定运行,试验结果表明:整体硬质合金钻刀具在端盖产品加工410件以内时,符合三坐标检测要求;刀具寿命与基于泰勒展开的刀具磨损理论计算相符。
黄泽华[7]（2020）在《基于Petri网的中央刀库系统建模和调度优化技术研究》文中进行了进一步梳理随着生产线加工零件的效率和复杂程度不断提升,刀具的快速响应成为设备高效制造的必要条件之一。特别对于生产线的精密大型设备,应用刀具种类多,刀具重量大,换刀过程复杂,人工换刀已经无法满足柔性高效的制造需求。因此,针对生产线大型精密设备集中配置中央刀库,实现快速、准确配置加工刀具具有重大的现实意义和应用价值。本文结合国家科技重大专项“大型金属壳段快速研制示范生产线”（2016ZX04002004）项目,围绕中央刀库系统设计、建模、调度优化和仿真验证等进行了系统深入的研究。首先研究了大型数控镗床对中央刀库系统的需求和工艺基本要求。基于华中8型控制系统平台和机器手,设计了数控镗床中央刀库系统的总体方案,提出了中央刀库系统的着色、赋时Petri网建模方法,实现了数控镗床中央刀库系统的数字化建模。其次,研究了刀具流调度与车间设备调度的关系,分析了传统基于工序备刀的工件流和工步备刀的刀具流差别,以机床总加工最小时间为优化目标,建立了基于工步的刀具流综合调度模型。根据中央刀库系统调度优化特点,基于遗传算法的并行性和模拟退火的跳突能力,实现了遗传算法与模拟退火算法融合的调度优化策略。详细设计了算法实现过程,考虑刀具资源的影响,提出了三层染色体编码结构,设计了中央刀库系统调度优化软件。最后,针对实际生产任务需求,开展了基于实际工况驱动的仿真实验。实验结果证明了融合算法相较于传统遗传算法,具有更优性能。可在有限刀具资源下,完成刀具流的综合调度,缩减了生产线机床等刀时间,提升了刀具的配置效率。并使用着色时间Petri网进行了算法优化下的建模分析,通过可达树和S不变量分析,验证了在该调度下模型的有效性和实用性。
于泓聿[8]（2020）在《基于MES的F汽车零部件公司生产管理改进研究》文中提出随着经济全球化快速发展和人民生活水平的日益提高,汽车成为人们日常生活中必不可少的交通工具,人们对汽车的需求大大带动了汽车零部件行业的发展。然而,2018年以来,一方面由于经济增速减缓,贸易摩擦不断,另一方面由于国家终结了汽车购置税优惠政策,部分大城市陆续实施车辆限购,严重限制了传统汽车行业的发展。动力总成（发动机、变速箱）制造业是传统汽车零部件行业的代表,如何才能打破僵局,在满足客户需求的前提下,提高企业的核心竞争能力,是动力总成生产制造企业探索的重点。随着汽车消费群体逐渐趋于年轻化,客户的个性化需求也愈加明显,这对汽车零部件制造企业提出了更高的要求,客户不仅仅需要产品的高质量,还要求快速的响应速度和更多的个性化功能。对于汽车零部件制造企业来说,需要在实现产品的多样化、个性化的同时使生产能够稳定、有序的进行。要提高企业的生产效率,需要有一套与之相匹配的生产管理方法和生产管理技术。在动力总成车间生产线、生产设备、生产工艺等条件没有发生变化的前提下,传统的生产管理模式已经无法适应现阶段的生产管理需求,因此需要加大对动力总成生产管理的系统建设,通过引入制造执行系统MES对F公司的生产管理现状进行改进和优化。动力总成生产车间生产线工艺复杂、产品品种数量繁多,整车需求日益多样化,因此起着执行生产信息的信息系统对动力总成生产过程来说越来越重要。本文对基于MES的F汽车零部件公司生产管理改进研究,以F汽车零部件公司以动力总成生产车间为研究主体,采用了文献研究法、实证研究法、比较研究法,通过生产管理理论、精益生产理论和制造执行系统在企业生产管理过程中的应用情况进行研究,分析动力总成车间的生产管理现状,重点从生产计划管理、数据信息收集和设备管理、物流管理、质量管理四个方面进行详细的分析,找出影响动力总成生产运作效率和生产运作成本的主要问题,引入制造执行系统MES后,生产计划管理、数据信息收集和设备管理、物流管理、质量管理四个模块与MES系统匹配的运行情况和改善效果,实现了提高生产运作效率、降低生产运行成本的目的。此外虽然MES系统具备强大的信息技术能力,但是仍需要从标准、执行、流程、改善方面进行有力的支撑,需要加强标准管理和培训机制,完善流程监控和维护管理,持续改进保障生产管理改进可以高效运行。本文的研究成果对于生产制造型企业引进先进的生产管理系统,提高生产管理水平、提升生产系统运行效率具有借鉴意义。
