工业设计云服务平台下基于用户偏好的设计团队成员优选决策

为解决工业设计云服务平台中基于用户偏好的设计团队成员优选决策问题,提出一种基于直觉模糊集与网络分析法的设计团队成员综合能力评定方法。该方法结合目前已有的协同评价方法以及云服务平台特点,对满足用户偏好的设计团队成员综合能力进行优选决策,构建工业设计云服务平台下的网络化协同设计团队成员的三阶优选评定模型:第一阶段确定基于用户偏好的评价目标,结合模糊需求描述法挖掘用户隐性需求偏好,并将其转化为设计团队成员的评价目标;第二阶段构建设计团队成员优选评价指标体系,运用直觉模糊集与网络分析法对设计团队成员综合能力中各评定指标间的关联度和决策者犹豫度进行多属性群体决策评价;第三阶段结合质量功能配置对基于用户偏好的设计团队成员进行优选。以云服务平台上的游艇设计任务为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

面向汽车产业链的云服务平台信息支撑体系

针对制造业产业链大规模企业群的制造服务需求,凝练出协同采购、生产、销售、售后和物流五类制造协同服务体系。为解决核心制造企业群与供应商、销售商、售后服务商、物流商五类企业群的大规模复杂性协同问题,结合云服务思想及理论,提出基于SaaS的汽车产业链云服务平台总体支撑方案。引入变粒度的多重广义协同关系算子模型,验证了支撑方案的合理有效性。利用该支撑模型,构建出面向汽车产业链内外协作一体化的云服务平台信息支撑体系,并对云服务平台的数据库内核进行了设计。对云服务平台的初步应用情况进行了分析,为解决广域空间内制造服务的协同问题提供了一定的理论支撑。     

面向维修的复杂装备模块智能聚类与优化求解技术

为解决传统维修过程中由单独的维修部门被动应对既成事实的复杂装备检修问题,同时加强其他部门对于维修活动的协同能力,在复杂装备的设计阶段引入维修相关的驱动要素和维修阶段的策略选择,提出一种面向维修的复杂装备模块化设计方法。从维修成本、维修复杂度、维修效率等方面探讨复杂装备模块化设计准则,得到各维修特性的量化计算方法,通过综合考虑约束条件建立面向维修的模块化设计模型。采用青蛙跳跃算法和细菌优化相结合的混合多目标蛙跳算法对模型进行优化求解,从而得到一系列代表模块化设计方案的Pareto最优解,并利用基于信息熵理论的Pareto优选方法获取最终的模块化设计方案。以沈阳某机床厂设计生产的GMC型精密五轴加工中心为例,运用数值仿真手段验证了该方法的有效性和可行性。     

基于混合任务网络的智慧制造任务协同分配模型

复杂任务场景下,由于制造子任务间存在多维的物料、信息、知识交互和传递关系,对匹配服务单元间的协同能力提出一致性要求,任务关系与服务协同关联匹配不精确将带来额外协调和交互成本,降低资源配置效率,而传统任务分配模型忽视任务关系约束对分配结果的影响。鉴于此,通过任务网络与服务协同网络的动态匹配,构建了面向任务关系约束的任务协同分配方法。针对"好钢未用在刀刃上"现象,综合用户偏好和网络中心性分配任务权重,提出基于权重的服务胜任度聚合方法;针对"1+12"不协同现象,提出基于横向协同和纵向协同的服务协同水平计算方法;综合考虑服务群体的胜任度和协同水平,提出基于混合任务网络的多目标任务分配优化数学模型。利用改进非支配粒子群算法进行求解得到Pareto最优解集,根据用户偏好和实际制造情形,通过加权TOPSIS评估获取个性化、灵活的最佳分配方案。运用汽车云制造仿真实验,验证了模型的有效性,通过在最好解、平均解和运行时间上与其他算法进行对比,分析了所提方法的优势。     

工业设计云服务平台协同任务模块化重组与分配方法

针对工业设计云服务平台中子任务与服务资源配置过程中存在的匹配效率问题,提出一种协同任务模块化重组与分配方法。该方法在分析云服务平台协同任务与服务资源特点的基础上,给出任务模块化重组的计算方法与实施框架。通过采用权重有向图与设计结构矩阵结合的方法,定量分析子任务间的信息交互强弱关系与耦合关系,实现对子任务的模块化重组。同时,建立趋向矩阵对资源执行任务的综合能力与任务之间的相对重要度进行评估,将趋向矩阵转化为执行矩阵,得出模块化任务与候选资源之间的匹配映射关系,并找到最优的虚拟资源组合方案。以医疗镇痛泵协同产品设计任务为例,采用实验比对分析的方法,验证了所提方法的正确性与有效性。     

