一、基于C++技术开发纺纱工艺设计与管理系统的研究（论文文献综述）
刘强,杨家密,王志鸿,李小兰[1]（2022）在《近几年我国棉纺织行业技术变革及发展趋势》文中研究表明总结分析"十三五"时期我国棉纺织行业的技术进步。综述了纤维材料、棉纺织设备、纺织工艺及纺织管理方面的创新技术,总结棉纺织行业技术发展呈现的特点,分析行业发展趋势。我国棉纺织行业纤维材料向功能性、多元化、生态化不断扩大,以差别化纤维、功能性纤维、高性能纤维和生物基纤维为代表的新型纤维技术不断发展;梳并联、喷气涡流纺、无槽筒自动络筒等技术实现突破;纺织设备在高速、高产、高效、节能、智能化方面不断提升;关键纺织专件的精度、性能、稳定性、使用寿命持续提高;全流程智能化棉纺成套设备及系统的应用代表了目前国内纺纱设备创新的最高水平,树立了行业发展的新标杆;非棉精梳、半精纺、柔洁纺等工艺技术的创新应用提升了产品品质;通过应用现代化企业制度与技术,可不断提高企业科学、高效、精益的管理和决策水平。认为:我国棉纺织行业技术发展充分体现了"科技,时尚,绿色"定位,未来要强化跨界创新、融合创新,加强行业关键技术突破。
本刊编辑部,刘凯琳,王佳月,宋富佳[2]（2021）在《2020中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会预览》文中研究表明2020中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会（ITMA ASIA+CITME 2020）将于6月12—16日在国家会展中心（上海）举办。届时,将有来自德国、意大利、瑞士、日本、韩国等20余个国家和地区的1 200余家优秀纺织机械制造企业参展,展示从纺纱、织造、针织、印花、染整、非织造到绣花、缝制、编织、包装等全纺织服装生产环节的相关设备与设计软件,为业界带来全产业链解决方案。展览展示总面积达17万m2。
叶争[3]（2021）在《纺纱信息管理与工艺推荐系统的开发》文中研究指明随着信息化与智能化管理系统在纺织行业的应用,一些企业的生产效率得到很大提升,产品质量和生产成本也得到了优化。面对竞争日益激烈的市场,这些企业往往更具有竞争力,对于市场变化的反应更快。但对于大多数纺织企业来说,其信息化、智能化管理水平并不高。因此,有必要推进信息化、智能化管理系统的建设,改变原有的生产管理模式。对此,本课题与浙江湖州高盛毛纺有限公司进行合作,开发了一套纺纱信息管理与工艺推荐系统。主要研究内容与工作如下:（1）首先分析了企业生产管理的现状,然后对企业的需求进行了实际调研,确定了纺纱信息管理与工艺推荐系统的需求。在需求分析基础上,对系统的结构及数据库进行设计,并基于B/S（浏览器/服务器）模式,采用前后端分离技术,前端使用vue框架,后端使用springboot框架,结合Mysql数据库开发系统。其中,纺纱信息管理子系统主要对纺纱工艺参数、基于离线检测的质量数据、纺纱台账、仓储台账、产量报表和管纱质量报表的信息化管理进行研究,具备增删查改等功能。（2）毛纺工艺推荐子系统是对工艺参数、成纱质量的深层次应用,主要通过构建基于案例推理（CBR）的工艺推荐模型来实现。具体研究内容包括:1)基于纺纱信息管理子系统中的纺纱工艺参数和质量数据,再根据纱线特征和纤维性能指标对工艺设计的影响,构建了包含纱线规格及纤维性能指标、各工序工艺参数、成纱质量数据三部分内容的案例库并实现了案例的表达。2)确定了案例的特征属性和对应的相似度计算算法,并通过纱线和纤维两个层面的特征属性的综合相似度来进行毛纺工艺的推荐。3)采用层次分析法（AHP）和专家打分法相结合,确定了在计算综合相似度时纱线层面的特征属性的权重,避免了设计人员自主赋予权重可能带来的偏差,并根据权重最高的特征属性（纺纱方式）,对历史案例进行过滤,提高了推荐效率。毛纺工艺推荐子系统不仅能够使得企业的工艺知识完善保存,也提高工艺的重用效率,加快工艺设计,进而提高企业的反应速度。
顾李淼[4]（2020）在《纺纱机械监测系统设计与研究》文中提出纺织工业作为基础性消费品产业在我国经济和社会发展中始终处于支柱性地位。在纺纱领域,氨纶丝及细纱的状态监测和信息化管理是确保纱线质量、提高企业效益和减少车间安全隐患的重要措施。本文针对纺纱过程中氨纶丝及细纱的状态异常问题,研发纺纱机械监测系统,实现异常工况的实时监测和处理,并对系统的硬件设计、软件设计和监测管理上位机等展开深入研究。基于导丝轮和钢丝圈的监测模式,构建了以监测算法复杂度和现场实施便捷性为约束条件的低成本系统方案。设计并制作了具有氨纶丝及细纱状态监测和异常工况自动处理功能的监测装置;研制基于链式通信和总线式供电的节点机,实现监测系统间的数据传输和供电。针对氨纶丝及细纱的状态监测,提出了基于滑动窗口的状态监测算法;基于模糊综合评价,设计了导丝轮磨损检测算法提高监测准确性;提出的工序及误触发识别算法使监测系统识别生产工序和工人误触,降低虚警率;针对监测系统间的信息交互问题,基于FSM思想建立通信协议和通信算法,实现数据的可靠传输;采用监测管理上位机实时显示工况,收集并处理生产数据,实现车间信息化管理;提出的巡回路径规划算法,为纺纱车间工作人员提供最优巡回路径,提高工作效率,降低了劳动强度。将研制的监测系统在纺纱车间进行了现场试验。结果表明,针对多种氨纶丝及细纱异常工况的监测准确率大于98%,改善了纱线品质,提高了生产效率,显着节省原料及生产成本。该系统的成功研发实现了纺纱智能化监测和管理,提升了企业的智能化水平。
王晶鑫[5]（2019）在《细纱机生产过程智能化检测系统的研究与设计》文中进行了进一步梳理纺织业是我国竞争性和国际依存度较高的行业,也是劳动密集型和具有优势的传统支柱产业之一。但是与一些发达国家相比,中国纺织企业在生产自动化程度、生产效率、生产管理等方面比较落后。为了提高我国在纺织行业的技术水平,我国也陆续开展了对纺织业智能化的研究。本文主要针对的是细纱机生产过程中智能化检测系统的研究与设计,选题具有重大理论意义与实用价值。本文以纺织车间的其中一个工序为研究对象,主要是细纱机生产过程参数的智能化检测,采用无线传感器网络技术,设计并实现了细纱机生产过程参数检测网络化系统。首先是对细纱机生产参数的检测。针对纺纱厂细纱机运转的情况,利用霍尔传感器检测细纱机各轴的运转速率,从而计算出需要的参数。为了集中监测细纱机运行情况,分析生产现场环境、通信距离、节点布置,采用ZigBee建立网络化监测系统,提高速率采集的稳定性与数据传输可靠性。根据生产现场实际情况,改进ZigBee传统路由算法,使其在纺织厂的环境中更加简便高效,降低丢包率。速率采集节点将采集的数据将数据发送给协调器,协调器通过WIFI模块经WIFI网关中继再上传到PC的上位机中。