宋铠钰[9]（2020）在《基于信息互联的数字化车间智能化关键技术研究》文中研究指明随着网络和信息技术的迅猛发展,智能化、网络化和绿色化已渐渐成为制造业发展的重要方向,数字化车间也逐渐从数字化向智能化转变,为智能制造做准备,因此数字化车间智能化技术也备受关注。本文以面向智能制造的数字化车间为研究对象,对其智能化技术进行了深入研究。论文的主要研究内容如下:（1）提出了面向智能制造的数字化车间智能化技术体系架构。为数字化车间向智能化车间转变提供了新的研究思路与方向。智能技术特征、智能功能特征和智能网络特征共同支撑起了该架构。其中,智能技术特征用来描述数字化车间内现场设备、生产管理和信息知识三个层面的智能化要素和水平,也是三个层面所具有的功能技术和网络技术的智能化界定基础。智能功能特征则给出了数字化车间内生产制造及计划管理等各层面所应具有的智能化功能技术的整体架构与描述。智能网络特征主要描述了数字化车间为实现智能制造所应具备的基本信息模型、网络架构和信息共享机制。（2）针对存在于数字化车间生产制造中数字化控制设备及其与业务管理系统间的数据交换和共享中的问题,基于分层建模的方法和面向服务的集成技术,首次提出了一种面向智能制造数字化车间制造过程的信息互联架构。以数字化车间制造过程信息为对象,定义了基于XML（Extensible Markup Language）语言的工单定义格式（Worksheet Definition Format,简称WDF）和过程消息格式（Process Message Format,简称PMF）。构建WDF信息组织结构,将数字化车间生产制造及计划管理等各层面数据信息按照合理的逻辑组织关系统一描述在WDF文件中,以实现信息的高效传递和共享。基于WDF资源驱动机制可实现生产节拍平稳控制。同时,通过WDF信息互联模型可解决不同厂商设备异构和平台差异性问题,做到真正意义上的开放式互联共享机制。（3）创新性的设计了一种基于复杂工艺路径规划模型的智能调度方法。目前数字化车间为实现柔性化作业管理而采用的智能调度技术,往往都是在依据人工经验确定的固定的工艺路径及工序设定的基础上进行的,会导致车间内现场设备没有被充分利用,生产效率有再被提高的可能性。因此,基于有向无环图的理论提出了一种针对复杂工艺的工艺路径规划模型,即PR-AOV网和PP-AOE网。PR-AOV网对复杂工艺进行拓扑排序寻找出所有可能的工艺路径,再通过PP-AOE网计算出这些工艺路径的关键路径。将该模型与人工智能算法（如遗传算法）结合,实现柔性作业车间内的准静态智能调度和动态智能调度。此方法为实际生产中具有复杂工艺的智能调度提供了全新的思路和方法。（4）首次提出了通过主轴电流杂波成分识别复杂工况铣刀磨损状态的研究思想。目前针对刀具磨损监测的研究方法众多,其中主轴电流监测方法由于不影响到机床的正常加工而被广泛采用,但目前方法很难适用于复杂工况下的刀具磨损监测,限制了其在实际工业环境中的应用。针对主轴电流受切削工艺参数影响无法适应复杂工况条件下刀具磨损监测的问题,本论文开创性的提出了一种基于主轴电流杂波和深度卷积神经网络的复杂工况下刀具磨损监测方法。通过剔除电流信号中反映切削参数变化的相关信息,保留与刀具磨损状态相关性强的杂波成分,并基于深度卷积神经网络设计一种Le Net-WSRMC网络,自适应地挖掘主轴电流杂波中蕴含的刀具磨损状态特征,并通过实验验证了该方法的有效性。（5）基于上述理论和方法研究,围绕面向智能制造的数字化车间信息互联架构及其智能功能搭建了仿真验证平台,基于客户机/服务器（C/S）模式完成两种数字化车间网络架构中MES层和SCADA监控层应用程序的开发,构建了数字化制造车间MES层、SCADA层和设备层三层网络架构。并在该信息互联架构软件环境下对本文提出的信息交互机制、WDF模型、PMF模型,WDF信息组织架构及基于复杂工艺路径规划模型的智能调度方法进行仿真验证。最后,将本文提出的面向智能制造的数字化车间信息互联模型及信息共享机制在北京北一机床有限公司数字化制造车间进行了应用验证通过仿真平台与现场验证,证明了本文的研究成果的可行性、适用性及有效性。
刘利明[10]（2020）在《柔性制造系统智能调度关键技术研究》文中进行了进一步梳理随着信息技术和互联网技术的不断发展,柔性制造系统（flexible manufacturing system,简称FMS）已经成为制造业的重要发展方向。与传统的制造系统相比,柔性制造系统更为复杂,为了保证系统稳定高效运行、实现制造系统更深层次的柔性化,智能调度环节尤为重要。因此本文将围绕柔性制造系统中的智能调度展开研究。首先,针对柔性制造系统生产调度的柔性化问题,论文提出了遗传退火算法和有向无环图（directed acyclic graph,简称DAG）相结合的柔性制造系统的智能生产调度方法。