一、汽车模具标准件选件专家系统中的知识表示方法（论文文献综述）
裴元辰[1]（2020）在《基于关键链法的汽车模具生产计划与控制的研究》文中研究表明模具是工业生产的基础设备,汽车模具行业的发展是汽车制造业继续向前发展的重要部分。面对越来越旺盛的市场需求,提高汽车模具项目管理水平,缩短项目开发周期,提高资源利用率,节约成本,是目前汽车模具制造企业在激烈的竞争环境中生存下来的必经之路。本文分析了汽车模具项目开发的特点,汽车模具制造属于面向订单的单件的小批量式生产,制造工艺复杂,项目过程中不确定因素较多,项目计划制定难度大,传统的凭借经验式的项目管理方法已经满足不了需求。为了找出了适合用于汽车模具制造的项目管理方法,本文通过分析项目进度管理和关键链技术的内容,发现运用约束理论（TOC）思想的关键链技术,是制定汽车模具项目计划的有效工具,它与传统项目管理方法相比,可以有效的减少项目工作周期,提高资源利用率。本文分析了T公司在项目计划制定中的问题,研究了典型的汽车模具制造项目案例,并按照关键链技术的执行步骤建立模型。对瓶颈工序和瓶颈资源进行不断调整和修正,最终得到了最优化的项目进度计划,并与运用传统项目管理方法制定的计划进行对比。通过数据表明了运用关键链技术可以有效缩短项目计划工期,缓解了项目中的不确定因素带来的延误影响,也证实了这种方法在汽车模具制造项目中可以起到一定的积极作用。
江志[2]（2020）在《基于图形相似性和零件相关性的模具零件库检索技术的研究及应用》文中研究表明零件库的使用可以有效地降低产品成本、缩短产品设计开发周期、提高产品质量。然而,零件库中的零件数量非常庞大,在海量零件中检索想要的某一个零件或者实现某一个功能的一组零件,非常不易,并且对零件的检索技术要求较高。现有的零件库只支持关键词检索和特征检索,但由于企业标准化程度低、零件编码或解释不准确等问题导致当前检索仍有一定局限性。这些情况在模具企业中尤为严重。目前,我国模具企业普遍存在标准化率低、模具企业间的协同信息搜索难以及复杂模具维修困难等问题。因而,零件库系统尤其是模具零件库系统需要增加新的检索功能。为此本文研究两类零件检索技术,以满足用户更多的需求。（1）基于零件图形相似性的零件检索技术。主要是利用零件草图、图片等检索相似零件。其应用场景一是:零件设计人员构思了一个零件草图,然后用这张草图在零件库中快速搜索到相似零件的信息,以便应用;应用场景二是:零件采购人员通过草图快速的在零件库中检索到不同供应商的同一种或者相似零件,分析性价比,然后购买;（2）基于零件相关性的零件检索技术。零件库中的许多零件具有关联关系,由此组成部件。因此设计人员往往希望搜索到实现某一功能、组成某一部件的一组相关零件,而不是分头去搜索其各种零件,例如:同一规格的螺栓、螺帽、止推垫圈、橡胶垫片等,以便提高搜索效率。全文的结构安排如下:第一章为绪论。首先阐述了本文的研究背景和需要解决的问题,分析了基于图形相似性的检索技术和基于关联性的搜索技术的国内外研究现状,最后给出了本文的主要研究内容、论文框架和技术路线。第二章为面向零件草图相似性检索的HED算法优化。为了支持基于零件草图相似性的零件检索,对边缘提取算法——HED算法进行优化。基于零件草图相似性的检索是为了在零件库中实现草图检索零件三维CAD模型的草图检索功能。草图检索的首要任务是解决草图与三维CAD模型的视图的相似度小的问题。本文提出的解决思路是用HED算法提取CAD模型视图的边框图,然后用边框图与草图进行相似度比较。但是现有的HED算法在提取零件边框图时,效果非常差。经过分析研究,本文从增加数据集、残差连接以及增加Re LU激活层三个方面改进优化HED算法。第三章为基于生成对抗网络的零件草图相似性检索优化研究。利用生成对抗网络对基于零件草图相似性的检索技术进行进一步优化。用优化的HED算法提取出的零件模型边框图与真实的草图之间仍然有一定的差距,如果直接进行相似度比较,效果不好。因而,本文提出在优化的HED算法后面增加一个生产对抗网络（GAN）构成草图检索系统。运用生成对抗网络的生成器将HED算法提取的边框图进一步优化,用判别器不断的将这些边框图逼近草图,从而提高零件检索的准确率。第四章为基于零件关联性的零件搜索技术研究。因为零件库用户（主要是产品设计人员）在利用零件库设计过程中往往选择一些关联零件组成部件,这就产生了大量的使用行为数据。从零件库中用户下载零件的历史记录中运用关联关系挖掘算法,可以获得零件的关联性,然后基于这些零件关联性帮助用户搜索相关零件。本文从最小支持度、多支持数以及用户评分三个角度出发,改进优化关联关系挖掘算法——FP-Growth算法。结合通用零件库中的用户数据,进行实验验证。第五章为模具零件库系统的设计和实现。在模具行业对零件库系统的需求基础上,从系统的技术和结构两个框架上对系统进行了整体设计,并且一一展示了系统的主要功能模块,对基于零件图形相似性和零件相关性的零件检索技术进行了验证。第六章为总结与展望。在对本文的研究内容进行总结的同时,阐述了本文的主要工作和创新点,最后对本文的工作进行了展望。
王成睿[3]（2019）在《汽车模具工艺众包任务的双边匹配研究》文中指出随着我国互联网技术的飞速发展和对众包模式的深入研究,越来越多的企业开始尝试运用众包来解决企业内部的研发制造问题。汽车在全球范围内拥有庞大的消费市场,汽车工业及其相关产业也作为许多国家的支柱产业,在很大程度上反映着国家经济的发展水平。如何利用众包整合社会资源,充分利用我国巨大的市场优势和广泛的人才优势,借助众包平台实现设计任务和技术人员的合理匹配,对提升汽车模具工艺设计的质量和效率,推动汽车模具行业的创新和发展具有重大意义。为解决上述问题,本文在考虑众包任务需求与众包用户能力匹配度的基础上,将众包用户对众包任务选择的偏好程度纳入众包任务匹配的考虑范围,分析和研究了基于众包任务和用户间满意度的双边匹配问题。首先,本文对众包活动的组织模式、匹配原则和影响因素进行了论述,并对双边匹配决策问题进行了研究。具体分析了基于众包任务和用户间满意度的双边匹配问题,并构建了众包任务与用户双边匹配的流程框架。其次,对双边匹配中任务对用户的满意度进行了评价,将用户对众包任务的胜任能力水平作为双边匹配中任务对用户的满意度,对众包设计用户胜任力的评价进行了分析和研究,建立了众包设计用户的胜任力评价模型,获得了双边匹配中任务对用户的满意度评价数据。再次,对双边匹配中用户对任务的满意度进行了评价,将用户在众包任务选择时对不同类型任务表现出的偏好程度作为双边匹配中用户对任务的满意度,对设计用户的任务倾向性进行了分析,建立了汽车模具工艺众包任务的分类模型,并以此为基础对用户的任务倾向性评价进行了分析和研究,获得了双边匹配中用户对任务的满意度评价数据。最后,构建了众包任务和设计用户双边匹配模型,并提出了对众包任务和设计用户的满意度计算方法,以汽车模具工艺众包平台中众包任务和设计用户的数据信息为例进行了实例验证,通过匹配双方的满意度计算和模型求解获得了匹配结果,并将原匹配结果及本文匹配结果进行对比,证明了本文匹配方法的有效性。
