云制造服务平台供需智能匹配的研究与实现

为提高中小企业云制造服务平台搜索引擎的实用性,在保证其搜索智能度和搜索精度的同时,基于云制造服务模式和思想,开发了一个面向中小企业云制造服务平台的供需智能匹配引擎。采用关键字语义智能搜索,使用制造服务资源本体库,根据需求本体构建形式化的需求匹配模式,进行了制造服务资源的智能匹配算法。在汽车/摩托车配件行业进行了验证性应用,通过"骨架法"构建汽车/摩托车配件本体库,完成了该服务资源本体语义推理,实现了云搜索的有效、快捷智能匹配。     

面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型

针对制造服务资源在制造商搜索、获取、匹配、交易、使用过程中的多样性、动态性、离散性等特点,提出了一种云制造服务资源集聚机制与新的商业模式,建立了面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型,并采用直觉梯形模糊集匹配算法进行求解。通过某风电设备的云制造服务应用验证了该模型的可行性,研究成果为促进装备制造服务化发展提供了一种先进实用的方法和关键技术。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于RVCS的云制造资源封装、发布和发现模型

为了在云制造的海量数据环境下实时发布和更新资源云信息,快速发现和获取资源信息,基于资源及服务的动态属性,建立了云制造三层属性结构,提出了基于资源云服务的资源封装、发布和发现模型,详细介绍了动态属性发布、Web服务描述语言、文件结构、资源云发布及其发现与匹配等关键要素的实现过程,并采用常用分布式应用软件mpiBI。AST和Microsoft．Net初步搭建了原型系统,实现了基本功能,为今后进一步深入研究和完善功能提供了理论和技术支持。     

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。     

基于动态集成框架的云制造服务过程追溯与匹配研究

为有效控制制造资源虚拟化过程,考虑不同制造资源的形态,提出了云制造资源动态集成框架,研究了基于RFID的云制造服务过程追溯机制。在此基础上,建立了云制造资源服务能力多目标评价体系,并通过评价指标加权和计算云制造资源优先值,为制造任务匹配最优云制造资源节点。最后,结合云制造应用实例,验证了云制造服务动态集成体系的合理性和优选算法的可行性。     

面向云制造的资源集群聚类方法研究

针对云制造平台海量多样的服务资源分类界限模糊的问题，分析了云服务和制造资源之间的关系，提出云制造下混合式资源服务聚集模型。此外，文章基于k-means聚类算法建立了聚类有效性评估函数；针对k-means聚类算法对初始聚簇中心敏感易陷入局部最优的缺点，引入蛙跳算法确定初始聚簇中心，利用反向解扩大初始蛙群的搜索范围，结合最优解均值改进族群最差蛙的优化，提高族群的信息共享能力，结合改进后的蛙跳算法和k-means迭代，提出一种基于蛙跳算法改进的k-means聚类算法。最后，以两种数据集和云平台上同类机床资源为例，验证了所提聚类算法的有效性和可行性。     

云制造环境下生产加工云能力服务

为形成合理、智慧的制造云,在详细分析云制造环境下生产加工云的属性、构成及特点的基础上,建立基于本体的生产加工云语义描述机制和模型,重点研究了生产加工云能力服务的体系架构,实现了生产加工云能力服务的智能搜索和自动匹配,达到了生产加工任务的自主分解和服务聚合。通过实验研究表明,所提的基于本体的生产加工云能力服务体系架构和方法具有准确性和可行性。     

基于OWL-S的云制造服务语义匹配方法

针对云制造服务在匹配过程中的多样性、异构性、动态性和多约束性等特点,建立一种基于Web服务本体描述语言的云制造服务输入、输出、前提、效果匹配模型,研究了该模型匹配的参数匹配、属性匹配和综合匹配三个阶段。针对参数匹配过程中本体概念参数和约束条件参数的匹配度量化问题,给出结合语义相似度和基于蕴涵关系推理的量化方法及匹配算法。通过应用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

