计算机服装智能制造系统中的智能计算与应用pdf电子书版本下载

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第1章 绪论 1

1.1 服装工业生产技术的智能化发展 1

1.1.1 服装CAD系统的智能化 1

1.1.2 服装CAM系统的智能化 2

1.1.3 服装CAPP系统的智能化 4

1.2 智能技术应用于服装工业生产的几点构想 4

1.2.1 智能技术应用于服装工业生产的难点 4

1.2.2 智能化服装CAD系统框架 5

参考文献 6

第2章 基于多自治体的服装集成制造系统 7

2.1 引言 7

2.2 基于多自治体的服装集成制造系统的设计思想 7

2.3 自治体的基本结构 8

2.4 基于Web的服装生产集成管理 9

2.5 集成管理系统的关键技术 10

2.5.1 中间件服务 10

2.5.2 数据库访问中间件 10

2.5.3 Servlet的技术实现 11

2.6 基于多自主体的服装集成制造系统 12

2.6.1 系统的网络模型 13

2.6.2 JSP/Servlet访问方法 16

2.7 系统的总体框架结构 17

2.8 结束语 19

参考文献 19

第3章 智能计算技术 20

3.1 BP神经网络 20

3.1.1 BP神经网络概述 20

3.1.2 BP神经网络的学习 21

3.1.3 BP神经网络举例 23

3.2 Hopfield神经网络 29

3.2.1 Hopfield神经网络的结构 30

3.2.2 Hopfield网络求解优化问题的思想 30

3.2.3 Hopfield网络求解FMS调度问题 31

3.2.4 旅行商问题（TSP）的Hopfield网络求解 33

3.3 模拟退火算法 36

3.3.1 模拟退火算法简介 36

3.3.2 基于Hopfield优化模型的模拟退火求解算法 38

3.4 遗传算法 39

3.4.1 遗传算法简介 39

3.4.2 遗传算法举例 41

3.5 粒子群算法 46

3.5.1 引言 46

3.5.2 改进的PSO算法优化 46

3.5.3 算法性能准则 47

3.5.4 对于有约束优化问题的求解算法 49

3.5.5 优化问题应用 49

参考文献 50

第4章 上衣纸样设计的神经网络方法 51

4.1 引言 51

4.2 基于神经网络的上衣样板设计方法 52

4.2.1 实验步骤 52

4.2.2 神经网络结构及学习算法 53

4.2.3 基于MATLAB的神经网络权值学习 54

4.3 网络的测试与结果分析 59

4.4 结论 61

参考文献 61

第5章 基于人工智能的优化排料系统 62

5.1 研究背景和意义 62

5.1.1 排料问题的研究背景 62

5.1.2 研究排料问题的意义 63

5.2 国内外研究历史及现状 64

5.2.1 国外研究现状 64

5.2.2 国内的研究现状 65

5.2.3 国内外服装排料技术的研究趋势 66

5.3 解决二维排料问题的常用算法 67

5.3.1 针对不规则形状排料问题的局部优化算法 67

5.3.2 启发式方法 68

5.3.3 排样问题的技术难点 69

5.4 遗传粒子群算法在二维不规则排料中的应用 70

5.4.1 实例 70

5.4.2 排料布局的编码方式 71

5.4.3 适应度函数 71

5.4.4 多边形面积的计算 72

5.4.5 数据的存储形式 72

5.4.6 种群及参数的初始化 73

5.4.7 交叉算子 73

5.4.8 选择运算 74

5.4.9 变异算子 77

5.5 基于虚拟力的遗传粒子群算法 77

5.5.1 利用遗传粒子群算法的结果和分析 77

5.5.2 基于虚拟力的遗传粒子群优化算法 78

5.6 总结 82

参考文献 83

第6章 服装缝纫吊挂生产线的遗传调度技术研究 87

6.1 引言 87

6.1.1 问题的提出 87

6.1.2 服装缝纫吊挂生产线调度技术的相关研究 87

6.1.3 存在的问题和解决方案 88

6.2 服装吊挂线及生产工艺的研究内容 89

6.2.1 缝制系统的生产方式 89

6.2.2 服装吊挂生产系统的工艺适应性 90

6.2.3 吊挂生产线的生产结构特点 90

6.2.4 服装吊挂生产系统的工艺设计方法 91

6.2.5 吊挂系统与传统的流水线比较 92

6.2.6 目前国内外服装吊挂生产系统产品介绍 92

6.3 服装缝制生产工艺计算机辅助编排与计划的主要研究内容 94

6.3.1 流水线生产的特点和组织条件 94

6.3.2 服装流水生产线的组织设计 95

6.4 基于遗传算法的服装生产调度优化系统 96

6.4.1 服装缝纫流水线的调度研究 96

6.4.2 流水线调度的目标函数 97

6.4.3 流水线调度目标函数的优化原理 100

6.4.4 遗传算法的求解 102

6.5 计算实例及服装缝制调度优化系统 109

6.5.1 设计系统功能及使用方法介绍 109

6.5.2 系统计算结果部分 118

6.5.3 吊挂生产线动态模拟 120

6.6 优化设计的应用实例——男式衬衫 124

6.7 结论 126

参考文献 126

第7章 铺布与裁剪服装生产过程的遗传优化调度 129

7.1 引言 129

7.2 计算机铺布与裁剪服装生产系统过程 129

7.3 基于遗传算法的铺布与裁剪顺序优化方法 130

7.3.1 问题的表达 130

7.3.2 种群的初始化 131

7.3.3 交叉与变异算子 131

7.4 适应函数与子代的复制方法 132

7.5 实验结果及讨论 132

7.6 结论 134

参考文献 134

第8章 服装面料的智能聚类研究 135

8.1 服装面料变形舒适性的粒子群聚类研究 136

8.1.1 粒子群算法 137

8.1.2 C均值算法 138

8.1.3 粒子群聚类算法 142

8.1.4 粒子群聚类举例 144

8.2 服装面料性能的模糊聚类研究 146

8.2.1 模糊数学基础 146

8.2.2 基于模糊等价关系的聚类研究 149

8.2.3 遗传模糊C均值聚类研究 155

参考文献 162