支持团队工作的工作流技术研究

针对工作流系统对动态团队和不确定性任务支持的要求，首先利用面向对象技术建模团队的组织结构，并采用对象约束语言规范化描述团队内部结构约束和“团队～任务”约束，然后提出了任务版本的概念，用来解决团队对应的工作流任务不确定问题，并讨论了集成实现中的若干关键问题。通过定义工作表单来描述任务数据，利用一定的规则实现多任务版本的配置，最后给出了具体的实现步骤。     

石粉对机制砂混凝土性能的影响

机制砂中含有粒径小于0.075 mm的石粉是机制砂与天然砂显著的区别之一.为了研究石粉对机制砂混凝土性能的影响,对比测试了不同石粉含量对机制砂混凝土工作性及抗压强度的影响,通过电通量法、快冻法测试了不同石粉含量对混凝土氯离子渗透性、抗冻融性能的影响,并对比测试了天然砂和机制砂混凝土的收缩,结果表明机制砂中含有适量的石粉可以改善混凝土的工作性,提高混凝土强度,而且石粉的加入可以提高混凝土的密实度从而改善混凝土的氯离子渗透性和抗冻融性能.机制砂混凝土14 d龄期前的收缩比天然砂大,后期的收缩与天然砂相差不大.     

语义背景下基于形式概念分析的产品族组件规划与类型识别研究

提出了语义背景下产品族规划阶段基于形式概念分析的组件规划与类型识别新方法,采用网络本体语言建立产品族语义信息模型,进而获取产品族语义形式背景,应用Hasse图描述组件形态分布,并在此基础上用Galois格理论进行组件类型识别。研究表明,基于形式概念分析的组件类型识别和组件规划方法不仅具备传统Pareto方法所具有的零部件通用性评价功能和使用频率统计功能,还能从整体上动态地规划组件在产品族中的布局,最后以某冰箱产品族规划实例进行了验证。     

基于PDM的工程变更管理研究

在PDM系统集成的基础上，研究工程变更技术，将工程变更管理的全过程分为请求、评估和实施三个基本的环节。抽象出七个工程变更对象，并给出了类图描述及类之间的联系。讨论了变更对象的生命周期概念和工作流，分析了生命周期过程中对象之间的协作与同步，并建立了同步模型。最后给出了基于PDM软件Windchill的工程变更实现实例。     

基于扩展粗糙集的工艺偏好知识发现

工艺偏好知识是工艺决策者和工艺设计者关注的重要知识。针对工艺属性复杂多样的特点,采用扩展粗糙集模型,将经典粗糙集模型进行扩充,综合运用等价、相似和偏好关系,即复合关系进行工艺偏好知识的挖掘。接着给出工艺属性的预处理方法、工艺属性的约简算法、工艺偏好规则的表达方法和工艺偏好知识的归纳学习算法。最后以孔加工工艺信息表为例进行实例验证,结果证明所获得的工艺偏好知识是能够直接指导工艺决策者的关键知识,并且可节省大量的基于支持度、可信度和确定度的工艺规则评价环节。     

基于粗糙集神经网络的产品族配置性能预测方法

模块化产品族设计是面向大规模定制设计的支撑技术.为了加快对动态变化的个性化需求的响应速度,提出基于粗糙集神经网络的产品族配置性能预测新方法,以通过产品族中典型产品变型的历史数据挖掘来预测新产品变型的基本性能,给出产品族配置性能预测定义和目标;提出层次化的产品族表示模型,并用数学方法对配置过程和配置对象进行规范描述;给出基于粗糙集神经网络的配置性能综合预测框架和基本步骤.该方法能够复用所挖掘的配置知识和配置规则,减少试验环节工作量,且能将性能预测值作为衡量是否满足最终客户需求的基本依据,以评价配置的合理性.最后以某模块化新型号冰箱产品族为实例进行验证.     

基于数据挖掘的通用物料清单重构方法研究

为有效地重构新型的通用物料清单,提出了基于数据挖掘的通用物料清单重构过程,运用赋权无序树形图表示产品物料清单实例,基于最小赋权对称相异度给出了相似物料清单实例之间的相似度度量算法;基于物料清单实例之间的相似度度量结果,采用k-Means聚类方法对物料清单实例进行聚类.重构后的通用物料清单来自大量的客观历史物料清单数据,其适应性和配置能力将大大改进.最后,给出该方法在国内某大型家电企业的应用实例,结果证实了其有效性.     

基于OWL的产品族语义信息建模方法

在大规模定制模式下,产品族规划和产品族信息建模是关键.基于本体描述语言OWL在语义层面上进行产品族信息建模,基于冰箱产品族进行实例验证,在Protégé知识管理平台上进行二次开发,建立了产品族语义信息建模工具.研究表明,基于OWL的产品族语义信息模型,不仅在语法上保证了产品族信息的一致性,从语义上也保证了一致性,对提高产品族规划效率具有重要的实用价值.     

采用数据挖掘的产品族工程配置知识发现研究

工程配置是面向大规模定制的产品族开发设计方法中的重要内容.配置知识包括配置规则和配置约束,是配置知识库的基础.传统的配置知识库都是事先定义好的规则和约束,配置的灵活性差.提出了从客观产品历史数据出发,采用数据挖掘方法来挖掘潜在的配置规划和配置约束,作为传统配置知识的有效补充,可以提高配置灵活性.讨论了数据挖掘的丁程指标特征变量的聚类方法、特征聚类与模块实例问的配置规则表达、具有强关联度配置约束的表达方法和工程配置知识发现的Apriori方法,最后以电动自行车为应用实例进行了验证.