为了解决柔性制造系统中工艺柔性问题,论文首先利用AOV网和AOE网进行工艺路线规划,然后在对遗传算法（Genetic algorithm,简称GA）和模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm,简称SA）优缺点分析的基础上,设计了一种遗传算法与模拟退火算法结合的遗传退火算法,并将遗传退火算法与工艺路线规划算法结合形成了智能调度算法。其次,加工过程异常状态等不可预见的动态扰动事件会导致柔性制造系统加工中断,导致生产计划无法按时完成,因此有必要及时预测加工异常状态并作为进一步动态调度的输入条件以保证整个柔性制造系统的生产节拍。本文以刀具磨损和破损这一出现频次最高的异常工况为研究对象,提出了一种基于主轴驱动电流杂波信号,利用卷积神经网络实现在线刀具状态辨识的智能算法。该方法可有效消除柔性制造系统加工工艺参数多变所引起的主轴驱动电流波动对刀具状态辨识准确性的影响。将该方法和柔性制造系统动态调度相结合,可快速响应刀具磨损破损异常工况,快速进行动态调度以保证柔性制造系统生产节拍。然后,基于本文提出的智能调度算法,开展了柔性制造系统生产调度的应用研究。为了验证算法对柔性制造系统调度问题的可行性和有效性,分别对静态调度和动态调度问题进行了仿真验证。静态调度在合理的问题描述和数学建模基础上通过两个盘类零件和三个轴类零件的加工为例进行了验证,而动态调度是考虑了动态插单、设备故障状态和设备异常状态等动态事件,以原始方案与重调度方案的偏离程度作为优化目标,并通过滚动窗口技术以及事件和周期混合驱动重调度策略求解调度问题。实验结果表明该方法有效解决了柔性制造系统生产调度问题,对于生产管理具有指导意义。最后,基于以上研究开发了基于信息互联架构的柔性制造APS系统,并通过电子工单的形式进行了APS系统验证。系统运行结果表明,开发的柔性制造APS系统既能进行高效的生产排程、提高了生产效率,又符合信息互联架构的基本要求。
二、基于MES的刀具管理研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于MES的刀具管理研究（论文提纲范文）
（1）面向MES的刀具智能调度系统研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 刀具全生命周期调度方案 |
| 2.1 系统结构方案 |
| 2.2 加工工艺优化 |
| 2.3 报废与故障监控 |
| 3 刀具检测系统 |
| 3.1 磨损信息在线检测 |
| 3.2 数据信息特征提取 |
| 3.3 刀具剩余生命预测 |
| 4 与MES系统通信 |
| 4.1 模块通信系统架构 |
| 4.2 CNC通信方案 |
| 4.3 刀具管理系统数据库 |
| 5 结束语 |
（2）基于大数据的电梯传动装备成本估算与系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 离散车间大数据分析与成本管理方法概述 |
| 1.2.1 工业大数据概况 |
| 1.2.2 制造大数据下成本管理 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 制造成本核算研究现状 |
| 1.3.2 产品成本报价研究现状 |
| 1.3.3 离散车间数据采集研究现状 |
| 1.4 课题来源与主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于可拓物元实例推理的概念设计方法 |
| 2.1 BOM理论与产品配置 |
| 2.1.1 BOM理论 |
| 2.1.2 逻辑BOM与产品配置 |
| 2.2 基于案例的快速成本评估过程 |
| 2.2.1 案例推理的一般工作流程 |
| 2.2.2 案例检索方法 |
| 2.2.3 CBR优点 |
| 2.3 可拓理论 |
| 2.3.1 可拓学定义 |
| 2.3.2 可拓集合 |
| 2.3.3 基元理论 |
| 2.3.4 可拓分析 |
| 2.3.5 关联函数 |
| 2.4 可拓实例的检索与提取 |
| 2.4.1 相似度判定 |
| 2.4.2 属性权重确定 |
| 2.4.3 实例的提取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于可拓理论和神经网络的成本估算模型研究 |
| 3.1 BP神经网络模型 |
| 3.1.1 BP神经网络拓扑结构 |
| 3.1.2 BP神经网络训练过程 |
| 3.1.3 BP神经网络的不足 |
| 3.2 遗传算法网络模型 |
