云制造是融合了云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等理念后產(chǎn)生的一種面向服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化制造新模式。它通過按需組織網(wǎng)上制造資源,為用戶提供可隨時(shí)獲取的、質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的產(chǎn)品全生命周期制造服務(wù)的方式,提高資源利用率、降低制造成本,促進(jìn)現(xiàn)代制造技術(shù)向服務(wù)化、智能化的方向發(fā)展。云制造環(huán)境下的服務(wù)組合是滿足用戶制造需求、實(shí)現(xiàn)制造資源增值的關(guān)鍵技術(shù)。為了提高服務(wù)組合過程的靈活性和智能化,本文提出了制造任務(wù)與制造服務(wù)的信息模型,并在相關(guān)研究的基礎(chǔ)之上,結(jié)合機(jī)械加工工藝過程,對(duì)服務(wù)的匹配與組合進(jìn)行了深入研究。在服務(wù)組合的過程中,原制造任務(wù)的分解和子任務(wù)加工順序的安排決定了組合云服務(wù)中的服務(wù)數(shù)量和服務(wù)順序。為了避免使用唯一的加工順序進(jìn)行服務(wù)組合時(shí),服務(wù)組合的解空間被限制,靈活性降低等問題,本文提出了用于描述實(shí)際加工要求的工藝邏輯矩陣,并建立了基于工藝邏輯矩陣的加工順序檢驗(yàn)方法,以保證加工順序在滿足要求的前提下可以靈活多變�？紤]到零件在加工過程中的物流時(shí)間和物流成本,本文提出了以時(shí)間、成本、能耗和可靠性為評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)果優(yōu)選模型。為了得到工藝邏輯約束條件下的最佳組合云服務(wù),設(shè)計(jì)了與服務(wù)組合過程相適應(yīng)的雙層蟻群算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

零件簡(jiǎn)圖

圖 4. 4 齒輪軸零件圖Fig 4.4 The part drawing of gear shaft表 4. 3 任務(wù)的基本信息Table 4.3 The basic information of task符號(hào) TName N DT TC R E含義 加工齒輪傳動(dòng)軸1000 150 天 500,000 元 9.3 6000符號(hào) PName PM PW PR*Size* L含義 齒輪傳動(dòng)軸 45 鋼 2.75KG 未注粗糙度：Ra12.5 廣州白云區(qū) X 地點(diǎn)根據(jù)零件圖中所示的零件加工要求，參考表 4.4[54]、表 4.5[54]中關(guān)于外圓柱面和平面的加工方案選擇，按照第二章中的任務(wù)工藝信息建模方法，建立齒輪傳動(dòng)軸加工的子任務(wù)關(guān)系表，如圖 4.5 所示：52*165( L)

表 4. 10 算法參數(shù)值Table 4.10 The parameter value of algorithm參數(shù) s n m Alpha1 Alpha2 Beta1 Beta2 Q Rho NC_MAX取值 8 16 4 1 1 1.5 1.5 100 0.7 1200表 4.10 中，s、n、m 分別表示服務(wù)提供方的數(shù)量、子任務(wù)數(shù)量和螞蟻種群的數(shù)量；Alpha1、Beta1 分別表示進(jìn)行任務(wù)排序時(shí)的信息素和啟發(fā)因子的重要性參數(shù)；Alpha2、Beta2 分別表示進(jìn)行服務(wù)選擇與組合時(shí)的信息素和啟發(fā)因子的重要性參數(shù)；Q 為每輪循環(huán)中螞蟻釋放的信息素總量；Rho 表示信息素殘留系數(shù)；NC_MAX 表示雙層蟻群算法設(shè)定的最大迭代次數(shù)。采用雙層蟻群算得到最佳候選工藝路線為： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1614,6 1,6 2,6 12,2 5,2 9,6 15,6 13,3 8,6 10,6 7,3 11,2 3,2 16,6 4,6 6,6CPR ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST , ST ,ST最佳候選工藝路線的甘特圖表示如圖 4.6：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]創(chuàng)新驅(qū)動(dòng) 智慧發(fā)展——新時(shí)期中國(guó)裝備制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的戰(zhàn)略方向[J]. 石勇.  電氣時(shí)代. 2016(01)
[2]智能制造——“中國(guó)制造2025”的主攻方向[J]. 周濟(jì).  中國(guó)機(jī)械工程. 2015(17)
[3]基于不完全信息博弈的云制造環(huán)境下信任形成機(jī)制研究[J]. 畢克克,牛占文,趙楠,彭巍.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(01)
[4]云制造加工設(shè)備服務(wù)化封裝與云端化接入方法[J]. 張映鋒,張耿,楊騰,王軍強(qiáng),孫樹棟.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2014(08)
[5]云制造服務(wù)平臺(tái)的資源使用及訪問控制[J]. 劉強(qiáng),王磊,陳新度,陳新.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(06)
[6]基于層次化的云制造服務(wù)組合研究[J]. 劉衛(wèi)寧,馬剛,劉波.  中國(guó)機(jī)械工程. 2013(10)
[7]云制造背景下的服務(wù)匹配算法[J]. 張金廣,李鋒剛,張磊.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2013(03)
[8]面向多任務(wù)的制造云服務(wù)組合[J]. 劉衛(wèi)寧,劉波,孫棣華.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(01)
[9]云制造資源服務(wù)能耗評(píng)估及應(yīng)用[J]. 向峰,胡業(yè)發(fā),陶飛,張霖.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2012(09)
[10]云制造環(huán)境下基于QoS的組合云服務(wù)自適應(yīng)調(diào)整[J]. 魏樂,趙秋云,舒紅平.  蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(04)

博士論文
[1]面向機(jī)械加工的云制造服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 郭亮.重慶大學(xué) 2014

碩士論文
[1]面向機(jī)加工的云制造服務(wù)模式及服務(wù)優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 曹洋.重慶大學(xué) 2016
[2]基于特征匹配的機(jī)加工設(shè)備能力評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究[D]. 馬兆彬.南昌大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3146034