面向产业链协同云服务平台的多租户表单定制技术

为了有效解决产业链协同云服务模式下的表单差异化定制问题,分析了租户的表单数据定制和表单界面配置的需求,提出了面向产业链协同云服务平台的多租户表单定制应用方案。该方案利用独立数据架构下企业联盟数据库实例生成算法和共享数据架构下企业联盟数据扩展定制算法实现了表单的数据定制,利用业务表单的界面配置算法实现了表单的界面定制,利用表单执行引擎算法解析配置文档,生成并加载相应的业务表单以供租户使用。以汽车及零部件产业链协同云服务平台零部件协同采购业务为例,验证了应用方案的可靠性与实用性,并能满足不同租户的表单定制需求。     

云服务平台多层网络协同控制模型

面向制造业产业链上中下游大规模多类型企业群,针对产业链协同云计算服务平台的访问控制问题,提出多类型协同的多层级体系控制机制。基于SaaS/PaaS的云服务模式,从云服务平台产业链的业务协作与访问控制协同出发,给出多层次、分体系的平台访问控制方案。利用各体系层次的关联关系,构建了多维关系布尔矩阵。利用语义关系将布尔关系矩阵转化为多层级体系复杂网络控制模型,并对网络模型进行了仿真实现,给出了模型的实际应用方案及效果。该网络模型改进了传统的基于角色的访问控制静态控制模式,且具有较好的稳定性与扩展性,为解决大规模企业群在角色层次授权多样化、权限体系动态变化过程中的云服务平台访问控制问题,提供了较好的理论支撑。     

云制造模式下基于胜任力模型的工业设计能力评估

云制造模式下,由于缺乏对设计人员的能力进行量化建模与评价方法的研究,进而影响了复杂设计任务与设计能力的合理匹配,阻碍了设计能力的社会化聚集。基于胜任力模型,面向云制造模式下的工业设计人员,从元胜任力、行业技术胜任力、设计任务胜任力及学习能力胜任力等角度构建了设计能力评估体系,讨论了基于网络分析法的设计能力评估方法,通过对工业设计云服务平台的设计能力评估,验证了文中方法的可行性与科学性。研究成果解决了云制造模式下设计能力综合评估,为实现广域社会化工业设计能力的动态重构奠定了基础。     

云模式下仿真设计资源的虚拟化与服务化

仿真设计资源的云服务模式及平台应用是快速提升中小企业复杂产品仿真设计能力、有效降低新产品研制成本和风险的有效方式之一。结合复杂产品仿真设计这一应用领域自身特点,在云制造系统通用体系架构基础上构建了仿真设计云服务平台架构;阐述了平台开发中仿真设计资源的虚拟化与服务化方法,给出了仿真设计资源通用虚拟化描述模型及虚拟资源的Web服务封装及应用实例;最后通过开发中小企业云服务平台原型系统验证该方法可行性,也为中小企业提供一个仿真设计资源综合服务平台。     

分布式虚拟设计环境中多用户协同设计研究

虚拟设计已成为制造业发展的重要方向 ,而基于网络的分布式虚拟设计为多用户共同参与虚拟设计提供了条件。考虑到分布式虚拟设计对计算机的计算能力和实时显示的要求及对网络带宽的要求 ,作者设计了分布式虚拟设计结构 ,该结构能为多用户共同参与设计提供虚拟设计环境。为了使设计人员进行有效的协同设计 ,作者应用分布式人工智能的思想为多用户协同设计提供了多用户协同设计模型以及当发生冲突时的决策模型     

基于云制造的起重机协同设计与制造模式

综合分析网络化制造、制造网格、制造服务平台与云制造的特点,云制造具备三种传统制造模式所缺少的优势。本文将云制造模式引入工程机械中的起重机行业,借鉴基于云计算的服务系统三层结构构建了基于云制造的起重机协同设计与制造模式,并详尽地阐述了该模式中各层的组成与作用。分析了起重机从设计到制造的整个流程,最后分析了基于云制造的起重机协同设计与制造模式的案例。云制造的引入,将大大提高起重机设计与制造的效率。     

基于Web协同虚拟装配规划的实现

协同虚拟装配是借助于网络对产品进行数字化预装配 ,它是敏捷化设计与制造的基础。本文探讨了虚拟装配的协同机制 ,分析了产品设计过程中相关成员的需求并给出了客户端配置 ,探讨了系统开发工具的特性 ,建立了应用 VRML格式作为数据载体、基于 Web的虚拟装配框架体系。虚拟装配设计模块包括装配路径规划和干涉检查 ,文中分别给出了相应的算法     

中小企业云制造服务平台的研究与开发

为提高中小企业的综合竞争能力,基于云制造服务模式和思想开发了一种面向中小企业的云制造服务平台.采用多家企业、多个订单、多方协作的服务交易方式,设计了云制造服务平台的工作流程和核心功能.对供需智能匹配引擎、交易协同逻辑引擎和信用评估引擎等关键问题进行了研究,实现了基于关键字的语义智能搜索、订单跟踪、交易任务引导以及全流程的协同化管理.在汽摩零部件制造行业进行了验证性应用,通过线上服务和线下服务有效整合了该行业的制造服务资源,实现了云制造服务的有效管理.     

