云制造环境下人力资源供给的评价与选择

为解决云制造环境下人力资源需求方对人力资源的优选问题,提出一种基于人力资源综合服务能力的人力资源提供方选择方法。建立了供需双方在云平台上的描述模型和提供方服务能力的评价指标体系,综合考虑人力资源提供方的服务能力和人力资源需求方的需求偏好,结合变精度粗糙集理论和激励—惩罚函数,提出激变模型法计算提供方综合服务能力值。最后通过应用实例证明了该方法的有效性。     

云制造环境下基于QoS感知的云服务选择模型

为解决云制造环境下的服务选择问题,提出一种基于服务质量感知的云服务选择模型,建立了QoS信息感知和量化机制,针对不诚实评价问题提出信息校正方法,根据变精度粗糙集理论计算服务质量评价指标的权重,与用户设定的权重相结合,利用制造云服务选择算法取得服务质量综合性能排序。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择最佳服务。     

云制造环境下技术资源需求的优选方法

为了解决云制造环境下技术资源提供方对需求方的选择问题,从提供方的角度提出一种对需求方的优选方法。首先建立了需求方的评价指标体系,采用变精度粗糙集模型求解评价指标的客观权重;其次,由五级标度赋值法计算评价指标的主观权重,进而获得评价指标同时具有主客观意义的综合权重;然后结合理想点法,对需求方进行评价,为提供方的选择提供依据;最后通过实例对该方法的有效性和实用性进行了说明。     

云制造环境下支持演化的制造云服务元建模

针对制造云服务运行环境的高度动态开放性,在分析了制造云服务建模需求的基础上,提出了支持演化的云服务元建模框架,着重研究了框架的语义表示层中的云服务元模型架构。在云服务元元模型层,给出了云服务元元模型的形式化定义及云服务的概念模型。在云服务元模型层,阐述了云服务业务主对象、业务元对象和业务元数据的模型结构及演化操作对象、演化日志对象的模型结构。在云服务模型层,基于Web本体描述语言建立了云服务本体。在此基础上,提出了云服务的演化过程模型。开发了一个面向模具行业的制造云服务管理平台原型,通过实际案例验证了该云服务建模方法的可行性和有效性。     

云制造环境下生产加工云能力服务

为形成合理、智慧的制造云,在详细分析云制造环境下生产加工云的属性、构成及特点的基础上,建立基于本体的生产加工云语义描述机制和模型,重点研究了生产加工云能力服务的体系架构,实现了生产加工云能力服务的智能搜索和自动匹配,达到了生产加工任务的自主分解和服务聚合。通过实验研究表明,所提的基于本体的生产加工云能力服务体系架构和方法具有准确性和可行性。     

云制造环境下的制造资源优化配置研究

为有效地对云端服务资源进行优化配置以降低制造服务成本,在云制造资源优化配置问题进行形式化描述的基础上,考虑物料流和信息流对时间和成本的实际影响,构建了以成本和时间最小化、质量最优化为目标的资源优化配置模型,并采用最大继承法对资源配置模型进行求解,计算结果表明了该模型和算法的有效性。通过与现存算法进行比较,验证了该模型及算法的稳定性和可行性。     

云制造环境下基于本体的加工资源发现

为解决云制造环境下的加工资源发现问题,研究了加工任务和加工资源的信息模型及建模方法,建立了基于本体的加工资源发现机制,从功能结构、属性约束和服务状态三个方面定义了资源匹配规则并使用描述逻辑进行了表达.构建了由资源层、代理层、知识层和用户层组成的资源发现框架,通过对信息模型与匹配规则的集成,实现了基于知识推理的资源自动发现.以齿轮加工为例,对加工资源发现过程进行了描述.     

