本文選題：機床裝備 + 云制造��； 參考：《重慶大學》2015年博士論文

【摘要】：機床裝備制造企業(yè)、應用企業(yè)及其服務企業(yè)量大面廣,是我國工業(yè)經濟的重要組成部分。隨著云計算、大數據、物聯網及移動互聯網等信息技術與先進制造技術的深度融合應用,網絡化、智能化、綠色化、服務化等已成為機床裝備行業(yè)的重要發(fā)展方向。廣大機床裝備制造企業(yè)在應對日益激烈的全球化競爭過程中,正逐步從傳統機床裝備制造商、銷售商向智能生產線整體解決方案提供商、裝備全生命周期服務商方向轉型;機床裝備應用企業(yè)在優(yōu)化精益生產能力、快速響應市場需求的過程中,對機床裝備網絡化集成運行、加工過程實時監(jiān)控與診斷等基于網絡的協同制造服務提出了迫切的需求。如何創(chuàng)新制造服務模式,實現企業(yè)資源的充分共享和跨域協作,以支持廣大機床裝備企業(yè)開展生產性服務業(yè)務,已成為當前先進制造領域探索和研究的重要科學命題之一。云制造——一種基于泛在網絡的智慧制造模式,可支持分散資源的集中管理,集中資源的按需服務,其“制造即服務”的核心思想為以上問題提供了嶄新的解決思路。論文在借鑒國內外相關研究成果的基礎上,針對機床裝備企業(yè)間的資源共享和業(yè)務協同需求,結合云制造的服務理念,提出一種機床裝備資源優(yōu)化配置云服務平臺,并對其所涉及的部分關鍵技術進行一定的探索和研究。首先,分析了傳統機床裝備企業(yè)的轉型發(fā)展需求,結合云制造相關理論,提出了一種可支持機床裝備資源語義描述、服務封裝、搜索匹配、優(yōu)化配置與運行監(jiān)控的機床裝備資源優(yōu)化配置云服務平臺,論述了平臺實現思路,研究了平臺的體系結構、運行模式和商業(yè)模式,并建立了支持平臺實現的關鍵技術體系。然后,根據平臺總體框架,對其涉及的部分關鍵技術進行了探索和研究,包括:①針對云制造環(huán)境下機床裝備資源具有異質異構、動態(tài)演化、高度自治等特點及規(guī)范化描述需求,研究了一種基于Web服務建模本體(Web Service Modeling Ontology,WSMO)的機床裝備資源語義描述與封裝方法,包括:提出了一種基于WSMO的機床裝備資源語義描述與封裝實現框架;研究了機床裝備資源元數據本體表示方法和機床裝備資源服務化封裝技術,并結合一機床裝備資源實例驗證了該方法的可行性。②針對云制造環(huán)境下機床裝備資源種類多樣、功能相似、信息動態(tài)變化等特點導致搜索匹配效率和精度不高的問題,以形成資源優(yōu)化配置可行解域為目標,研究了一種基于語義的機床裝備資源供需匹配方法。提出了一種包括基本信息匹配、IOPE參數匹配、QoS屬性匹配和綜合匹配的機床裝備資源分級匹配實現框架,研究了各匹配階段的量化方法及實現算法,并結合實例驗證該方法的適用性。③針對云制造環(huán)境下服務制約因素多、制造環(huán)境變化快、資源配置評價難度較大等特點,為獲得資源優(yōu)化配置最優(yōu)解,提出了包括服務時間(T)、服務成本(C)、服務質量(Q)、服務知識(K)、服務環(huán)境(E)、服務可靠性(R)、服務容錯性(Ft)和綜合滿意度(Sa)等八維分量的機床裝備資源優(yōu)化配置評價指標體系,構建了一種基于Multi-Agent的機床裝備資源配置評價模型,設計了基于混合粒子群的模型求解算法,并結合一實例驗證了該配置評價模型和求解算法的有效性。最后,結合國家863/CIMS主題資助項目“中小企業(yè)云制造服務平臺共性關鍵技術研究”的實施,設計并開發(fā)了一套機床裝備資源優(yōu)化配置云服務平臺原型系統,并在重慶市某機床裝備企業(yè)中進行了初步應用驗證,取得了良好的應用效果。
[Abstract]:Machine tools and equipment manufacturing enterprises, application enterprises and their service enterprises are an important part of China's industrial economy. With the deep integration of information technology and advanced manufacturing technology, such as cloud computing, large data, Internet of things and mobile Internet, network, intelligence, green, service and so on have become the emphasis of machine tools and equipment industries. In order to develop the direction, the large machine tool and equipment manufacturing enterprises are gradually changing from the traditional machine tool equipment manufacturer, the seller to the overall solution provider of the intelligent production line and the whole life cycle service provider in the process of responding to the increasingly fierce global competition; the machine tool and equipment enterprises are optimizing the lean production capacity and responding quickly. In the process of market demand, there is an urgent need for the networked integrated operation of machine tool equipment, the real-time monitoring and diagnosis of processing process and the cooperative manufacturing service based on the network. How to innovate the manufacturing service mode, realize the full sharing of enterprise resources and cross domain cooperation, so as to support the production service business of the large machine tools and equipment enterprises, It has become one of the important scientific propositions in the field of advanced manufacturing field. Cloud manufacturing, an intelligent manufacturing model based on ubiquitous network, can support centralized management of scattered resources and focus on the demand for resources. The core idea of "manufacturing as a service" provides a new solution to the problem. On the basis of the relevant research results both at home and abroad, in view of the resource sharing and business synergy demand among the machine tools and equipment enterprises and the service concept of cloud manufacturing, a cloud service