【摘要】：為了有效整合社會化制造資源、提高資源利用率、降低制造成本以及更快地響應市場需求,李伯虎院士提出了一種基于網(wǎng)絡的、面向服務的智慧化制造新模式——云制造。云制造環(huán)境下的制造資源優(yōu)化配置問題作為云制造的核心問題之一,其求解方法的優(yōu)劣將直接影響到云制造服務的運行質(zhì)量和效率,進而影響到云制造的發(fā)展與推廣。為此,本文針對云制造環(huán)境下的制造資源優(yōu)化配置問題進行了深入的研究,主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)對云制造環(huán)境下的制造資源優(yōu)化配置相關(guān)基礎理論進行了研究。對云制造的運行要素、相關(guān)概念、運行模式和體系結(jié)構(gòu)進行了詳細的論述,在此基礎上,指出了云制造環(huán)境下制造資源配置的一般流程、制造資源優(yōu)化配置問題的特點及其復雜性,并論述了實現(xiàn)云制造環(huán)境下制造資源優(yōu)化配置的關(guān)鍵過程。(2)針對云制造環(huán)境下的制造服務與資源建模及其映射問題,提出了基于本體的云制造服務和資源的建模方法與基于可拓聚類算法的云制造服務-云制造資源映射方法。首先,將云制造服務分成了設計服務、仿真服務和生產(chǎn)加工服務等八個大類制造服務;其次,根據(jù)云制造活動對云制造資源需求的不同,將云制造資源屬性劃分為包含基本信息、功能信息、評價信息和狀態(tài)信息等四種信息的基本結(jié)構(gòu);然后,提出了基于可拓基元模型的云制造服務和云制造資源模型的數(shù)學表達方法;再次,將可拓學中的關(guān)聯(lián)函數(shù)與層次聚類法相結(jié)合,提出了基于可拓聚類算法的云制造服務-云制造資源映射方法;最后,通過算例分析驗證了映射方法的可行性與有效性。(3)針對云制造環(huán)境下的制造資源評價問題,提出了基于可拓優(yōu)度與模糊層次分析法相結(jié)合的云制造資源可拓綜合評價方法。首先,提出了包含服務質(zhì)量指標和服務能力指標的云制造資源評價指標體系;其次,基于云制造環(huán)境下制造資源評價問題的特點,研究了基于可拓優(yōu)度的可拓綜合評價法,并通過與模糊層次分析法相結(jié)合,提出了針對云制造資源的綜合評價方法;最后,通過算例分析驗證了評價方法的可行性與有效性。(4)將云制造環(huán)境下的制造資源組合優(yōu)化選擇問題分為有需求偏好和無需求偏好的制造資源組合優(yōu)化選擇問題,并分別提出了基于雙層規(guī)劃的云制造資源組合優(yōu)化選擇方法和基于非合作博弈的云制造資源組合優(yōu)化選擇方法。首先,針對不同結(jié)構(gòu)的云制造資源組合優(yōu)化選擇問題,提出了包含服務質(zhì)量指標和柔性指標的云制造資源組合優(yōu)化選擇指標體系;其次,針對有需求偏好的云制造資源組合優(yōu)化選擇問題,建立了基于雙層規(guī)劃的云制造資源組合優(yōu)化選擇模型,提出了基于帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法的模型求解方法;再次,針對無需求偏好的云制造資源組合優(yōu)化選擇問題,建立了基于非合作博弈的云制造資源組合優(yōu)化選擇模型,采用改進的帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法對模型進行了求解;最后,分別通過算例分析驗證了兩種方法的可行性和有效性。(5)針對云制造環(huán)境下的制造資源組合優(yōu)化選擇模型的參數(shù)估計問題,提出了基于人工蜂群算法的云制造資源組合優(yōu)化選擇模型參數(shù)估計方法。首先,將云制造環(huán)境下制造資源組合優(yōu)化選擇模型參數(shù)的獲取問題,轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)辨識中的模型參數(shù)估計問題;其次,建立了以估計值的損失函數(shù)值最小為優(yōu)化目標的云制造資源組合優(yōu)化選擇模型參數(shù)估計優(yōu)化模型,并針對該模型,提出了基于人工蜂群算法的參數(shù)估計優(yōu)化模型求解方法;最后,通過算例分析驗證了模型及其求解方法的可行性與有效性。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2324647