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多品种小批量生产模式下的工序质量控制方法研究实践 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-9页 | | 第1章 绪论 | 第9-17页 | | ·研究背景 | 第9-10页 | | ·质量控制的发展历程 | 第10-12页 | | ·国内外研究现状及问题的提出 | 第12-14页 | | ·基于多品种小批量的SPC方法的研究现状 | 第12-13页 | | ·控制图模式识别的研究现状 | 第13-14页 | | ·现有研究存在的不足 | 第14页 | | ·课题研究的目的和意义 | 第14-15页 | | ·课题来源及研究的内容安排 | 第15-17页 | | 第2章 多品种小批量生产模式下工序质量控制方法研究 | 第17-25页 | | ·多品种小批量生产模式的特点及工序质量控制现状 | 第17-19页 | | ·多品种小批量生产模式的特点分析 | 第17-18页 | | ·多品种小批量生产模式下工序质量控制现状 | 第18-19页 | | ·多品种小批量生产模式动态工序质量控制的需求分析 | 第19-20页 | | ·动态工序质量控制方法体系结构 | 第20-21页 | | ·动态工序质量控制方法基本框架及流程 | 第21-23页 | | ·动态工序质量控制涉及的关键技术 | 第23-24页 | | ·本章小结 | 第24-25页 | | 第3章 基于多品种小批量的工序质量分析方法 | 第25-43页 | | ·SPC的基本思想和理论依据 | 第25-27页 | | ·SPC控制图 | 第25-26页 | | ·SPC控制图的理论依据 | 第26-27页 | | ·SPC方法应用于多品种小批量生产模式存在的问题 | 第27-28页 | | ·多品种小批量生产模式下SPC的解决方案 | 第28-38页 | | ·数据变换法 | 第29-30页 | | ·数据变换法的不足及改进 | 第30-32页 | | ·控制图的实施改进 | 第32-34页 | | ·方案实施的效果 | 第34-38页 | | ·工序过程能力分析 | 第38-42页 | | ·工序过程能力 | 第38-39页 | | ·多品种小批量模式下的过程能力指数计算 | 第39-40页 | | ·工序过程能力评价与调查 | 第40-42页 | | ·本章小结 | 第42-43页 | | 第4章 基于人工神经网络的控制图模式识别 | 第43-66页 | | ·工序质量控制图的异常模式描述 | 第43-50页 | | ·工序质量控制图的异常模式分类 | 第43-45页 | | ·工序质量控制图异常模式的数学描述 | 第45-46页 | | ·改进后的控制图异常模式分类 | 第46-49页 | | ·工序质量故障原因分析 | 第49-50页 | | ·人工神经网络 | 第50-55页 | | ·人工神经网络技术要点 | 第50-52页 | | ·人工神经网络应用领域及应用流程 | 第52-54页 | | ·人工神经网络在控制图模式识别的应用研究 | 第54-55页 | | ·基于人工神经网络的控制图模式识别 | 第55-65页 | | ·控制图模式识别网络设计 | 第55-60页 | | ·神经网络训练方案 | 第60-61页 | | ·基于Matlab控制图模式识别网络模型的构建及训练 | 第61-64页 | | ·实例验证 | 第64-65页 | | ·本章小结 | 第65-66页 | | 第5章 动态工序质量控制系统实现 | 第66-77页 | | ·开发平台和运行环境 | 第66页 | | ·工序质量控制系统的总体功能设计 | 第66-68页 | | ·系统数据库设计 | 第68-71页 | | ·系统详细设计及应用 | 第71-76页 | | ·系统登陆 | 第71页 | | ·工序质量知识学习模块 | 第71-72页 | | ·工序质量数据管理模块 | 第72-73页 | | ·动态工序质量控制模块 | 第73-76页 | | ·用户管理模块 | 第76页 | | ·本章小节 | 第76-77页 | | 第6章 总结与展望 | 第77-79页 | | ·全文总结 | 第77-78页 | | ·研究展望 | 第78-79页 | | 致谢 | 第79-80页 | | 参考文献 | 第80-81页 |
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论文编号BS2008903，这篇论文共81页
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