文家富[4]（2017）在《云设计模式下的汽车模具设计知识工程方法研究》文中提出随着我国汽车工业的蓬勃发展以及市场竞争的加剧,汽车产品更新换代周期显着缩短,其中汽车模具设计制造是新车型研发与上市的关键环节,传统的封闭式模具设计资源组织模式,在剧烈波动的市场需求下,存在严重的设计能力短缺或能力冗余矛盾。针对汽车覆盖件模具设计中设计能力资源和知识资源不足的典型问题,提出了云设计模式,阐述了云设计模式下的复杂产品设计方法。研究在互联网环境下,实现复杂产品设计的关键科学理论和方法。针对复杂产品的知识密集型特点,探索云设计环境下多源、异构、动态的知识资源的需求信息模型构建方法,知识资源的获取、表示以及推理重用等关键基础问题;研究面向开环设计组织过程中设计人员能力的识别方法及设计活动资源优化配置方法,采用知识工程理论构建支撑云设计模式的知识环境,以充分发挥分布式差异化智力资源的优势。在理论方法研究基础上,搭建了应用于企业实践的云设计模具应用平台。论文的选题具有重要的理论意义和实践价值。针对复杂产品云设计过程中分布式知识资源聚集问题,研究了在云设计环境下的异构、多源、动态信息的组织重用方法,根据典型汽车覆盖件模具设计过程中涉及到的多类数据信息,分阶段构建了设计知识的需求模型,通过知识元链接理论,从信息源中提取知识元,按照设计任务类型动态构建知识单元,形成了面向云设计环境的知识资源组织方法。针对云设计环境下多样化知识需求,利用知识工程理论对设计知识进行表示,采用Rough set theory作为知识发现方法,从云设计环境下的数据流中提取设计规则建立了基于语义距离和属性匹配融合的设计知识逻辑推理机制,提高了知识资源的重用效率。针对云设计环境下设计人员能力差异化问题,基于Fuzzy-AHP方法,提出了人员设计能力多阶段识别方法,构建了设计任务和设计人员之间的匹配契合度模型;采用Gale-shapley算法,通过二者之间的严格优先度排列矩阵,实现了任务和智力资源之间的稳定匹配。最后,在理论研究基础上,搭建了云设计平台,能够实现复杂定制化产品汽车覆盖件模具的全流程设计。本论文对云设计模式的组织形态进行了探索,重点研究了支撑云设计模式的知识资源环境的构建方法,对智力资源的优化配置方法进行了研究,对云设计模式的后续研究具有一定的参考价值。
孟庆建[5]（2017）在《汽车模具开发的成本分析及管理研究》文中研究指明汽车产业已成为我国重要的产业之一。汽车模具是汽车生产的基础。随着汽车产业的竞争加剧,汽车模具行业的竞争也日益激烈。中低端市场的模具企业竞争更加激烈。而我国90%的模具企业处于中低端市场,他们如何获得自己的竞争优势?优化管理流程,降低生产成本,建立成本优势。以模具企业A的身份,描述参与X项目,进行模具开发的过程。本文分析模具开发的四个环节:投标、设计、计划、制造。从成本上,分析模具成本的构成;在管理上,建立可降低模具成本的流程,获得成本优势。模具投标,讲述了投标的流程、估价及模具企业如何制定投标策略。利用SWOT分析法,了解竞争对手的特点,制定投标策略,增加投标的成功率。模具设计,讲述了模具设计的意义及如何降低模具设计的错误数量。一方面组建专家小组,提高技术水平,降低出错数量。另一方面建立材料库,统一材料选取。项目计划,讲述了项目计划的意义及如何制定合理的项目计划。利用关键路径法找出项目计划的瓶颈,改善瓶颈。利用甘特图理论能及时发现制造过程中的风险并消除。模具制造,分析了模具制造的实际成本。将实际成本与估算成本相对比,发现成本漏洞。利用PDCA管理和鱼骨图,发现原因,找到弥补措施。优化管理,杜绝在发生。经研究确定,持续优化流程管理,可使模具开发的成本费用下降3%。
刘世平[6]（2016）在《热固性塑料注塑模具优化设计》文中研究表明近几年来,随着工艺生产的不断发展,模具生产制件有着较高的生产率、较少的切削工艺、较低的成本、较少的能源消耗等,被誉为“工业之母”,已成为工艺生产的重要手段。而塑料模具在整个模具生产中占有重要地位,且随着塑料工业的发展而发展。热固性塑料相比其他塑料,有着较好的抗热变形性、耐热性、电性,较高的成型率及利用率,且操作方便,被广泛应用于机电生产、汽车制造及其建筑配件中。长期以来,传统的热塑料注射模具的浇注系统采用的是普通浇注,即一次成型后,必须开模取出浇注系统材料,这一过程较繁琐,且浪费材料,导致较低的制作效率。因此,优化改进热固性塑料的注射模具具有重要实践意义。本文以电动马达端盖为实际案例,分析热固性塑料注射模具设计工艺的改进。首先,综述当前国内外关于模具生产工艺现状,为此次研究奠定理论基础;其次,设计了采用CAE技术的浇注系统,预分析塑件的浇口位置,根据不同的浇口方案来进行充填对比,优化浇口,并根据流变学平衡理论,建立浇注系统的冷流道系统模型。再次,采用正交实验来分析及优化注塑工艺参数,通过确定正交实验方案,分析影响实验的因素,选择合理的正交表,最终确定体积收缩率、缩痕指数、壁上的剪切应力及总体温度;采用Fluent软件进行数值模拟,确定流体动力学基本方案,并模拟温度场的数值,确定浇注温度的具体参数。最后,采用UGNX6 Moldwizard软件对模具整体结构进行三维造型优化设计。传统的模具在生产前,仅仅凭借设计人员的经验及直觉来设计制造及模拟,需要反复修模,势必增加生产成本,延长开发周期。而本次研究中采用CAE技术代替试模,可模拟模具的整个充填过程,提前预测注射模具制件中所存在的缺陷,并判断热固性塑料注射中工艺参数是否设置合理等,可优化热固性塑料注射模具工艺,及时发现模型制造中所存在的问题,并采取措施加以预防,进而降低模具生产工艺成本,缩短产品开发周期,提高生产效益。
