离散车间设备资源云服务组合优选系统研发
这是一篇关于云制造,服务化封装,多目标优化,综合评价,资源异常的论文, 主要内容为作为网络化制造的新模式,云制造模式通过云服务平台集中管理不同地域的制造资源,实现制造资源的统一调度与合理配置,为各地的资源需求方提供优质高效的云制造服务。设备资源作为广大制造企业的核心资源,受到企业管理水平、发展模式和技术平台等诸多因素影响,面临着资源闲置与资源瓶颈并存的困局。因此,如何优化配置设备资源,打破企业之间的连接壁垒,已成为云制造模式应用的研究趋势。本文以离散制造车间委外加工为背景,对云制造系统应用所需的关键技术进行研究,并结合企业需求开发出一套面向设备资源的云服务平台系统。论文的主要内容如下:(1)基于离散制造车间特点,结合云制造系统的应用模式,通过形式化描述方法对设备资源进行虚拟化封装,在对离散制造车间委托加工任务特点进行分析的基础上,采用相同封装方法对委托任务进行服务化建模,最后提出结合分级匹配策略的关键字查询方法,从云服务资源池中匹配出满足需求的候选云服务集合,为后续进行云服务组合优选提供数据支撑。(2)针对设备资源云服务组合优选问题,首先对服务优选的整体框架流程进行阐述。其次,基于服务时间、服务成本、服务质量和技术性能建立多目标优化模型。然后,设计改进的混合进化算法用于求解问题模型,该算法在添加参考点选择的非支配排序遗传算法的基础上,引入动态邻域搜索策略与精英个体选择机制来优化搜索性能。针对算法所求得的方案解集,提出一种基于最优最劣法与变异系数法的综合评估方法确定最优方案。最后通过实例验证与算法对比,证明所提优选方法的可行性与有效性。(3)为了解决云服务资源异常带来的扰动问题,在分析云服务异常类型的基础上给出应对策略,建立云服务异常处理驱动机制,构建基于初始优化模型的云服务资源替换模型。提出改进的蛇优化算法对模型求解,采用新的编码方式和位置更新方法使算法能够处理离散型问题,运用随机反向学习策略提升初始种群质量,引入食物变异策略提高局部搜索能力。最后通过实例验证表明所提云服务异常处理方法的可行性,以对比实验证明了算法改进的有效性。(4)综合本文理论研究成果与企业车间实际需求,设计开发设备资源云服务平台系统,对系统的功能模块、框架结构以及开发环境进行介绍,并根据功能需求设计系统数据库。最后,通过企业车间委托制造任务验证,证明了云服务平台可以有效满足工厂的应用需求。
面向云制造的有限元分析模型自动生成方法研究
这是一篇关于云制造,有限元分析模型,有限元分析模型自动生成的论文, 主要内容为本文旨在通过构造有限元分析模型的文法,研究如何通过文法推导以自动生成有限元分析模型。研究结果将解决云制造模式下有限元分析模型自动生成这一关键技术问题。云制造是基于云计算技术的一类新的网络化制造模式,云制造模式下所有的资源都将以服务的模式呈现。云制造模式下的有限元分析需要以分布式的方式提供分析服务,为此,自动构造有限元分析模型是提供有限元分析服务的关键技术之一。现有的有限元自动化技术主要利用参数化实现有限元模型的重用,或者利用诸如专家系统、案例推理和面向对象等技术来实现有限元分析过程的部分自动化。然而,这些自动化方法往往都是针对特定的一个产品,在产品拓扑结构或载荷发生变化时都难以实现有限元分析模型的自动构建。本文根据云制造环境下有限元分析服务的需求特点,提出了一种基于正则文法来自动构建有限元模型的方法,并开发了一个系统验证了该方法的有效性。本文的具体工作包括:1.提出了云制造模式下有限元分析服务平台的框架。该框架主要包括用户层、服务接口层、业务与服务层及资源层。其中,重点分析了业务层中有限元模型自动生成业务的流程。2.提出了基于正则文法来自动构建有限元分析模型的方法。通过设计上层本体和具体本体来对FEA模型的构建过程进行表达,提出了基于宽度优先搜索的文法生成算法。利用深度优先搜索算法,设计了基于正则文法的有限元分析模型推导过程。3.开发了一个有限元分析模型自动生成服务系统。该系统基于B/S架构,主要包括产品参数化设计、FEA模型参数化设计及FEA模型自动生成等功能模块。利用该系统自动生成压力容器中封头产品的有限元分析模型,以此验证本文方法的有效性。
