基于业务关联图的协同制造关键语义识别方法

为更好地支持协同制造服务应用本体的建立,提出了一种基于业务关联图的协同语义识别方法.分析了面向服务架构下的协同制造语义模型及其层次关系,以及每个层次中所包含的语义内容;提出了基于全息图的语义识别步骤,在识别过程中,采用定性识别和定量识别相结合确定关键语义的方法.通过汽轮机协同制造语义识别1实例,验证了所提方法的有效性.     

资源受限的离散时间/成本平衡问题及其遗传算法求解

针对现代企业中多数项月主要使用可更新资源的特点,对经典离散时间/成本平衡问题进行了扩展,提出一种资源受限的离散时间/成本平衡问题模型.该模型参考了资源受限项目调度问题,强调了可更新资源的利用.基于可更新资源和不可更新资源计算项目成本,为每个项目活动引入压缩执行方式,在压缩执行方式下,加大不可更新资源的投入,可以缩短项目工期.根据模型的特点,提出一种求解该模型的改进遗传算法,并验证了算法的有效性.最后,通过计算工期底线问题,绘制时间/成本曲线,并基于计算结果讨论了该模型的优越性.     

基于KPCA-FSVM的液压泵可靠性寿命分布识别

为了准确快速识别出液压泵的可靠性寿命分布模型,提出了一种基于核主元分析和模糊支持向量机的可靠性寿命分布模型识别方法。该方法充分利用核主元分析非线性特征提取的优势和模糊支持向量机良好的分类能力,建立了适合可靠性寿命分布识别的模糊支持向量机模型,并将其应用于液压泵可靠性寿命分布模型识别。仿真实验结果表明,该模型能够降低计算的复杂度,具有良好的泛化能力,能够准确地识别出液压泵无故障工作时间数据所属的寿命分布类型。     

基于本体活动的业务建模及映射方法研究

针对业务过程模型语义表达能力不足、难以实现精确描述和计算机识别等问题,提出一种基于本体活动的业务模型及将其映射为平台无关模型的方法.定义了组成业务模型的基元--本体活动,以及业务模型的组成、关系和模型的相关度等概念,进而阐述了模型构成的层次结构.通过在过程和对象间引入活动,实现了模型的半结构化表示,并阐述了本体活动的识别及优化算法.提出以本体活动为媒介的模型分解方法,将业务模型到平台无关模型的多对多映射关系转化为两个层次的一对多关系,基于给出的映射定义,探讨了映射的步骤及一般性规则.     

基于QFD和Kano模型的医疗服务机器人造型设计研究

为解决质量屋构建中顾客需求满意评价信息存在不确定性的问题,提出一种集成质量功能配置模型和卡诺模型的顾客需求优先级确定方法。通过获取竞争优先级确定产品规划方向;运用K-Means聚类分析法选取评价样本,基于产品的用户需求评价信息,采用竞争标杆分析与偏好稳定法量化评价信息中的满意度与不确定性,确定用户需求的相对重要度;利用Kano模型将顾客需求分类,并将Kano模型用于修正原始改进率的变换函数与顾客相对满意度相结合,确定用户需求竞争优先级。将该方法运用于医疗服务机器人的造型设计中,验证了其可行性和有效性。     

基于纬度建模的钢铁企业成本系统建模方法

为准确表达客户需求、更好地与用户沟通并全面描述业务对象,提出了基于纬度建模的信息系统建模方法.该方法首先采用纬度模型描述用户需求,并采用IDEF0技术建立系统功能模型;针对纬度模型和多数据源建立IDEF1x模型,以指导数据库设计;通过统一建模语言技术对IDEF0中的节点进行业务链描述,并建立对象模型以指导软件系统设计.最后,以某钢铁企业的成本管理系统设计为例,通过分析成本管理业务模型,详细阐述了该建模方法对成本管理系统的设计过程的支持.实际应用证明了该方法的有效性和可行性.     