其次是对细纱断头的检测。将采集到的图像信号首先进行中值滤波,有效规避了因光线强度、纱线快速旋转等因素对纱线断头判断的干扰,再利用灰度直方图将灰度从大到小统计出对应的像素点个数并设置阈值,后将灰度图像转换成二值图像,再将二值图像进行垂直与水平投影,通过垂直与水平投影确定噪声的行和列,并将其滤除。由于标准的霍夫变换算法已无法适用预处理后的图像,也为了进一步排除背景噪声对纱线断头判断的影响,本文提出一种改进霍夫变换算法来检测二值图像中的直线,以快速提取纱线信息。同时还优化了该霍夫变换算法的扫描角度与步长,提高了运算速率,缩短了计算时间,提高了纱线断头的检测效率。最后搭建细纱机生产管理云平台系统。本文所述的云平台系统是基于Spring、Spring MVC、MyBatis框架与MySQL数据库的Web应用,详细显示了细纱机每日运转情况,生产的工艺参数,每日生产产量,员工信息等等。该应用目前已经可以阿里云服务器运行正常,实现远程登录与管理,解决了原本的上位机软件只能在本地监测的不足,现可以随时随地供企业管理者使用并监测细纱机运转情况的需求。
邱艳茹[6]（2019）在《精确纺制的花式纱线工艺研究与应用》文中认为利用一根花式纱线在织物布面上形成设计图案是一种个性化流行趋势。研究花式纱线的花型位置、大小与织物图案关系,可以为新型花式纱线产品的发展起到良好的促进作用。因为织物图案是由一根花式纱线形成的,所以织物产品一般比较轻薄,并且形成的图案正反面都是相同的,这将为高档纺织产品的开发奠定坚实的基础。但关于这方面的研究,存在着需要突破的难题。在精确纺制图案的研究中,要实现从模板设计图案到纺纱工艺生成,一般都是通过人工计算来完成的,并且织物图案对应的纺纱工艺段数比较多,计算量比较大,容易出现计算错误,使得纺纱工艺不正确,影响织物图案的后续织造。同时,由于织机张力等参数的影响,使得织物布面上的图案容易发生形变。若要对形变图案进行修正,使用传统的方式修正需要对形变织物图案进行拆分、测量并分析,最后修正纺纱工艺参数,来实现织物图案的校正。然而,由于整个过程都是通过人工计算分析实现的,不利于精确纺制图案的上机织造研究。目前,精确纺制的花式纱线工艺研究仅仅局限于针织产品上,而且很少有人进行复杂图案的研究,尤其是利用一根花式纱线在机织物布面上形成设计图案的研究。若精确纺制图案能实现在普通织机上的织造,将是纺织领域上的一项重大突破。本课题基于一根花式纱线直接在织物布面上形成图案的研究,实现精确纺制图案在普通织机上的研究与开发。利用计算机上的Matlab软件系统以及图像处理技术算法程序快速地将模板设计图案转换成纺纱工艺参数,节省了大量的生产时间。而且,为了能够将形变织物图案进行快速校正,以实现快速的精确织物图案的织造,本课题提供了一种基于快速精确纺制图像配准方法。结合纺织图案的特点,对模板设计图案及形变织物图案进行图像的预处理及图案的特征点提取。其中形变织物图案是通过拍照或者绘制得到的,根据设计图案和形变织物图案之间的关系,来调整和优化花式纱线纺纱工艺参数,从而准确地织出预期的图案。利用非刚体图像校准技术,可以根据不同图案和需求,实现高端纺织产品的快速定制,从而提高普通纺织产品的附加值和市场竞争力。该技术是纺织领域里的一项前瞻性研究,极具特色和创新性。本文图45幅,表11个,参考文献72篇。
王东平[7]（2019）在《基于神经网络的棉纱质量预测系统》文中研究说明棉纱质量直接影响棉纺企业的经济效益,影响棉纱质量的因素众多,包括原棉性能和纺纱工艺。在纺纱工艺相同情况下,起到决定性作用的是原棉性能。传统上通过试纺来了解棉纱质量,虽然简单有效、但却会造成大量资源浪费,不能满足企业实际生产需要。如何根据企业大量的历史加工数据,利用人工智能算法和先进的计算机技术实现棉纱质量的准确预测,将对企业降低生产成本,提高竞争力具有十分重要的意义。本文首先对纺纱的基本流程进行研究,了解常见的原棉性能指标和棉纱质量指标,并对影响棉纱质量的主要因素进行了全面的分析,最终确定通过原棉性能来对棉纱质量进行预测。为解决传统模型预测精度不高的问题,使用神经网络算法来建立棉纱质量预测模型。选择长度、整齐度、比强度、马克隆值、伸长率、细度、杂质粒数、杂质面积、反射率、黄色深度、成熟度、纤维棉结、含杂、短绒率、回潮率、含糖量、异纤量共17个原棉性能指标作为模型的输入;单纱强力、条干CV、断裂强度3个棉纱质量指标作为模型的输出。建立了单一的BP神经网络模型,并分析了该模型的优缺点。为了改进BP神经网络算法的不足,使用遗传算法和粒子群算法来对BP神经网络进行优化,分别建立了GA-BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型。实验证明这两种优化算法能有效提高BP神经网络模型预测的精度与稳定性;提出了RBF神经网络模型和GRNN神经网络模型,实验证明,使用这两种模型来进行棉纱质量预测是有效的,其中GRNN神经网络模型具有相当程度的精确度。验证了使用灰色关联分析算法进行原棉性能指标筛选对提高模型精度的效果。为了方便普通纺织工人的使用,本文研发了基于神经网络的棉纱质量预测系统。完成了系统的需求分析与设计,并最终使用Python作为主要程序设计语言实现了系统的开发。结果表明,该系统具有界面简洁,操作方便等特点,能够有效实现对棉纱质量的预测。
中国棉麻流通经济研究会[8]（2018）在《我国机采棉产业发展的现状分析》文中认为一、序言"机采棉"是以机械采摘棉花为核心,包括品种选择、种植模式、田间管理、加工工艺、质量检测、设备制造、纺织使用等在内的一项综合技术。美国、澳大利亚、巴西等国家在棉花产业发展中,通过"机采棉"及综合配套技术实现了棉花的"规模化种植、标准化生产、专业化服务、机械化采摘和智能化加工",
