云制造环境下零件加工服务的优化配置研究

制造业是我国经济发展的重要组成部分,在未来科技不断发展的大背景下,制造业想要获得长足的发展与进步,就需要与科技发展进行深度结合,通过日常加工生产方式的变革,来进行资源的优化配置,打造个性化和专业化协同发展的新局面。随着科学技术的进一步创新,互联网云计算技术给制造业创造了新的发展机遇。本文对云制造环境下的零件加工服务优化配置进行进一步的研究。     

云制造环境下大规模产品定制技术研究

结合云制造及大规模产品定制的特点,提出了一种云制造环境下大规模产品定 制的组织模式以及相配套的需求转换模型。需求转换模型涵盖了完整的需求分解、重组和再 分配过程,对其中的基于产品结构树的需求分解、基于相似性聚类的制造批次重组都进行了 详细阐述,并构建了需求再分配的非线性规划模型,从而可以利用最优化方法实现制造需求 寻优分配。最后,以轮式装载机产品定制为示例,论述了需求转换的详细过程,验证了方法 的有效性和可行性。     

云制造环境下基于双层规划的资源优化配置模型

为了解决云制造环境下制造资源的优化配置问题,综合考虑需求与服务双方以及云平台运营方的利益,提出了一种基于双层规划的资源优化配置模型。该模型以前景理论结合多约束多属性评价体系求解出的供需双方满意度作为上层规划的优化目标;以云平台资源利用率最大化为下层规划的优化目标;通过双层规划并采用改进的i-NSGA-II-JG算法对多目标制造资源配置问题进行求解。最后,通过算例仿真实验证明了该模型的可行性和优越性。     

云制造环境下基于可信评价的云服务选择

针对云制造环境下因存在大量功能相同或相似的制造云服务而导致用户很难获得合适云服务的问题,提出了一种基于可信评价的制造云服务选择方法。对问题进行了抽象,将可靠性、可用性、时效性、价格和诚信度纳入可信特征集,并考虑评价时间、评价者的诚信度对可信值的影响,采用加权平均的方法计算制造云服务的整体可信度;在此基础上,综合考虑制造云服务的功能、任务负载、当前状态和物理距离等因素,通过匹配功能、任务负载和价格,并结合可信评价值来指导云服务的选择。仿真结果表明,所提方法能够有效地识别云制造环境下的制造云服务实体,可提高交易活动的成功率,满足用户的功能需求和非功能需求。     

基于LG-MMAS算法的制造云服务优化组合研究

制造云服务组合是一种提高云制造资源利用率,实现制造资源增值的新技术,对云制造产业的快速发展具有重要的支撑作用。随着云制造技术的日益成熟,网络上出现了大量具有相同制造功能和不同服务质量的制造云服务,如何通过这些制造云服务构建出既能满足用户制造需求,又具有最优服务质量的组合服务是云制造领域面临的难题。针对这一问题,将协作学习、变异和精英保留机制引入最大最小蚁群算法,构造了具有学习和变异能力的最大最小蚁群算法,并使用该算法求解服务质量感知的制造云服务优化组合问题。仿真实验结果验证了算法的有效性。     

互联网+环境下基于数据挖掘的个性化PDM系统的应用研究

从互联网+时代对企业产品数据管理需求不断升级的现状出发,针对数据挖掘中经典的关联规则算法-Apriori算法中存在的不足并考虑到不同企业PDM系统中存在的企业文化、操作习惯不同等个性化需求问题,参考相关文献改进算法,并通过模拟系统来实验验证,该PDM系统的稳定性及效率较之前有很大的提升。     

云制造服务组合研究综述

随着工业化的飞速发展,制造业作为推动工业化的主力军必须加快发展步伐,因此,一种新的面向服务的制造模式——云制造被提出.云制造旨在在分布式制造资源和能力之间进行共享和协作并与需求构成一种按需的资源分配和使用方式,在选取最优性能服务的同时将这些服务组合成一个满足用户需求的复合服务需要不断进行探索.云制造服务组合是一种典型的...     

基于多层次属性建模的云制造服务优选方法

随着云计算和信息技术的发展,制造企业逐渐由生产型向服务型转化.为了满足用户需求、解决云制造服务优选问题,提出一种基于多层次属性建模的云制造服务匹配和优选方法.对云制造服务资源和属性进行详细描述和划分,构建多层次属性描述模型.从基本属性、功能属性、非功能属性、综合匹配四个层次对候选服务和请求服务进行匹配计算.对不同类型的...     

