【摘要】：云制造是一種通過虛擬化和服務化技術將各類制造資源封裝,為用戶提供按需服務的制造新模式,它融合了現(xiàn)有的云計算、高性能計算、智能科學和現(xiàn)有的信息制造技術。云制造技術為加強企業(yè)間的相互協(xié)作,提高制造資源利用率,提升整體競爭力提供了新的思路和方法。為了促進車間之間的資源共享,加強彼此之間的協(xié)作能力,本文針對車間生產加工能力的云服務化進行研究。1.針對車間生產加工能力的服務化封裝問題,通過對車間生產加工過程的研究,對車間生產加工資源進行了分類,分析了車間生產加工能力云的特點,構造了車間生產加工能力云服務平臺的體系結構,并給出了基于本體的車間生產加工能力云服務描述。2.為了縮短用戶選擇最佳服務的時間,針對云制造服務的特點,綜合考慮服務屬性、制造屬性和網(wǎng)絡屬性三個方面,從線上協(xié)定和線下生產兩個角度出發(fā),構建了云制造服務綜合評估指標體系。在此基礎上提出了一種基于模塊神經(jīng)網(wǎng)絡的量化評估模型。首先,該模型基于模塊化的思想對任務進行聚類分解;然后,用BP網(wǎng)絡對子任務進行處理;最后,用自適應遺傳算法優(yōu)化各個子任務處理模塊的集成權重。結合云制造評價指標體系和模塊神經(jīng)網(wǎng)絡模型,可以對云制造服務進行有效的評估,為用戶快速選擇云制造服務提供支持。3.針對制造執(zhí)行系統(tǒng)間調度算法資源共享度不高,并且難以高效地從候選調度算法資源中選擇合適的求解算法進行調度排產的問題,研究了云制造環(huán)境下的作業(yè)車間調度算法資源云服務化方法。首先基于OWL-S(Ontology Web Language for Services)建立調度算法資源的本體數(shù)據(jù)模型以及發(fā)布規(guī)范,然后為了提高算法服務請求者滿意度和算法資源提供者經(jīng)濟收益,提出了基于加權多維特征融合的量化匹配與推薦方法。最后,通過搭建原型系統(tǒng),并利用哈電機的歷史數(shù)據(jù)進行仿真實驗,結果表明所提出的數(shù)據(jù)模型和推薦算法能夠有效的提升調度算法資源的共享程度和選擇速度。
[Abstract]:Cloud manufacturing is a new manufacturing model which encapsulates all kinds of manufacturing resources and provides on-demand services to users through virtualization and service technology. It combines the existing cloud computing, high-performance computing, intelligent science and existing information manufacturing technology. Cloud manufacturing technology provides new ideas and methods for strengthening the cooperation among enterprises, improving the utilization of manufacturing resources and enhancing the overall competitiveness. In order to promote the sharing of resources between workshops and enhance the ability of cooperation between each other, this paper studies the cloud service of workshop production and processing capacity. In view of the service packaging problem of workshop production and processing ability, through the research of workshop production and processing process, this paper classifies the workshop production and processing resources, and analyzes the characteristics of workshop production and processing ability cloud. The architecture of workshop manufacturing capability cloud service platform is constructed, and the description of workshop manufacturing capacity cloud service based on ontology is given. In order to shorten the time for users to choose the best service, according to the characteristics of cloud manufacturing service, considering three aspects: service attribute, manufacturing attribute and network attribute, this paper sets out from the two angles of online protocol and offline production. A comprehensive evaluation index system of cloud manufacturing service is constructed. On this basis, a quantitative evaluation model based on modular neural network is proposed. Firstly, the task is clustered and decomposed based on modularization; then, the sub-task is processed by BP network; finally, the integration weight of each sub-task processing module is optimized by adaptive genetic algorithm. Combined with cloud manufacturing evaluation index system and modular neural network model, cloud manufacturing services can be effectively evaluated, providing support for users to quickly select cloud manufacturing services. In order to solve the problem that the resource sharing degree of scheduling algorithm among manufacturing execution systems is not high and it is difficult to select the appropriate solution algorithm from the candidate scheduling algorithm resource to schedule and schedule production efficiently. In this paper, the resource cloud service method of job shop scheduling algorithm in cloud manufacturing environment is studied. In order to improve the satisfaction of algorithm service requester and the economic benefit of algorithm resource provider, the ontology data model and publication specification of scheduling algorithm resource are established based on OWL-S (Ontology Web Language for Services). A quantization matching and recommendation method based on weighted multidimensional feature fusion is proposed. Finally, the prototype system is built, and the simulation results show that the proposed data model and the recommended algorithm can effectively improve the resource sharing and selection speed of the scheduling algorithm.
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TB49;TP393.09

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本文編號：2242144