基于语义Web的云设计服务平台及关键技术

针对云设计环境下设计资源具有分布性、异构性和面向服务等特点,以及中小制造企业对外部设计资源和设计能力的需求,以语义Web为基础,设计了一种能够实现设计资源集成共享并支持中小企业内外部资源整合与产业协作的云设计服务平台。给出了云平台的层次体系结构与运行机制;探讨了基于Web服务和本体论的资源虚拟化和云资源池构建方法,建立了面向产品信息模型的资源动态能力与客户需求表述模型,研究了基于语义推理的资源搜索匹配算法以及平台运行调度与监控等;采用Flex和Java开发了云平台原型,并以使用UG终端仿真服务设计起落架外筒为运行案例,验证了云平台的可行性和有效性。     

基于群体智能的农产品供应链网络多目标优化设计

针对产出单一产品的多级农产品供应链网络优化设计问题,同时考虑最小化总成本和最大化客户需求满足率两个目标,建立了集成生产设施选址、产能决策和物流网络运输模式选择的农产品供应链网络优化设计的多目标混合整数规划数学模型。基于一种新型的改进二元粒子群算法并融合拥挤距离计算和外部Pareto档案构建等技术,提出一种Pareto多目标粒子群优化算法求解农产品供应链网络设计问题。通过将该算法与基础二元粒子群优化扩展而来的多目标粒子群优化,以及非支配排序遗传算法应用于三个案例的计算对比,验证了算法的有效性和优越性。     

产品协同设计系统中交互式双边协商问题研究

为了解决产品协同设计系统中的冲突消解问题,提出一种基于多目标遗传算法的交互式双边协商算法。该算法通过目标加权法将向量优化问题转化为标量优化问题,其中不同的权重向量可以提供不同的Pareto解。在该算法实现过程中,采用实数编码法进行编码,每个染色体代表一组描述协商方案的属性集。遗传操作包括选择、交叉和变异,其中方案的选择操作采用排序法,避免了在群体规模固定的情况下产生过量的后代。提出了一种最优保存策略,让方案群中适应度最大的方案不参与交叉和变异,而直接去替换适应度最小的方案,提高了算法的求解速度。最后,通过一个成本控制问题进行了检验,证明该算法不仅能得到协商结果,而且可以得到更多的Pareto解,为协同设计系统提供更多的选择方案和选择空间。     

基于区块链的制造服务可信交易方法

云制造模式下,制造服务交易过程中的供需双方信任问题亟需解决。区块链作为一种分布式共享总账技术,其发展得到了产业界和学术界的广泛关注。针对当前云制造服务平台制造服务交易过程中存在的安全和信任问题,提出一种基于区块链的制造服务可信交易方法,重点研究多链数据存储架构、动态QoS评估方法和共识算法设计等关键技术,设计了基于智能合约的制造服务匹配及交易流程。实验结果表明,基于区块链的制造服务可信交易方法在保证交易信息的开放性、安全性以及企业信息的隐私性的同时,可以自适应地完成制造服务组合与资源匹配,有效提高云制造服务平台的可信度和系统的整体效率。     

基于Pareto最优的多企业协同计划调度优化

为解决协同制造环境下多协作企业的协同计划调度问题,针对多企业协同生产链实际运作过程,建立了一种考虑综合成本和完工时间的多目标计划调度优化模型。基于Pareto最优概念,采用NSGA-Ⅱ算法（快速非支配排序遗传算法）来解决多目标优化问题。为了保证解的收敛性和多样性,设计了有效的编解码方式和遗传操作程序,通过局部变异种群重复个体,并采用分布函数自适应选取精英数量,得到一系列Pareto最优解。最后通过仿真实例对多目标优化模型和算法进行了求解,结果表明,该方法可快速有效地实现全局多目标寻优,从而找到更多更合理的协同计划调度方案。
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基于多目标种群协同算法的板坯入库优化

针对钢铁企业板坯入库决策问题,基于出库次序A型约束、分散性约束和垛位限高约束等构建了以板坯综合匹配度、垛位利用度和库存均衡度为目标函数的多目标入库决策优化模型。提出一种多目标种群协同粒子群优化算法,并设计了局部搜索策略以提高外部归档集中Pareto解的多样性,同时利用Pareto最优解改进粒子速度更新方式,达到多种群协同优化的目的。仿真实验证明,该算法可以更好地解决多目标板坯入库优化问题。     

云制造模式下采用Rough-ANP的机械设计知识优选推送策略

合理应用机械设计知识可以辅助提升创新设计的效率和质量。本文立足于云模式下的机械设计过程,提出基于行为-结构-知识的机械设计知识解构模型;提出一种云制造模式下基于RoughANP的机械设计知识优选推送策略,该方法充分结合了粗糙集理论(Rough set theory)在处理模糊性和不确定性方面的优势以及网络层次分析法(ANP)在处理多目标评估问题的优势。最后以电动铲运机设计为案例,验证了该机械设计知识优选推送策略的有效性。