| 3.2.1 遗传算法的原理与概念 |
| 3.2.2 遗传算法基本要素 |
| 3.2.3 遗传算法基本流程 |
| 3.3 GA-BP神经网络模型 |
| 3.3.1 基于遗传算法的神经网络参数优化 |
| 3.3.2 神经网络各层结构节点确定 |
| 3.4 组合神经网络与可拓实例的成本估算方法 |
| 3.5 实例分析与验证 |
| 3.5.1 局部相似度 |
| 3.5.2 指标权重确定 |
| 3.5.3 整体相似度 |
| 3.5.4 神经网络结构参数确定 |
| 3.5.5 实验结果对比与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 制造执行系统下的成本管理研究 |
| 4.1 成本核算理论研究 |
| 4.2 车间制造执行系统下的成本管理模式 |
| 4.2.1 离散型企业车间生产制造成本管理现状 |
| 4.2.2 MES概念理论 |
| 4.2.3 MES下的成本管理体系框架 |
| 4.3 车间制造系统下的数据采集和成本分析 |
| 4.3.1 制造型企业产品生产过程概述 |
| 4.3.2 成本数据采集方式 |
| 4.3.3 成本归集与分配的一般步骤 |
| 4.3.4 构建以批次产量为约束条件的作业成本核算体系 |
| 4.4 实例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于MES的制造车间数据采集系统设计与开发 |
| 5.1 系统功能需求分析及功能模块 |
| 5.1.1 数据采集系统必要性 |
| 5.1.2 系统功能需求分析 |
| 5.1.3 系统功能模块设计 |
| 5.2 系统开发环境与构架简介 |
| 5.2.1 技术架构选择 |
| 5.2.2 系统运行环境 |
| 5.3 数据库底层模型搭建 |
| 5.3.1 数据库需求分析 |
| 5.3.2 数据库概念结构设计 |
| 5.3.3 数据库逻辑结构设计 |
| 5.4 系统开发与功能实现 |
| 5.4.1 制造执行资源系统登陆界面 |
| 5.4.2 派工与报工 |
| 5.4.3 车间DNC |
| 5.4.4 物流管理 |
| 5.4.5 流转卡打印 |
| 5.4.6 计划车间执行信息可视化看板 |
| 5.4.7 设备运行信息看板 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.1.1 主要工作 |
| 6.1.2 主要创新点 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附表1 刀具耗用清单 |
（3）数控机床刀具磨损预测及其反馈控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究情况 |
| 1.3.1 刀具磨损预测研究现状 |
| 1.3.2 车间智能调度研究现状 |
| 1.3.3 课题解决问题概述 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 数据获取系统设计 |
| 2.1 刀具磨损机理及参考指标 |
| 2.1.1 本课题采用的磨损评判指标 |
| 2.1.2 后刀面磨损形式 |
| 2.2 感知数据获取方案 |
| 2.2.1 训练数据获取方案 |
| 2.2.2 标签数据获取方案 |
| 2.2.3 在机监测整体流程 |
| 2.3 刀具磨损数据获取预实验 |
| 2.3.1 实验平台 |
| 2.3.2 刀具生命周期实验 |
| 2.3.3 实验结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进深度信念网络的预测模型搭建 |
| 3.1 预测模型建立 |
| 3.1.1 受限玻尔兹曼机 |
| 3.1.2 深度信念网络 |
| 3.1.3 Dropout的改进方法 |
| 3.2 对比算法概述 |
| 3.2.1 SVR |
| 3.2.2 BPNN |
| 3.3 预测模型实验验证 |
| 3.3.1 BPNN预测结果 |
| 3.3.2 SVR预测结果 |
| 3.3.3 改进DBN性能提升 |
| 3.3.4 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进非主导排序算法的加工工艺参数优化 |
| 4.1 铣削过程目标模型建立 |
| 4.1.1 基于DBN的刀具磨损函数 |
| 4.1.2 铣削效率函数 |
| 4.1.3 铣削质量函数 |