马新宇[7]（2016）在《云设计环境下任务域与能力域的匹配机制研究》文中研究指明随着信息技术的不断发展,云制造、物联网等技术理论为如何实现设计制造资源的快速聚集和有效应用提供了新的解决思路。云制造借鉴了云计算的思想,旨在实现制造资源的虚拟化与制造能力的服务化。作为云制造技术重要分支的云设计理论,由于其可以动态的聚集企业外部设计资源、快速提高企业设计能力的特点,得到了越来越多的关注。云设计服务平台依托于互联网技术将企业内部复杂产品设计任务与企业外部设计资源有效地连接在一起,通过动态的资源组织向用户提供技术服务。在云设计服务平台的开发过程中,由于设计任务的多样性、能力资源的动态性以及任务分配过程的复杂性,造成了该模式运行效率较低,适用产品范围较小。为此,本文深入研究了基于信息熵测度理论的任务建模方法和云设计环境下设计资源聚集方法,并且将任务相似度与任务复杂度相结合,作为匹配优化目标,实现基于多分辨率聚类算法的任务-能力匹配过程,从而大幅提高云设计过程的效率,缩短了产品设计周期。（1）根据信息熵理论,重新定义了产品设计任务复杂度的概念,把任务设计操作复杂度、操作逻辑复杂度和信息复杂度合理地融合在了一起,并且结合分解树模型和有向图理论分别提出了产品设计任务分解模型和时序模型。基于汽车模具产品的实例对计算方法和任务建模过程给出了进一步说明。（2）通过对设计资源的深入分析,提出了云设计环境下的设计能力单元模型,将设计能力单元的属性分为基本能力属性、技术能力属性和动态能力属性。根据设计能力单元已完成任务与待分配任务之间的相似度,计算得出设计能力单元与待分配任务之间的匹配度,并基于模糊集理论提出设计任务完成周期预估方法。（3）提出了基于任务相似度的设计任务域与设计能力域的匹配流程以及基于多分辨率聚类算法的任务-能力匹配算法,确保了设计任务匹配过程的准确性。并且基于实例验证了本文所提出的分配算法的有效性。（4）基于本文的研究基础,开发了基于云设计理论的汽车及模具产业链服务平台,实现了汽车模具云设计模式。
郑慧超[8]（2012）在《复杂压铸模具设计专家系统研究》文中研究表明压铸是高效益、高效率的精密铸造方法，但在压铸模具设计中存在模具材料种类繁多，模具结构复杂、稳定性较差、设计工作量大及周期长等问题。因此本论文基于将成熟专家知识吸收重用的思想，采用人工智能技术，研究和开发针对复杂压铸模具的专家系统，为高效合理设计该类模具打下基础。系统采用Access2007数据库技术和面向对象的VB6.0编程语言平台，确立产生式知识表达方式。通过建立18种压铸模具材料的9种性能数据库，结合模具设计8个方面的大量成熟专家经验及理论知识，组成合理的、科学的、可靠的知识库；利用专家系统正向推理原则，结合知识库中专家知识和判据，建成高效、适用的推理机；最终实现用户通过人机对话获得专家建议的目的。研究的关键是专家实际设计经验的收集和整理，及将其数据化和可控化，为实现“大型、复杂压铸模具专家系统”的科技创新提供最重要的基础。具体研究成果为：1)在模具材料选用阶段，系统可提供全面可靠的材料性能数据，同时，能够基于铸件类型、材料性能、典型失效形式及机构零件类别，有针对性的推荐最优材料。2)在模具结构设计阶段，系统可直接根据铸件的平均壁厚、重量、复杂程度和精度等初始条件，推荐出合适的压射压力、浇铸温度、压铸时间、保压时间、压铸机型号及浇道面积等方面的主要设计参数；在推出机构，模架设计、衬模设计及抽芯机构等机构设计方面，系统提供合理设计参数的同时，也为其零件模块设计标准化提供合适的建议。3)在报价和诊断模块，基于“经验法”和“工时法”开发了两种报价系统，同时针对压铸生产中压铸件的常见的25种缺陷建立了“压铸件诊断数据库”。系统在“变速箱壳体”等复杂压铸模具的实际开发中得到了较好的应用，显着提高了设计效率，完成了“04”重大专项课题“大型、复杂、高寿命压铸模具”赋予的任务，同时也为以后模具设计的智能化和标准化做出一定的探索。
于婧[9]（2010）在《基于知识的汽车冲压模具零件设计系统的研究》文中认为长期以来我国的汽车冲压模具产业发展滞后,设计生产周期长,质量和可靠性差,模具设计知识缺乏有效的归纳和整理,知识和经验的共享和继承性差。汽车冲压模具零件设计、选用是汽车冲压模具设计中的关键环节,大量的标准件重复建模影响了设计效率,非标准件依赖经验进行设计,使设计经验较少的设计者无法及时有效的完成设计任务,影响后续工序的设计、产品质量以及生产效率。已有的汽车冲压模具知识工程技术的研究主要集中汽车冲压模具装配设计上,缺少对零件设计系统的研究。本文采用知识工程技术对汽车冲压模具中大量零件知识和模型特点进行了研究,并主要研究汽车冲压模具零件设计系统的建立。在对标准件功能和模型结构分析基础上,以目前模具行业广泛应用的“三住”、“三协”标准以及“冲压模具国家标准”为蓝本,在CATIA V5软件平台上建立零件模型,在知识工程顾问模块下对零件的设计公式、约束和规则进行编辑,建立标准件的知识表示和推理机制,实现标准件的优化选择。非标准件设计过程中采用参数驱动的方式,在三维设计软件中建立模型文件基础上,建立零件知识的Access数据表以面向对象的表示方法表示数据,并以混合推理方式进行设计过程推理,实现了非标准件知识驱动设计。在知识系统的知识获取中主要采用人工和半自动的知识获取方式,对汽车冲压模具零件的尺寸参数、设计知识、使用条件等知识进行获取和分类。在知识系统的表示中,以多种表示方法对设计中的常用知识规范和非规范知识进行表示。本文建立了基于知识的汽车冲压模具零件设计系统,通过知识获取、表示、推理技术,实现选择和建立正确的零件模型,满足了设计者的需要,缩短了设计周期,实现了冲压模具零件知识的重用和共享,具有一定实用性。
国宁[10]（2010）在《基于冲压CAPP的智能模具报价系统的研究》文中研究说明模具报价作为模具生产的前序环节,影响到模具企业的业务竞争力、生产利润等,与企业的运营状况息息相关。近年来,受全球经济发展影响,以及科技含量在模具生产过程所占比重的提升,模具企业逐步认识到快速、准确报价的重要性,模具报价的支持理论研究和计算机辅助模具报价系统的开发得到越来越多的重视。模具报价系统的出现使模具报价的工作量得到较大的减轻,但仍存在一些问题,如:适用于大型冲压模具的报价系统比较稀缺;系统报价过程中需要设置大量的模具报价参数;忽视了对报价数据库的知识积累和数据挖掘;与软件使用企业的实际生产情况脱节等等。本文以中大型冲压模具报价系统为研究对象,针对当前模具报价系统存在的问题,对模具价格组成、模具报价理论进行了研究。并到多家模具生产企业实地调研,根据厂家的需求,结合人工智能方法和工艺专家系统,搭建、开发了基于CAPP的智能模具报价系统,解决了原有模具报价系统中存在的部分问题。系统具体划分为基本报价模块、工艺专家模块、支持向量机模块和数据库模块四部分,通过各个模块之间的协调合作,实现了模具的快速、准确报价。本文引入特征技术对零件和模具信息分类编码,保证信息完整录入,供工艺专家模块和基本报价模块调用。通过工艺专家模块指导模具报价参数的设置。利用支持向量机高效的回归建模能力,充分挖掘数据库中的模具报价样本。分别以建立报价参数和价格之间关系模型与调整报价参数两种手段,提高模具报价系统的准确率以及对企业用户实际情况的适应性。最后,利用该系统对一个具体冲压零件报价,得出了较为满意的结果。
