动态实例建模模式的柔性工作流模型研究

传统的两阶段工作流工作模式严重阻碍了工作流柔性的提高,从生物适应的角度,提出了一种基于动态实例的柔性工作流建模模式,该模式下的工作流模型能够通过在不同环境中的实例实现工作流柔性;给出了该模式下柔性工作流活动的可扩展属性、方法和动态控制连接弧等的形式化描述;基于自主计算技术引入了嵌入柔性工作流活动的自主元模型,使用基于加权因子的可信度方法对自主元的推理知识表达,提高了柔性工作流的智能性;给出了动态实例建模模式柔性工作流完备性原则;最后给出了一个柔性工作流建模和自主元知识推理的实例,并对实例的完备性进行了分析。     

基于原子构件的工作流建模方法

基于原子构件的工作流建模方法旨在从在本质上描述工作流过程模型的特征,动态构建工作流过程模型,实现模型的柔性、可重用性.通过分析工作流模型的特征,将工作流过程模型的构建分为3个层次,底层以原子构件及构件模型为基础,中间层建立元-元模型,上层以动态构建机制完成过程模型合成.该方法使得过程模型在构建时和运行时可以根据业务流程的变化自动的扩展、更新、重组,从而使得工作流过程模型具有柔性、可重用性和一定的智能性.     

支持跨企业协作的柔性工作流系统建模研究

为了解决传统工作流建模技术对企业间业务过程的复杂性和动态性尤其是过程协作支持的不足，从面向不同主体间协作和系统高柔性要求的角度出发，提出了基于业务代理的柔性工作流系统建模方法，给出了工作流系统元模型，建立了一个多层次、支持不同授权管理的工作流系统框架，提出了流程管理者和流程执行者相结合的分层次分阶段流程管理和控制方法。给出了系统实现策略，包括实现原则和系统框架。以鄂尔多斯羊绒集团公司生产过程为对象，进行了实例建模分析。结果表明，该方法能够解决过程柔性建模和组织结构建模的问题以及其过程协作要求。     

面向协作的柔性工作流访问控制机制

为了解决面向协作的柔性工作流在动态环境下兼顾柔性和安全性的问题,针对协同环境的特点,在分级授权管理的基础上引入团队的概念,通过将基于角色的静态授权和基于任务的动态控制相结合,实现面向协作的柔性工作流的授权与访问控制,并对由柔性和分工协作而产生的不同层次潜在的约束冲突进行基于任务的职责分离分析,以更好地解决动态环境下柔性工作流的信息安全与访问控制问题。     

柔性工作流在PDM中的应用研究

通过介绍工作流的柔性特点,阐述了柔性工作流在PDM中的作用,给出了PDM中的柔性工作流的设计思路,并说明柔性化的工作流设计可以提高PDM系统的灵活性和实用性。     

基于任务执行全过程的工作流建模方法

针对目前工作流管理系统在描述能力、可扩展性、柔性和可封装性等方面的严重不足,提出了一种基于任务执行全过程和反馈机制及封装思想的工作流建模方法。通过给出产品开发过程的工作流模型实例,展现了这种建模方法在提高模型描述能力、提高系统可扩展性和柔性等诸方面的优势所在。对于开发可靠性高,柔性、适应性和可移植性强,封装能力好的工作流管理系统具有重要的应用价值。     

支持动态建模与互操作工作流元模型研究

为了提高工作流系统的互操作性、可扩展性和柔性，基于对象管理组织（OMG）发布的元对象设施（MOF）规范，重新设计工作流元模型，并在此基础上构建一套集成化企业建模工具，以实现建模、仿真与工作流系统的良好集成。介绍了MOF的元数据结构，并论述了基于MOF的工作流元模型的设计原理，重点分析了过程元模型及工作流性能。     

支持DFMC的柔性工作流模型研究

针对大规模定制设计中设计过程动态性特点，建立了一个基于对象元结构的柔性工作流模型——对象元工作流模型0MWM。首先定义了模型中各个对象、对象提取方法，进而给出工作流概念模型，并论述了模型的工作流程控制策略。对象元工作流模型可以适应大规模定制设计过程的动态调整，并可随设计过程变化方便地修改、扩充。实践证明，对象元工作流模型对于处理大规模定制设计中的复杂流程及非确定型业务流程处理，能给出满意的解决结果。     

面向敏捷企业的工作流系统建模方法

为提高企业的敏捷性，增强工作流管理系统对业务流程变化的适应性，提出了一种基于知识的工作流系统模型，并对该模型的框架构和知识表示进行了详细讨论，通过使用知识表示模式和相关谓词，建立了系统的更改传播机制，增强了系统的可靠性和柔性。最后，通过该思想在工艺设计过程管理系统开发中的实际应用表明，基于知识的工作流系统模型对于实现业务流程的自动化具有一定的应用价值。     

基于工作流的企业过程仿真技术研究

为解决工作流仿真相对于工作流管理系统比较薄弱的问题,提出了一种基于具有强大数学描述能力的WF-net网的仿真方法,进而给出了基于虚拟运行环境的工作流仿真机制的实现,从而保证了整个工作流系统的安全性和可靠性,并对企业过程提供了有效的支持,使得企业降低成本、增加生产管理的柔性.最后,给出工作流仿真系统JXWorkflow具体实例分析.     