| 4.1.4 多目标函数 |
| 4.2 约束条件确定 |
| 4.2.1 切削功率约束 |
| 4.2.2 主轴转速约束 |
| 4.2.3 进给量约束 |
| 4.2.4 表面粗糙度约束 |
| 4.2.5 刀具使用寿命约束 |
| 4.3 优化方法研究 |
| 4.3.1 遗传算法 |
| 4.3.2 非主导排序算法 |
| 4.3.3 自适应变异概率的改进方法 |
| 4.4 优化模型实验验证 |
| 4.4.1 工艺参数对磨损量影响规律 |
| 4.4.2 改进NSGA-Ⅱ性能提升 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 反馈控制系统的应用性开发 |
| 5.1 动态调度上位机软件 |
| 5.1.1 软件需求分析 |
| 5.1.2 软件系统功能模块组成 |
| 5.1.3 软件设计与界面 |
| 5.2 主动调度系统协同框架 |
| 5.2.1 模块通信系统架构 |
| 5.2.2 硬件系统方案 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 C#程序主要代码 |
（4）柔性生产线排产算法研究与系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 柔性生产线技术的研究历史与现状 |
| 1.2.1 FMS系统研究动态 |
| 1.2.2 MES系统研究动态 |
| 1.3 生产线排产算法的研究历史与现状 |
| 1.3.1 调度问题 |
| 1.3.2 排产算法研究动态 |
| 1.4 本文的主要研究内容与创新 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 柔性生产线分析与建模 |
| 2.1 柔性生产线简介 |
| 2.2 生产线调度需求 |
| 2.3 生产线建模 |
| 2.3.1 影响因素分析 |
| 2.3.2 模型确定 |
| 2.4 排产调度示例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 柔性生产线排产算法设计与验证 |
| 3.1 粒子群算法适用性分析 |
| 3.2 粒子群算法描述 |
| 3.3 粒子群算法解决排产问题 |
| 3.3.1 工件任务信息描述 |
| 3.3.2 粒子编码 |
| 3.3.3 适应度定义 |
| 3.3.4 更新策略设计 |
| 3.3.5 算法性能验证测试 |
| 3.4 粒子群算法优化 |
| 3.4.1 求解失败原因分析 |
| 3.4.2 算法优化 |
| 3.5 算法性能对比与分析 |
| 3.5.1 仿真实验结果 |
| 3.5.2 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 柔性生产线排产系统设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 系统架构 |
| 4.3 系统工作流程 |
| 4.4 系统模块设计与实现 |
| 4.4.1 数据库 |
| 4.4.2 排产算法功能模块 |
| 4.4.3 NC指令 |
| 4.4.4 交互界面 |
| 4.5 系统测试与验证 |
| 4.6 系统应用情况介绍 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）面向航空结构件数控生产过程的刀具管理系统设计与应用（论文提纲范文）
| 1 刀具管理系统在制造执行系统中的地位 |
| 2 传统的刀具管理存在的问题 |
| 3 系统构建的目的 |
| 4 刀具库管理系统的研究与开发 |
| 4.1 不同角色的业务流程 |
| 4.2 刀具管理系统与MES子系统的关联 |
| 4.2.1 与PDM/CAPP的关系 |
| 4.2.2 与MES车间控制器和单元控制器的关系 |
| 4.2.3 与DNC系统的关系 |
| 4.2.4 与经营管理系统的关系 |
| 5 系统模型的设计 |
| 管理特征 |
| 加工特征 |
| 工艺特征 |
| 辅助特征 |
| 系统模块 |
| 6 系统开发应用中的关键技术 |
| ?刀具参数的定义 |
| ?刀具状态的设定 |
| ?刀具计划和刀具调度问题 |
| ?刀具盘点问题 |
| ?刀具条码管理 |
| 成本控制问题 |
| 7 结束语 |
（6）基于i5系统的柔性加工单元刀具寿命管理系统（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 系统搭建 |
