云制造环境下设计需求与服务资源的语义匹配方法

云制造环境下,为保证用户能够快速准确地检索到满足设计需求的服务资源,提出了一个基于本体的设计需求和服务资源的多层次语义匹配模型。首先,分析了云制造的需求和服务的分类,并根据分类对服务资源进行基于本体的形式化描述。在此基础上,研究了该匹配模型的三个阶段:基本信息匹配、功能属性匹配和服务质量匹配,并给出了每个阶段的相似度算法,定量描述设计需求和服务资源的匹配程度,实现平台针对设计需求的智能匹配。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

云制造平台资源需求的高效匹配策略研究

为快速、精确地从云制造平台资源池中搜索到满足用户需求的资源,实现资源与需求的高效匹配,提出了一种资源需求高效匹配策略。首先,建立了资源与需求的形式化描述模型,在此基础上,采用改进的K-means聚类算法按基本信息进行聚类,对云服务池中的资源进行预处理,形成多个资源簇;其次,计算用户需求与各资源簇聚类中心基本信息的相似度,确立备选资源簇;最后,再分别从资源的状态信息、功能信息和服务信息3个方面对备选资源簇中的备选资源进行筛选匹配。实例分析和研究结果表明:与已有的匹配方法相比,该方法在保持较高匹配精度的同时具有更高的匹配效率。     

基于匹配函数的云测试资源匹配算法研究

在云测试领域,用户需求与云资源间的匹配关系MR复杂且相互影响,导致缺少有效的针对云资源匹配方法的研究,而实现两者间的有效匹配对于满足用户需求和提高服务效率具有重要意义。首先对用户需求和云资源进行数学建模,然后综合考虑资源的性能、成本、可靠性、复杂性以及均衡性等影响因素,结合需求与资源间属性的距离偏好提出了相应的匹配函数和基于匹配函数的云测试资源匹配算法CTRMAMF,最后基于某工程实例,验证了该算法在解决用户需求与资源间最优匹配问题上的可行性。     

云制造环境下数控装备资源服务匹配方法研究

在资源服务匹配方法研究的基础上,结合资源概念之间的继承关系和同层关系,考虑数控装备资源的类别信息、状态信息、功能信息、Qo S信息以及综合信息等因素对查准率的影响,提出一种"刚性参数"与"分层匹配"相结合的云制造环境下数控装备资源服务匹配方法。依据该服务匹配方法的思想及流程,设计并开发了数控装备资源云制造平台系统原型。在此基础上,对该匹配方法开展了性能仿真实验。结果表明,该匹配方法能够精确、快速地匹配出符合资源请求者需求描述的资源,使得资源查准率得到较大幅度的提升。     

云服务平台下考虑用户偏好的设计服务推荐方法

为提高云服务平台下产品设计服务推荐的质量,增强协同产品设计过程中用户与服务提供方之间的交互,构建了个性化产品设计服务推荐框架,并提出考虑用户需求偏好的设计服务推荐方法.采用模糊C均值聚类算法实现用户初步聚类;利用改进的基于用户的协同过滤方法优化用户相似度函数及评分预测函数,以提高目标用户对设计服务推荐项目预测评分的准确性;通过用户对设计服务推荐结果的交互反馈,完成产品设计服务的更新迭代.以设计云服务平台上用户对壁挂式智能空调设计的需求为例,验证了所提方法的有效性.     

云制造服务资源多层次匹配算法研究

针对云制造服务资源匹配的问题,在综合考虑云制造服务资源需求的基础上,提出了包括基本信息匹配、功能匹配、约束匹配和综合匹配四个层次的云制造服务资源多层次匹配算法,对匹配模型和匹配算法进行了研究,并详细阐述了每个层次的匹配内容,并给出了每个层次的相似度函数,再用相似度计算定量地描述云制造资源需求和云制造服务资源间的匹配程度,使服务资源匹配更趋于准确和智能。最后,用实例验证了该匹配算法的有效性和可行性。     

