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《北京交通大学》 2017年
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云制造环境下的制造资源优化配置方法研究

苏凯凯  
【摘要】:为了有效整合社会化制造资源、提高资源利用率、降低制造成本以及更快地响应市场需求,李伯虎院士提出了一种基于网络的、面向服务的智慧化制造新模式——云制造。云制造环境下的制造资源优化配置问题作为云制造的核心问题之一,其求解方法的优劣将直接影响到云制造服务的运行质量和效率,进而影响到云制造的发展与推广。为此,本文针对云制造环境下的制造资源优化配置问题进行了深入的研究,主要研究内容和成果如下:(1)对云制造环境下的制造资源优化配置相关基础理论进行了研究。对云制造的运行要素、相关概念、运行模式和体系结构进行了详细的论述,在此基础上,指出了云制造环境下制造资源配置的一般流程、制造资源优化配置问题的特点及其复杂性,并论述了实现云制造环境下制造资源优化配置的关键过程。(2)针对云制造环境下的制造服务与资源建模及其映射问题,提出了基于本体的云制造服务和资源的建模方法与基于可拓聚类算法的云制造服务-云制造资源映射方法。首先,将云制造服务分成了设计服务、仿真服务和生产加工服务等八个大类制造服务;其次,根据云制造活动对云制造资源需求的不同,将云制造资源属性划分为包含基本信息、功能信息、评价信息和状态信息等四种信息的基本结构;然后,提出了基于可拓基元模型的云制造服务和云制造资源模型的数学表达方法;再次,将可拓学中的关联函数与层次聚类法相结合,提出了基于可拓聚类算法的云制造服务-云制造资源映射方法;最后,通过算例分析验证了映射方法的可行性与有效性。(3)针对云制造环境下的制造资源评价问题,提出了基于可拓优度与模糊层次分析法相结合的云制造资源可拓综合评价方法。首先,提出了包含服务质量指标和服务能力指标的云制造资源评价指标体系;其次,基于云制造环境下制造资源评价问题的特点,研究了基于可拓优度的可拓综合评价法,并通过与模糊层次分析法相结合,提出了针对云制造资源的综合评价方法;最后,通过算例分析验证了评价方法的可行性与有效性。(4)将云制造环境下的制造资源组合优化选择问题分为有需求偏好和无需求偏好的制造资源组合优化选择问题,并分别提出了基于双层规划的云制造资源组合优化选择方法和基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择方法。首先,针对不同结构的云制造资源组合优化选择问题,提出了包含服务质量指标和柔性指标的云制造资源组合优化选择指标体系;其次,针对有需求偏好的云制造资源组合优化选择问题,建立了基于双层规划的云制造资源组合优化选择模型,提出了基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法的模型求解方法;再次,针对无需求偏好的云制造资源组合优化选择问题,建立了基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择模型,采用改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对模型进行了求解;最后,分别通过算例分析验证了两种方法的可行性和有效性。(5)针对云制造环境下的制造资源组合优化选择模型的参数估计问题,提出了基于人工蜂群算法的云制造资源组合优化选择模型参数估计方法。首先,将云制造环境下制造资源组合优化选择模型参数的获取问题,转换成系统辨识中的模型参数估计问题;其次,建立了以估计值的损失函数值最小为优化目标的云制造资源组合优化选择模型参数估计优化模型,并针对该模型,提出了基于人工蜂群算法的参数估计优化模型求解方法;最后,通过算例分析验证了模型及其求解方法的可行性与有效性。
【关键词】:云制造 资源评价 资源组合优化 参数估计 可拓学 双层规划 博弈论 数据挖掘
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP393.09
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-13
  • 1 绪论13-31
  • 1.1 引言13
  • 1.2 云制造的产生背景13-16
  • 1.2.1 制造业的发展过程与趋势13-14
  • 1.2.2 网络化制造14-15
  • 1.2.3 传统网络化制造模式存在的不足15-16
  • 1.3 云制造16-20
  • 1.3.1 云制造的定义和内涵16-18
  • 1.3.2 云制造与传统网络化制造模式的区别18-19
