机械制造过程中的知识管理的研究

机械制造过程中的知识管理的研究

论文题目: 机械制造过程中的知识管理的研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 机械设计及理论

作者: 贾磊

导师: 裴仁清

关键词: 知识管理,知识创新,知识共享,机械制造过程,数据预处理,特征模式获取,关联规则,设计方法

文献来源: 上海大学

发表年度: 2005

论文摘要: 知识经济正在悄然走来,知识已经可以像资本、劳动力、原材料一样,作为一种生产要素投入生产。在新世纪中,制造企业之间的竞争已经转变为知识之间的竞争,企业已经进入了一个以知取胜的时代,为了保持自身的竞争力,制造企业必须对知识加强管理。 在机械制造过程中,无论是技术开发、设备维护,还是售后服务、状态在线监测,都有开展知识管理的需求。 目前,知识管理在机械制造过程中的应用仍处于初级阶段,研究工作停留在一些支持知识共享和重用的技术上。作者指出在机械制造过程中实施知识管理时,管理并充分利用现已获得的知识即知识共享是制造企业发展的基础,而企业要想保持其核心竞争力,关键之处在于知识创新。 围绕在机械制造过程中如何实施知识管理尤其是知识创新,本文主要开展了以下研究: (1) 系统地分析了制造企业机械制造过程对于开展知识管理的需求,提出了机械制造过程中的知识管理的框架模型。研究了知识管理与制造企业常使用的ERP、PDM、SPC和状态在线监测等技术的融合。针对制造企业需要根据制造过程的实际情况设计相应的知识管理系统,提出了融合知识创新和知识共享的松紧知识管理模型。为了知识管理(知识创新与知识共享)的实施,设计提出了所需的环境模型(A-Dynasites Model),并引入了知识进化模型来促进环境的不断完善和发展。 (2) 由于在机械制造过程中经常会遇到只能获得模糊的、不确定的数据的情况,因此需要研究如何通过分析处理还原出对象的特征的技术。本文结合轧辊辊型测量仪的实际研发和使用,在数据预处理(滤波技术)方面,提出了优于常用滤波技术的、具有鲁棒性的递归神经网络用于滤波。在数据融合技术(误差分

论文目录:

第1章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 什么是知识管理

1.3 国内外研究现状

1.3.1 知识管理的研究现状

1.3.2 知识管理在知识密集型行业中的现状

1.3.3 知识管理在机械制造过程中的现状

1.4 论文的主要研究内容

1.5 本课题的项目支持

1.6 本章小结

第2章 机械制造过程中的知识管理

2.1 机械制造过程中的知识管理

2.2 知识管理与机械制造过程中现有技术的融合

2.3 知识创新和知识共享

2.3.1 松紧综合知识管理模型——融合知识创新和知识共享

2.3.2 开展知识管理活动所需的环境——分布式的知识网络

2.3.2.1 分布式的知识网络

2.3.2.2 A-Dynasites模型

2.3.2.3 推动环境进化发展的开放式模型——SER过程模型

2.4 本章小结

第3章 数据预处理和信息特征模式的获取

3.1 数据预处理技术

3.1.1 常见的滤波技术

3.1.2 神经网络鲁棒滤波——递归神经网络(GRNN)

3.1.3 仿真实验:滤波方法的比较

3.2 数据融合技术

3.2.1 误差分离技术

3.2.1.1 误差分离技术的原理

3.2.1.2 干扰对误差分离技术的影响

3.2.1.3 统计时域两点法

3.3 轧辊辊型测量仪的研制和轧辊辊型曲线的分析处理

3.3.1 常见的轧辊辊型测量仪

3.3.2 雪橇式轧辊辊型测量仪

3.3.3 雪橇式轧辊辊型测量仪测量曲线的分析处理

3.4 本章小结

第4章 知识发现——关联规则的研究与探索

4.1 数据挖掘和知识挖掘

4.2 常见的关联规则算法

4.3 关联规则在制造企业里的应用

4.4 机械制造过程中应用关联规则的一个实例

4.5 多层关联规则算法中信息遗失问题的研究

4.5.1 A-ML-T2算法

4.5.2 FP-tree法用于多层关联规则的挖掘

4.6 Tough型约束下频繁项集的挖掘

4.7 Tough型约束下频繁闭项集的挖掘

4.8 利用松紧约束法挖掘频繁项集

4.9 采用频繁闭项集格来挖掘关联规则

4.10 本章小结

第5章 基于知识的机械制造设备状态在线监测系统的设计方法研究

5.1 基于知识的机械制造设备状态在线监测系统设计方法

5.1.1 知识准备阶段

5.1.2 知识处理阶段

5.1.3 方案拟定

5.1.4 评价与验证

5.2 设备状态在线监测系统需要知识管理

5.3 本章小结

第6章 风机轴承远程状态在线监测系统的设计

6.1 机械制造设备状态在线监测系统的需求

6.2 知识准备阶段

6.3 知识处理阶段

6.4 方案拟定

6.5 评价与验证

6.6 成果描述

6.7 本章小结

第7章 结论与展望

7.1 论文研究成果

7.2 进一步研究方向

7.3 本章小结

参考文献

作者在攻读博士学位期间发表的学术论文

作者在攻读博士学位期间参加的科研工作

攻读博士学位期间获奖情况

致谢

发布时间: 2005-09-16

参考文献

  • [1].面向机械制造过程的模糊多准则决策方法研究[D]. 彭安华.中国矿业大学2014
  • [2].机械制造的工艺可靠性研究[D]. 蒋平.国防科学技术大学2010

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