张家浩[9]（2018）在《我国工业遗产信息采集与管理体系建构研究》文中指出本研究内容可分为两部分,第一部分是对我国工业遗产信息采集与管理体系的建构研究;第二部分是基于该体系以全国、天津市和北洋水师大沽船坞为案例对体系三个层级的信息采集、信息管理系统和BIM信息模型的建构、以及对相关的分析应用进行实践性研究。本研究是在我国目前工业遗产研究背景下,所进行的探索性研究,目的是为了促进我国国家层面的工业遗产信息采集与管理机构和体系的建立。第一部分,首先,在信息化时代背景下,充分总结国内外前人的相关研究,并对我国工业遗产的研究现状及存在的问题进行了论述,基于这些现实问题,提出建立“我国工业遗产信息采集与管理体系”的必要性。然后,对该体系进行了建构研究,体系包括“国家层级”、“城市层级”和“遗产本体层级”。现阶段“国家层级”的目的主要是为了统筹全国各部门、机构、地区和学者成果,解读我国工业遗产研究全貌;“城市层级”的目的是为了制定标准化的“普查表”和相应的“普查信息管理系统”,为未来我国工业遗产专项普查做好准备;“遗产本体层级”的目的是为了对工业遗产文物保护单位的全面信息采集与管理标准的建立,以及GIS、BIM技术在保护中的应用进行探索。第二部分,首先,依据“国家层级”对全国目前工业遗产的研究成果进行信息采集,收集了我国1537项工业遗产,为我国未来工业遗产普查提供第一手的基础资料;建立“全国工业遗产信息管理系统”,并对全国工业遗产的行政区、时空、行业、保护、再利用等多个方面进行了全面分析,揭示我国工业遗产的整体面貌。然后,基于“城市层级”对天津市域范围工业遗产进行普查,并建立“天津工业遗产普查信息管理系统”,基于GIS技术对天津市工业遗产的基本情况、再利用潜力以及工业遗产廊道的规划进行了研究。再后,基于“遗产本体层级”,对北洋水师大沽船坞进行全面的信息采集,建立了“北洋水师大沽船坞信息管理系统”,并基于GIS技术对大沽船坞的历史格局演变、价值评估等进行研究,并进行了保护规划的编制。最后,基于“遗产本体层级”,由于遗产领域BIM技术处于起步阶段,且数据处理复杂;因此笔者先对其工作流程进行研究,然后基于BIM技术对轮机车间、甲坞和设备的信息采集与信息模型建构进行案例研究;并基于Revit软件、Revit SDK和C++语言开发了“建筑遗产修缮管理软件”,将其应用于轮机车间修缮设计的残损信息管理中。
马创涛[10]（2018）在《面向数字化车间的棉纺质量自主控制与管理》文中提出“中国制造2025”计划纲要的提出和实施,给纺织这个传统制造业的发展带来了前所未有的发展机遇和挑战,特别是纺织工业“十三五”规划将我国纺织业“十三五”重要任务确定为“控制总量、提升质量”。因此,对于我国纺织产业发展而言,如何有效解决我国纺织品尤其是棉纺织品质量低下、附加值过低的问题是一大挑战。这是因为在纺织生产过程中原材料频繁经历物理化学改性过程,使得棉纺数字化车间中的纺纱质量尚未实现精准控制,其问题的根源在于:（1）纺纱数据知识关联度较低;（2）纺纱质量波动因素难以有效识别;（3）纺纱质量输出值难以有效控制。对纺纱质量控制的现有研究,主要面向单一工序的纺纱质量控制模型,目前解决了纺纱生产质量异常数据监测与异常事件溯源问题,但还存在纺纱数据知识关联度低、纺纱质量波动机理难以有效识别以及纺纱质量难以精准控制的问题尚未彻底解决。为此,本文以上述三个问题为切入点,以提升棉纺数字化车间中纺纱质量水平为目标,重点研究纺纱数据知识关联,纺纱质量波动因素识别,以及纺纱质量智能控制三个方面的内容,具体的创新工作如下所述。（1）提出了基于质量损失函数的棉纺过程数据知识关联方法。针对棉纺数字化车间中各工序间知识关联度低的问题,借助多Agent理论,构建了面向棉纺数字化车间的系统集成模型,并在该模型下实现了各子系统功能的协同。然后,在系统功能集成与协同的基础之上,分析并研究了异构数据间的冲突问题,建立了棉纺数字化车间数据集成分析模型。进而,提出了一种基于质量损失函数的棉纺过程知识关联方法,有利于解决纺纱数据知识关联度较低的问题。（2）提出了一种纺纱质量异常波动因素辨识方法。在纱线质量国家标准中的纱线质量指标的基础之上,选取影响纱线质量波动的主要指标,并通过对纺纱生产过程中质量波动数据的统计分析,辨识了影响纱线质量波动的关键质量指标。进而,以纱线断裂强度质量指标为具体分析对象,借助Softmax多值回归算法,提出了一种基于Softmax回归的纺纱质量异常波动关键因素识别方法,有利于解决纺纱质量波动因素难以有效识别的问题。（3）建立了基于知识关联的纺纱质量控制模型。在辨识影响纺纱质量波动关键质量指标及其影响因素的基础之上,提出了一种基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测模型,实验结果表明该模型对纺纱质量预测的精度达到97.88%。进而,选取纱线断裂强度为主要指标,构建了基于多工序知识关联的纺纱质量控制模型,对比验证结果表明,因纱线断裂强力而导致的纱线不合格率降低了 23.48%,从而有利于解决纺纱质量难以有效控制的问题。本论文的研究成果,一方面有利于解决棉纺数字化车间中存在的“数据丰富、知识匮乏”的问题,为实现基于数据驱动的纺纱质量控制提供理论基础;另一方面,有利于解决纺纱质量难以有效控制的问题,为提升棉纺数字化车间中棉纺织产品的质量管理水平提供技术支撑。
二、基于C++技术开发纺纱工艺设计与管理系统的研究（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C++技术开发纺纱工艺设计与管理系统的研究（论文提纲范文）
（1）近几年我国棉纺织行业技术变革及发展趋势（论文提纲范文）
| 1 新型纤维技术 |
| 1.1 差别化、功能性纤维 |
| 1.2 生物基纤维 |
| 1.3 高性能纤维 |
| 1.4 天然纤维优化 |
| 2 棉纺织设备的技术创新 |
| 2.1 棉纺织主机设备 |
| 2.2 辅助智能设备与专件 |
| 2.3 全流程智能化棉纺成套设备及系统 |
| 3 纺织工艺技术的创新 |
| 3.1 非棉精梳工艺 |
| 3.2 半精纺工艺 |
| 3.3 环锭纺纱新工艺 |
| 3.4 其他纺织工艺的创新 |
| 4 纺织管理的创新 |
| 4.1 工艺设备管理 |
| 4.2 智能化管理体系 |
| 4.3 精益管理 |
| 4.4 科研体系建设 |
| 5 我国棉纺织行业的技术创新特点 |
| 6 我国棉纺织行业的发展趋势 |
（3）纺纱信息管理与工艺推荐系统的开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容和方法 |
| 第二章 系统需求分析及设计 |
| 2.1 项目企业介绍 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.3 系统的总体架构设计 |
| 2.4 系统功能模块设计 |
| 2.5 数据库设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 纺纱信息管理子系统设计 |
| 3.1 相关技术 |
| 3.2 纺纱工艺管理模块设计 |
| 3.3 基于离线检测的质量管理模块设计 |
| 3.4 台账管理模块设计 |
| 3.5 报表管理模块设计 |
| 3.6 系统维护模块设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 毛纺工艺推荐子系统设计 |
| 4.1 案例推理理论概述 |
| 4.2 基于案例推理的毛纺工艺推荐模型的构建 |
| 4.3 毛纺工艺案例的表达 |