二、汽车模具标准件选件专家系统中的知识表示方法（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、汽车模具标准件选件专家系统中的知识表示方法（论文提纲范文）
（1）基于关键链法的汽车模具生产计划与控制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 模具工业背景 |
| 1.1.2 汽车模具行业背景与特点 |
| 1.1.3 国内汽车模具企业发展现状 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状概述 |
| 1.3.2 国外研究现状概述 |
| 1.4 本文主要研究内容和研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 第2章 项目管理方法概述 |
| 2.1 项目进度管理概述 |
| 2.1.1 项目进度管理的内容 |
| 2.1.2 项目进度管理的方法 |
| 2.1.3 项目进度管理方法选取原则 |
| 2.1.4 项目进度管理存在的缺陷和问题 |
| 2.1.5 项目进度管理中项目拖期的原因 |
| 2.2 关键链技术 |
| 2.2.1 TOC理论中的缓冲器(Buffer) |
| 2.2.2 缓冲器的设置方法 |
| 2.2.3 缓冲大小的确定 |
| 2.2.4 关键链技术实施需要注意的地方 |
| 2.3 关键链技术在企业的应用情况 |
| 第3章 汽车模具企业生产情况研究及问题分析 |
| 3.1 项目管理现状 |
| 3.2 生产的主要特征 |
| 3.3 汽车模具的开发流程和分析 |
| 3.4 企业组织结构 |
| 3.5 项目管理中的问题 |
| 3.6 生产计划制定的缺陷 |
| 第4章 运用关键链法的汽车模具生产计划模型建立和分析 |
| 4.1 案例公司简介 |
| 4.2 建立模型的思路 |
| 4.2.1 T公司存在的问题 |
| 4.2.2 运用关键链技术的意义 |
| 4.2.3 T公司模具生产所需资源分析 |
| 4.2.4 T公司主要制造环节流程分析 |
| 4.2.5 各工序和部件之间的逻辑关系 |
| 4.3 模型工作分解结构 |
| 4.3.1 项目活动定义 |
| 4.3.2 WBS分解 |
| 4.4 运用关键链法制定计划 |
| 4.4.1 AON网络图绘制 |
| 4.4.2 传统方法制定项目计划 |
| 4.4.3 关键链法的运用步骤 |
| 4.5 效果和结论 |
| 第5章 T公司模具生产项目计划控制 |
| 5.1 进度控制的内容 |
| 5.2 进度控制过程 |
| 5.3 T公司的模具生产进度控制 |
| 5.4 进度控制过程中需要注意的问题 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文的总结 |
| 6.2 论文不足之处和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于图形相似性和零件相关性的模具零件库检索技术的研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及问题的提出 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 问题的提出 |
| 1.3 国内外相关领域研究现状 |
| 1.3.1 基于图形相似性的检索技术 |
| 1.3.2 基于关联性的搜索技术 |
| 1.4 研究内容、意义及论文框架 |
| 1.4.1 研究内容及意义 |
| 1.4.2 论文框架 |
| 1.5 本文的技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 面向零件草图相似性检索的HED算法优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 本章研究思路和框架 |
| 2.3 HED算法分析 |
| 2.3.1 HED算法模型 |
| 2.3.2 HED算法优缺点分析 |
| 2.4 HED算法优化 |
| 2.4.1 针对边缘信息丢失的HED算法优化方法 |
| 2.4.2 针对模型不收敛和梯度爆炸的HED算法优化方法 |
| 2.5 三种HED算法的实验比较分析 |
| 2.5.1 实验数据获取 |
| 2.5.2 实验过程 |
| 2.5.3 实验结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于生成对抗网络的零件草图相似性检索优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 本章研究思路和框架 |
| 3.3 生成对抗网络概述 |
| 3.3.1 生成对抗网络结构 |
| 3.3.2 生成对抗网络训练流程 |
| 3.4 基于零件草图相似性的检索算法分析 |
| 3.4.1 生成器网络结构设置 |
| 3.4.2 判别器网络结构设置 |
| 3.4.3 生成对抗网络的算法流程 |
| 3.4.4 基于零件草图相似性的检索算法流程 |
| 3.5 基于零件草图相似性的检索实验 |
| 3.5.1 实验数据与评价指标 |
| 3.5.2 实验细节 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于零件关联性的零件搜索技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 本章研究思路和框架 |
| 4.3 基于关联性的搜索算法分析 |
| 4.3.1 基于关联性的搜索流程 |
| 4.3.2 Apriori算法分析 |