基于集对分析与改进模式匹配算法的产品规划方法

针对外协加工资源参与下的产品质量—成本—时间控制是一种影响因素较多的、复杂的系统工程,建立了基于集对分析的产品规划的优化模型,其目标函数采用集对分析法将产品规划的质量可靠性、经济性和时间性有机地结合起来,使优化方案的可靠性、经济性和时间性综合效益达到最佳。将基于压缩矩阵的改进模式匹配算法用于求解该优化模型,得到最佳的产品质量—成本—时间控制方案,从而为产品各零部件选择合适的外协加工资源。最后,对三针平缝机的质量—成本—时间控制问题进行了实例分析,依据其分析结果确定各零部件的外协加工资源,结果证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于子结构技术和Landweber迭代正则化的载荷识别

为解决大型复杂结构上的载荷识别问题,提出了一种基于子结构减缩技术和Landweber迭代正则化的载荷识别方法,将模型减缩技术中的子结构分析方法应用于动态响应的求解,基于Landweber迭代正则化来解决载荷识别过程中的不适定性问题.通过对比例车体模型的数值仿真分析,并与传统的Tikhonov正则化方法进行对比,其结果表明:该方法不仅能准确识别作用在比例车体上多种形式载荷,而且其抗噪性和鲁棒性均明显优于Tikhonov正则化方法.     

基于子结构技术和Landweber迭代正则化的载荷识别

为解决大型复杂结构上的载荷识别问题,提出了一种基于子结构减缩技术和Landweber迭代正则化的载荷识别方法,将模型减缩技术中的子结构分析方法应用于动态响应的求解,基于Landweber迭代正则化来解决载荷识别过程中的不适定性问题.通过对比例车体模型的数值仿真分析,并与传统的Tikhonov正则化方法进行对比,其结果表明:该方法不仅能准确识别作用在比例车体上多种形式载荷,而且其抗噪性和鲁棒性均明显优于Tikhonov正则化方法.     

业务构件识别方法研究综述

构件识别是软件复用中的一个关键问题,通过分析领域业务模型,得到一组具有较高复用价值和复用性能的业务构件,以支持复用.归纳了构件识别的分类,从识别过程、业务模型形态、识别目标、识别策略等角度探讨了业务构件识别的技术体系,把构件识别方法分为领域分析法、聚类分析法、创建-读取-写入-删除法和其他方法4类,并分析了各自的技术特征,比较了各自的优劣.探讨了业务构件识别方法研究中的不足之处及其原因.最后,探讨了该领域最有前途的发展趋势.     

基于信息资源能力的集成链模型

为了指导业务过程集成,提出了一个基于信息资源能力的集成链模型。在该模型中,信息资源能力是集成点定义和集成链建模的主要约束条件,集成点的能力需求和信息资源能力之间的平衡是集成点定义的先决条件。为了实现能力平衡,在集成点的能力需求和集成点粒度之间负相关性假设的基础上,通过扩大集成点粒度来降低集成点的能力需求,以达到满足能力平衡的目的。同时,在分析企业信息资源能力的基础上,提出了一个集成链构建过程模型。所建立的模型和提出的方法能够运用于企业的过程集成,并已通过案例得到了验证。     

随机需求和提前期环境下的精确库存成本建模

在随机需求和随机提前期环境下,用传统的方法对库存成本进行建模时,得到的结果是不精确甚至是错误的,在需求分布不规则时则很难进行成本的精确建模.为解决这类问题,使用微元法的建模思想,对随机需求和随机提前期环境下的(Q,r)库存成本模型进行了精确的建模,并在建模过程中考虑了需求离散抵达和连续抵达两种情形.针对最常见的需求依泊松流抵达的情形,进行了精确的建模并分析其属性.最后,使用遗传算法进行了仿真分析.     

钢铁企业复杂库存环境下的精确库存成本建模

为减少原料库存巨额的资金占用,研究了多品种多供应商随机提前期环境下的精确库存成本建模问题,给出实时成本统计分析与计算的方法,建立了精确的多品多供应商随机提前期库存成本函数的数学模型,并对保证供应、均匀到港等约束给出了数学上的形式化表示。分析了再订购点取值问题。最后,利用智能方法对模型进行优化和仿真,分析了模型的性质,给出优化结果。     