| 4.4 毛纺工艺推荐机制的建立 |
| 4.5 毛纺工艺案例的修改和学习 |
| 4.6 毛纺工艺推荐子系统的设计与实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文 |
| 致谢 |
（4）纺纱机械监测系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 监测系统的发展现状 |
| 1.2.2 氨纶丝及细纱监测的研究进展 |
| 1.2.3 监测管理上位机的研究进展 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 第二章 监测系统总体方案设计 |
| 2.1 监测方案研究 |
| 2.1.1 纺纱工艺及监测需求分析 |
| 2.1.2 监测方案设计 |
| 2.1.3 监测系统功能设计 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.2.1 状态监测子系统 |
| 2.2.2 节点机 |
| 2.2.3 监测管理上位机 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 监测系统硬件设计 |
| 3.1 监测装置及节点机硬件设计 |
| 3.1.1 氨纶丝监测装置 |
| 3.1.2 单锭监测装置 |
| 3.1.3 节点机 |
| 3.2 监测系统试验及硬件优化 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 状态监测控制算法研究 |
| 4.1 基于滑动窗口的状态监测算法 |
| 4.1.1 滑动窗口机制设计 |
| 4.1.2 基于滑动窗口的氨纶丝状态监测算法 |
| 4.1.3 基于插值法的细纱转速监测算法 |
| 4.2 工序及误触发识别算法 |
| 4.2.1 工序识别算法 |
| 4.2.2 误触发识别算法 |
| 4.3 基于FSM的通信算法 |
| 4.3.1 通信协议 |
| 4.3.2 基于FSM的通信算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 监测管理上位机设计 |
| 5.1 功能分析 |
| 5.2 上位机软件设计 |
| 5.2.1 无线通信模块 |
| 5.2.2 工况显示模块 |
| 5.2.3 数据管理模块 |
| 5.3 巡回路线规划算法 |
| 5.3.1 基于贪心算法的路径规划算法 |
| 5.3.2 路径动态调整算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 监测系统试验研究 |
| 6.1 试验平台与条件 |
| 6.2 纱线状态监测试验 |
| 6.2.1 氨纶丝状态监测试验 |
| 6.2.2 细纱状态监测试验 |
| 6.3 监测管理上位机试验 |
| 6.3.1 工况显示试验 |
| 6.3.2 路径规划试验 |
| 6.4 实验数据分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 |
（5）细纱机生产过程智能化检测系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 |
| 1.3.2 本文组织结构与安排 |
| 第二章 相关知识介绍 |
| 2.1 细纱机 |
| 2.1.1 细纱机概述 |
| 2.1.2 细纱工序流程 |
| 2.1.3 细纱工艺参数 |
| 2.2 无线传感器网络选型 |
| 2.3 ZigBee无线技术 |
| 2.3.1 ZigBee技术特点 |
| 2.3.2 ZigBee网络拓扑结构 |
| 2.3.3 ZStack介绍 |
| 2.3.4 ZSatck工作流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统整体方案设计 |
| 3.1 系统方案 |
| 3.2 传感器与ZigBee平台选择 |
| 3.2.1 细纱机各轴速率检测 |
| 3.2.2 细纱断头检测 |
| 3.2.3 ZigBee平台 |
| 3.3 系统硬件设计 |
| 3.3.1 节点模块 |
| 3.3.2 速率采集模块 |
| 3.4 系统软件设计 |
| 3.4.1 ZigBee组网 |
| 3.4.2 主程序设计 |
| 3.5 系统测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 路由与纱线断头检测算法 |
| 4.1 路由算法 |
| 4.1.1 传统路由算法 |
| 4.1.2 传统路由算法缺点 |
| 4.1.3 路由算法改进 |
| 4.1.4 仿真结果分析 |
| 4.2 纱线断头检测技术 |
| 4.2.1 几种检测方法介绍 |
| 4.2.2 霍夫变换概述 |
| 4.2.3 霍夫变换原理 |
| 4.3 细纱断头检测算法 |
| 4.3.1 图像采集 |
| 4.3.2 自适应设置二值图阈值 |
| 4.3.3 消除背景噪声 |
| 4.3.4 改进霍夫变换算法提取纱线信息 |
| 4.3.5 仿真算法分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 C/S与B/S细纱机生产管理系统 |
| 5.1 C/S桌面系统软件 |
| 5.1.1 系统技术框架 |
| 5.1.2 C/S桌面系统软件设计 |
| 5.2 B/S云平台系统软件 |
| 5.2.1 系统技术框架 |
| 5.2.2 云平台系统系统功能 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.4 云平台系统模块设计 |
| 5.5 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1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（6）精确纺制的花式纱线工艺研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 |
| 1.2.1 花式纱线的发展现状 |
| 1.2.2 花式纱线在织物布面上形成图案的研究现状 |
| 1.2.3 非刚体图像配准技术的研究现状及应用 |
| 1.3 本课题研究的内容及意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 课题研究的创新性 |
| 1.5 课题研究目标 |
| 2 非刚体配准技术对图像的处理 |