| 4.3.3 FP-Growth算法分析 |
| 4.4 基于零件关联性的零件搜索方法研究 |
| 4.4.1 基于零件关联性的搜索可行性分析 |
| 4.4.2 关联关系挖掘算法改进分析 |
| 4.4.3 基于零件关联性的零件搜索流程 |
| 4.4.4 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 模具零件库系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模具零件库系统需求分析 |
| 5.3 模具零件库系统设计 |
| 5.3.1 系统结构框架 |
| 5.3.2 系统技术框架 |
| 5.4 系统主要功能界面 |
| 5.4.1 系统首页 |
| 5.4.2 零件库模块 |
| 5.4.3 检索模块 |
| 5.4.4 零件信息模块 |
| 5.4.5 关联搜索模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
（3）汽车模具工艺众包任务的双边匹配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 众包 |
| 1.2.2 胜任力模型 |
| 1.2.3 模糊理论 |
| 1.2.4 双边匹配理论 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 众包任务与用户间双边匹配框架构建方法研究 |
| 2.1 双边匹配的相关概念 |
| 2.1.1 匹配的主体 |
| 2.1.2 匹配满意度 |
| 2.1.3 匹配的稳定性 |
| 2.2 双边匹配决策问题研究 |
| 2.2.1 双边匹配决策问题的特征 |
| 2.2.2 双边匹配决策的流程框架 |
| 2.2.3 双边匹配的决策算法 |
| 2.3 基于众包任务与用户间满意度的双边匹配问题 |
| 2.3.1 众包任务与用户间的双边匹配问题描述 |
| 2.3.2 众包任务与用户间双边匹配的假设条件 |
| 2.3.3 众包任务与用户双边匹配的流程框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 众包设计用户的胜任力评价研究 |
| 3.1 众包设计用户的胜任力评价研究 |
| 3.1.1 众包设计用户的胜任力特征结构 |
| 3.1.2 众包设计用户胜任力的评价原则 |
| 3.2 众包设计用户的胜任力模型构建研究 |
| 3.2.1 胜任力模型构建方法对比分析 |
| 3.2.2 基于文献调查法的模型构建 |
| 3.2.3 基于工作任务分析法的模型构建 |
| 3.2.4 众包设计用户的胜任力模型 |
| 3.3 面向众包设计任务的用户胜任能力评价 |
| 3.3.1 基于模糊集理论的评价方法 |
| 3.3.2 基于模糊评价的设计用户知识能力评价 |
| 3.3.3 基于设计用户历史任务的创新能力及人格特质评价 |
| 3.3.4 众包任务对设计用户的胜任力综合评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 众包设计用户对任务的倾向性评价研究 |
| 4.1 汽车模具工艺知识的表示研究 |
| 4.1.1 汽车模具工艺设计的流程 |
| 4.1.2 汽车模具工艺设计知识的特点 |
| 4.1.3 汽车模具工艺设计知识的表示 |
| 4.2 基于知识表示的工艺众包任务模型构建研究 |
| 4.2.1 众包任务的复杂度概述 |
| 4.2.2 基于知识表示的众包任务复杂度计算方法 |
| 4.2.3 汽车模具工艺众包任务的模型构建 |
| 4.3 设计用户的任务倾向性分析及评价研究 |
| 4.3.1 设计用户对任务的倾向性分析 |
| 4.3.2 设计用户对任务的倾向性评价方法及数据来源 |
| 4.4 设计用户对任务的倾向性评价 |
| 4.4.1 评价原则 |
| 4.4.2 评价指标计算 |
| 4.4.3 设计用户对任务倾向性的综合评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 众包任务与设计用户的双边匹配方法及应用 |
| 5.1 众包任务分解 |
| 5.1.1 众包任务的拆分原则 |
| 5.1.2 众包任务的拆分步骤 |
| 5.1.3 工艺众包任务分解 |
| 5.2 众包任务与设计用户的双边匹配模型建立及求解 |
| 5.2.1 众包任务和设计用户的满意度计算 |
| 5.2.2 双边匹配模型的构建及求解 |
| 5.3 天汽模工艺众包平台中的应用 |
| 5.3.1 众包任务对设计用户的胜任力评价 |
| 5.3.2 设计用户对众包任务的倾向性评价 |
| 5.3.3 众包任务与设计用户的双边匹配 |
| 5.3.4 匹配结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）云设计模式下的汽车模具设计知识工程方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的行业背景 |
| 1.2 云设计模式提出的制造模式背景 |
| 1.2.1 制造领域资源的利用模式 |
| 1.3 设计领域资源利用模式 |
| 1.3.1 机械产品设计方法概述 |
| 1.3.2 互联网环境下的产品设计方法初态 |
| 1.4 云设计概念的提出 |
| 1.4.1 云设计模式的特点 |
| 1.4.2 汽车模具云设计整体框架 |
| 1.4.3 云设计模式的服务形态 |
| 1.5 研究内容及本文框架 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 云设计环境下知识需求和基础信息模型构建研究 |
| 2.1 汽车覆盖件模具设计研究现状 |
| 2.1.1 汽车覆盖件的组成及分类 |
| 2.1.2 汽车覆盖件的成型特点分析 |
| 2.1.3 汽车覆盖件模具的分类及设计流程 |
| 2.2 汽车覆盖件设计的材料影响因素 |
| 2.2.1 汽车覆盖件材料主要基本要求 |
| 2.2.2 汽车覆盖件板材的主要性能参数及试验方法 |
| 2.3 覆盖件模具设计的生产因素 |
| 2.4 汽车覆盖件模具设计内容及知识需求 |
| 2.4.1 覆盖件的设计依据 |
| 2.4.2 覆盖件模具工艺设计 |