行驶时间延迟的物流配送干扰管理模型及算法

针对物流配送过程中某路段行驶时间延迟而导致物流配送计划无法实现的难题,运用干扰管理方法,从客户满意度、驾驶员满意度和配送成本三方面衡量物流配送系统的扰动程度。针对带有时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了目标规划数学模型,设计了用于求解该类问题的一种遗传算法,该算法采用二维染色体结构,以及适合多目标决策模型的适应值计算方法。最后,通过算例验证了所提干扰管理模型及算法的有效性。     

基于最大时间约束的零部件供应商价格谈判模型

为了控制基于网络谈判过程中的谈判成本,提出了一种基于最大时间控制策略的零部件供应商谈判方法。首先研究了谈判成本的构成问题,分别为显性谈判成本和隐性谈判成本。为了满足谈判过程中对零部件供货期的不同要求,提出了异步非实时谈判策略和同步实时谈判策略。通过设定最大谈判时间,给出了供应商价格谈判的离散数学模型。在该模型中,既考虑了谈判双方对价格问题的一致性要求,也考虑了谈判双方所必须满足的最大谈判时间约束。最后,基于该模型,给出了谈判双方所开展的谈判流程的具体分析。     

生产物流跟踪的钢铁企业作业成本计算方法研究

针对目前钢铁企业多品种、小批量生产模式下成本归集和分配难以反映实际作业过程不足的问题,提出以炉号、生产批次为依据且面向作业资源管理的物料跟踪模型,并在此基础上研究生产跟踪数据向成本数据的转化方法,总结出多重资源分配方法,进而研究基于生产物流跟踪的钢铁企业作业成本计算方法.通过在某钢铁企业的应用,验证了该成本计算方法的有效件.     

基于消耗链的钢铁作业成本控制方法

针对目前钢铁企业成本分配和控制中资源消耗的归集和分配难于反映实际作业过程,以及成本控制预算不准确等问题,提出了基于消耗链的钢铁作业成本控制方法。面向产品制造过程建立了钢铁作业消耗链模型,研究了基于消耗链模型的多重资源成本分配方法和作业成本控制计划方法,并结合某钢铁集团企业作业成本发生的实际过程进行了应用验证研究和实例分析。     

基于价值函数的二维小波变换小波脊提取算法

条纹图存在噪声干扰时,将二维小波变换系数模的最大值作为小波脊,会产生较大误差。针对这一问题,提出了基于价值函数的二维小波变换小波脊提取算法。首先,提取二维小波变换系数模的最大值点,并将最大值90%的局部极值点提取出来,共同作为小波脊候选点;其次,在模上引入尺度因子的梯度,建立价值函数进而评估所有候选点的价值,利用对数Logistic模型进行权值调整改进,从而得到更加合理的价值估计;最后,使用动态规划思想准确找出最优的小波脊线,提取脊线处的相位即可得到包裹相位。其优势在于能准确解调信噪比较低的条纹图案,抗噪性能优于直接最大模的小波脊提取;并且只需投影一幅条纹图案即可重建物体形貌,可用于恶劣环境下的动态三维测量。计算机仿真和实验结果表明,对于含有噪声污染的条纹图,所提算法相较于最大模的小波脊提取算法,三维形貌恢复精度明显提高;而相较于全部局部极值点提取,其运算时间缩短了46.9%。同时,应用不同母小波于所提方法,仿真结果表明二维Cauchy小波具有更好的方向性和更高的精度。     

基于资源的过程多目标折衷优化

为实现一定资源环境下过程的时间、成本和质量的折衷优化，提出了以资源为协调因子的解决方法。在过程的活动定义中加入了成本、质量和支持资源属性，并定义活动时间、成本和质量分别为其支持资源的函数；通过控制每个活动的支持资源的数量与质量来控制活动的时间、成本和质量；利用关键路径法，通过在多个活动中合理分配资源来使整个过程的时间、成本和质量达到折衷。     

移动环境下产品数据一致性控制技术研究

为解决可移动系统在移动环境中不能进行产品数据实时更新所带来的产品数据一致性问题,提出了一种新的基于日志的产品数据乐观复制方法,采用分布式数据存储机制,定义了数据和日志的记录方式.该方法可以使用相对较小的通讯和存储开销,更有效地支持移动环境下可移动系统中数据更新和产品数据一致性控制问题.通过在某大型注塑机企业"HTMC产品数据管理系统"中的应用,证明了该方法的实用性和有效性.