可重构制造系统的可重构控制器

可重构控制器是可重构制造系统的重要组成部分之一。该文提出了可重构控制器的体系结构。分析了实现可重构制造系统的可重构控制的方法。仿真研究表明可重构控制是实现可重构制造系统控制系统可重构的有效方法。     

可重构制造系统的关键技术

可重构制造系统是一种新型的制造模式 .本文中详细阐述了可重构制造系统的特点以及研究内容 ,并提出了拟开展的一些研究工作     

可重构制造系统重构算法的实例研究

可重构制造系统（RcMS)的模型及其重构算法是可重构制造系统的形式化表示，是研究RcMS优化的理论基础，基于赋时可重构Petri网的可重构制造系统模型（TRPN－RcMS)及其重构算法是RcMS的形式化表示方法之一。文中以实例对RcMS重构算法进行说明和论证。首先假设一个RcMS的实例系统；然后，根据RcMS的当前系统组成及其生成计划生成RcMS当前系统的TRPN－RcMS模型；最后，根据RcMS重构后的系统组成及其生产计划的变化情况，利用RcMS的TRPN－RcMS模型的重构算法，生成重构后的系统的TRPN－RcMS模型。     

制造系统的可重构布局设计

研究重构系统的新布局具有重要的理论与实际意义 .本文讨论了制造系统可重构布局研究的目标、对象、基础及研究范畴 ,提出了利用模拟退火方法寻找重构布局最优解的搜索算法 .仿真实验验证了算法的有效性     

可重构制造系统监督控制器的自动重构

提出了基于改进的网重写系统(Improved net rewriting system, INRS)的可重构制造系统(Reconfigurable manufacturing systems, RMS) Petri网监督控制器的自动重构方法, 以快速适应由市场需求变化所引起的制造系统构形的频繁变化. INRS解决了网重写系统存在的问题, 可动态调整给定Petri网模型的结构而不改变其行为属性. 以集合和图的组合形式定义了RMS的构形, 并提出了基于INRS的一类模块化、可重构的Petri网控制器的设计方法. 针对这类Petri网控制器, 提出了基于INRS的自动重构方法. 方法可将RMS构形的变化转变为INRS的图重写规则, 并作用于当前Petri网控制器, 使其快速、自动地重构为所求的新控制器. 所提出的Petri网控制器的设计与重构方法, 均从理论上保证了结果的正确性, 免校验. 仿真研究验证了方法的有效性.     

可重构制造系统的多Agent模型

论文在介绍可重构制造系统重构方法的基础上,给出了可重构制造系统多Agent模型的结构,并详细描述了基于该模型的可重构车间加工系统的重构算法,最后对重构算法进行仿真验证了该算法的可行性。     

可重构制造系统可重构逻辑控制器设计与实现

针对可重构制造系统的逻辑控制问题,提出一种可重构逻辑控制器的解决方案．该逻辑控制器具有递阶分布式的控制体系结构,并根据模块化的设计思想设计成多个分离的功能模块．然后给出基于CORBA组件模型(CCM)的可重构逻辑控制器软件的开发过程．由递阶分布式体系、模块化设计和软件组件开发技术实现的可重构逻辑控制器具有快速动态重构的能力,能满足可重构制造系统逻辑控制的要求．     

计算机辅助可重构制造系统设计

可重构制造系统是为了快速而准确地提供响应新的高层需求所需的生产能力和生产同一零件族内的新零件所需的制造功能，从一开始就设计成可面向系统级和生产资源级快速而又以有竞争力的成本重构的制造系统，文中分析了可重构制造系统的设计方法及其特征，提出了计算机辅助可重构制造系统设计这一新的研究方向，说明了包括动态适应学习识别机制，建模分析与性能优化，专家系统、集成设计等模块的设计机辅助可重建制造系统设计的流程，实现了可重构制造系统的集成设计。     

可重构制造系统的合弄结构研究

可重构制造系统在激烈的市场竞争和产品品种、产品数量陡变的环境中,能够快速重构制造系统环境。该文采用合弄结构对制造系统的基本结构框架进行了分析,建立了基于合弄结构的可重构制造系统的结构框架。     