| 2.4.3 汽车覆盖件模具结构设计及关联因素 |
| 2.4.4 模具设计的仿真分析 |
| 2.5 云设计环境下的汽车覆盖件模具的研究内容 |
| 2.5.1 汽车覆盖件模具设计知识重用流程 |
| 2.5.2 设计知识重用流程信息建模 |
| 2.6 汽车覆盖件模具的设计过程信息建模 |
| 2.6.1 覆盖件模具设计制造信息模型分析 |
| 2.6.2 工艺设计输入信息模型 |
| 2.6.3 工艺过程信息模型 |
| 2.6.4 结构设计信息模型 |
| 2.6.5 仿真分析信息模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于KBE及知识元链接理论的知识组织方法 |
| 3.1 KBE的产生背景 |
| 3.1.1 知识工程的应用 |
| 3.1.2 知识工程系统构建中的人员 |
| 3.1.3 知识工程的构建方法 |
| 3.2 设计知识的获取 |
| 3.2.1 知识的获取方法归纳 |
| 3.2.2 云设计环境下设计知识的来源 |
| 3.3 设计知识的表示 |
| 3.3.1 知识的常用表示方法 |
| 3.3.2 汽车覆盖件设计知识的表示方法 |
| 3.4 基于本体理论的汽车模具设计知识表示方法 |
| 3.4.1 本体的主要优势 |
| 3.4.2 本体的组成要素 |
| 3.4.3 本体的描述语言 |
| 3.4.4 本体建模工具及应用 |
| 3.5 汽车覆盖件模具设计知识的组织 |
| 3.5.1 知识元链接理论 |
| 3.5.2 知识元的提取及融合 |
| 3.5.3 知识重用系统结构 |
| 3.5.4 案例研究 |
| 3.5.5 本章小结 |
| 第四章 基于语义和推理机制的设计知识重用方法 |
| 4.1 设计知识的推理机制 |
| 4.1.1 基于案例的推理机制 |
| 4.1.2 基于规则的推理机制 |
| 4.2 设计知识重用系统框架模型 |
| 4.3 设计规则的提取技术 |
| 4.3.1 基于粗糙集理论的规则提取方法 |
| 4.3.2 粗糙集的基本概念 |
| 4.3.3 知识约简及决策表 |
| 4.3.4 决策信息表的约简算法 |
| 4.3.5 设计规则的提取方法 |
| 4.4 汽车覆盖件模具设计知识的检索方法 |
| 4.5 基于语义和案例推理的知识检索方法 |
| 4.5.1 采用的研究方法 |
| 4.5.2 设计知识领域本体构建 |
| 4.5.3 基于CBR的知识推理 |
| 4.5.4 案例知识的表示 |
| 4.5.5 设计案例知识检索算法 |
| 4.5.6 系统实现及案例研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于Gale-shapely算法的智力资源配置研究 |
| 5.1 云设计环境下人员-任务匹配 |
| 5.1.1 人员-任务匹配步骤 |
| 5.1.2 人员的影响因素分析 |
| 5.1.3 设计任务因素分析 |
| 5.2 设计人员的设计能力识别 |
| 5.2.1 人员能力识别方法 |
| 5.2.2 模糊评价系统框架 |
| 5.2.3 设计能力关键影响因素 |
| 5.2.4 影响因素权重分析 |
| 5.2.5 模糊推理过程 |
| 5.3 设计能力评价案例分析 |
| 5.3.1 基于AHP的相对重要度分析 |
| 5.3.2 模糊逻辑推理过程 |
| 5.3.3 系统稳定性研究及结果分析 |
| 5.4 设计人员与工作任务的匹配 |
| 5.4.1 设计任务与设计人员的契合度计算 |
| 5.5 基于Gale-shapley算法的人员-任务双边匹配 |
| 5.5.1 双边匹配的假设条件 |
| 5.5.2 基于延迟认可算法的匹配过程 |
| 5.6 实例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 云设计平台原型系统开发及应用 |
| 6.1 系统的整体结构 |
| 6.2 设计任务的发布和匹配 |
| 6.3 复杂产品设计及状态监控 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）汽车模具开发的成本分析及管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 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 研究内容和思路 |
| 1.5 本课题的主要研究内容 |
| 第2章 投标成本分析及管理 |
| 2.1 项目投标概述 |
| 2.1.1 合作模式 |
| 2.1.2 评标方法 |
| 2.2 模具成本理论分析 |
| 2.3 企业投标管理分析 |
| 2.3.1 自身分析 |
| 2.3.2 外部环境分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 模具设计成本分析及管理 |
| 3.1 模具设计流程 |
| 3.1.1 模具工艺设计 |
| 3.1.2 模具结构设计 |
| 3.2 设计成本分析及管理 |
| 3.2.1 材料选取分析 |
| 3.2.2 设计流程管理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 项目计划管理研究 |
| 4.1 项目计划表 |
| 4.1.1 项目计划表的意义 |
| 4.1.2 企业A的项目计划 |
| 4.2 项目计划管理 |
| 4.2.1 关键路径的方法 |
| 4.2.2 企业 A 的计划管理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 模具制造成本分析及管理 |
| 5.1 模具制造流程 |
| 5.1.1 材料采购 |
| 5.1.2 加工 |
| 5.1.3 装配和调试 |
| 5.2 制造成本分析及流程管理 |
| 5.2.1 制造成本分析 |
| 5.2.2 优化流程管理 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）热固性塑料注塑模具优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 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 |