platform for machine tool resources optimization is proposed, and some key technologies involved are explored and studied. First, the traditional machine tool assembly is analyzed. In order to meet the needs of enterprises' transformation and development, combined with the theory of cloud manufacturing, a cloud service platform which can support the semantic description of machine tool resources, service encapsulation, search and match, optimization configuration and operation monitoring is proposed. The implementation ideas of the platform are discussed, and the system structure, operation mode and business model of the platform are discussed. And then, the key technology system for supporting platform implementation is established. Then, according to the overall framework of the platform, some key technologies involved are explored and studied, including: (1) the characteristics of heterogeneous, dynamic evolution, high self governance and standardized description requirements for machine tool resources under the cloud manufacturing environment, and a research based on We B service modeling Ontology (Web Service Modeling Ontology, WSMO) for the semantic description and encapsulation of machine tool resources, including a framework for semantic description and encapsulation of machine tool resources based on WSMO, the ontology representation method of machine tool resource metadata and the service encapsulation technology of machine tool resources, and the integration of machine tools and equipment resources. An example of machine tool resources proves the feasibility of this method. Secondly, in view of the variety of machine tool resources, similar functions and dynamic changes of information in the cloud manufacturing environment, the search matching efficiency and precision are not high, in order to form the feasible solution domain of the resource optimization configuration, a semantic based machine tool equipment capital is studied. Source supply and demand matching method. A framework for classification and matching of machine tool resources including basic information matching, IOPE parameter matching, QoS attribute matching and comprehensive matching is proposed. The quantization methods and implementation algorithms of each matching phase are studied, and the applicability of the method is verified by an example. Thirdly, the service constraints in cloud manufacturing environment are verified. In order to obtain optimal solution for optimal allocation of resources, the advantages of eight dimensions of eight dimension components, including service time (C), service quality (Q), service knowledge (K), service environment (E), service reliability (R), service fault tolerance (Ft) and comprehensive satisfaction (Sa), are proposed. In this paper, the evaluation model of machine tool resources based on Multi-Agent is constructed, and a model solving algorithm based on mixed particle swarm is designed, and the effectiveness of the allocation evaluation model and the algorithm is verified by an example. Finally, combined with the national 863/CIMS theme subsidized project "the cloud manufacturing of small and medium enterprises" The implementation of the research on the common key technology of the service platform, designed and developed a set of prototype system for the optimization configuration of the machine tool resources, and carried out preliminary application and verification in a machine tool enterprise in Chongqing, and achieved good application results.
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG502

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本文編號：1963403