隨著全球經濟增長的落腳點重新回到制造業(yè)和實體經濟,為了更好的適應市場競爭,制造業(yè)的轉型升級迫在眉睫。在云計算、物聯網的發(fā)展帶動下,“云制造”這種新型網絡化制造模式應運而生,企業(yè)用戶可以使用云制造平臺對散布各地的制造資源、能力進行交易、共享,實現高效、高質量的協同制造。云制造環(huán)境下的制造服務組合是滿足用戶個性化制造需求、實現制造資源優(yōu)化配置的關鍵技術,是云制造研究的熱點,吸引眾多專家學者進行研究。但是,專家學者的研究中針對制造服務組合方案執(zhí)行階段的動態(tài)調度的內容卻相對較少,而這部分內容對云制造應用模式的“落地”有著重要的影響。因此,本文就云制造服務組合執(zhí)行階段的自適應調整展開了研究。(1)分析了云制造服務組合的構造流程。為了更好的了解云制造服務組合的運行機制,本文從云制造任務的分解,制造資源服務與制造任務的匹配,以及服務組合最終路徑的優(yōu)選來進行了詳細的闡述。在此期間,根據機械加工行業(yè)的特點,建立了元制造任務模型、元制造能力模型以及元制造任務與元制造能力匹配模型。由于云制造服務組合的優(yōu)選是一個十分復雜的問題,僅僅對研究它的方法思路進行了一個分析。(2)建立了云制造服務組合自適應調整框架。以云制造服務的異常為云制造服務組合自適應調整的原因作為研究切入點,將云制造服務的異常作為研究對象。本文建立了基于服務異常發(fā)現、服務異常分析識別以及調整策略三個流程的云制造服務組合自適應調整框架,并對各個流程階段的內容進行了詳細的分析闡述。(3)研究了云制造服務組合自適應調整方法。在已有的云制造服務組合自適應調整框架的基礎啊上,本文針對服務替換這一通用策略,進行了自適應調整方法的研究。該調整方法以改進的蟻群算法為核心,采取單個服務替換與多服務同時替換的遞進式調整方式。通過實例仿真實驗,對該調整方法的有效性進行驗證;將改進的蟻群算法與粒子群算法、人工蜂群算法進行實驗對比,對其解決問題的優(yōu)越性進行驗證。(4)介紹了作者所在實驗室團體研發(fā)的云制造平臺原型機。本文以前期的理論研究工作為方向,在云制造平臺原型機上對相應的部分功能進行了開發(fā)、實現。
【學位單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F273;TP393.09
【部分圖文】：

圖 5.2 自適應調整核心程序塊Fig. 5.2 Core program of adaptive adjustment制造能力評價表與制造能力表外鍵相連，可通過相應的人機交互接口進行；首先，對于用戶提交的每個子任務，通過本文提出的第二章的匹配方法匹能夠加工這些子任務的云制造服務集，在云制造平臺中，通過表 5.3 的數據庫來實現云制造服務候選集合的構建。然后通過服務組合優(yōu)選方法[26]得到最終組合路徑，結果存儲在表 5.4 的數據表中。通過在制造過程中給與異常激勵，自適應調整機制，自適應調整的核心程序見圖 5.2。.2.3 服務組合及其自適應調整的平臺實現本平臺的服務組合的實現是以服務元制造能力的 TQCS 指標的綜合最優(yōu)為方向，調用相應算法進行組合服務路徑的優(yōu)選，最終得到最合適的制造任務路徑。圖 5.3 為制造設備的基礎信息，通過點擊紅框中的 硬件信息 可以進行制造設備的公共信息。圖 5.4 為制造設備的元制造能力 TQCS 的評價值，通過紅色方框中的 查看能力評價 進行查看，這個值由客戶進行評價，會隨著服務

制造設備硬件信息Fig.5.3Hardwareinformationofmanufacturingmachine

元制造能力TQCS值
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 周濟;;智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J];中國機械工程;2015年17期

2 李澤彪;張衛(wèi);王正成;王正肖;;云制造環(huán)境下的生產加工服務監(jiān)控[J];計算機集成制造系統(tǒng);2015年07期

3 張遠龍;屠建飛;謝文東;;基于模糊層次分析法的云制造資源評價[J];機械制造;2015年06期

4 祝愛民;李雪;于麗娟;蔣亞朋;;制造云服務組合柔性評價指標體系研究[J];沈陽工業(yè)大學學報(社會科學版);2015年01期

5 丁純;李君揚;;德國“工業(yè)4.0”:內容、動因與前景及其啟示[J];德國研究;2014年04期

6 蘇凱凱;徐文勝;李建勇;;云制造環(huán)境下基于雙層規(guī)劃的資源優(yōu)化配置方法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2015年07期

7 趙秋云;魏樂;舒紅平;;云制造環(huán)境下制造設備云服務異常處理模型[J];圖學學報;2014年06期

8 余本功;汪柳;郭鳳藝;;基于灰色模糊層次分析法的企業(yè)云服務安全評價模型[J];計算機應用;2014年S2期

9 張映鋒;張耿;楊騰;王軍強;孫樹棟;;云制造加工設備服務化封裝與云端化接入方法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2014年08期

10 李成海;黃必清;;基于屬性描述匹配的云制造服務資源搜索方法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2014年06期

相關博士學位論文 前2條

1 劉覓;基于云制造的單件定制生產智能調度關鍵技術研究[D];重慶大學;2016年

2 朱李楠;云制造環(huán)境下資源建模及其匹配方法研究[D];浙江工業(yè)大學;2014年

相關碩士學位論文 前6條

1 鄭煒;基于工藝邏輯的制造云服務組合研究[D];重慶大學;2017年

2 徐青;云制造服務遠程視頻監(jiān)控及其狀態(tài)信息提取方法[D];浙江大學;2017年

3 姚曉初;基于云制造的數控機床遠程監(jiān)控系統(tǒng)[D];華東理工大學;2014年

4 鄭濤;云制造系統(tǒng)的云資源信息采集方法研究[D];浙江大學;2014年

5 張斌;柔性CAPP系統(tǒng)多工藝路線創(chuàng)成方法研究[D];南京航空航天大學;2006年

6 張永康;基于特征的CAPP系統(tǒng)的研究與實現[D];南京航空航天大學;2003年

本文編號：2888429