5个研究背景和意义示例,教你写计算机复杂重型装备论文

今天分享的是关于复杂重型装备的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到复杂重型装备等主题,本文能够帮助到你

面向网络协同制造的复杂重型装备产品设计任务匹配分析方法研究

这是一篇关于复杂重型装备,任务分解与耦合,任务重叠,时间预测,任务匹配的论文, 主要内容为随着世界经济的高速发展,制造企业间的竞争日趋激烈,用户对产品的个性化要求也越来越高,复杂重型装备行业作为我国制造业极其重要的一部分,面临着巨大的挑战。目前,我国的重型装备行业以加快信息技术与制造业深度融合为主线,正在从中国制造向着智能制造转变。复杂重型装备产品的开发优化已成为研究热点,但在开发过程中任务与人员匹配上的研究存在诸多不足,大多忽略了人员的技能属性、工作经验或是人员工作状态对于任务匹配的影响,使得匹配结果不能实现高效率、高质量以及低成本的设计开发目标。因此有必要对产品设计过程中的任务匹配方法进行研究,主要研究内容如下:复杂重型装备产品存在着结构复杂、零部件种类与数量多等特点,导致产品设计过程中,各个任务之间存在复杂的关系,造成设计过程中信息交互频繁。为描述任务之间的关系,建立了设计任务结构矩阵;提出了一种基于改进K-Means算法的任务耦合关系分析方法,并通过PCA降低耦合聚类分析时设计任务结构矩阵的维度,提高耦合聚类的效果,将关系密切的任务划分到同一个耦合任务集中,降低产品设计过程中的信息交互频率。由于复杂重型装备产品技术难度大,对设计人员能力要求较高。为实现复杂重型装备产品任务匹配时设计任务要求与人员能力相适应,建立了设计人员信息描述模型与设计任务信息描述模型。针对设计人员完成任务的时间、质量及成本的预测问题,采用灰色度预测法,对设计人员的历史完成任务情况进行分析,实现目标任务完成结果的预测。针对复杂重型装备产品设计过程中,采用任务重叠执行时的总时间预测问题,建立了基于DSM的任务重叠描述模型,反映任务间的重叠特性;建立了信息流迭代模型,描述任务的信息流迭代特性;提出了一种耦合任务排序方法,进一步降低耦合任务间的信息交互频率;最后针对复杂重型装备产品设计任务耦合性较高的问题,建立了基于深度递归的时间预测模型。针对复杂重型装备产品任务匹配问题,提出了基于改进遗传算法的设计任务匹配优化模型。首先按照设计人员信息描述模型与设计任务信息描述模型中人员的技能属性、工作状态与任务需求进行初步筛选,然后对人员完成任务的时间、质量及成本进行预测,结合任务重叠状态下的总时间预测模型,采用改进的遗传算法,对任务进行匹配优化。

复杂重型装备网络化协同定制生产的制造资源注册研究与应用

这是一篇关于网络化协同制造,复杂重型装备,制造资源注册化,元数据,真实性复核的论文, 主要内容为复杂重型装备领域作为我国制造业的核心产业,在新一代智能制造技术与制造业的融合应用下,为提高企业核心竞争力,正在向数字化、智能化和协同化方向发展。网络化协同制造作为一种新型的支持分散企业集中管理,可整合不同领域和地域的复杂重型装备制造资源,实现相关企业制造资源的集中共享。然而在当前网络化协同制造下复杂重型装备制造资源注册化研究方面,仍存在制造资源注册描述不规范、静态动态信息不全面、资源真实性不确定等问题,难以满足协同云平台中制造资源高效共享和快速响应的需求。因此,为解决上述问题,本文在国内外研究的基础上提出网络化协同制造下复杂重型装备制造资源静态、动态元数据标准描述与注册方法和制造资源注册过程中的静态信息、动态协同真实有效性复核方法,并通过系统案例应用验证了研究框架和所提方法的合理性和实用性。首先,论文结合复杂重型装备网络化协同制造模式分析了制造资源注册研究需求,设计了网络化协同制造下复杂重型装备制造资源注册化研究总体方案和技术路径。其次,针对复杂重型装备制造资源注册描述与获取问题,提出了制造资源标准元数据注册描述规范和获取方法,设计了复杂重型装备制造资源元数据注册体系,制定了制造资源静态元数据和动态元数据注册描述标准和映射规则,构建了制造资源元数据框架与注册模型,并提出通过Java技术和本体解析方法Jena识别、基于正则表达式提取资源静态元数据以及通过ETL技术和Kettle方法提取资源动态元数据实现了制造资源元数据标准描述与获取。然后,研究了复杂重型装备制造资源元数据注册与真实性复核方法,提出以资源目录和网络数据传输形式实现制造资源元数据的全面注册;以制造资源静态元数据信息数据类型、完整性和重复性三个维度结合后端判断算法实现制造资源静态真实有效性复核;进一步提出以制造资源匹配度、调用率和协作状态为元素构建制造资源动态协同真实性特征集目标函数,采用线性加权方法计算制造资源协同真实特征值,依据量化后的结果判断实现制造资源动态协同真实有效性复核。最后,基于设计的复杂重型装备制造资源注册系统原型将上述研究成果进行应用验证,部分研究成果已经在“复杂重型装备定制生产的制造企业网络协同制造平台”上进行了实施。

