本文選題：云制造 + 云制造資源��； 參考：《長春工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和制造業(yè)快速發(fā)展,推動制造業(yè)由傳統(tǒng)的制造模式向網(wǎng)絡化、智能化、人性化和便捷化發(fā)展。在此背景下,新型的制造模式“云制造”應運而生,云制造能夠解決當前我國大批制造型企業(yè)技術(shù)相對落后,專業(yè)人才嚴重缺乏以及先進信息資源過少等因素導致的產(chǎn)品研發(fā)能力不足的問題。云制造資源是云制造研究的重要基礎(chǔ),在云制造平臺下,實現(xiàn)云制造資源的快速搜索與優(yōu)選具有重要意義。鑒于此,本文在國家自然科學基金項目“云制造環(huán)境下可制造性評價理論與方法研究”的支持下,重點研究了云制造資源的模糊分類和云方案智能優(yōu)選問題。首先,通過閱讀和調(diào)查相關(guān)文獻,提出和闡述本文的研究背景和意義,進而提出本文的研究內(nèi)容。其次,提出云環(huán)境下制造資源模糊分類問題,采用模糊c-均值聚類算法構(gòu)建了云制造資源模糊分類數(shù)學模型;為求解該問題,提出了一種基于遺傳模擬退火的模糊分類方法,該方法包括內(nèi)層循環(huán)和外層循環(huán),外層循環(huán)可以獲得云制造資源模糊分類的最佳分類數(shù),內(nèi)層循環(huán)可以獲得云制造資源最佳分類下對應的模糊分類結(jié)果,并對該方法進行了實例仿真分析,驗證了該方法的有效性,實現(xiàn)了制造資源的快速模糊分類。最后,提出云方案智能優(yōu)選問題,建立了云方案優(yōu)選評價指標體系,構(gòu)建了云方案智能優(yōu)選數(shù)學模型,模型包含生產(chǎn)成本目標函數(shù)、生產(chǎn)時間目標函數(shù)、加工質(zhì)量目標函數(shù)和其它評價指標函數(shù);為求解該問題,提出了一種基于層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合的細菌覓食混合優(yōu)化方法,該方法采用層次分析法和熵權(quán)法獲取各個評價指標的權(quán)重,利用細菌覓食優(yōu)化理論對云方案進行智能優(yōu)選,并對該方法進行了實例仿真分析,驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:In recent years, the rapid development of Internet technology and manufacturing industry in China has promoted the development of manufacturing industry from traditional manufacturing mode to network, intelligence, humanization and convenience. In this context, a new manufacturing model "cloud manufacturing" emerges as the times require. Cloud manufacturing can solve the problem that a large number of manufacturing enterprises in China are relatively backward in technology. Lack of professional personnel and lack of advanced information resources lead to insufficient R & D capability. Cloud manufacturing resource is an important foundation of cloud manufacturing research. It is of great significance to quickly search and select cloud manufacturing resources under cloud manufacturing platform. In view of this, this paper focuses on the fuzzy classification of cloud manufacturing resources and the intelligent selection of cloud schemes, supported by the project of National Natural Science Foundation of China, "Research on the theory and method of manufacturability evaluation in cloud manufacturing environment". First of all, by reading and investigating the relevant literature, this paper puts forward and expounds the research background and significance, and then puts forward the research content of this paper. Secondly, the fuzzy classification problem of manufacturing resources in cloud environment is proposed, and the fuzzy classification mathematical model of cloud manufacturing resources is constructed by using fuzzy c-means clustering algorithm, and a fuzzy classification method based on genetic simulated annealing is proposed to solve the problem. The method includes inner cycle and outer cycle. The outer cycle can obtain the optimal number of fuzzy classification of cloud manufacturing resources, and the inner loop can obtain the corresponding fuzzy classification results under the best classification of cloud manufacturing resources. The simulation results show that the method is effective and fast fuzzy classification of manufacturing resources is realized. Finally, the problem of cloud scheme intelligent optimal selection is put forward, the evaluation index system of cloud scheme optimization is established, and the mathematical model of cloud scheme intelligent optimal selection is constructed. The model includes production cost objective function and production time objective function. In order to solve this problem, a hybrid optimization method for bacterial foraging based on AHP and entropy weight method was proposed. In this method, AHP and entropy weight method are used to obtain the weights of each evaluation index, and the optimization theory of bacterial foraging is used to select the cloud scheme intelligently. An example is given to verify the effectiveness of this method.
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1787534