云制造环境下基于SVM的加工设备资源分类研究

云制造资源的有效分类是资源服务化封装及后续制造资源服务检索的前提条件,针对高维度特征、多类别加工设备资源的分类问题。依据描述云制造加工设备资源属性特征的XML文档,提取资源属性特征并进行向量化处理。基于SVM算法建立制造资源自动分类预测算法模型,引入SMO算法提升SVM分类算法的分类效率,并利用网格搜索寻求SVM算法的最优参数从而优化SVM算法效果。最后基于某设备资源集的原始设备信息对不同加工设备进行分类实验,验证了该分类模型的有效性以及可行性。     

基于XML的产品配置方法研究

针对异构环境下产品数据描述不统一以及产品信息共享难以实现的实际问题,利用XML的强扩展性,描述精确性以及平台无关性等特点,提出了以XML为基础的产品数据描述格式,给出了基于XML的产品配置方法以及产品配置管理模型,并设计了在该配置管理模型下配置规则的一种实现方式,同时给出了对应的结构树配置算法.最后还结合了一个配置实例来说明该方法.     

云计算环境下基于蚁群优化算法的资源调度策略

针对当前云计算环境中节点规模巨大,单个节点资源配置较低,寻找有效计算资源效率不高的缺点,文中在Google公司的Map/Reduce框架上提出了两个基于蚁群优化的资源调度策略ACO1和ACO2,并在这两个资源调度策略中引入双向蚂蚁机制。在该双向蚂蚁机制中蚂蚁通过相互交流,能够快速地发现合适的虚拟机资源,从而使得Master节点能够快速地为用户任务分配虚拟机。实验结果表明这两个利用了双向蚂蚁机制的资源调度策略显著减少了为用户任务寻找虚拟机的时间,从而使得用户任务能够更快地获得虚拟机,保证用户作业能够按时完成。     

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.     

一种基于关联挖掘的服务一致化配置方法

组件化服务化软件系统由松耦合的异构服务组件构成,每个服务组件都包含着大量可高度灵活配置的配置项.服务组件之间存在着复杂的依赖关系,导致其配置项相互关联,使得系统部署、更新或迁移易于出错.对于相互关联的配置项,更改一个配置项就需要修改与之关联的其他配置项,否则将违反约束条件,导致系统出现故障.因而,分析配置项关联性对于保障系统可靠性至关重要,但需要跨产品的领域知识.提出了一种基于关联挖掘的服务一致化配置方法.该方法爬取配置文件样本数据以将搜索范围缩小到频繁改变的配置项,根据配置项的名称、取值和类型的相似性计算,为配置项对生成关联系数,使用定义的过滤规则确定候选关联配置项对集合,输出排序的配置项关联性列表以供查询.基于该方法部署了典型应用系统进行实验和评估,实验结果表明：该方法能够准确检测配置项的关联性.     

基于蚁群优化在Web数据挖掘分类模型的实现

蚁群优化是人工智能领域中群体智能的分支之一,已经成功地应用于旅行推销员、作业调度选择等优化问题上,但用它解决数据挖掘问题还是一个新的研究课题。本文提出一种蚂蚁分类算法Ant_Miner3,并在Web数据挖掘中采用相应的页面优化分类方法,对非结构化数据集的处理进行了相关的研究和优化。经实验验证,该算法能够导出更优更简洁的分类规则。     

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。     

基于关联规则的蚁群算法在交叉销售中的应用研究

基于关联规则的数据挖掘技术对交叉销售的策略制定有着重要作用.针对关联规则算法需多次扫描数据库和可能产生庞大的候选集等问题,提出了一种新的基于关联规则的蚁群算法,利用蚁群算法中的信息素因子得到最强关联规则,从而找到具有商业价值的最大频繁项集.实验结果表明新算法充分发挥了蚁群算法自组织,多样性,并行性等优点,不仅增加了频繁项集的生成数量,而且较大的提高了它的生成效率.     

云制造环境下的动态调度

在云制造环境下, 制造资源和制造能力以服务的形式封装起来, 不同的任务通过云端汇集到云平台并通过合适的调度给每个任务分配相应的服务. 由于任务在执行的过程中的不确定性, 会在某个时刻遇到突发状况从而导致对余下任务的重调度问题. 因此, 针对该问题, 考虑到云制造环境下任务的复杂性和多样性会导致在合理的时间段内很难找到最...     

基于语义的云制造服务描述

云制造是面向服务、基于知识的制造服务新模式。本文通过分析云制造中云资源的分类及特点,提出基于本体的云制造领域知识建模方法,并在此基础上构建基于OWL-S的扩展本体模型。在云制造服务平台下,为基于语义的服务发现匹配组合的实现奠定基础。     

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...