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。     

基于属性描述匹配的云制造服务资源搜索方法

为实现智能、高效、便捷的云制造服务资源搜索,提高服务资源需求与制造服务资源的匹配精确度,在分析现有服务资源属性检索技术和云制造服务资源特点的基础上,提出一种基于属性匹配的云制造服务资源搜索方法,并建立了其中云制造服务资源属性标准化分类描述模型;设计了服务资源同义词字典集和属性字典集,并以此为基础构造了关键词规范化算法和参数化的属性匹配算法。通过算法复杂度分析和实例验证表明,该方法具有云制造服务资源的高效准确匹配的优势。     

制造云服务智能搜索与匹配方法

为高效地从已发布的制造云服务中搜索到满足要求的服务,实现与请求服务的准确匹配,在对制造云服务进行形式化描述的基础上,提出一种智能化的制造云服务搜索与匹配方法。该方法主要包括两部分：根据服务的类型和状态信息,快速过滤发布端服务,得到初步的候选服务集合;通过对请求端与发布端服务进行功能属性、非功能属性匹配,从候选服务集合中筛选出具有最高匹配度的制造云服务。实例分析和比较研究说明,相对于已有的服务匹配方法,该方法可行有效,不仅能实现制造云服务的高效搜索与准确匹配,而且对推动云制造技术的发展与应用具有重要意义。     

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。     

产品设计知识服务中本体推理技术应用

针对产品设计知识服务过程中服务方案结构的正确性得不到保证以及服务匹配模型不能全面表达用户语义需求等问题,提出了将本体推理技术与产品设计知识服务过程相结合的方法。采用本体公理推理的方法对服务需求层级结构进行一致性检查,保证了服务方案结构的正确性。建立了SWRL规则库并设计了推理机对需求模型中的隐含关系进行推理和挖掘,丰富了服务匹配模型的语义,使得服务匹配模型可以充分全面地表达用户的知识需求。最后,在某军用车辆知识服务系统中对该方法进行了应用,验证了该方法的有效性和可行性。     

云制造系统中制造资源匹配研究

云制造系统提供了一种崭新的制造模式,是云计算技术与网络化制造模式的结合。云制造平台运行的过程中,需要根据制造需求对制造资源进行搜索与匹配。为了便与搜索与匹配,首先将制造需求和制造资源虚拟成订单服务节点和制造服务节点,然后采用RDF对订单服务节点和制造服务节点进行表述。应用本文所提方法来表征制造资源信息,具有易传输性和可扩展性,适应系统要求。     

制造云服务的按需供应模式及其关键技术

针对云制造环境下制造云服务的特点,在分析制造云服务按需供应相关研究存在的一些不足的基础上,提出制造云服务按需供应模式的架构,基于提出的客户需求分离点将云服务按需供应模式分为按需求提供、按需求组合、按需求设计和按需求研发四类子模式.从整个供应流程的角度分析了云服务按需供应模式的过程模型,建立了按需供应模式涉及的主要关键技术的技术体系.着重研究了多维度的云服务检索与匹配、人机交互式的云服务组合两个基本关键技术.开发了一个面向模具行业的云服务按需供应中心,通过实际案例验证了该云服务按需供应方法的可行性和有效性.     

基于模板与全局信任度的云制造服务评价与选择方法

为实现云制造服务的智能选择与组合,阐述了云制造需求与云制造服务的匹配过程及云制造资源的特点,从云制造服务的分类、服务能力、服务负荷状态、服务接口规范和服务质量等方面对云制造服务与云制造服务组合模板进行了形式化描述,提出云制造模式下基于互评机制的云制造服务质量获取方法,建立了云制造服务信任度评价模型;建立了基于服务匹配度与全局信任度的综合优化模型,并运用遗传算法进行求解。通过算例及MATLAB仿真验证了所提方法的可行性。     

云制造环境下基于用户行为感知的个性化知识服务技术

为提高云制造平台中的个性化知识服务能力、增强用户黏度,提出一种云制造环境下基于用户行为的个性化知识服务方法。针对云制造服务特点,构建云制造环境下的个性化知识服务架构;分析了云制造平台中的用户行为,综合显性行为和隐性行为计算用户的个性化知识需求度,建立基于本体的用户行为模型;在此基础上,通过语义分析及知识评价实现了个性化知识过滤,通过应用示例分析验证了该方法的可行性。     