| 2.1 刀具寿命智能测量系统功能搭建 |
| 2.2 刀具寿命检测架构搭建 |
| 3 刀具寿命模型 |
| 4 刀具寿命在线检测系统 |
| 5 刀具寿命管理与刀具远程管理 |
| 5.1 自动线刀具寿命管理的实现与验证 |
| 5.2 MES系统的刀具远程管理 |
| 6 结语 |
（7）基于Petri网的中央刀库系统建模和调度优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及意义 |
| 1.3 刀库管理系统的描述及研究综述 |
| 1.4 刀库系统研究现状 |
| 1.5 本文研究内容与结构 |
| 2 中央刀库系统总体设计 |
| 2.1 生产布局与目标 |
| 2.2 控制系统架构 |
| 2.3 系统功能模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 中央刀库系统建模方法研究 |
| 3.1 基于Petri网的中央刀库系统建模研究 |
| 3.2 基于Petri网的刀具流调度建模研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 中央刀库调度软件开发 |
| 4.1 软件开发功能模块 |
| 4.2 应用程序开发实例 |
| 4.3 调度算法嵌入方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验分析和优化 |
| 5.1 调度算法方案设计 |
| 5.2 实验初始数据 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 CTPN建模分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 全文展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于MES的F汽车零部件公司生产管理改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与思路 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 MES简介和发展历程 |
| 2.1.2 精益生产的概念 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 生产管理相关理论 |
| 2.2.2 精益生产相关理论 |
| 2.2.3 生产管理改进的相关理论 |
| 第3章 F公司生产管理现状与存在问题分析 |
| 3.1 F公司概况 |
| 3.2 F公司生产管理现状 |
| 3.3 F公司生产管理中存在的问题 |
| 3.3.1 效率方面的问题 |
| 3.3.2 成本方面的问题 |
| 第4章 实施MES对生产管理改进的效果分析 |
| 4.1 F公司MES系统的实施 |
| 4.2 MES系统对生产管理的改进 |
| 4.2.1 效率方面的提升 |
| 4.2.2 成本方面的降低 |
| 4.3 MES系统实施结果的评价 |
| 第5章 生产管理改进的保障措施 |
| 5.1 加强标准管理和培训机制 |
| 5.1.1 完善生产管理标准体系 |
| 5.1.2 建立标准执行监督流程 |
| 5.1.3 建全培训机制 |
| 5.2 完善流程监控和维护管理 |
| 5.2.1 建立新型客户关系 |
| 5.2.2 流程更新维护 |
| 5.3 开展持续改进工作 |
| 5.3.1 生产数字化 |
| 5.3.2 精简管理 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
（9）基于信息互联的数字化车间智能化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 数字化车间是制造业向着智能化发展的基础 |
| 1.1.2 制造过程信息的互联互通是制造车间智能化的关键 |
| 1.1.3 信息模型是互联互通的基础 |
| 1.1.4 制造车间智能化技术是实现智能制造的核心技术 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字化车间智能化技术及应用研究现状 |
| 1.2.2 数字化车间信息模型研究现状 |
| 1.2.3 信息集成研究现状 |
| 1.2.4 数字化车间智能调度研究现状 |
| 1.2.5 数字化车间智能监控研究现状 |