| 1.6 创新之处 |
| 2 CAE技术的浇注系统设计 |
| 2.1 CAE技术 |
| 2.2 塑件结构及注塑工艺分析 |
| 2.3 CAE分析前处理 |
| 2.4 浇口位置方案的制定 |
| 2.5 充填结果分析 |
| 2.6 冷流道系统设计 |
| 2.6.1 冷流道技术 |
| 2.6.2 冷流道板的设计 |
| 2.6.3 冷流道熔体传输布置 |
| 2.6.4 冷流道截面尺寸的计算 |
| 2.6.5 冷流道结构设计 |
| 3 注塑工艺参数的优化 |
| 3.1 Moldflow2010模块及其分析前设置 |
| 3.2 正交实验方案的设计 |
| 3.2.1 正交实验 |
| 3.2.2 确定实验目标 |
| 3.2.3 选择影响因素 |
| 3.2.4 选择正交表 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.4 实验结果的验证 |
| 3.4.1 最大翘曲变形量 |
| 3.4.2 体积收缩率 |
| 3.4.3 缩痕指数 |
| 3.4.4 壁上的剪切应力 |
| 3.4.5 总体温度 |
| 4 数值模拟 |
| 4.1 Fluent软件 |
| 4.2 流体动力学基本方程 |
| 4.3 基本方程的初始及边界条件 |
| 4.4 流道板的热平衡 |
| 4.5 温度场数值的模拟 |
| 4.6 模拟结果 |
| 5 优化后的模具设计 |
| 5.1 UG NX6 Moldwizard软件 |
| 5.2 马达盖的三维模具设计 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本研究总结 |
| 6.2 下一阶段工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）云设计环境下任务域与能力域的匹配机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要内容及创新 |
| 1.5 论文主体结构 |
| 第二章 云设计环境下产品设计任务分解方法研究 |
| 2.1 复杂机械产品设计任务分解的必要性分析 |
| 2.2 云设计环境下机械产品设计任务分解方法研究 |
| 2.3 任务域的数学描述 |
| 2.4 基于汽车模具结构设计的实例验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 云设计环境设计能力资源分析及其建模方法研究 |
| 3.1 云设计环境下复杂任务设计资源分析 |
| 3.2 设计能力特征分析 |
| 3.3 云设计环境下机械产品设计能力模型 |
| 3.4 云设计环境下能力水平的评价方法 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 面向云设计的任务-能力匹配过程 |
| 4.1 任务域与能力域的匹配流程建模 |
| 4.2 产品设计任务-能力匹配模型 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 汽车模具产品云设计服务平台开发 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.2 系统架构 |
| 5.3 详细设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）复杂压铸模具设计专家系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 国内外专家系统研究现状分析 |
| 1.2.1 材料加工方面专家系统国内发展现状 |
| 1.2.2 材料加工方面专家系统国外发展现状 |
| 1.2.3 国内外发展情况对比分析 |
| 1.3 本文研究的主要内容、思路和特色 |
| 1.3.1 压铸模具选材模块 |
| 1.3.2 压铸模具结构设计模块 |
| 1.3.3 压铸模具报价和诊断模块 |
| 1.3.4 本论文的研究思路和特色 |
| 1.4 研究背景、目标及路线图 |
| 1.4.1 研究背景 |
| 1.4.2 研究目标 |
| 第二章 压铸模模具的设计概括 |
| 2.1 大型压铸模具基本结构组成 |
| 2.2 压铸模具材料的选择 |
| 2.3 压铸模具结构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 专家系统基础 |
| 3.1 专家系统的定义 |
| 3.2 专家系统功能与结构 |
| 3.2.1 专家系统的功能 |
| 3.2.2 专家系统的结构 |
| 3.3 知识处理及表示 |
| 第四章 压铸模具专家系统总体设计及实现 |
| 4.1 压铸模具专家系统开发环境及软件技术分析 |
| 4.1.1 计算机配置要求 |
| 4.1.2 压铸模具专家系统开发工具及关键技术介绍 |
| 4.1.3 数据库的创建及与前台程序的连接 |
| 4.2 压铸模具专家系统设计思路和路线图 |
| 4.2.1 压铸模具专家系统设计思路 |
| 4.2.2 压铸模具专家系统设计路线图 |
| 4.3 系统关键技术问题分析及模块建立 |
| 4.3.1 压铸模具专家系统关键问题分析 |
| 4.3.2 压铸模专家系统各模块建立 |
| 4.4 压铸模具专家系统的内容及设计依据 |
| 4.4.1 压铸模具专家系统选材模块架构 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 应用实例 |
| 5.1 模具材料选择 |
| 5.2 压铸模具设计 |
| 5.3 本章总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（9）基于知识的汽车冲压模具零件设计系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国外汽车冲压模具知识工程技术研究现状 |
| 1.3 国内汽车冲压模具知识工程技术研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 本文研究意义和主要内容 |
| 第2章 汽车冲压模具零件设计系统结构 |
| 2.1 系统功能分析与整体结构 |