  • 1.3.3 云制造涉及的关键问题19-20
  • 1.4 国内外研究现状20-26
  • 1.4.1 制造资源共享方法20-22
  • 1.4.2 制造资源优化选择方法22-24
  • 1.4.3 制造领域的数据挖掘方法24-26
  • 1.5 课题来源与研究内容26-31
  • 1.5.1 课题来源26-27
  • 1.5.2 主要研究内容27-28
  • 1.5.3 章节安排28-31
  • 2 云制造环境下的制造资源优化配置基础理论31-41
  • 2.1 引言31
  • 2.2 云制造的运行要素与运行模式31-35
  • 2.2.1 云制造的运行要素31-33
  • 2.2.2 云制造的运行模式33-34
  • 2.2.3 云制造的体系结构34-35
  • 2.3 云制造资源优化配置的概念与过程35-39
  • 2.3.1 云制造资源优化配置问题概述35-36
  • 2.3.2 云制造资源优化配置问题的典型特征及其复杂性分析36-38
  • 2.3.3 云制造资源优化配置的关键实现过程38-39
  • 2.4 本章小结39-41
  • 3 云制造环境下的制造服务与资源建模及其映射方法41-65
  • 3.1 引言41
  • 3.2 云制造服务与资源建模及其映射问题分析41-42
  • 3.3 基于本体论的制造服务与资源建模42-49
  • 3.3.1 本体论与本体建模42-43
  • 3.3.2 云制造服务的分类43-47
  • 3.3.3 云制造资源的信息模型47-49
  • 3.4 基于可拓聚类算法的云制造服务与资源映射方法49-63
  • 3.4.1 可拓学基本理论49-53
  • 3.4.2 云制造服务与资源的可拓学表达53-58
  • 3.4.3 基于可拓聚类算法的云制造服务与资源映射方法58-60
  • 3.4.4 算例分析60-63
  • 3.5 本章小结63-65
  • 4 云制造环境下的制造资源综合评价方法65-85
  • 4.1 引言65
  • 4.2 云制造资源评价问题分析65-66
  • 4.3 云制造资源评价指标体系66-71
  • 4.3.1 云制造资源评价指标的选取原则66-68
  • 4.3.2 云制造资源评价指标体系的建立68-71
  • 4.4 基于可拓综合评价法的云制造资源评价模型71-76
  • 4.4.1 可拓综合评价法71-73
  • 4.4.2 基于模糊层次分析法的评价指标权重分析方法73-76
  • 4.5 算例分析76-83
  • 4.6 本章小结83-85
  • 5 云制造环境下的制造资源组合优化选择方法85-115
  • 5.1 引言85
  • 5.2 云制造资源组合优化选择问题分析85-87
  • 5.3 云制造资源组合的评价指标体系与基本结构87-89
  • 5.3.1 云制造资源组合的评价指标体系87-88
  • 5.3.2 云制造资源组合的基本结构88-89
  • 5.4 基于双层规划的云制造资源组合优化选择方法89-103
  • 5.4.1 云制造资源组合优化选择问题的双层规划数学模型89-94
  • 5.4.2 云制造资源组合优化选择双层规划模型的求解94-98
  • 5.4.3 算例分析98-103
  • 5.5 基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择方法103-113
  • 5.5.1 云制造资源组合优化选择问题的非合作博弈数学模型103-106
  • 5.5.2 云制造资源组合优化选择非合作博弈模型的求解106-110
  • 5.5.3 算例分析110-113
  • 5.6 本章小结113-115
  • 6 云制造环境下的制造资源组合优化选择模型参数估计方法115-127
  • 6.1 引言115
  • 6.2 云制造资源组合优化选择模型参数估计问题分析115-116
  • 6.3 基于人工蜂群算法的云制造资源组合优化选择模型参数估计方法116-120
  • 6.3.1 云制造资源组合优化选择模型参数估计问题的数学模型116-118
  • 6.3.2 基于人工蜂群算法的参数估计模型求解方法118-120
  • 6.4 算例分析120-125
  • 6.5 本章小结125-127
  • 7 总结与展望127-131
  • 7.1 全文总结127-129
  • 7.2 研究展望129-131
  • 参考文献131-139
  • 作者简历139-143
  • 学位论文数据集143

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