基于多分辨率聚类的云制造任务分配

针对云制造环境下用户需求复杂多变和制造资源能力分散异构的特点,为实现制造资源的动态共享与智能分配,提出一种能够在云制造环境下迅速得出需求能力高效匹配的多分辨率聚类任务分配方案。根据任务目标特点选择适应的参数建立反映需求能力匹配程度的聚类距离函数,并以此距离为聚类依据展开多分辨率聚类,随聚类过程将任务分解并分配到相应的资源能力提供者,得出云制造系统中需求能力的多分辨率层次结构,为解决云制造环境下资源的高效配置问题、实现云制造系统中用户需求和资源能力的动态匹配提供了可行结构。通过实例对以上任务分配方案过程进行了详述,并论证了该算法可为充分利用云制造系统中零碎制造能力提供有效途径。     

基于多层次用户需求的设计方法知识推送策略研究

产品的用户需求具有多层次性,为满足设计人员针对不同层次用户需求获取不同设计方法知识,以提高设计效率,提出一种多层次用户需求与设计方法知识的匹配方法.首先,针对产品的性能、交互和外观3个层次用户需求运用不同的方法进行挖掘与分析,构建多层次的Kano模型将每个层次用户需求进行结构化分类,并且确定各个需求单元在所属结构中的权重;然后,分析用户需求-设计人员-设计方法之间的映射关系,构建基于需求结构属性和层次属性的设计方法分类模型,实现向设计人员匹配恰当的用户需求和设计方法知识;最后,以篮球背包设计为例验证该匹配方法的可行性.     

基于多层次用户需求的设计方法知识推送策略研究

产品的用户需求具有多层次性,为满足设计人员针对不同层次用户需求获取不同设计方法知识,以提高设计效率,提出一种多层次用户需求与设计方法知识的匹配方法.首先,针对产品的性能、交互和外观3个层次用户需求运用不同的方法进行挖掘与分析,构建多层次的Kano模型将每个层次用户需求进行结构化分类,并且确定各个需求单元在所属结构中的权重;然后,分析用户需求-设计人员-设计方法之间的映射关系,构建基于需求结构属性和层次属性的设计方法分类模型,实现向设计人员匹配恰当的用户需求和设计方法知识;最后,以篮球背包设计为例验证该匹配方法的可行性.     

面向用户需求的板式家具定制服务云体系

为探寻构建面向数字标准化企业与个性差异用户的板式家具定制服务云体系,采用归纳法综述文献理论与实地调研法总结现有定制模式,在交叉分析汇总中国板式家具定制服务问题与挑战前提下,以横向服务需求为基础,服务模块化为手段,定义分析板式家具定制服务云的服务模式、概念模型与主体特征,并且具体设计与构建了板式家具定制服务云的体系核心、模块要素、运行模式与参与对象。定制服务云体系基于用户原型的根本需求要素、信息制造的云端支持技术与纵横交织的定制服务脉络的深度融合,提出了面向企业与用户的信息、定制、智造、售后的双向模块,确定纵向具体个性定制与横向整体差异服务的产品与服务的纵横交织运行模式,提供深入全面的定制服务解决方案,促进板式家具行业的定制服务实现个性化定制、差异化服务、网络化协同、数字化聚集、信息化管理,构建与完善资源共享、信息通用、要素聚集、模块协同、定制服务关联的云端生态。将定制服务云概括为：四个模块支持、三个参与主体、两个路径交织、一个体系核心,其具备资源聚集化、组织协同化、定制可视化、服务整体化的主体特征,塑造网络化云端定制服务体系,实现板式家具定制服务全要素的深度集成互联。     

基于服务质量的云制造服务双向匹配模型

为解决云制造环境下服务提供方和需求方的按需互选问题,提出了基于服务质量的云服务双向匹配模型。针对云制造服务提供方与需求方给出的短语评价信息,采用云模型将其量化为可计算的数值。利用可变模糊识别方法进行多指标信息的综合满意度计算。以服务提供方和需求方双方服务质量满意度最大为优化求解目标,建立了多目标优化数学模型,并利用隶属度函数的加权和方法将其转化为单目标线性规划模型进行求解。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择双方都满意的最佳服务。