| 2.1 非刚体图像配准技术 |
| 2.2 基于Matlab软件将模板图案转换成纺纱工艺 |
| 2.3 对形变织物图案的校准研究 |
| 2.3.1 纺织图像预处理及特征提取 |
| 2.3.2 特征点集的非刚体形变匹配 |
| 2.3.3 非刚体配准技术对纺纱工艺参数的优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 利用结子线在机织物布面形成图案的研究 |
| 3.1 结子线概述 |
| 3.1.1 结子线的应用 |
| 3.2 自固结子线的纺制 |
| 3.2.1 自固结子线的纺制原理 |
| 3.2.2 自固结子线的纺纱原料 |
| 3.2.3 纺纱设备介绍 |
| 3.2.4 自固结子纺纱工艺参数的确定 |
| 3.2.5 影响自固结子线生产的主要因素 |
| 3.3 精确纺制的图案织造 |
| 3.3.1 织物组织的选择 |
| 3.3.2 织机参数的确定 |
| 3.4 利用结子线在机织物布面形成图案机理 |
| 3.4.1 结子线在机织物布面图案的机理 |
| 3.4.2 实心图案与虚心图案形成的机理 |
| 3.4.3 结子线的长度与布面图案的关系 |
| 3.4.4 影响机织物布面形成图案的因素 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 图像处理技术在精确纺制图案上的研究 |
| 4.1 君子树图案面料设计开发及校准处理 |
| 4.1.1 君子树图案灵感来源 |
| 4.1.2 君子树图案的面料设计 |
| 4.1.3 君子树图案对应结子线工艺计算 |
| 4.1.4 君子树图案在织物布面上的效果 |
| 4.1.5 利用非刚体图像配准技术对图案进行校准 |
| 4.2 蘑菇图案的纺纱工艺计算及校准处理 |
| 4.2.1 蘑菇图案灵感来源 |
| 4.2.2 蘑菇图案的面料设计 |
| 4.2.3 蘑菇图案对应自固结子线的工艺计算 |
| 4.2.4 蘑菇图案在织物布面上的效果 |
| 4.2.5 利用图像配准技术对蘑菇图案进行校准 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 本课题的研究总结 |
| 5.2 本课题存在的主要不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附表A |
| 附表B |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 |
| 致谢 |
（7）基于神经网络的棉纱质量预测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 棉纱质量预测的研究现状 |
| 1.2.2 虚拟纺织加工质量预测系统研究现状 |
| 1.3 本文主要内容和结构 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文创新点 |
| 1.3.3 本文各章节内容安排 |
| 第二章 棉纱质量相关因素研究 |
| 2.1 棉纺纱工序介绍 |
| 2.2 原棉性能指标介绍 |
| 2.2.1 原棉纤维长度的概述 |
| 2.2.2 原棉纤维短绒率的概述 |
| 2.2.3 原棉纤维成熟度的概述 |
| 2.2.4 原棉纤维比强度的概述 |
| 2.2.5 原棉纤维伸长率的概述 |
| 2.2.6 原棉纤维回潮率的概述 |
| 2.2.7 原棉纤维细度的概述 |
| 2.2.8 原棉纤维杂质的概述 |
| 2.2.9 原棉纤维马克隆值的概述 |
| 2.2.10 原棉纤维杂质粒数和杂质面积的概述 |
| 2.2.11 原棉纤维黄色深度和反射率的概述 |
| 2.2.12 原棉纤维长度整齐度的概述 |
| 2.2.13 原棉纤维含糖量的概述 |
| 2.3 棉纱质量指标简介及影响因素分析 |
| 2.3.1 棉纱条干 |
| 2.3.2 棉纱强力 |
| 2.3.3 棉纱棉结 |
| 2.3.4 棉纱杂质 |
| 2.3.5 棉纱毛羽 |
| 2.3.6 棉纱细度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 神经网络算法理论介绍 |
| 3.1 人工神经网络 |
| 3.1.1 人工神经网络简介 |
| 3.1.2 人工神经网络模型 |
| 3.1.3 人工神经网络的特点 |
| 3.1.4 人工神经网络的分类 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.2.1 BP神经网络简介 |
| 3.2.2 BP神经网络模型 |
| 3.2.3 BP神经网络训练流程 |
| 3.2.4 BP神经网络算法优缺点 |
| 3.3 遗传算法 |
| 3.3.1 遗传算法简介 |
| 3.3.2 遗传算法基本操作 |
| 3.3.3 遗传算法流程 |
| 3.3.4 遗传算法优化BP神经网络 |
| 3.3.5 遗传算法优缺点 |
| 3.4 粒子群算法 |
| 3.4.1 粒子群算法简介 |
| 3.4.2 粒子群算法数学描述 |
| 3.4.3 粒子群算法流程 |
| 3.4.4 粒子群算法优化BP神经网络 |
| 3.4.5 粒子群算法优缺点 |
| 3.5 RBF神经网络 |
| 3.5.1 RBF神经网络简介 |
| 3.5.2 RBF神经网络结构 |
| 3.5.3 RBF神经网络学习算法 |
| 3.5.4 RBF神经网络优点 |
| 3.6 GRNN神经网络 |
| 3.6.1 GRNN神经网络简介 |
| 3.6.2 GRNN神经网络结构 |
| 3.6.3 GRNN神经网络的优点 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 预测模型的建立及结果分析 |
| 4.1 建模准备 |
| 4.1.1 数据准备 |
| 4.1.2 训练样本和测试样本的选取 |
| 4.1.3 实验环境 |
| 4.2 模型设计及参数选择 |
| 4.2.1 BP神经网络预测模型 |
| 4.2.2 GA-BP神经网络预测模型 |
| 4.2.3 PSO-BP神经网络预测模型 |
| 4.2.4 RBF神经网络预测模型 |
| 4.2.5 GRNN神经网络预测模型 |
| 4.3 棉纱质量预测结果及分析 |
| 4.3.1 棉纱单纱强力的预测结果 |
| 4.3.2 棉纱条干CV的预测结果 |
| 4.3.3 棉纱断裂强度预测结果 |
| 4.4 特征筛选对模型精度的影响 |
| 4.4.1 灰色关联分析 |
