云制造环境下3D打印设备资源优选方法

在云制造环境下,针对异地分布的3D打印设备资源优选与评价问题,在建立基于QoS的3D打印设备资源评价指标的基础上,设计了基于混合粒子群算法的3D打印设备资源优选方法。将多Agent与数据归一化方法相结合,利用Agent的动态自主性、分布处理等特点,构建了基于多Agent的3D设备资源优选模型,该模型能够实现候选服务的自动匹配及优选,增强了匹配优选过程的动态性和可靠性。最后通过实验仿真,验证了混合粒子群算法优选模型的适用性和有效性,为云制造3D打印设备资源优选提供了一种新的思路。     

基于竞争与协同效应的复杂制造任务一对多双边匹配模型

为了增强智慧云平台上匹配方案的稳定性、降低云任务匹配问题的复杂性,通过构建任务竞争关联网络和服务协同网络,提出基于竞争与协同效应的一对多双边匹配问题。运用期望效用理论计算双方满意度,提出基于竞争关联的任务间满意度和基于社会网络的服务间满意度聚合方法。以最大化任务满意度、服务满意度、任务间满意度和服务间满意度为目标,构建任务双向匹配多目标优化模型,运用改进非支配粒子群算法和加权TOPSIS求解得到最佳方案。通过汽车智慧制造实验验证了模型和算法的有效性,并与传统双向匹配、只考虑任务竞争、只考虑服务协同的3类匹配模型进行比较,分析不同应用场景下模型所获最优方案的差异,证明了所提模型在竞争与协同环境下的优势,获得了贴近真实情景的最优满意稳定匹配。     

任务信息驱动的3D打印云服务平台知识管理模型

为了有效辅助用户在3D打印云服务平台上完成产品开发任务,针对3D打印云平台任务流程复杂、任务主体类型多样的特点,提出一种面向任务信息的3D打印云服务平台知识管理模型。梳理了3D打印云平台知识类型,分析了平台典型任务过程并建立了任务阶段间的信息交互映射模型。构建了3D打印云平台知识管理模式,基于本体对知识和任务进行了语义化表示,针对特定任务阶段,提出了综合任务过程属性和任务对象属性的知识双重过滤模型,通过任务对象属性语义扩展保证了知识方案的完整性,实现了个性化的知识服务。开发了3D打印云平台环境下的知识管理系统,通过案例验证了本文提出的管理模型的可行性和合理性。     

云制造环境下基于非合作博弈的资源优化配置方法

针对云制造环境下无需求偏好的制造资源优化配置问题,在充分考虑制造服务需求方和云制造服务平台运营方利益的基础上,利用博弈论调和与解决冲突的特点,将制造资源优化配置多目标优化问题转化为非合作博弈问题,分别以制造服务需求方和云制造服务平台运营方作为博弈方,以服务质量指标和柔性指标多目标优化函数作为博弈双方的收益函数,建立了云制造环境下的制造资源优化配置非合作博弈决策模型,并采用改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对模型进行求解,实验结果表明了该模型和算法的可行性和有效性。     

云制造环境下3D打印服务组合优化研究

3D打印技术融合云制造模式形成的3D打印云服务具备低成本、跨区域、协同化的特点,可满足用户日益增长的个性化定制的需求。为解决3D打印云服务的合理分配问题和保障3D打印云平台高效运行,以时间和成本为优化目标,构建5约束优化模型,提出一种引入全局最优解信息的人工蜂群算法。通过仿真实验对算法性能、优化目标的选取进行分析,结果表明,改进的算法比对比算法具有更好的收敛性和稳定性,且与优化模型高度适配。     

稳定性约束的FDM成形零件建造方向优化设计

增材制造(3D打印)零件的建造方向对制造成本、表面质量、建造稳定性等指标有着重要影响。以绕打印平台坐标轴旋转的3个角度描述建造方向，建立了以台阶效应引起的体积误差表征表面质量、以支撑材料体积和零件打印分层数描述制造成本的多目标优化模型，采用多目标进化算法(MOEA/D)分别实现了基于FDM工艺的两种不同复杂程度零件的建造方向优化。针对优化解集中的零件建造方向存在不稳定、数量偏少且分布离散问题，提出一种基于自支撑表面悬空体积的稳定系数指标来量化建造方向的稳定程度。结合对目标函数的连续性改进，重新建立了考虑建造方向稳定性的多目标优化模型并进行有效求解。优化结果表明，改进目标函数的连续性能获得更多优化解，定义的稳定系数指标能有效量化零件建造方向的稳定程度；当稳定系数小于稳定性阈值0.6时，两种零件优化获得的建造方向均能满足零件建造方向的稳定性要求。     

