内容要点 厂区布置 车间设备布置 学习流水生产布局方案的装配线平 衡方法

本章重点内容 一、菜单的种类 二、创建和修改菜单 三、菜单属性设置 四、菜单的使用

燕山大学：《测控仪器设计 Design of Measurement & Control Instrument》第五章 测控仪器的电路系统设汁

授课对象：材料工程专业本科生；课程性质：一门材料工程专业学生必修的专业课程。先修课程：制图、材料力学、材料工程基础、材料生产工艺与设备

2.1 窗口设置 2.2 图纸设置 2.3 网格和光标设置 2.4 其它设置

2.1窗口设置 2.2图纸设置 2.3网格和光标设置 2.4其它设置

本课程是自动化专业的学科大类基础课程，是一门必修课，是本专业主干课程。通过本课程的学习，使学生建立经典控制理论部分的基本概念，学习现代控制理论的基本内容，掌握反馈控制原理的应用以及分析和设计的一般规律，使其具有分析和设计自动控制系统的初步能力。同时，为专业基础课及专业课的学习打好基础，而且为以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。重点：线性系统的时域分析法、线性系统的根轨迹法、线性系统的频域分析法以及线性系统的状态空间分析与综合；难点：结构图等效变换、梅森公式的应用、扰动作用下减小或消除稳态误差的措施、高阶系统动态性能分析、广义根轨迹的分析与应用、复杂系统稳定裕度的确定、多环系统的开环幅相曲线、对数曲线的概略绘制及相应系统传递函数的确定、反馈校正方法及应用、矩阵指数的计算、状态方程的求解、系统能控性、能观测性问题以及稳定性概念的理解

针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性

第一章 供应链管理基础理论 ◼ 1.1 供应链的基本概念 ◼ 1.2 供应链管理的产生 ◼ 1.3 供应链管理的概念和内涵 第二章 供应链的规划和设计 ◼ 2.1 供应链的规划 ◼ 2.2 供应链的决策 ◼ 2.3 供应链的设计 第三章 供应链管理策略及应用 ◼ 3.1快速反应策略及其应用 ◼ 3.2有效客户响应策略及其应用 ◼ 3.3联合计划、预测和补货策略及其应用 第四章 供应链采购管理 ◼ 4.1 传统采购与供应链采购 ◼ 4.2 供应链管理下的采购决策 ◼ 4.3 供应链管理下的采购模式 第五章 供应链库存管理 5.1 传统的库存管理 5.2 供应链库存管理模式 5.3供应链库存优化方法 第六章 供应链生产管理 ◼ 6.1传统的生产计划与控制 ◼ 6.2供应链管理下的生产计划与控制 ◼ 6.3供应链管理下的生产计划与控制模型 第七章 供应链合作伙伴关系 ◼ 7.1供应链合作伙伴关系的概述 ◼ 7.2供应链合作伙伴关系的建立及影响因素 ◼ 7.3供应链合作伙伴关系的选择 第八章 供应链信息管理 ◼ 8.1网络经济与供应链管理 ◼ 8.2供应链管理中的信息技术 ◼ 8.3基于供应链的物流信息系统 第九章 供应链绩效管理 ◼ 9.1 供应链绩效评价的基本概念 ◼ 9.2供应链绩效评价的方法和应用 ◼ 9.3供应链管理下的激励机制 第十章 供应链财务管理 ◼ 10.1 供应链财务管理的概述 ◼ 10.2 供应链管理下的财务分析 ◼ 10.3 供应链成本管理 第十一章 供应链组织管理 ◼ 11.1 传统企业的组织结构和业务流程 ◼ 11.2 供应链企业的业务流程重组 ◼ 11.3 基于BPR的供应链企业组织结构

一、学科平台课程 1、《高级语言程序设计》 2、《电路原理》 3、《电路原理实验》 4、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》