計算機服裝智能制造系統(tǒng)中的智能計算與應用

第1章 緒論
1.1 服裝工業(yè)生產技術的智能化發(fā)展
1.1.1 服裝CAD 系統(tǒng)的智能化
1.1.2 服裝CAM 系統(tǒng)的智能化
1.1.3 服裝CAPP 系統(tǒng)的智能化
1.2 智能技術應用于服裝工業(yè)生產的幾點構想
1.2.1 智能技術應用于服裝工業(yè)生產的難點
1.2.2 智能化服裝CAD 系統(tǒng)框架
參考文獻
第2章 基于多自治體的服裝集成制造系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 基于多自治體的服裝集成制造系統(tǒng)的設計思想
2.3 自治體的基本結構
2.4 基于Web的服裝生產集成管理
2.5 集成管理系統(tǒng)的關鍵技術
2.5.1 中間件服務
2.5.2 數據庫訪問中間件
2.5.3 Servlet的技術實現(xiàn)
2.6 基于多自主體的服裝集成制造系統(tǒng)
2.6.1 系統(tǒng)的網絡模型
2.6.2 JSP/Servlet訪問方法
2.7 系統(tǒng)的總體框架結構
2.8 結束語
參考文獻
第3章 智能計算技術
3.1 BP神經網絡
3.1.1 BP神經網絡概述
3.1.2 BP神經網絡的學習
3.1.3 BP神經網絡舉例
3.2 Hopfield神經網絡
3.2.1 Hopfield神經網絡的結構
3.2.2 Hopfield網絡求解優(yōu)化問題的思想
3.2.3 Hopfield網絡求解FMS調度問題
3.2.4 旅行商問題(TSP）的Hopfield網絡求解
3.3 模擬退火算法
3.3.1 模擬退火算法簡介
3.3.2 基于Hopfield優(yōu)化模型的模擬退火求解算法
3.4 遺傳算法
3.4.1 遺傳算法簡介
3.4.2 遺傳算法舉例
3.5 粒子群算法
3.5.1 引言
3.5.2 改進的PSO算法優(yōu)化
3.5.3 算法性能準則
3.5.4 對于有約束優(yōu)化問題的求解算法
3.5.5 優(yōu)化問題應用
參考文獻
第4章 上衣紙樣設計的神經網絡方法
4.1 引言
4.2 基于神經網絡的上衣樣板設計方法
4.2.1 實驗步驟
4.2.2 神經網絡結構及學習算法
4.2.3 基于MATLAB的神經網絡權值學習
4.3 網絡的測試與結果分析
4.4 結論
參考文獻
第5章 基于人工智能的優(yōu)化排料系統(tǒng)
5.1 研究背景和意義
5.1.1 排料問題的研究背景
5.1.2 研究排料問題的意義
5.2 國內外研究歷史及現(xiàn)狀
5.2.1 國外研究現(xiàn)狀
5.2.2 國內的研究現(xiàn)狀
5.2.3 國內外服裝排料技術的研究趨勢
5.3 解決二維排料問題的常用算法
5.3.1 針對不規(guī)則形狀排料問題的局部優(yōu)化算法
5.3.2 啟發(fā)式方法
5.3.3 排樣問題的技術難點
5.4 遺傳粒子群算法在二維不規(guī)則排料中的應用
5.4.1 實例
5.4.2 排料布局的編碼方式
5.4.3 適應度函數
5.4.4 多邊形面積的計算
5.4.5 數據的存儲形式
5.4.6 種群及參數的初始化
5.4.7 交叉算子
5.4.8 選擇運算
5.4.9 變異算子
5.5 基于虛擬力的遺傳粒子群算法
5.5.1 利用遺傳粒子群算法的結果和分析
5.5.2 基于虛擬力的遺傳粒子群優(yōu)化算法
5.6 總結
參考文獻
目錄
ⅲ
ⅳ計算機服裝智能制造系統(tǒng)中的智能計算與應用
第6章 服裝縫紉吊掛生產線的遺傳調度技術研究
6.1 引言
6.1.1 問題的提出
6.1.2 服裝縫紉吊掛生產線調度技術的相關研究
6.1.3 存在的問題和解決方案
6.2 服裝吊掛線及生產工藝的研究內容
6.2.1 縫制系統(tǒng)的生產方式
6.2.2 服裝吊掛生產系統(tǒng)的工藝適應性
6.2.3 吊掛生產線的生產結構特點
6.2.4 服裝吊掛生產系統(tǒng)的工藝設計方法
6.2.5 吊掛系統(tǒng)與傳統(tǒng)的流水線比較
6.2.6 目前國內外服裝吊掛生產系統(tǒng)產品介紹
6.3 服裝縫制生產工藝計算機輔助編排與計劃的主要研究內容
6.3.1 流水線生產的特點和組織條件
6.3.2 服裝流水生產線的組織設計
6.4 基于遺傳算法的服裝生產調度優(yōu)化系統(tǒng)
6.4.1 服裝縫紉流水線的調度研究
6.4.2 流水線調度的目標函數
6.4.3 流水線調度目標函數的優(yōu)化原理
6.4.4 遺傳算法的求解
6.5 計算實例及服裝縫制調度優(yōu)化系統(tǒng)
6.5.1 設計系統(tǒng)功能及使用方法介紹
6.5.2 系統(tǒng)計算結果部分
6.5.3 吊掛生產線動態(tài)模擬
6.6 優(yōu)化設計的應用實例——男式襯衫
6.7 結論
參考文獻
第7章 鋪布與裁剪服裝生產過程的遺傳優(yōu)化調度
7.1 引言
7.2 計算機鋪布與裁剪服裝生產系統(tǒng)過程
7.3 基于遺傳算法的鋪布與裁剪順序優(yōu)化方法
7.3.1 問題的表達
7.3.2 種群的初始化
7.3.3 交叉與變異算子
7.4 適應函數與子代的復制方法
7.5 實驗結果及討論
7.6 結論
參考文獻
第8章 服裝面料的智能聚類研究
8.1 服裝面料變形舒適性的粒子群聚類研究
8.1.1 粒子群算法
8.1.2 C均值算法
8.1.3 粒子群聚類算法
8.1.4 粒子群聚類舉例
8.2 服裝面料性能的模糊聚類研究
8.2.1 模糊數學基礎
8.2.2 基于模糊等價關系的聚類研究
8.2.3 遺傳模糊C均值聚類研究
參考文獻