【摘要】：云制造是一種通過(guò)虛擬化和服務(wù)化技術(shù)將各類(lèi)制造資源封裝,為用戶(hù)提供按需服務(wù)的制造新模式,它融合了現(xiàn)有的云計(jì)算、高性能計(jì)算、智能科學(xué)和現(xiàn)有的信息制造技術(shù)。云制造技術(shù)為加強(qiáng)企業(yè)間的相互協(xié)作,提高制造資源利用率,提升整體競(jìng)爭(zhēng)力提供了新的思路和方法。為了促進(jìn)車(chē)間之間的資源共享,加強(qiáng)彼此之間的協(xié)作能力,本文針對(duì)車(chē)間生產(chǎn)加工能力的云服務(wù)化進(jìn)行研究。1.針對(duì)車(chē)間生產(chǎn)加工能力的服務(wù)化封裝問(wèn)題,通過(guò)對(duì)車(chē)間生產(chǎn)加工過(guò)程的研究,對(duì)車(chē)間生產(chǎn)加工資源進(jìn)行了分類(lèi),分析了車(chē)間生產(chǎn)加工能力云的特點(diǎn),構(gòu)造了車(chē)間生產(chǎn)加工能力云服務(wù)平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu),并給出了基于本體的車(chē)間生產(chǎn)加工能力云服務(wù)描述。2.為了縮短用戶(hù)選擇最佳服務(wù)的時(shí)間,針對(duì)云制造服務(wù)的特點(diǎn),綜合考慮服務(wù)屬性、制造屬性和網(wǎng)絡(luò)屬性三個(gè)方面,從線(xiàn)上協(xié)定和線(xiàn)下生產(chǎn)兩個(gè)角度出發(fā),構(gòu)建了云制造服務(wù)綜合評(píng)估指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上提出了一種基于模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化評(píng)估模型。首先,該模型基于模塊化的思想對(duì)任務(wù)進(jìn)行聚類(lèi)分解;然后,用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)子任務(wù)進(jìn)行處理;最后,用自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化各個(gè)子任務(wù)處理模塊的集成權(quán)重。結(jié)合云制造評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以對(duì)云制造服務(wù)進(jìn)行有效的評(píng)估,為用戶(hù)快速選擇云制造服務(wù)提供支持。3.針對(duì)制造執(zhí)行系統(tǒng)間調(diào)度算法資源共享度不高,并且難以高效地從候選調(diào)度算法資源中選擇合適的求解算法進(jìn)行調(diào)度排產(chǎn)的問(wèn)題,研究了云制造環(huán)境下的作業(yè)車(chē)間調(diào)度算法資源云服務(wù)化方法。首先基于OWL-S(Ontology Web Language for Services)建立調(diào)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(wù)請(qǐng)求者滿(mǎn)意度和算法資源提供者經(jīng)濟(jì)收益,提出了基于加權(quán)多維特征融合的量化匹配與推薦方法。最后,通過(guò)搭建原型系統(tǒng),并利用哈電機(jī)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)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(diào)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(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TB49;TP393.09

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本文編號(hào)：2242144