云制造服务资源多层次匹配算法研究

针对云制造服务资源匹配的问题,在综合考虑云制造服务资源需求的基础上,提出了包括基本信息匹配、功能匹配、约束匹配和综合匹配四个层次的云制造服务资源多层次匹配算法,对匹配模型和匹配算法进行了研究,并详细阐述了每个层次的匹配内容,并给出了每个层次的相似度函数,再用相似度计算定量地描述云制造资源需求和云制造服务资源间的匹配程度,使服务资源匹配更趋于准确和智能。最后,用实例验证了该匹配算法的有效性和可行性。     

基于云制造与3D打印的阀门服务研究

针对传统阀门营销模式的存在的共性问题及阀门用户的需求,提出了云制造环境下阀门快速制造的营销模式。将云制造及3D打印的融合作为支撑阀门的营销方向,探讨云制造与3D打印相结合下的阀门营销,分析了基于云制造环境下3D打印支撑的阀门营销模式、运作流程,构建了云阀门营销服务平台,为用户提供设计、制造、营销三个层次的服务。通过实例分析探讨了该模式下阀门研发、设计、生产、销售的全生命周期运作流程。研究表明:结合云制造与3D打印模式的云阀门营销模式具有加快整合阀门行业的设计、制造、研发、销售存量资源的作用。     

面向服务链构建的云制造资源集成共享技术研究

为实现时序约束关联任务驱动的云制造环境下面向服务链构建的制造资源集成共享,研究并提出一种能促进云制造环境下制造资源快速共享、广域集成和分散服务特点的服务过程模型,对基于语义本体的云制造任务与资源建模、基于Web服务资源框架的云制造资源的平台服务化封装方案、云制造任务分解与时序约束关联原子任务链构建技术,以及云制造资源服务链构建技术等关键问题进行了研究,有效解决了云制造环境下异构资源描述、虚拟化、检索匹配与服务组合问题,最后通过仿真算例对提出的云制造服务模式及技术方案进行了验证。     

基于匹配函数的云测试资源匹配算法研究

在云测试领域,用户需求与云资源间的匹配关系MR复杂且相互影响,导致缺少有效的针对云资源匹配方法的研究,而实现两者间的有效匹配对于满足用户需求和提高服务效率具有重要意义。首先对用户需求和云资源进行数学建模,然后综合考虑资源的性能、成本、可靠性、复杂性以及均衡性等影响因素,结合需求与资源间属性的距离偏好提出了相应的匹配函数和基于匹配函数的云测试资源匹配算法CTRMAMF,最后基于某工程实例,验证了该算法在解决用户需求与资源间最优匹配问题上的可行性。     

基于多分辨率聚类的云制造任务分配

针对云制造环境下用户需求复杂多变和制造资源能力分散异构的特点,为实现制造资源的动态共享与智能分配,提出一种能够在云制造环境下迅速得出需求能力高效匹配的多分辨率聚类任务分配方案。根据任务目标特点选择适应的参数建立反映需求能力匹配程度的聚类距离函数,并以此距离为聚类依据展开多分辨率聚类,随聚类过程将任务分解并分配到相应的资源能力提供者,得出云制造系统中需求能力的多分辨率层次结构,为解决云制造环境下资源的高效配置问题、实现云制造系统中用户需求和资源能力的动态匹配提供了可行结构。通过实例对以上任务分配方案过程进行了详述,并论证了该算法可为充分利用云制造系统中零碎制造能力提供有效途径。     

基于双链式结构的云制造系统内资源调度

为提高云制造系统内各参与主体间的信任度及资源调度效率，研究基于双链式结构的云制造系统。首先，对区块链技术应用于云制造系统中进行分析，设计企业信息公有链及制造资源联盟链上的业务流程。其次，提出将资源调度算法写入制造资源链的智能合约中自动执行资源调度，建立考虑创新性和匹配性的多目标资源调度模型，使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。最后，进行实验仿真分析，将本文所提出双链式结构及资源调度模型与传统云制造资源调度模型做对比，验证模型的有效性。结果表明，在基于双链式结构的云制造系统内各参与节点间相互信任后，制造资源调度具有更优的非支配解集并且资源调度速度得到了提升。     

基于属性描述匹配的云制造服务资源搜索方法

为实现智能、高效、便捷的云制造服务资源搜索,提高服务资源需求与制造服务资源的匹配精确度,在分析现有服务资源属性检索技术和云制造服务资源特点的基础上,提出一种基于属性匹配的云制造服务资源搜索方法,并建立了其中云制造服务资源属性标准化分类描述模型;设计了服务资源同义词字典集和属性字典集,并以此为基础构造了关键词规范化算法和参数化的属性匹配算法。通过算法复杂度分析和实例验证表明,该方法具有云制造服务资源的高效准确匹配的优势。     

