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第一章 绪论1

1.1 面向并行工程CAPP研究的回顾与评述2

1.1.1 面向并行工程的CAPP系统的体系结构3

1.1.2　PPS和CAPP的集成4

1.2 智能化CAPP系统研究的回顾与评述5

1.2.1 人工智能技术5

1.2.2 人工神经网络与CAPP6

1.3 面向对象建模技术9

1.4 异构系统集成技术12

1.4.1 基于分布式对象的分布式计算技术13

1.4.2 基于消息的分布式计算技术17

2.1.1 传统的软件工程方法22

第二章 面向对象可视化建模语言22

2.1 复杂系统建模技术的讨论22

2.1.2 面向对象的软件工程方法25

2.2 统一建模语言29

2.2.1 版型30

2.2.2 静态图31

2.2.3 动态图36

2.2.4 实现图41

2.2.5 标准建模语言UML的主要特点42

2.3 本章小结43

3.1.1 高层次的开发步骤44

3.1 迭代增量式开发过程简介44

第三章 迭代增量式软件开发流程44

3.1.2 迭代开发45

3.2 计划与构思阶段46

3.2.1 了解需求47

3.2.2 用例：描述流程48

3.2.3 开发流程中的用例50

3.2.4 分级与排程用例51

3.3 启动一个开发循环52

3.4 分析阶段53

3.4.1 概念模型53

3.4.2 系统行为55

3.4.4 状态图57

3.4.3 更新数据字典57

3.5 设计阶段58

3.5.1 描述实际性用例60

3.5.2 交互图60

3.5.3 设计模式61

3.5.4 设计类图62

3.5.5 系统设计63

3.6 多层分布式的系统框架设计64

3.6.1 典型的三层架构64

3.6.2 CORBA体系结构框架概述66

3.6.3 基于CORBA的分布式系统分析与开发70

3.7 建构阶段72

3.8 本章小结73

第四章 并行CAPP中的信息模型74

4.1 产品信息模型75

4.1.1 特征信息76

4.1.2 零件的特征模型78

4.2 制造资源模型81

4.2.1 制造资源的共性结构82

4.2.2 制造资源分析84

4.2.3 制造资源建模87

4.3 工艺规程模型90

4.3.1 工艺规程建模分析91

4.3.2 面向对象的工艺规程模型93

4.4.1 生产计划数据建模97

4.4 生产数据模型97

4.4.2 计划执行情况分析98

4.5 产品／工艺／资源／生产集成数据模型98

4.6 本章小结100

第五章 基于神经网络的工艺路线实例推理102

5.1 工艺路线规划现状102

5.2 实例的应用记录103

5.3 基于神经网络的工艺路线实例动态分类103

5.3.1 基于自适应共振神经网络的动态分类105

5.3.2 基于ART1神经网络动态分类106

5.4 工艺路线规划实例推理的神经索引108

5.4.1 神经索引模型和传统索引模型的比较108

5.4.2 神经索引模型109

5.4.3 基于B-P网络的实例索引110

5.5 工艺路线规划实例推理及实例提取113

5.6 基于实例的工艺知识获取114

5.7 本章小结116

第六章 产品可制造性及CAPP与PPS集成118

6.1 产品可制造性因素分析118

6.2 产品可制造性模糊综合评价方法120

6.3 产品制造性评价功能结构123

6.3.1 功能分析与实现方法123

6.3.2 产品可制造性评价模型125

6.4 CAPP与PPS集成的关键技术问题126

6.5.1 多层分布集成127

6.5 CAPP与PPS多层并行分布式集成方法127

6.5.2 动态反馈机制131

6.5.3 适度自治原则133

6.5.4 必要的工艺柔性133

6.6 CAPP与PPS多层并行分布式集成模型134

6.6.1 多层并行分布式集成结构模型134

6.6.2 多层并行分布式集成决策模型136

6.7 资源决策模型138

6.7.1 最短生产周期资源决策模型138

6.7.2 最低加工费用资源决策模型141

6.8 本章小结143

参考文献144