一种面向云制造的语义BOM知识集成框架

为克服传统BOM信息集成中存在语义知识集成的缺陷, 支持BOM知识在云制造企业间无缝传递、共享和重用, 提出一种面向云制造的语义BOM知识集成框架。该集成框架由语义BOM知识表示、知识映射、知识服务三个模块构成。知识表示模块融合本体论, 用owl DL进行语义BOM的形式化知识表示, 构建语义BOM知识本体模型; 知识映射模块基于语义BOM多视图映射方法, 形成云制造企业所需语义BOM视图; 知识服务模块以Web service为媒介, 将各语义BOM视图封装成知识服务, 通过服务注册、绑定、发现、组合等手段, 实现BOM知识的共享和重用。该框架能支持云制造企业按需在知识重用基础上快速重构BOM知识模型。     

基于本体描述逻辑的云制造服务匹配方案

为了实现云制造环境下资源服务的增值和增效的目的,阐述了云制造的典型特征及云制造服务匹配的意义后,针对处理OWL-S语义描述云制造服务的问题,从服务请求及服务结果匹配两个核心方面入手,提出了一种基于本体描述逻辑(DL)的云制造服务匹配方案,并对该匹配方案中的各个阶段进行阐述,有效地提高了服务匹配的查全率和查准率。最终通过与传统关键字匹配方案和基于本体描述逻辑包含性检测的服务匹配方案进行比较分析,实验结果证明了文中提出的匹配方案具有很好的可行性和有效性。     

基于用户心理行为的云制造知识服务优选决策

为提高云制造环境下知识服务的选择质量,提出一种基于用户心理行为的云制造知识服务优选决策方法。基于云制造知识服务的特性分析,建立云制造知识服务优选评价指标体系;运用粗糙集理论,对各评价指标进行初始权重分配,并根据用户多属性偏好对初始权重进行调整,以确保权重分配的合理性;在此基础上,结合用户在决策过程中的心理行为分析和后悔理论,构建云制造知识服务的感知价值矩阵,并计算各知识服务的综合感知价值,以获得最优云制造知识服务。通过一个应用实例,验证此方法的有效性和实用性。     

基于云制造平台的云资源语义描述研究

为解决通过云制造平台实现资源描述的问题,采用分而治之的思想将云资源细分归类后进行分别描述,提出了一种基于云制造平台的“框架建立-框架获取-资源描述”三阶段的资源语义描述机制。针对web服务类云资源,建立了资源服务与服务请求的本体描述模型,在此基础上设计了服务发现算法。开发了云制造应用平台原型系统,验证了提出的资源描述与发现的方法。     

网络化制造领域本体知识建模的研究

针对目前网络化制造环境下,服务描述、发现过程中语义信息动态表达不足的问题,从Web服务的角度提出了一个基于本体的制造领域知识建模方法,并在此基础上构建制造领域本体模型,最后给出应用实例。重点研究解决了制造服务过程中不同对象间的信息交流、数据交换和知识资源重用三个问题,有效地实现网络制造环境下资源共享与优化配置,为基于语义的网络协同制造服务平台的构建奠定了基础。     

云制造背景下的服务匹配算法

云制造背景下的服务匹配具有复杂性、海量性,因而需要高效的匹配算法来提高响应度。以往的基于本体的语义检索算法,往往只重视结果的查全率和查准率,不能有效满足云制造背景下的海量数据处理的效率要求。文中将基于语义距离的语义相似度算法应用到云制造背景下的服务匹配中,在满足查准率和查全率的同时,通过设置相应的过滤器,极大减少了不必要的匹配过程。实验结果表明本算法很好地满足了云制造背景下服务搜索的查全率和效率要求。     

基于自适应粒子群算法的制造云服务组合研究

针对云制造系统中制造云服务组合的多目标规划问题,研究建立了问题模型并提出了求解方法。首先引入了网格制造模式的制造资源服务组合技术,探讨并描述了云制造模式中基于服务质量（QoS）的制造云服务组合过程;接着通过分析云制造模式下制造云服务的特征并基于制造领域知识,研究定义了制造云服务的八维QoS评估标准及计算表达式,推导出制造组合云服务的QoS表达,进而建立了制造云服务组合的多目标规划问题模型。最终设计了自适应粒子群算法来解决该多目标规划问题。仿真实验表明,该算法能有效并高效地解决该问题,且求解效率优于传统粒子群算法。     

面向网络化制造服务的本体知识建模研究

针对目前网络化制造环境下,服务描述、发现过程中语义信息动态表达不足的问题,从Web服务的角度提出了一个基于本体的制造服务知识建模方法,并在此基础上构建制造本体模型,最后给出服务模糊匹配的评定方法。重点研究解决了制造服务过程中不同对象间的信息交流、数据交换和知识资源重用三个问题,有效地实现网络制造环境下资源共享与优化配置,为语义Web的网络协同制造服务平台的构建奠定了基础。     

基于本体语义的制造网格构建机理研究*

针对制造资源共享和协同制造的困难,提出了基于本体语义的制造网格系统的构建思路。首先定义了制造网格服务模型,以及制造网格环境中资源封装和运行管理的基本单元——制造服务域;然后提出了基于本体语义的制造网格的体系结构及其关键问题;最后详细分析了制造网格服务响应流程中基于本体语义的服务发现、制造服务域的构造以及制造网格服务的完成等活动的执行过程。     

制造资源耦合映射与模糊匹配技术研究

针对云制造中云制造服务资源匹配映射多种模式并存,云制造服务资源与云制造资源需求间相互影响且映射关系复杂,导致缺少有效云制造服务资源匹配方法.在综合考虑云制造资源需求间相互影响的基础上,提出了云制造服务资源匹配模型,利用模糊积分度量用户云制造资源需求与云制造服务资源间的匹配程度,提出了基于模糊积分的云制造服务资源匹配方法.通过基于模糊积分的云制造服务资源匹配方法,计算获得云制造服务资源对云制造资源需求的匹配度,为制造云中的终端用户提供按需、自助、敏捷的云制造服务资源智能匹配技术.最后,以中小模具企业云制造平台某型号多工位级进模具排样图设计应用为实例,证明了文中方法在工程应用中的正确性与高效性.     