3D打印公有云平台运营机制及盈利模式研究

针对当前3D打印技术产业化发展缓慢,难以快速提高中小型企业产业集群快速产品开发能力的问题,分析了当下3D打印技术的应用现状,提出了构建基于面向服务的云制造模式3D打印公有云制造服务平台。从根本上搭建了3D打印公有云制造服务平台的组织架构,提出了"运营主体+技术支撑方+科技能力及其推广服务提供方+科技能力及其推广服务资源渠道"的全流程域、大范围的组织架构,在此基础上研究了平台的运营机制和盈利模式,最后通过实例即云创3d平台商业运营状况,说明了理论研究具有转化成果的可行性。     

基于分层任务网络的云制造任务分解方法

提出了一种基于顺序任务分解的云制造任务分解算法。首先给出云制造任务描述模型以及任务约束结构的相关定义,对制造任务粒度分析方法、制造任务内聚性度量方法和制造任务相关性度量方法进行了研究。然后,采用递归分解算法对任务进行优化分解,并在分解过程中考虑任务的资源匹配问题。最后,以某变速箱试制任务分解为实例验证了所提方法的可行性和有效性。     

消费者绿色偏好、大数据定向广告与手机绿色营销策略演化

消费者绿色偏好影响日益凸显、大数据定向广告(BDTA)合理有效的引入成为手机制造商、零售商绿色营销策略决择面临的新问题。针对考虑消费者绿色偏好的BDTA作用及其对手机制造商、零售商绿色营销策略的影响，建立涉及BDTA的手机制造商、零售商绿色营销策略演化博弈模型，揭示消费者绿色偏好、BDTA引入对手机制造商、零售商绿色营销策略的影响规律，并构建相应的多Agent仿真模型，利用Netlogo平台进行有效性检验，并进一步设计情景对照试验，分析BDTA引入对博弈双方营销策略的影响。研究发现：(1)考虑消费者绿色偏好，引入BDTA,制造商、零售商绿色营销期望收益增加，且双方绿色营销动力增强；(2)消费者绿色偏好度、BDTA投入强度影响制造商、零售商绿色营销策略演化均衡状态。(3)当消费者绿色偏好度高于某阀值，制造商BDTA成本分摊系数提高，绿色营销是制造商、零售商的演化稳定策略；当消费者绿色偏好度低于某阀值，制造商BDTA成本分摊系数提高，非绿色营销是制造商、零售商的演化稳定策略。(4)考虑消费者绿色偏好，当库存销售成本改善系数、已知信息消费者衰减系数下降，绿色营销是制造商、零售商的演化稳定策略...     

基于3D打印技术的机械教学模型制作研究

3D打印属于增材制造技术,应用越来越广泛,文中采用3D打印技术来制造机械教学模型制作。目前,通过研究已经完成了螺旋千斤顶模型的3D打印,并在《机械设计基础》课程中应用,呈现了3D打印在教学中的创新性应用,同时3D打印有助于提高我们学生的动手能力和学习积极性,推动了教学改革。     

基于3D打印技术与逆向工程建模的实验教学

提出3D打印技术与逆向工程结合的课程,并给出实验教学实施方案。实验内容包含PowerScan三维扫描仪对零件实物进行扫描,再通过Geomagic Control软件进行逆向建模从而实现模型构建(三维数据采集、点云处理、模型实体构建),最后通过3D打印技术实现零件实物的快速成型,进而实现快速制造。该实验体现了先进制造技术领域的发展趋势,在现代的工业制造中具有广泛的应用前景,该实验教学符合制造业对人才培养的需求,提高和促进学生对现代化设计及制造技术的认知和创新制作能力具有积极的作用。     

考虑用户偏好的外协云服务优选策略研究

为解决现有服务优选研究中不能很好地满足用户偏好这一问题,提出一种考虑用户偏好的云制造服务可靠度模型,并构建基于此模型的外协云服务优选新策略。首先对外协云服务可靠度评价指标体系进行了系统的阐述,给出可靠度模型所涉及的具体指标及其含义;然后在考虑用户偏好的基础上建立基于三角模糊数的偏好符合度求解模型;最后利用逼近理想值的方法求解候选服务的相对贴近度,加权求出最终的可靠度值为服务优选提供数据支撑。经实例验证表明,该优选策略能准确、高效地为用户优选出符合偏好的高质量外协云服务。     

多轴3D打印技术研究进展

3D打印技术通过逐层堆积的方式成型，克服了零件制造的几何限制，受到了学术界和工业界的广泛关注。但这种定向构建方式会导致零件存在阶梯效应，强度不足且需要添加支撑结构等一系列问题。为了解决传统层式打印存在的问题，研究人员开发了多轴3D打印技术。多轴3D打印技术使用多自由度机器人对零件进行动态构建，克服了传统层式打印的限制，显示出了极高的零件制造灵活性。鉴于此，对多轴3D打印技术进行了回顾，首先分析了传统3D打印存在的一些问题，然后综述了多轴3D打印技术的研究进展，包括多轴3D打印技术在路径规划、零件力学性改善、去支撑化、消除阶梯效应以及大尺寸打印上的研究概况。最后探讨了多轴3D打印技术目前存在的问题和未来可能发展的方向。