服装生产数字化协同管理系统设计与实践
发布时间：2021-10-29 11:42
随着人们消费水平的不断提高,中国的服装规模定制产业得到了快速的发展。然而相较于成衣购买模式,服装高级定制漫长的生产周期使得我国的定制业在发展的过程中遇到了瓶颈。与此同时,互联网与智能化技术的不断提高,为实现传统的服装规模定制模式向电子商务模式转型指明了方向。服装生产数字化系统管理系统是将客户、企业、生产线连接起来,实现信息共享、协同管理的平台。本文在综合分析我国服装定制平台现状的基础上结合高定企业业务流程的特点,研究了整套生产环节数据流动情况,并结合最新的服装辅助生产技术,设计了一款数字化协同管理系统平台,其主要内容包括以下方面:1、对服装辅助生产最新科研技术进行学习与研究。以女裤装纸样数据为研究对象,介绍了BP神经网络技术在服装纸样成衣尺寸自动生成方面的运用。并研究了CAD二次开发技术,与BP神经网络深度结合,为未来自动打板提供了技术支持。2、结合RFID射频识别技术,对传统服装流水线进行优化设计。对流水线加工现状就行分析研究,运用电子标签技术对服装流水线进行改造。3、根据服装在线高级定制现实需求对服装生产后台管理端进行系统设计。以客户订单为驱动,研究了其自门店系统流向技术部门、生成...
【文章来源】：北京服装学院北京市
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
生产线员工加工操作示意图
响因素的分析，忽略了对实验输入变量的验主观确定影响输出结果的控制变量[55]。 MIV 分析法对因变量进行了筛选，在测试络opagation）神经网络采用复合函数链式法则和输出误差的反向传播[56]。神经网络作为中拟合的过程，即给定一些样本点，通过间的权值和误差实现自我学习，并用合适之间的映射关系，而不需要知道该映射的净体尺寸作为自变量，服装成衣尺寸作为P 神经网络最小单位神经元，其模型如图所
)表示输入和输出之间的权值，用来表示两层之制）。F 表示输入到输出之间的激活函数，目的。 是为神经元模型人为添加的阈值，用来调整理可用公式表达为 = ( )。而 BP 神经成，输入层到隐含层，隐含层到输出层均采用P 神经网络结构模型如图 2 所示，其中每个圆圈的 BP 网络模型中，输入向量为 = ( 1 2 层输出向量为 = ( 1 2 ) ，隐含层有 m ( 1 2 ) ，输出层有 r 个神经元。输入层V=( 1 2 ) ，隐 含 层与 输 出节 点之 间 )。在这样的网络模型中其数学关系如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]图书管理系统数据库的优化设计研究[J]. 张静. 黑龙江科学. 2018(20)
[2]大型数据库的关联挖掘算法设计[J]. 黄瑜. 现代电子技术. 2018(20)
[3]基于数字化制造技术的汽车总装工艺应用分析[J]. 占高朋. 时代汽车. 2018(10)
[4]AutoCAD在工程绘图中的二次开发运用[J]. 杨义强. 山东工业技术. 2018(21)
[5]“Web编程技术”实践教学模式探索[J]. 罗方芳,吴晓晖,陶求华. 福建电脑. 2018(09)
[6]基于PHP与数据库技术的Web动态网站设计[J]. 张媛. 自动化与仪器仪表. 2018(09)
[7]浅谈CAD二次开发技术在建筑制图中的应用[J]. 胡炜. 居业. 2018(09)
[8]计算机软件数据库设计的重要性以及原则研究[J]. 李磊. 电脑迷. 2018(10)
[9]服装工艺模板的工艺技术特征与应用发展——以口袋工艺模板设计为例[J]. 惠苗苗,赵建敏,王瑜,姚刚. 现代营销(经营版). 2018(09)
[10]离散型制造智能工厂发展战略[J]. 卢秉恒,邵新宇,张俊,王磊. 中国工程科学. 2018(04)
硕士论文
[1]基于袖窿形态控制的女上装结构设计方法之研究[D]. 林欢.北京服装学院 2018
[2]批量定制服装号型分类算法研究[D]. 齐雪良.安徽工程大学 2017
[3]基于C2M模式的服装高级定制平台研究与实现[D]. 张宝龙.西安工程大学 2017
[4]职业服数据库管理系统的设计与实现[D]. 刘冰.北京工业大学 2017
[5]基于机器人技术的飞行员服装功耗测试系统[D]. 吕焕然.天津工业大学 2017