面向云制造的服务组合执行引擎框架研究

云制造模式下,制造资源被封装成制造服务,通常以服务组合的方式满足用户复 杂的制造需求。针对云制造服务组合执行过程中高效性、准确性和动态性等要求,提出了面向 云制造的服务组合执行引擎框架,并详细阐述了引擎运行机制。首先,通过解析云制造服务组 合描述文件,构造服务组合节点和服务组合依赖边,建立服务组合节点参数关联关系,归纳推 倒出相应的执行规则。然后,基于执行状态变更的服务组合执行算法实现了制造服务组合的动 态执行。最后,给出了面向电梯产业联盟的云制造服务组合执行引擎实例,验证了框架的可行 性和有效性。     

Modeling of service agents for simulation in cloud manufacturing

Cloud Manufacturing is a paradigm of intelligent manufacturing system with information opening, resource sharing, and diversified services. In order to research the issues in cloud manufacturing, such as behaviors of a service provider and service consumer, matching of service, dynamic change of resource, verification of business model, scheduling of service and evolution of service network, cloud manufacturing simulation platform is widely applied. However, the method of simulation-based on agent or rule lacks to represent the characteristics of service in cloud manufacturing. This paper presents a method of integrating the service and agent to form a service agent. The service agent integrates intelligence to the service in cloud manufacturing so that it can trade autonomously and adapt itself to the environment. A simulation case of production takt is presented in the rear of the paper. It shows that the conceptual model of the service agent and the communication architecture of the service agent can build the service agent model, which can support the cloud manufacturing simulation platform.     

云制造服务综合评价方法研究

作为云制造平台中的关键技术之一,云制造服务的综合评价对于整个云制造资源配置至关重要,在云制造服务综合评价中,服务资源的评价是综合评价的基础.针对云制造服务评价问题,根据云制造服务评价体系中评价指标的多样性与云制造服务特点相匹配,基于模糊理论中的模糊数学,建立了模糊综合评价模型,并确定了由层次分析法和熵权法组合确定权重的...     

基于业务流程的制造云服务组合模型

为了提高云制造系统中制造云服务的组合成功率,实现组合云服务与用户业务需求的准确匹配,在对制造云服务、流程节点任务、云服务的可组合性和流程匹配进行形式化描述的基础上,提出一种基于业务流程的制造云服务组合模型。该模型由业务流程引擎、业务流程、选择逻辑、评估逻辑、监控逻辑、知识库和原子云服务集构成,在功能匹配的基础上,对候选服务的可组合性进行检查,结合负载、服务质量(QoS)和业务流程信息,选择合适的云服务,并将其挂接在业务流程上实现制造云服务的组合。对制造云服务的组合流程进行了详细描述,并给出云服务组合的实现方法。实例分析表明,该模型能够有效地选择满足业务需求的云服务实体并进行组合,从而提高制造云服务的组合成功率,保障用户制造活动的顺利进行。     

基于序贯博弈的云制造平台共享效能研究

通过建立序贯博弈模型,分析考察在云制造平台上交易技术与服务的情形,研究云制造平台的共享效能与共享机制,求出模型均衡解并进行稳定性分析,利用案例分情况讨论研发成本不同的情况下云平台及各企业的最优定价策略,比较了云制造环境和传统制造环境下的技术共享差异,研究表明云平台能够有效促进技术共享,但也存在收益分配不公平等问题,对此提出了政策建议。     

Workload-based multi-task scheduling in cloud manufacturing

Cloud manufacturing is an emerging service-oriented business model that integrates distributed manufacturing resources, transforms them into manufacturing services, and manages the services centrally. Cloud manufacturing allows multiple users to request services at the same time by submitting their requirement tasks to a cloud manufacturing platform. The centralized management and operation of manufacturing services enable cloud manufacturing to deal with multiple manufacturing tasks in parallel. An important issue with cloud manufacturing is therefore how to optimally schedule multiple manufacturing tasks to achieve better performance of a cloud manufacturing system. Task workload provides an important basis for task scheduling in cloud manufacturing. Based on this idea, we present a cloud manufacturing multi-task scheduling model that incorporates task workload modelling and a number of other essential ingredients regarding services such as service efficiency coefficient and service quantity. Then we investigate the effects of different workload-based task scheduling methods on system performance such as total completion time and service utilization. Scenarios with or without time constraints are separately investigated in detail. Results from simulation experiments indicate that scheduling larger workload tasks with a higher priority can shorten the makespan and increase service utilization without decreasing task fulfilment quality when there is no time constraint. When time constraint is involved, the above strategy enables more tasks to be successfully fulfilled within the time constraint, and task fulfilment quality also does not deteriorate.     

面向个性化需求的云制造服务可信评价模型

针对传统的云制造服务可信评价模型中存在的可扩展性弱、难以满足个性化需求等问题,提出一种可扩展性强、可以较好地满足个性化需求的可信评价模型.首先构建多层次的、多粒度的云制造服务可信评价框架;然后基于此框架,提出了基于云模型的云制造服务可信评价方法,在该方法中,引入云模型理论,用于统一表征不同类型的评价指标,以及描述用户的...