云制造环境下的车间资源虚拟可视化设计与实现
这是一篇关于云制造,数据采集与处理,资源虚拟化,资源知识图谱,可视化的论文, 主要内容为随着云制造概念在工业制造领域的深度融合,车间云端化建设已成为暨数字化、智能化建设之后的新趋势。作为最基本的生产单元,实现车间制造数据共享、离散资源管理和制造能力网络化等云功能,是云端化建设过程中必须解决的问题。传统制造业通常存在以下问题:制造数据量大,共享性差,利用率低;资源离散分布,管理难度大,生产环节难以把控;制造能力过剩,难以准确表征,资源利用率低。针对上述问题,本文主要完成工作概括如下:(1)车间高性能传输网络架构和数据处理平台设计,及高并发多源异构数据采集软件设计与开发。针对云制造环境下对车间制造数据的需求,搭建了车间高性能传输网络结构,研发了多源异构设备统一采集软件,设计了支撑海量数据传输、处理和存储等功能的数据处理平台,并最终在模拟车间中进行了验证。(2)基于本体与语义化方法的资源虚拟化方法的设计与实现。根据资源分类结果,利用本体和语义化的方法,借鉴RDF框架构建不同资源本体模型。结合动、静态数据,利用XML本体语言进行资源实例的语义封装,以提高资源本体的表征能力,并结合本体描述模型和SpringBoot框架开发了资源注册终端。(3)基于资源本体的制造资源知识图谱的研究与实现。结合各类资源本体的实例数据,抽取图谱所需的节点、属性等数据,通过建立启发式关系规则和资源关系处理算法,构建资源间关系数据。最后,完成对知识和关系数据的融合以及结构化处理,利用InteractiveGraph工具实现知识图谱的开发。(4)车间资源虚拟可视化管控系统的部署和测试。利用模块化理念,基于SpringBoot框架实现了虚拟资源管理端和知识图谱终端的开发。结合数据采集,数据传输和数据处理平台,实现了基于B/S架构的车间信息可视化终端开发。最后,对系统传输、显示性能以及运行稳定性进行验证,证明了系统的有效性和准确性。
云制造下单车立体车库的个性化定制系统研究
这是一篇关于云制造,个性化定制,参数化设计,单车立体车库的论文, 主要内容为针对城市里的共享单车因管理不善常被恶意破坏、露天停放老化加剧不符环保、乱停乱放影响市容的问题,结合目前共享单车立体车库的建设一直滞缓不前的原因分析,本文利用模块化、参数化、个性化的设计思维,设计实现了一个云制造下的单车立体车库个性化定制设计系统(Personalized Customization System for Bicycle Garage under Cloud Manufacturing,PCSBGCM)。该系统方便多用户群体随时随地参与车库的个性化协同定制,简化设计流程,提高设计效率,对推进城市单车车库的建设具有重要的工程应用价值,也为其它设计制造领域的个性化定制起到示范作用。论文的主要工作与成果如下:(1)设计了PCSBGCM的总体架构。结合当前单车立体车库建设所存在的问题及功能需求分析,确定了PCSBGCM的总体架构,以满足不同城市(区域)、面积、容量、成本等的单车立体车库快速设计。PCSBGCM采用基于Web的在线定制子系统和参数化子系统的组合架构。其中,基于Web的在线定制子系统实现定制平台与多客户群体的前端交互和后台逻辑业务处理;参数化子系统实现参数化变形设计,采用案例库形式供在线定制子系统调用,满足车库的快速设计以及设计数据管理。(2)开发实现了PCSBGCM的系统功能。基于PCSBGCM的总体架构,设计了系统的前、后端交互技术以及数据库,并利用基于Web的前后端软件开发技术实现了PCSBGCM系统功能,为多用户协同参与单车立体车库的个性化定制提供了交流平台,提高了定制效率,增强了用户参与体验,同时也较好保证了系统的安全性、可维护性和可扩展性。最后通过前端页面详细介绍了PCSBGCM的功能应用,比如定制流程、定制方案的模型展示、订单生成等。(3)设计了新型的云街式单车立体车库案例。PCSBGCM案例库是实现参数化设计的基础。针对云街式、方形立体车库目前存在的自动化程度不高、存车量单一等问题,基于其良好的市场应用前景,提出了一种新型的云街式单车立体车库设计方案,并运用模块化、参数化设计思维,实现了该车库的结构设计,包括主体框架、自动锁紧、横向传输、升降机构的设计以及关键零部件的校核和控制系统的设计,它对PCSBGCM构建参数化设计的案例库起到了参考和示范作用。