云制造环境下设计理性模型驱动的协同设计

设计服务化是协同设计的一个新方向。本文提出了一种云制造环境下设计理性模型驱动的协同设计方法。首先建立设计理性模型库,然后基于设计理性模型驱动协同设计,基于设计情境匹配设计服务,基于设计知识跨库检索多个知识库为设计活动提供知识融合服务。最后以ATM机的设计为例证明了此方法的可行性。     

云制造环境下模具加工制造资源共享技术研究及平台开发

针对传统模具企业生产周期长、资源少、设备利用率不高,不同区域企业间缺乏沟通与合作,制造经验知识得不到积累传承等问题,引入云制造模式,对模具制造资源进行定义并分类,构建模具企业面向客户订单的制造资源共享过程模型,并建立模具制造资源共享云服务资源库,开发面向模具加工的智能制造云平台系统。结果表明：各加盟企业获取模具订单途径更加多样化,生产制造方式更加丰富化,获取行业信息更加方便,有利于企业之间的供需撮合,提高企业竞争力。     

基于模糊综合评判法的云制造服务平台信用评价方法

为解决云制造服务平台的信用评价问题,构建了综合考虑准入平台属性和Qo S属性相结合的信用评价体系指标。针对评价结果定性分析不够准确的特点,提出了基于模糊综合评判法的评价方法,将定性分析转化为定量分析。最后,通过云制造服务提供方的评价实例验证了方法的有效性和科学性。     

云制造环境中面向设计知识资源序列化组合的量子和声搜索算法

针对云制造环境下中小企业设计知识散乱无序、创新能力薄弱的现状,为将设计知识组合成有序的知识资源序列,提出知识资源的服务能力评估模型和知识资源序列化组合的数学模型,并设计了求解该模型的量子和声搜索算法。该算法通过引入量子化编码及量子门变换,提高了全局搜索能力。以模具中小企业设计知识资源组合优化问题为例,根据数学模型,用该算法求解出了成本与质量综合约束下的最优设计知识资源序列化组合。     

云制造环境中基于工作流的资源选取方法

为提高资源的优选效率,从而更好地满足用户需求,将业务过程因素考虑到资源选取过程中,通过分析云制造环境中资源的特点,构建服务时间、服务质量、服务成本、可用率、可组合率、可信任度六个资源评价指标,同时根据业务过程建立资源依赖关系模型,形成资源关系图,再根据资源关系图将业务过程划分成存在资源依赖关系和不存在资源依赖关系的子过程,将六个典型的资源评价指标运用在各个子过程中,求解各个子过程的资源最优集,合并各个子过程的资源最优集即可得到业务过程的资源最优集。通过实例证明了考虑业务过程的方法更优。     

快速扩散制造环境下制造资源选择技术研究

为解决武器装备变批量生产问题,基于信息技术和网络技术,提出了快速扩散制造问题,并对网络化制造与快速扩散制造进行了差异性比较.从制造成本、时间、质量、服务和能力等方面,将制造资源选择评价指标分为时间性指标、成本性指标、历史性指标、总体性指标、资源状态指标、制造能力指标六大类,并构建了制造资源选择综合评价体系.最后应用层次分析法与灰色关联理论相结合的制造资源选择策略和实现算法,并以某飞机关键复杂零件制造任务为例,介绍了基于灰色关联理论的制造资源快速选择过程与方法.     

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。     

云制造环境下基于双层规划的资源优化配置方法

为解决云制造环境下的制造资源优化配置问题,在深入分析云制造的运行模式和制造资源配置过程的基础上,充分考虑云制造环境下制造服务过程中的不确定因素以及制造任务需求方和云制造服务平台运营方的利益,提出包括服务质量指标和柔性指标的云制造资源服务组合评价指标体系,建立了云制造环境下的制造资源优化配置双层规划模型,并采用改进的进化多目标优化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。     

面向多目标优化的云制造虚拟资源调度方法

为解决传统资源调度方法使云制造的资源分配过程响应速度低、分配不均衡的问题,提出一种以提高制造效率、维持资源负载均衡为目标的多目标优化模型,并设计了一种改进型粒子群算法避免其陷入局部最优解,以实现复杂制造过程所需资源的合理分配。以钢铁烧结制造过程的云制造仿真为例,对模型及算法进行了仿真分析,验证了其有效性。