网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解方法研究

这是一篇关于复杂重型装备,网络化协同制造,任务分解,知识图谱,遗传聚类的论文, 主要内容为全球制造业竞争不断加剧,消费市场需求快速多变,寻求新一轮的产业变革与突破是装备制造业走出困局与重塑竞争力的关键。作为当今先进制造模式的代表,网络化协同制造将大数据、高性能计算、物联网、人工智能等高新技术与传统制造业进行深度融合,为复杂重型装备行业的转型与升级提供了有效的指导与方向。复杂重型装备作为装备制造行业的顶尖产品与制造实力的体现,具有体量庞大、研制技术复杂、个性化定制、协同程度高等特点。这样的特点为网络化协同制造模式下装备的任务分解带来亟待解决的难题:如何对装备历史分解案例与知识进行管理与重用,对于实现任务分解知识的重用与共享、减少时间与成本浪费具有重要意义;同时,作为装备高度定制化的具体表现,客户需求偏好对于任务活动的影响也成为干扰任务分解的因素;此外,分解后子任务与资源的适配性也成为装备后续研制活动能否顺利进行的前提。为解决上述问题,本文对网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解流程与方法进行研究,具体内容如下:首先,从复杂重型装备任务分解问题入手,梳理复杂重型装备的研制流程与特点,并对网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解的相关概念、分解需求、影响因素与分解流程进行分析,在此基础上提出复杂重型装备网络协同制造任务分解模式,阐述任务分解方法与实现流程。其次,研究了基于知识图谱的复杂重型装备任务分解方法。结合网络化协同制造模式与任务分解流程,提出了复杂重型装备任务分解知识图谱架构。进而分析与梳理复杂重型装备任务分解本体概念,并对任务分解知识进行抽取与可视化处理。基于复杂重型装备任务分解知识相似性模型,提出基于双向最大匹配算法的任务分解知识检索方法。结合装备层级特点,提出基于知识图谱的复杂重型装备任务分解方法。然后,研究了基于遗传聚类的复杂重型装备任务分解方法。对复杂重型装备定制任务的客户需求偏好进行分析,基于物元理论建立客户需求偏好对于任务的影响表达,提出了客户需求偏好与任务之间的映射方法,在此基础上建立定制任务相关性矩阵。考虑分解后子任务与资源的适配性,并以此为约束构建复杂重型装备定制任务分解模型,采用遗传聚类算法对模型进行求解,实现复杂重型装备高度定制任务的合理分解。最后,结合企业实际情况以125MN铝挤压机为例对上述研究方法进行应用与分析,通过实例验证了本文所提方法的有效性。

云制造环境下复杂重型装备制造服务信息管理与应用研究

这是一篇关于云制造,服务信息,复杂重型装备,本体推理,图数据模型的论文, 主要内容为随着新兴智能技术与传统制造业快速融合,信息透明化,智能高效化,过程可视化,资源共享化等诸多信息化实现方案成为复杂重型装备制造业的发展趋势。而在复杂重型装备制造行业在向云制造模式转型的过程中,面临着对制造服务信息获取、存储、处理和应用的诸多领域内的具体应用问题。制造服务信息管理与应用为复杂重型装备制造服务进入云制造平台的数据支撑,是实现平台可用性的重要前提。为解决此问题,本文针对复杂重型装备制造服务信息的管理与应用展开了研究,主要的研究内容如下:第一,分析了复杂重型装备制造服务的特征及其云制造模式下对制造服务信息管理需求,研究了制造服务管理信息分类方案及其获取与存储方案,提出了复杂重型装备制造服务信息集成方案与应用方案。第二,为解决复杂重型装备制造服务基本信息描述过程中的语义歧义、描述不完整、信息重复等问题,本文使用本体技术来管理制造服务基本信息。构建了复杂重型装备制造资源信息描述模型和制造服务本体模型,实现了本体实例导入;对制造服务本体源信息和推理信息进行了查询和推理,对类别信息的语义语法信息校验并完成了服务实例的自动分类;最后提出基于本体推理的复杂重型装备制造服务调度方法,实现了制造服务基本信息在自动调度上的应用。第三,为解决复杂重型装备制造服务状态信息更新频繁、数据量大、关联性强而造成的信息管理过程中的信息存储、查询和处理的低效性问题。本文使用图数据模型对复杂重型装备制造服务状态信息进行管理。为此,构建了复杂重型装备制造服务图数据模型,实现了对制造服务信息的更新、存储和查询。并提出了图数据模型下的制造服务质量的计算预测模型。最后提出了基于历史数据的多指标优先级复杂重型装备制造服务优选方法,并在图数据库中实现了优选应用。第四,使用微服务架构来开发复杂重型装备制造服务信息平台,设计了服务信息平台的总体架构,最后对制造服务信息平台的底层数据库进行了设计。