| 4.4.2 棉纱质量预测结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 预测系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 需求分析的任务 |
| 5.1.2 需求分析的难点 |
| 5.1.3 需求分析的方法 |
| 5.1.4 系统的功能需求 |
| 5.1.5 系统的性能需求 |
| 5.1.6 系统的数据需求 |
| 5.2 系统的设计 |
| 5.2.1 模块化设计 |
| 5.2.2 系统的总体设计 |
| 5.2.3 各模块的设计 |
| 5.3 系统的实现 |
| 5.3.1 工具介绍 |
| 5.3.2 系统各模块功能实现与测试 |
| 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 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）我国机采棉产业发展的现状分析（论文提纲范文）
| 一、序言 |
| 二、我国机采棉产业发展现状及问题 |
| (一) 发展现状 |
| 1. 新疆机采棉发展速度较快。 |
| 2. 新疆机采率达30.8%。 |
| 3. 新疆釆棉机增加迅速, 以进口为主。 |
| 4. 新疆机采棉效益呈现。 |
| 5. 内地机采棉处于探索阶段。 |
| (二) 突出问题 |
| 1. 产量损失约5%～10%。 |
| 2. 质量下降。 |
| 3. 费用增加。 |
| 4. 国产采摘、质量检测仪器设备落后。 |
| 5. 规模化、组织化程度低。 |
| 三、现阶段我国纺织企业对棉花质量的要求 |
| (一) 纺织企业转型升级后的技术现状 |
| (二) 纺织企业转型升级后对棉花质量的要求 |
| 1. 漂白纱纺织企业对棉花质量的要求。 |
| 2. 色纺纱纺织企业对棉花质量的要求。 |
| 3. 机织、针织纺织企业对棉花质量的要求。 |
| 四、我国机采棉产业发展整体解决方案 |
| (一) 机采棉的生产管理 |
| 1. 品种选择。 |
| 2. 种植模式。 |
| (1) 种植模式1。 |
| (2) 种植模式2。 |
| (3) 种植密度。 |
| 3. 田间管理。 |
| (二) 机采棉的采收管理 |
| (三) 机采棉的加工管理 |
| (四) 机采棉的品质检测 |
| (五) 机采棉的纺织使用 |
| (六) 机采棉的质量追溯 |
| 五、扶持机采棉产业发展的政策建议 |
| (一) 加快出台机采棉产业健康发展的指导意见 |
| (二) 扶持规模化生产、集约化经营, 促进机采棉提质增效。 |
| (三) 创新机采棉发展模式, 开展全产业链技术融合试点 |
| (四) 加大机采棉品种及相关技术的研发和推广力度 |
| 1. 生产种植环节。 |
| 2. 采收加工环节。 |
| 3. 质量检测环节。 |
| 4. 纺织使用环节。 |
| 备注: |
| 附件一 |
| 机采棉的品种选择指南 |
| 一、品种选择的总体要求 |
| 二、机采棉品种主要农艺性状要求 |
| 附件二 |
| 机采棉的田间管理指南 |
| 一、管理原则 |
| 二、土壤管理 |
| (一) 土地集中连片 |
| (二) 土地达到“六字”标准 |
| (三) 做好土壤化学除草封闭处理 |
| 三、播种管理 |
| (一) 种子准备 |
| (二) 合理确定播期 |
| (三) 播种要求 |
| 四、第一果枝节位高度调控管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 五、株高调控管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 六、群体冠层结构调控管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 七、发育进程调控管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 八、发育时期的管理 |
| (一) 苗期 |
| 1. 管理目标。 |
| 2. 管理措施。 |
| (二) 蕾期 |
| 1. 管理目标。 |
| 2. 管理措施。 |
| (三) 花期 |
| 1. 管理目标。 |
| 2. 管理措施。 |
| (四) 断花期 |
| 1. 管理目标。 |
| 2. 管理措施。 |
| (五) 铃期 |
| 1. 管理目标。 |
| 2. 管理措施。 |
| 九、病虫害管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 十、棉田脱叶管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 十一、棉田残膜管理 |
| (一) 管理目标 |
| (二) 管理措施 |
| 附件三 |
| 机采棉的采收作业指南 |
| 一、机采总体要求 |
| (一) 采收条件 |
| (二) 含杂率 |
| (三) 回潮率 |
| (四) 采净率 |
| (五) 质量管理 |
| (六) 防止火灾 |
| 二、采摘前的田间准备 |
| (一) 田间清理 |
| (二) 地头两端 |
| (三) 地块检查 |
| 三、采摘机组的准备 |
| (一) 机组人员 |
| (二) 运棉车的准备 |
| (三) 作业前其它物资准备 |
| 四、机械采收 |
| 五、卸棉管理 |
| 六、机采籽棉的质量管理 |
| (一) 防止尘土 |
| (二) 应用机采棉“三模”系统 |
| (三) 籽棉堆放场地油污棉的防治 |
| (四) 籽棉堆放场地的生产机械 (铲车) 的管理 |
| (五) 机采籽棉的分类堆放 |
| 1. 根据水分不同分类堆放。 |
| 2. 根据不同品种等分类堆放。 |
| 附件四 |
| 机采棉的加工作业指南 |
| 一、加工人员管理要求 |
| 二、机采籽棉加工前的要求 |
| (一) 做好籽棉的品质检验与记录 |
| (二) 籽棉预处理 |
| 三、机采棉的加工工艺流程 |
| (一) 机采棉加工工艺 |
| (二) 关键环节的加工技术 |
| 1.控制好籽、皮棉回潮率。 |
| 2.控制好籽棉烘干温度。 |
| 3. 控制好皮棉清理速度和次数。 |
| 4. 在线实时采集棉花信息并自动标识。 |
| 5. 控制好棉包的成包高度。 |
| (三) 机采棉的智能加工工艺管控系统 |
| 附件五 |
| 棉纺织企业使用机采棉指南 |
| 一、开清棉工序 |
| 二、梳棉工序 |
| 三、精梳工序 |
| 四、异性纤维清除工作 |