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。     

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。     

云制造环境下基于动态描述逻辑的制造服务匹配研究

为解决云制造环境下制造服务显著的异构性、动态性给云制造服务匹配带来的难题,提出了一种基于动态描述逻辑的制造服务匹配方法。建立了基于动态描述逻辑的动作描述理论,给出了复杂动作在描述、拆解、组合过程中需要遵循的原则,提出了"五层三阶段"的云制造匹配策略。用基于DDL的六元组对云制造服务进行建模,该模型能够准确地描述云制造服务的输入、控制和输出,为云制造服务匹配提供语义表达基础,同时,给出了匹配策略下的制造服务匹配规则及初步匹配算法实现。最后,通过对已有锻造系统的云化改造,证明了该方法能够有效地完成云制造环境下制造服务匹配工作。     

面向模型局部搜索的最短路径集最优匹配方法

为实现边界表示模型的局部搜索,提出一种将模型属性图局部结构比较问题转化为属性图最短路径集最优匹配问题的方法。为获得属性图的最短路径集,给出一种可以生成两两节点间所有最短路径的算法;为实现查询模型与备选模型对应的最短路径集之间的最优匹配,将离散粒子群优化算法引入模型搜索领域,提出面向最短路径集最优匹配的算法,定义了相应的基本运算规则、适应度函数、终止条件和算法步骤。模型搜索实验结果表明,所提算法可以解决如何获取模型局部结构对应关系和计算局部结构间距离的问题,从而有效地支持模型的局部搜索。     

云制造环境下外协加工资源集成服务模式及语义描述

针对云制造环境下外协加工服务资源和服务需求信息的属性构成及分散性、异构性、动态性和组合性等特点,提出并建立了一种能促进云制造环境下外协加工资源快速共享和高效利用的、具有广域集成和分散服务特点的集成服务模式.对基于Web服务建模本体的外协加工资源语义描述总体实现框架、外协加工资源本体建模、外协加工资源Web服务交互与组合机制,以及外协加工资源Web服务异构兼容调解等关键技术进行了研究,有效解决了异构外协加工资源组合和瓦操作问题,实现了外协加工资源供需双方的动态匹配.最后通过应用实例对以上服务模式及实现关键技术进行了试验验证.     

面向多学科设计的多域递归制造服务资源组建方法

针对云制造模式下云制造设计服务、云制造加工服务数量庞大,缺少高效的云制造虚拟服务资源组建管理方法,导致云制造虚拟服务资源缺乏有效管理和控制的问题,在综合考虑云制造虚拟服务资源特点的基础上,提出基于多域的云制造服务资源建模方法。通过云制造服务资源—行为—特征多域模型,建立基于多域递归的云制造虚拟服务资源组建方法,给出了相应的云制造虚拟服务资源谱库架构,为制造云中的终端用户提供了高效率、低成本和可重用的虚拟服务资源组建技术。实验结果分析表明,该方法能够有效提高云制造模式下满足云制造资源需求的虚拟服务资源组建效率性能,并验证了其在工程应用中的正确性与高效性。     

基于本体的制造知识建模方法及其应用

为提高生产制造资源编排的灵活性和生产过程的适应性,基于本体技术构建了工艺特征和数据属性的本体模型,并提出基于本体模型的服务匹配编排方法和情景响应处理方法。工艺特征本体模型,借鉴计算机数据结构中链表的思想和原理,以本体实例之间的链接关系表达制造工艺知识和生产设备布局;数据属性本体模型以本体方式对数据属性和特征进行描述,使得数据属性独立于具体应用而存在;服务匹配和编排方法借鉴递归算法的思想和原理,采用深度优先的方法对设备服务进行搜索和编排;情景响应处理方法采用多线程和线程同步技术,解决服务调用冲突和状态同步更新的问题。以汽车模型装配生产线为实验对象,验证了所提本体模型和方法在柔性制造中的有效性和应用价值。