| 1.2.6 国内外研究现状分析 |
| 1.3 课题来源及主要主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 |
| 1.4 论文研究内容的总体框架 |
| 第2章 面向智能制造的数字化车间智能化技术体系架构研究 |
| 2.1 面向智能制造的数字化车间的智能化技术体系架构 |
| 2.1.1 智能技术特征 |
| 2.1.2 智能功能特征 |
| 2.1.3 智能网络特征 |
| 2.2 面向智能制造的数字化车间互联网络体系结构 |
| 2.3 面向智能制造的数字化车间信息交互机制 |
| 2.3.1 工单定义格式 |
| 2.3.2 过程消息格式 |
| 2.3.3 解析器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向智能制造的数字化车间信息模型研究 |
| 3.1 面向智能制造数字化车间制造过程信息互联架构 |
| 3.2 工单定义格式(WDF) |
| 3.2.1 功能模型 |
| 3.2.2 资源模型 |
| 3.3 WDF信息组织结构 |
| 3.3.1 纵向嵌套规则 |
| 3.3.2 横向链接规则 |
| 3.4 资源驱动机制 |
| 3.5 WDF的生命周期 |
| 3.6 过程消息格式(PMF) |
| 3.6.1 消息族 |
| 3.6.2 信息交互模式 |
| 3.6.3 消息传递级别 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于复杂工艺路径规划的数字化车间智能调度研究 |
| 4.1 高级计划与排程(APS)概述 |
| 4.1.1 APS的构成 |
| 4.1.2 APS的定位 |
| 4.2 数字化车间调度问题研究 |
| 4.2.1 传统作业车间调度问题描述 |
| 4.2.2 柔性作业车间调度问题描述 |
| 4.3 工艺路径规划模型 |
| 4.3.1 PR-AOV网络 |
| 4.3.2 PP-AOE网络 |
| 4.4 基于工艺路径规划模型的多目标柔性作业车间调度方法 |
| 4.5 数字化作业车间的准静态与动态调度 |
| 4.5.1 准静态调度 |
| 4.5.2 动态调度 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于主轴电流杂波的刀具磨损状态智能识别研究 |
| 5.1 主轴电流杂波映射刀具磨损机理 |
| 5.1.1 铣削力与刀具磨损关系 |
| 5.1.2 主轴电流与铣削力关系 |
| 5.2 铣刀磨损状态的智能识别方法 |
| 5.3 深度卷积神经网络模型 |
| 5.3.1 输入层 |
| 5.3.2 卷积层 |
| 5.3.3 池化层 |
| 5.3.4 全连接层 |
| 5.3.5 输出层 |
| 5.3.6 损失函数 |
| 5.3.7 反向传播算法 |
| 5.4 试验验证 |
| 5.4.1 实验装置 |
| 5.4.2 实验数据集 |
| 5.4.3 实验结果讨论与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 验证与分析 |
| 6.1 现场验证 |
| 6.1.1 企业概述 |
| 6.1.2 企业数字化车间信息互联存在的问题分析 |
| 6.1.3 验证现场环境 |
| 6.1.4 验证方案 |
| 6.1.5 验证步骤及过程 |
| 6.2 仿真平台验证 |
| 6.2.1 系统架构及开发工具的选择 |
| 6.2.2 MES应用程序 |
| 6.2.3 SCADA应用程序 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 常用数据类型的描述和编码 |
| 附录B Function类可能包含的属性和元素 |
| 附录C Resource类可能包含的属性和元素 |
| 附录D PMF消息可能包含的属性和元素 |
| 附录E 典型零件的图纸与工艺 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）柔性制造系统智能调度关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生产调度研究现状 |
| 1.2.2 刀具状态监测研究现状 |
| 1.3 课题来源和技术路线 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 课题的技术路线 |