可重构制造系统的Petri网建模和分析方法

提出一种针对可重构制造系统的Petri网建模和分析方法．根据生产流程图可以得出制造系统的基本网模型,扩展基本网模型即可得到系统的Petri网模型．当生产任务发生改变并建立新的生产流程图时,可直接从原来的基本网模型构造出新构形的基本网模型．此外给出了系统重构代价的评价方法．仿真研究验证了该方法的有效性。     

结合遗传算法和设禁搜索求解可重构制造系统的生产计划问题

针对可重构制造系统的生产计划问题提出了一种采用遗传算法与设禁搜索相结合的方法.文中将该类问题用含有模糊数的整数规划问题进行建模,算法采用遗传算法作为算法的框架结构,将设禁搜索和模糊规则结合在种子的变异过程之中.通过数学仿真,可以得到一个很满意的结果.     

自动化制造系统的产生与发展

探讨了自动化与制造业的产生和互促发展过程 ,论述了自动化制造系统的形成和不同发展阶段的内涵及重大作用,指出自动化技术与制造 技术是驱动自动化制造系统发展的两个轮子,不能忽视任何一个侧面,自动化研究与制造技 术研究相结合是发展先进制造技术的必由之路．     

柔性制造单元的智能调度系统

本文基于递阶控制原理提出了柔性制造单元的一种新的计划与调度方法,并综合采用了理论分析、专家系统技术和仿真技术,建立了一个智能调度系统原型.另外,在制造单元调度问题的描述上采用了状态方程形式,从系统的观点来研究调度问题.并在此基础上建立了仿真模块,对单元的加工过程进行了仿真实验.     

可重构的企业管理信息系统研究

可重构性是智能系统的基本特性 ,已受到人们的广泛重视 .本文提出了可重构的企业管理信息系统概念 ,指出了开发可重构信息系统的重要性和必要性 ,并对如何开发的问题提出了自己的想法 .文章最后对一些著名的集成化管理软件开发情况作了简单介绍     

施工方案智能决策支持系统的面向对象模型

本文应用面向对象技术分析建筑施工组织设计，建立了包括施工项目子模型和施工活动子模型的施工领域模型，并在此基础上建立了施工方案智能决策支持系统模型。同时以钢筋砼建筑的施工方案决策为例，提出了知识库中知识的面向对象表示与增长机制以及决策过程的实现方法。     

HIGH-SPEED PCA ENCRYPTION ALGORITHM USING RECONFIGURABLE COMPUTING

In this work, an originally bio-inspired cryptosystem is developed. It is based on the use of cellular automata (CAs) as pseudorandom bit generators and programmable cellular automata (PCA) to construct the block ciphering functions of the proposed enciphering scheme. The cryptosystem is featured by resistance on different types of attacks and high speed due to the cellular automata's parallel information processing property. The proposed architecture could be efficiently implemented in reconfigurable hardware like field programmable gate arrays (FPGAs) and could be applied in high-speed data communication. The project was implemented in two experimental hardware platforms based on Spartan 3 XC3S400fg456-4 and XILINX Spartan 3E XC3S500E.     

面向Agent的分析设计方法在大型系统研究开发中的应用

本文通过对Agent模型及多Agent系统体系结构 的研究,分析了面向Agent的分析设计方法的特点,总结了面向Agent的分析设计方法在大型 工程系统研究与开发中的主要应用,包括在先进制造领域的应用系统设计、机器人的协作控 制以及在INTERNET上的应用,指出了面向Agent的分析设计方法的意义．     

Data mining for selection of insurance sales agents

The insurance industry of Hong Kong has been experiencing steady growth in the last decade. One of the current problems in the industry is that, in general, insurance agent turnover is high. The selection of new agents is treated as a regular recruitment exercise. This study focuses on the characteristics of data warehousing and the appropriate data mining techniques that can be used to support agent selection in the insurance industry. We examine the application of three popular data mining methods – discriminant analysis, decision trees and artificial neural networks – incorporated with a data warehouse to the prediction of the length of service, sales premiums and persistence indices of insurance agents. An intelligent decision support system, namely Intelligent Agent Selection Assistant for Insurance, is presented, which will help insurance managers to select quality agents by using data mining in a data warehouse environment.