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针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行预处理,减小了搜索空间,实现了知识服务资源的快速精准定位与匹配,提高了知识服务组合的效率和成功率;针对标准涡流搜索算法易陷入局部最小的问题,引入多涡流中心搜索及涡流中心自适应更新策略,提出一种改进的多中心涡流搜索算法对服务组合问题进行全局优化。仿真实验表明,聚类分析及关联规则挖掘策略与多中心涡流搜索算法结合,能极大地缩短寻优时间并获得更优解,从而更有效地解决知识服务组合优化问题。 相似文献
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郭宗祥 《机械制造与自动化》2020,49(4):70-73
针对复杂零件产品研发迫切需要对产品研制过程中的知识进行有效管理以实现共享和重用。以叶轮云制造为例建立了复杂零件云制造知识服务流程,在此基础上对复杂零件云制造流程中工艺设计静态知识服务、切削参数优化动态知识服务、刀轨计算静态知识服务、刀轨计算动态知识服务的实现策略进行了研究。以多孔型腔零件云制造为例,实现了部分功能,初步验证表明所提出的知识服务策略可有效提升产品研发效率。 相似文献
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