| 第2章 柔性制造系统智能调度算法设计与实现 |
| 2.1 有向无环图 |
| 2.1.1 AOV网 |
| 2.1.2 AOE网 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 编码和解码 |
| 2.2.2 交叉算子的设计 |
| 2.2.3 变异算子的设计 |
| 2.2.4 遗传算法的执行流程 |
| 2.3 模拟退火算法 |
| 2.3.1 Metropolis准则 |
| 2.3.2 初始温度 |
| 2.3.3 降温函数 |
| 2.3.4 模拟退火算法的执行流程 |
| 2.4 智能调度算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于主轴驱动电流杂波的铣刀状态监测方法研究 |
| 3.1 主轴电流杂波信号产生机理 |
| 3.1.1 铣削力与刀具磨损状态的关系 |
| 3.1.2 铣削力与主轴电流的关系 |
| 3.1.3 主轴驱动电流杂波信号产生机理 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 卷积神经网络 |
| 3.3.1 卷积层 |
| 3.3.2 池化层 |
| 3.3.3 全连接层 |
| 3.3.4 反向传播算法 |
| 3.4 刀具磨损状态识别方法流程 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.5.1 实验设置 |
| 3.5.2 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 柔性制造系统生产调度问题研究 |
| 4.1 静态调度问题描述和数学建模 |
| 4.1.1 静态调度问题描述 |
| 4.1.2 静态调度问题数学建模 |
| 4.2 动态调度问题概述 |
| 4.2.1 动态调度问题描述 |
| 4.2.2 动态事件分类 |
| 4.3 动态调度策略 |
| 4.3.1 动态重调度策略 |
| 4.3.2 滚动窗口技术 |
| 4.4 动态调度方法流程 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 静态调度问题实验验证 |
| 4.5.2 动态调度问题实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于信息互联架构的APS系统设计与开发 |
| 5.1 APS系统概述 |
| 5.1.1 APS基本模块构成 |
| 5.1.2 APS与 ERP、MES的关系 |
| 5.2 信息互联架构概述 |
| 5.3 APS系统整体架构 |
| 5.3.1 系统软件架构 |
| 5.3.2 开发工具及运行环境 |
| 5.4 APS系统的功能实现 |
| 5.4.1 订单拆分 |
| 5.4.2 工作流模型 |
| 5.4.3 调度管理 |
| 5.4.4 设备管理 |
| 5.4.5 刀具状态管理 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、基于MES的刀具管理研究（论文参考文献）
- [1]面向MES的刀具智能调度系统研究[J]. 刘建春,刘子安,邹朝圣,江骏杰. 机械设计与制造, 2021
- [2]基于大数据的电梯传动装备成本估算与系统研发[D]. 张贇. 江南大学, 2021(01)
- [3]数控机床刀具磨损预测及其反馈控制研究[D]. 刘子安. 厦门理工学院, 2021(08)
- [4]柔性生产线排产算法研究与系统实现[D]. 玉海龙. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]面向航空结构件数控生产过程的刀具管理系统设计与应用[A]. 秦艇,吴瑜,郑兴,薛薇. 面向增材制造与新一代信息技术的高端装备工程管理国际论坛征文汇编, 2020
- [6]基于i5系统的柔性加工单元刀具寿命管理系统[J]. 赵科学,赵元,刘业峰,陆潇俊,李合川,张天缘,成建峰. 工具技术, 2020(08)
- [7]基于Petri网的中央刀库系统建模和调度优化技术研究[D]. 黄泽华. 华中科技大学, 2020(01)
- [8]基于MES的F汽车零部件公司生产管理改进研究[D]. 于泓聿. 吉林大学, 2020(08)
- [9]基于信息互联的数字化车间智能化关键技术研究[D]. 宋铠钰. 北京工业大学, 2020
- [10]柔性制造系统智能调度关键技术研究[D]. 刘利明. 北京工业大学, 2020