[6]服装企业销售管理信息系统的设计与实现[D]. 姜梅珍.南昌航空大学 2017
[7]数字化智能化定制的顾客感知价值对品牌忠诚度影响研究[D]. 彭卉.浙江理工大学 2016
[8]阳光集团批量定制西服裁剪归拖系统分析与开发实现[D]. 曹生新.苏州大学 2016
[9]基于RFID的印染车间MES开发与应用研究[D]. 史本飞.青岛大学 2016
[10]基于RFID技术的西服生产订单跟踪管理的应用研究[D]. 李楠.西安工程大学 2016
本文编号：3464587
【文章来源】：北京服装学院北京市
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
生产线员工加工操作示意图
响因素的分析，忽略了对实验输入变量的验主观确定影响输出结果的控制变量[55]。 MIV 分析法对因变量进行了筛选，在测试络opagation）神经网络采用复合函数链式法则和输出误差的反向传播[56]。神经网络作为中拟合的过程，即给定一些样本点，通过间的权值和误差实现自我学习，并用合适之间的映射关系，而不需要知道该映射的净体尺寸作为自变量，服装成衣尺寸作为P 神经网络最小单位神经元，其模型如图所
)表示输入和输出之间的权值，用来表示两层之制）。F 表示输入到输出之间的激活函数，目的。 是为神经元模型人为添加的阈值，用来调整理可用公式表达为 = ( )。而 BP 神经成，输入层到隐含层，隐含层到输出层均采用P 神经网络结构模型如图 2 所示，其中每个圆圈的 BP 网络模型中，输入向量为 = ( 1 2 层输出向量为 = ( 1 2 ) ，隐含层有 m ( 1 2 ) ，输出层有 r 个神经元。输入层V=( 1 2 ) ，隐 含 层与 输 出节 点之 间 )。在这样的网络模型中其数学关系如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]图书管理系统数据库的优化设计研究[J]. 张静. 黑龙江科学. 2018(20)
[2]大型数据库的关联挖掘算法设计[J]. 黄瑜. 现代电子技术. 2018(20)
[3]基于数字化制造技术的汽车总装工艺应用分析[J]. 占高朋. 时代汽车. 2018(10)
[4]AutoCAD在工程绘图中的二次开发运用[J]. 杨义强. 山东工业技术. 2018(21)
[5]“Web编程技术”实践教学模式探索[J]. 罗方芳,吴晓晖,陶求华. 福建电脑. 2018(09)
[6]基于PHP与数据库技术的Web动态网站设计[J]. 张媛. 自动化与仪器仪表. 2018(09)
[7]浅谈CAD二次开发技术在建筑制图中的应用[J]. 胡炜. 居业. 2018(09)
[8]计算机软件数据库设计的重要性以及原则研究[J]. 李磊. 电脑迷. 2018(10)
[9]服装工艺模板的工艺技术特征与应用发展——以口袋工艺模板设计为例[J]. 惠苗苗,赵建敏,王瑜,姚刚. 现代营销(经营版). 2018(09)
[10]离散型制造智能工厂发展战略[J]. 卢秉恒,邵新宇,张俊,王磊. 中国工程科学. 2018(04)
硕士论文
[1]基于袖窿形态控制的女上装结构设计方法之研究[D]. 林欢.北京服装学院 2018
[2]批量定制服装号型分类算法研究[D]. 齐雪良.安徽工程大学 2017
[3]基于C2M模式的服装高级定制平台研究与实现[D]. 张宝龙.西安工程大学 2017
[4]职业服数据库管理系统的设计与实现[D]. 刘冰.北京工业大学 2017
[5]基于机器人技术的飞行员服装功耗测试系统[D]. 吕焕然.天津工业大学 2017
[6]服装企业销售管理信息系统的设计与实现[D]. 姜梅珍.南昌航空大学 2017
[7]数字化智能化定制的顾客感知价值对品牌忠诚度影响研究[D]. 彭卉.浙江理工大学 2016
[8]阳光集团批量定制西服裁剪归拖系统分析与开发实现[D]. 曹生新.苏州大学 2016
[9]基于RFID的印染车间MES开发与应用研究[D]. 史本飞.青岛大学 2016
[10]基于RFID技术的西服生产订单跟踪管理的应用研究[D]. 李楠.西安工程大学 2016
本文编号：3464587
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