基于云制造的数控加工服务关键技术研究
这是一篇关于数控加工,智能服务,云制造的论文, 主要内容为传统制造业已经陷入瓶颈,中小企业难以维持高昂的研发成本和设备成本。随着云计算平台的快速发展和网络信息化的高速发展,将加工制造业与互联网相结合是发展的趋势,因此提出了云制造的概念。云制造是将制造业服务集成到云计算平台的一种制造方式,主要提供设计服务,模型服务,生产服务和加工服务等。云制造的发展处于初步阶段,从宏观上进行的概念定义和研究探索较多,现有的云制造平台主要面向全局的服务,往往模型服务和设计服务较多,生产服务和加工服务互联存在着不足。本文提出了一种基于云制造的数控加工平台,该平台包括数据层,系统层,功能层和应用层。其中系统层的任务为云制造平台的系统建设,数据层的任务为数控机床硬件虚拟化构建模型的数据管理,应用层的任务为服务需求的智能分配算法。系统层建设将采用Hadoop分布式系统构建云计算网络,将大量服务器构建为统一的服务云,保证系统的资源需求。数据层主要采用Hive数据仓库将数控加工云制造平台的数据进行统一管理,利用Sqoop和MapReduce技术实现数据的转存功能。应用层主要采用Java语言的SSH框架设计云计算平台的可视化应用和服务需求分配算法的设计,服务需求主要为需求方的需求和供应商的资源,将彼此的需求进行最优化配置,因此提出了智能资源分配算法,该算法最主要采用基于Item的协同过滤算法和基于关联规则的协同过滤算法。最后通过云制造数控加工平台的建设,解决了中小企业数控加工的需求,提高了数控加工企业的机床利用率,从而提高制造业的生成效率、经营利润并对资源实现最优化分配。本文的数控加工云制造平台探讨为云制造的发展起到一定的推动作用,完善了数控加工领域的云制造服务。
面向云制造的知识管理平台的分析与设计
这是一篇关于云制造,知识管理,知识分类,推荐系统,知识检索的论文, 主要内容为我国已经是世界制造业的大国,近年来,制造业占国家产值的比重逐年扩大,但较发达的工业国家相比,我国的制造技术仍存在模式陈旧,资源共享率低,区域资源分配不合理、信息化低等弊端。伴随着信息化的发展以及云计算等新兴技术的推广,云制造作为一种崭新的制造模式已经被业界所提出。 与此同时,知识在制造业中的地位已经逐渐被大家所认可。在产品的创新与开发、设计、制造、装配、销售、销后服务甚至产品回收的整个产品全生命周期过程中,每个阶段都离不开知识的应用。 云计算中的知识呈现出来源广,分类杂,数量大等特点,如果不经一定的数据预处理直接交付使用,难以发挥应有的作用。同时,由于云制造模式的新颖,尚未有成熟的针对云制造领域的知识管理平台的应用,因此,本文结合云制造知识的特点以及当前的知识管理技术,提出了面向云制造的知识管理平台的设计。该平台提供了知识的创建、收集、自动分类、推荐、检索等功能。对知识分类、知识检索、知识推荐的算法进行了比较深入的研究,提出了基于特征词的知识分类算法,关键字匹配与同义词语义结合的检索算法,并给出了一种多因子影响的推荐算法。 在该设计的基础上,采用微软ASP.NET框架给出了一个B/S架构的原型系统的实现。系统允许用户对知识进行创建、检索、提问,对用户感兴趣的内容进行推荐,并提供了对知识和提问的自动分类的功能。其中核心的分类和检索功能还可以作为独立的web服务供其他平台直接使用。经过实际测试,系统功能稳定,检索、推荐、分类等功能性能表现令人满意。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设导航 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46179.html