动态工作流建模方法的研究与设计

为了提高工作流对动态不确定因素的处理能力，提出了一种基于事件一条件一活动规则和活动组合的动态工作流模型。该模型用柔性活动封装流程中的不确定因素，用选取规则和组合规则来约束柔性活动的具体化过程，并设计了一个追求活动最高并发度的活动自动组合算法，以便最大限度地利用系统资源，提高流程执行效率。还设计了一个检验活动选取和活动组合的算法，保证了柔性活动具体化后形成的子流程的合法性。     

基于描述逻辑的工作流冲突检测算法

针对工作流模型中出现的活动冲突问题,构建了用于工作流模型检测的TBox和ABox,并提出了基于描述逻辑的冲突检测算法.通过对工作流模型网络的分解和检测,得出结论:该冲突检测算法不仅能检测出发生冲突的活动数目,而且能够检测出冲突的具体活动,有利于设计者改进工作流模型设计.     

基于工作流技术的知识管理系统研究与设计

分析知识管理本质的基础上,提出了一种基于工作流技术的知识管理系统实现方案,并给出了系统的体系结构设计与安全访问控制策略。介绍了知识管理对工作流柔性化管理的支持,并分析了异常知识库的构建方法。同时,从知识管理开放、灵活性的设计需求和工作流柔性化管理的角度,对传统的工作流建模工具进行了改进设计。最后,针对面向工作流技术的知识管理,给出了一种知识库实施方法。     

基于深度学习算法的调度自动化云平台任务优化策略研究

分析了云平台任务调度的特点和目标,从任务调度算法入手,提出了基于改进粒子群算法的电力调度自动化系统的人工智能方法,开发了云计算操作的模型。基于该算法和物理模型的运行控制考虑了 QoS 要求和平台云居民的环境负载平衡,可以有效提高所提电力调度自动化系统的云平台任务调度的效率。以电力自动化云平台为分析对象,研究其架构,将修正的 PSO 算法与云资源调度模型的结构拓扑相结合,建立三级数据节点,给出了基于改进 PSO 的云平台调度模型,旨在提高云计算资源配置效率,改善云服务质量,解决电力调度自动化系统的任务调度问题。     

工作流无效路径的识别方法

在工作流执行过程中,为了更有效地避免失败路径,提高执行效率,提出了一种识别工作流无效路径的方法。在分析业务活动之间数据上依存关系的基础上,挖掘出存在于活动之间潜在的数据依存规则,在语义上补充了工作流的控制规则。在不修改工作流模型的情况下,利用数据依存规则,无效路径的识别算法可以预先对未来的执行路径进行搜索,识别出不可能执行成功的路径,减少执行失败的可能性。这种方法保持了业务过程逻辑的合理性。最后,通过实例验证了算法的有效性。     

工作流系统中Agent技术的应用研究

针对当前工作流系统中柔性的不足 ,提出了一种应用 A gent技术的柔性工作流系统模型。通过 Agent的应用 ,提高了系统的柔性、自适应和自治能力。通过系统结构的分析 ,详细介绍了组成该模型的各个 Agent的作用及其工作原理 ,最后给出了工作流系统的原型系统。     

CNC programming system for complex components based on KBE within integrated environment of CAD/CAPP/CAM

To promote the research and development of modern digital and intelligent manufacturing technology and overcome shortcomings of computerized numerical control(CNC) programming for complex components, an innovative idea has been proposed to introduce knowledge based engineering (KBE) into the field of CNC programming within the integrated environment of CAD/CAPP/ CAM. This paper constructs the architecture of CNC programming based on KBE within CAD/CAPP/CAM and explores the key technology of applying KBE to CNC programming — knowledge representation, knowledge acquisition, knowledge reasoning, and generalized knowledge base system of CNC programming. The integration of the CAD/CAM system and the CAPP system of enterprises has been achieved by taking the powerful CAD/CAM system of UG NX as a platform. The prototype system of CNC programming for complex components based on KBE within CAD/CAPP/CAM has been developed by means of UG/Open,VC ++ 6.0, and SQL Sever 2000. Finally, a frame example, one of the complex components of a marine diesel, is presented, and the academic production and the intelligence of the system are verified.     

基于本体论的产品全过程知识共享研究

提出了一种基于本体论实现产品全过程知识共享的方法。对产品知识进行了层次化的表示,并借助ODLBKIF和基于角度知识描述语言进行了说明。同时,给出了基于本体论的知识推理方法。借助角度知识,对领域知识进行描述,且给出知识的通信机制,设计了基于本体论的应用系统共享产品全过程知识的体系结构。最后,通过实例模型提供了研究成果在实际建模系统中的应用。     

New algorithm for CBR-RBR fusion with robust thresholds

The case-based reasoning(CBR) and rule-based reasoning(RBR) fusion systems include a diverse range of fusion methods and their tasks are characterized by interleaving combination of the reasoning procedures. Existing approaches cannot clarify the complex relationships between data from the knowledge sources nor uniformly represent the heterogeneous case and rule knowledge in one fusion space. As a result, existing approaches fail to solve system fragility due to knowledge uncertainty and reasoning unreliability. For the purpose of addressing the difficulties, a novel algorithm for CBR-RBR fusion with robust thresholds(CRFRT) is proposed. Heterogeneous case and rule knowledge are uniformly represented in one defined fusion unitary space. The robust thresholds have been achieved to distinguish the complex relationships between meta-knowledge in the fusion space and to enhance system capacity of knowledge identification. Furthermore, fusion reasoning strategies are constructed for CRFRT and its procedure based on which robust solution of the fusion reasoning problem is obtained. Finally, CRFRT is validated by benchmark problems in machine learning. Compared with other CBR and RBR approaches, the reasoning efficiency and accuracy are increased by 5% and 2.2% respectively. The variations of system accuracy are decreased by 2% to 3.8%. The above results show that the CRFRT algorithm boosts the system’s effectiveness and robustness. The proposed CRFRT can solve the fragility of complex intelligence decision system and give quality performance for fault diagnosis.