云制造作為智能制造的一種新手段,能夠?qū)崿F(xiàn)跨領(lǐng)域、跨地域的海量制造資源服務(wù)共享,在提高資源利用率的同時(shí)也促使企業(yè)更注重發(fā)展核心競爭力,從而提升行業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量。云制造下的制造資源優(yōu)選是制造資源在云平臺虛擬化為制造服務(wù)后,為企業(yè)挑選出最優(yōu)任務(wù)解決方案的過程,其優(yōu)選結(jié)果將直接影響到云制造的推行效果。已有研究中大多對于各參與方利益考慮不夠充分,使得建立的評價(jià)指標(biāo)體系不夠完善,且所構(gòu)建的模型因缺少對云制造動(dòng)態(tài)性特征的考量,導(dǎo)致無法確保整體優(yōu)選過程的效果。本文針對以上不足對制造資源服務(wù)優(yōu)選方法進(jìn)行研究,主要開展了以下的研究工作:首先,對云制造的相關(guān)理論進(jìn)行深入研究,將云制造下的制造任務(wù)劃分為簡單任務(wù)和復(fù)雜任務(wù),分別對單一制造資源與制造資源服務(wù)組合的優(yōu)選流程做出了詳細(xì)研究。其次,根據(jù)簡單任務(wù)的任務(wù)-資源直接匹配特點(diǎn),以需求方、服務(wù)方和平臺方利益為基礎(chǔ),建立包含三方利益的制造資源評價(jià)指標(biāo)體系,引入云模型理論實(shí)現(xiàn)評價(jià)過程中定性指標(biāo)的量化,運(yùn)用F-AHP獲得各指標(biāo)權(quán)重后建立基于云模型的簡單任務(wù)制造資源服務(wù)優(yōu)選模型,對候選制造資源集進(jìn)行優(yōu)劣排序。然后,根據(jù)復(fù)雜任務(wù)的任務(wù)分解-資源服務(wù)組合特點(diǎn),充分考慮需求變動(dòng)及...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-1正態(tài)云模型數(shù)字特征

第三章考慮三方利益的簡單任務(wù)云制造資源優(yōu)選方法23云模型由期望Ex、熵En、超熵He三個(gè)特征值通過不同的云發(fā)生器完成定性與定量樣本之間的相互變化[61]。期望Ex代表的是整個(gè)云滴的平均值也是模糊性概念的分布中心，它反映的是云滴在U空間中所分布的數(shù)學(xué)期望[62]，通常情況下，期望值....

圖3-5各層正態(tài)云評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云圖

第三章考慮三方利益的簡單任務(wù)云制造資源優(yōu)選方法29圖3-5各層正態(tài)云評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云圖§3.3.4云制造資源優(yōu)選模型構(gòu)建使用模糊層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重并由云模型方法得到各評價(jià)對象的正態(tài)云圖，設(shè)計(jì)出云制造下考慮三方利益的簡單任務(wù)制造資源優(yōu)選方法具體步驟如下：Step1：構(gòu)建云制造下考慮三....

圖4-3時(shí)間衰減函數(shù)分析函數(shù)走向可以得出時(shí)間越大則函數(shù)值越小，也就是說時(shí)間與函數(shù)值反向

第四章考慮三方利益的復(fù)雜任務(wù)云制造資源組合優(yōu)選方法37圖4-3時(shí)間衰減函數(shù)分析函數(shù)走向可以得出時(shí)間越大則函數(shù)值越小，也就是說時(shí)間與函數(shù)值反向相關(guān)，并且隨著有效總時(shí)間的減小，函數(shù)值變小的速度也逐步增快。根據(jù)設(shè)置的總有效時(shí)間0T和均分的L個(gè)區(qū)間，將該周期內(nèi)每個(gè)間隔的時(shí)間衰減函數(shù)的平均....

圖5-1CMSRi1正態(tài)云圖

云制造下考慮三方利益的制造資源服務(wù)優(yōu)選研究47結(jié)合指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)公式（3-2）通過從下到上的排序可得出各父層云模型，最后計(jì)算出制造資源CMSRi1云模型數(shù)字特征表示為CMSRi1（0.4776，0.0701，0.0456），運(yùn)用Matlab軟件生成制造資源CMSRi1在評價(jià)集上的....

本文編號：3921234