| 五、总结语 |
| 附件六 |
| 内地机采棉发展指南 |
| 一、品种选择 |
| (一) 符合优质棉标准 |
| (二) 生育期 |
| (三) 株型紧凑, 适于密植 |
| (四) 抗虫、抗病、抗倒伏 |
| (五) 种子发芽率 |
| (六) 皮棉产量 |
| 二、种植模式 |
| (一) 行距配置 |
| (二) 种植密度 |
| (三) 种植面积 |
| 三、田间管理 |
| (一) 灌排水 |
| (二) 施肥 |
| (三) 化控 |
| (四) 打顶 |
| (五) 病虫害防治 |
| (六) 脱叶催熟 |
| 四、采收模式 |
| (一) 机具选择 |
| (二) 采收前准备 |
| (三) 收获时间 |
| (四) 采收要求 |
| 五、加工工艺 |
| 附件七 |
| 我国棉包永久识别标志及质量追溯系统解决方案 |
| 一、现行国内外棉包身份标识编码规则 |
| (一) 美国棉包永久识别标志PBI的编码规则 |
| (二) 我国棉包永久识别标志PBI的编码规则 |
| 二、建立我国棉包永久识别标志PBI |
| 三、建立我国棉包永久识别标志及质量追溯系统 |
| (一) 系统格式 |
| 1.二维码信息组成。 |
| 2.二维码生成流程。 |
| (二) 系统内容 |
| 1.棉包加工及参数系统。 |
| 2.货场刷唛管理系统。 |
| 3.棉包二维码防伪系统。 |
| 4.质量检验管理系统。 |
| 5.物流跟踪管理系统。 |
| 6. 棉包仓储管理系统。 |
| 7. 棉包纺织评价系统。 |
（9）我国工业遗产信息采集与管理体系建构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 全国工业遗产的整体情况仍未可知 |
| 1.1.2 城市化高速发展与工业遗产保护的矛盾 |
| 1.1.3 信息采集与管理体系研究的缺失 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.2.1 中国工业遗产 |
| 1.2.2 工业遗产信息采集与管理 |
| 1.3 国内外既往研究综述 |
| 1.3.1 国外综述 |
| 1.3.2 国内综述 |
| 1.3.3 既往研究的经验与问题 |
| 1.4 研究问题及解决途径 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 1.6 研究方法及框架 |
| 1.6.1 研究方法 |
| 1.6.2 研究框架 |
| 1.7 研究创新及未尽事宜 |
| 1.7.1 研究创新之处 |
| 1.7.2 研究未尽事宜 |
| 第二章 我国工业遗产信息采集与管理体系建构研究 |
| 2.1 体系结构总述 |
| 2.1.1 体系建立依据 |
| 2.1.2 体系的总体结构 |
| 2.1.3 体系应用技术介绍 |
| 2.1.4 对我国未来工业遗产信息采集与管理工作实施的讨论 |
| 2.2 国家层级标准研究 |
| 2.2.1 信息采集标准 |
| 2.2.2 信息管理系统标准 |
| 2.3 城市层级标准研究 |
| 2.3.1 信息采集标准 |
| 2.3.2 信息管理系统标准 |
| 2.4 遗产本体层级标准研究 |
| 2.4.1 信息采集标准 |
| 2.4.2 信息管理系统标准 |
| 2.4.3 信息模型标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 国家层级信息管理系统建构及应用研究--全国工业遗产为例 |
| 3.1 全国工业遗产信息采集的实施 |
| 3.1.1 信息采集标准 |
| 3.1.2 信息采集的实施及成果 |
| 3.2 “全国工业遗产信息管理系统”建构研究 |
| 3.2.1 全国工业遗产GIS数据库建构 |
| 3.2.2 全国工业遗产信息管理系统建构研究 |
| 3.3 基于GIS的我国工业遗产现状分析研究 |
| 3.3.1 全国工业遗产总体情况分析研究 |
| 3.3.2 我国行政区层面的工业遗产分布研究 |
| 3.3.3 基于我国工业发展史的时空分布研究 |
| 3.3.4 基于行业类型的空间分布研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 城市层级信息管理系统建构及应用研究--天津工业遗产普查为例 |
| 4.1 天津市工业遗产普查的实施 |
| 4.2 天津工业遗产普查信息管理系统建构研究 |
| 4.2.1 天津工业遗产普查GIS数据库建构 |
| 4.2.2 天津工业遗产普查文件数据库建构 |
| 4.2.3 天津工业遗产普查信息管理系统建构 |
| 4.3 基于GIS的天津工业遗产分析及廊道规划研究 |
| 4.3.1 天津工业遗产总体分析研究 |
| 4.3.2 天津工业遗产廊道规划研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 遗产本体层级信息管理系统建构及应用研究--北洋水师大沽船坞为例 |
| 5.1 北洋水师大沽船坞信息采集的实施 |
| 5.1.1 北洋水师大沽船坞简介 |
| 5.1.2 信息采集的实施 |
| 5.2 北洋水师大沽船坞遗产本体信息管理系统建构研究 |
| 5.2.1 GIS数据库框架建构 |
| 5.2.2 文件数据库的建构 |
| 5.2.3 北洋水师大沽船坞遗产本体信息管理系统的建构 |
| 5.3 GIS在北洋水师大沽船坞保护规划中的应用研究 |
| 5.3.1 基于时态GIS的大沽船坞历史沿革探究 |
| 5.3.2 基于GIS技术的价值评估研究 |
| 5.3.3 GIS技术指导下的保护规划编制研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 遗产本体层级BIM信息模型建构及应用研究--轮机车间、甲坞及设备为例 |
| 6.1 工业遗产领域BIM技术工作流程研究 |
| 6.2 轮机车间、甲坞及设备的信息采集与处理 |
| 6.3 BIM信息模型建构研究 |
| 6.3.1 轮机车间BIM信息模型的建构研究 |
| 6.3.2 甲坞BIM信息模型的建构研究 |
| 6.3.3 BIM在工业设备遗产信息管理中的应用探索 |
| 6.4 建筑遗产修缮信息管理软件的开发与应用研究 |
| 6.4.1 Revit自带功能在工业遗产信息管理中的应用与弊端 |
| 6.4.2 建筑遗产修缮信息管理软件的开发 |
| 6.4.3 轮机车间残损信息管理研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 研究总结与未来展望 |