| 2.2 系统功能分析 |
| 2.2.1 系统主要组成 |
| 2.2.2 系统主要功能模块建立思路 |
| 2.3 系统开发环境 |
| 2.3.1 系统开发环境 |
| 2.3.2 系统开发工具 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统的知识工程关键技术 |
| 3.1 汽车冲压模具零件知识的获取 |
| 3.2 汽车冲压模具零件知识的表示 |
| 3.2.1 规范知识表示 |
| 3.2.2 非规范知识的表示 |
| 3.3 汽车冲压模具零件知识的推理 |
| 3.3.1 基于规则的推理 |
| 3.3.2 基于实例的推理 |
| 3.4 知识的管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 零件模型库与知识库的建立 |
| 4.1 汽车冲压模具通用件库建立 |
| 4.1.1 通用件模型建立方法 |
| 4.1.2 通用件知识的表示和运用 |
| 4.1.3 基于知识的通用件库使用与管理 |
| 4.1.4 斜楔模型库建立 |
| 4.2 非标准件模型库的建立 |
| 4.2.1 非标准件模型建立方法 |
| 4.2.2 非标准件知识的表示 |
| 4.3 知识库的建立 |
| 4.3.1 汽车覆盖件零件设计系统的推理机制 |
| 4.3.2 知识系统的程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 汽车冲压模具零件设计系统建立与运行实例 |
| 5.1 汽车冲压零件设计系统工作流程 |
| 5.2 设计系统界面的开发 |
| 5.2.1 用户登陆模块设计 |
| 5.2.2 初始化模块设计 |
| 5.2.3 设计知识库功能模块 |
| 5.2.4 零件管理 |
| 5.3 系统运行实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（10）基于冲压CAPP的智能模具报价系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 模具报价系统研究发展现状 |
| 1.2.1 模具报价支持理论 |
| 1.2.2 模具报价系统的现状 |
| 1.3 模具报价系统存在的问题及发展趋势 |
| 1.3.1 模具报价系统存在的问题 |
| 1.3.2 模具报价系统未来的发展趋势 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第二章 模具报价系统理论及总体设计方案 |
| 2.1 模具报价系统理论支持 |
| 2.1.1 模具价格构成 |
| 2.1.2 模具报价方法的选择 |
| 2.2 模具报价系统的开发环境 |
| 2.2.1 程序开发实现技术 |
| 2.2.2 数据库连接实现技术 |
| 2.3 模具报价系统构成模块 |
| 2.3.1 模具报价系统设计思路 |
| 2.3.2 模具报价系统总体设计方案 |
| 2.3.3 模块功能划分 |
| 2.3.4 模块运行流程 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于规则的模具报价 |
| 3.1 基本报价模块的报价方法 |
| 3.1.1 重量法 |
| 3.1.2 工时法 |
| 3.2 报价方法及公式的处理 |
| 3.2.1 模具及制件信息的分类 |
| 3.2.2 重量法参数的修正 |
| 3.2.3 工时法参数的修正 |
| 3.3 基本报价模块的实现 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于冲压工艺专家技术的模具报价 |
| 4.1 模具报价系统和冲压工艺专家技术的结合 |
| 4.1.1 现有报价系统缺点 |
| 4.1.2 解决方法——与冲压工艺专家技术结合 |
| 4.2 工艺专家系统概述 |
| 4.2.1 工艺专家系统研究现状 |
| 4.2.2 工艺专家系统理论支撑 |
| 4.3 冲压工艺专家系统设计 |
| 4.3.1 人工神经网络 |
| 4.3.2 覆盖件特征提取及分类 |
| 4.3.3 专家系统知识库 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 支持向量机在模具报价系统中的应用 |
| 5.1 支持向量机 |
| 5.1.1 支持向量机概述 |
| 5.1.2 支持向量机理论基础 |
| 5.2 支持向量机对报价样本的学习 |
| 5.3 支持向量机对报价参数的修正 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 实例分析 |
| 6.1 轮包件模具报价过程 |
| 6.2 报价结果及分析 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表的学术论文 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
四、汽车模具标准件选件专家系统中的知识表示方法（论文参考文献）
- [1]基于关键链法的汽车模具生产计划与控制的研究[D]. 裴元辰. 天津大学, 2020(02)
- [2]基于图形相似性和零件相关性的模具零件库检索技术的研究及应用[D]. 江志. 浙江大学, 2020(06)
- [3]汽车模具工艺众包任务的双边匹配研究[D]. 王成睿. 天津大学, 2019(01)
- [4]云设计模式下的汽车模具设计知识工程方法研究[D]. 文家富. 天津大学, 2017(08)
- [5]汽车模具开发的成本分析及管理研究[D]. 孟庆建. 华北电力大学(北京), 2017(03)
- [6]热固性塑料注塑模具优化设计[D]. 刘世平. 南京理工大学, 2016(06)
- [7]云设计环境下任务域与能力域的匹配机制研究[D]. 马新宇. 天津大学, 2016(11)
- [8]复杂压铸模具设计专家系统研究[D]. 郑慧超. 机械科学研究总院, 2012(10)
- [9]基于知识的汽车冲压模具零件设计系统的研究[D]. 于婧. 哈尔滨理工大学, 2010(06)
- [10]基于冲压CAPP的智能模具报价系统的研究[D]. 国宁. 合肥工业大学, 2010(04)