| 7.1 本研究内容总结 |
| 7.2 本研究未来发展方向展望 |
| 参考文献 |
| 本人学术成果 |
| 鸣谢 |
| 附录A 中国工业遗产名录(笔者编制,截至2018年6月1 日) |
| 附录B 国内外工业(文化)遗产普查表汇编 |
| 附录B-1《世界遗产名录》遗产申报材料 |
| 附录B-2 英国IRIS调查表 |
| 附录B-3 美国HABS调查表 |
| 附录B-4 美国HAER调查表 |
| 附录B-5 第三次全国文物普查不可移动文物登记表 |
| 附录B-6 第三次全国文物普查消失文物登记表 |
| 附录B-7 北京工业遗产普查表 |
| 附录B-8 上海工业遗产普查表 |
| 附录B-9 天津工业遗产普查表 |
| 附录B-10 济南工业遗产普查表 |
| 附录B-11 南京工业遗产普查表 |
| 附录C 中国工业遗产普查表(笔者编制) |
| 附录C-1《中国工业遗产普查表(2018 年试行版)》 |
| 附录C-2 普查表填写规范 |
| (1)封面 |
| (2)基本信息 |
| (3)生产工业流程 |
| (4)重要建构筑物遗产 |
| (5)重要设备遗产 |
| (6)测绘图 |
| (7)照片 |
| (8)参考文献和其他信息 |
| 附录C-3 中国工业遗产编号索引 |
| 附录C-4 《中国工业遗产行业名称及代码表(2018 版)》 |
| 附录D 工业遗产本体层级信息采集表(笔者编制) |
| 附录D-1 《工业遗产历史环境调查表》 |
| 附录D-2 《工业建构筑物残损信息调查表》 |
| 附录D-3 《工业遗产设备信息调查表》 |
| 附录D-4 《三维激光扫描站位记录表》 |
| 附录D-5 《工业遗产本体层级文献资料登记表》 |
| 附录D-6 《生产工艺流程登记表》 |
| 附录E 工业遗产相关行业类型列表翻译及整理 |
| 附录E-1 英国IRIS工业遗产普查表附录I工业行业类型 |
| 附录E-2 1936 年中华民国《实业部月刊》工业分类[105] |
| 附录E-3 1982 年版《中国统计年鉴》中工业分类 |
| 附录E-4 《国民经济行业分类GBT4753-1984》 |
| 附录F 各层级信息管理系统数据库框架标准(笔者编制) |
| 附录F-1 国家层级GIS数据库框架 |
| 附录F-2 城市层级GIS数据库框架 |
| 附录F-3 遗产本体层级GIS数据库框架 |
| 附录F-4 遗产本体层级文件数据库框架 |
| 附录G 工业遗产BIM信息模型标准化族库(笔者编制) |
| 附录H 北洋水师大沽船坞保护规划成果展示(笔者参与) |
| 附录J 轮机车间主要残存信息汇总(笔者编制) |
（10）面向数字化车间的棉纺质量自主控制与管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3.1 纺纱过程数据关联分析 |
| 1.3.2 纺纱质量异常因素识别 |
| 1.3.3 纺纱生产过程质量控制 |
| 1.3.4 文献小结 |
| 1.4 论文研究内容及结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 面向棉纺数字化车间的系统集成模型 |
| 2.1 棉纺数字化车间发展现状 |
| 2.2 棉纺数字化车间系统功能集成 |
| 2.2.1 纺织制造层面系统功能的集成 |
| 2.2.2 基于多Agent的系统功能协同 |
| 2.3 棉纺数字化车间系统数据集成 |
| 2.3.1 纺纱异构数据集成模型 |
| 2.3.2 纺纱数据集成分析模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 纺纱质量控制理论及智能算法 |
| 3.1 纺纱质量异常因素识别算法 |
| 3.2 BP神经网络预测算法 |
| 3.2.1 标准BP神经网络预测算法 |
| 3.2.2 改进BP神经网络预测算法 |
| 3.3 基于多工序知识关联的质量控制模型 |
| 3.3.1 多工序知识关联的质量控制模型构建 |
| 3.3.2 基于多目标烟花算法的模型求解 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 棉纺质量异常波动因素识别 |
| 4.1 纺纱数据选择与处理 |
| 4.1.1 纺纱数据选择 |
| 4.1.2 纺纱数据处理 |
| 4.2 纱线质量波动关键质量指标辨识 |
| 4.3 纺纱质量异常因素识别 |
| 4.3.1 纺纱质量异常因素识别模型 |
| 4.3.2 因素识别模型验证与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 数据驱动的纺纱质量控制与管理 |
| 5.1 基于FWA-BP神经网络的纺纱质量预测 |
| 5.1.1 纺纱质量预测模型的构建 |
| 5.1.2 预测结果验证与分析 |
| 5.2 基于多工序知识关联的纺纱质量控制 |
| 5.2.1 质量控制点及质量控制阈的选取 |
| 5.2.2 纺纱质量控制结果分析与验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 |
| 致谢 |
四、基于C++技术开发纺纱工艺设计与管理系统的研究（论文参考文献）
- [1]近几年我国棉纺织行业技术变革及发展趋势[J]. 刘强,杨家密,王志鸿,李小兰. 棉纺织技术, 2022(02)
- [2]2020中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会预览[J]. 本刊编辑部,刘凯琳,王佳月,宋富佳. 纺织导报, 2021(06)
- [3]纺纱信息管理与工艺推荐系统的开发[D]. 叶争. 东华大学, 2021(09)
- [4]纺纱机械监测系统设计与研究[D]. 顾李淼. 东南大学, 2020(01)
- [5]细纱机生产过程智能化检测系统的研究与设计[D]. 王晶鑫. 南京邮电大学, 2019(02)
- [6]精确纺制的花式纱线工艺研究与应用[D]. 邱艳茹. 西安工程大学, 2019(07)
- [7]基于神经网络的棉纱质量预测系统[D]. 王东平. 东华大学, 2019(03)
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- [9]我国工业遗产信息采集与管理体系建构研究[D]. 张家浩. 天津大学, 2018(06)
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