數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)控機(jī)床作為制造業(yè)的工作母機(jī)，其設(shè)計(jì)制造的質(zhì)量和效率直接影響制造業(yè)的發(fā)展。數(shù)控機(jī)床行業(yè)正處于設(shè)計(jì)制造資源分配不均衡、資源共享范圍小、行業(yè)規(guī)范化程度低的困境。針對(duì)當(dāng)前云服務(wù)描述模型語(yǔ)義信息不完整、云服務(wù)組合過(guò)程缺少服務(wù)質(zhì)量約束和云服務(wù)方案應(yīng)用決策過(guò)程缺乏處理不確定信息的有效技術(shù)等問(wèn)題，研究了數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源(DesignandManufacturingResourcesforNCMachinetools，DMRNM)云服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)及其

2、應(yīng)用，結(jié)合國(guó)家科技重大專項(xiàng)課題“高檔數(shù)控機(jī)床數(shù)字化設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)與工具集研發(fā)及典型產(chǎn)品應(yīng)用”開發(fā)了數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)平臺(tái)并將其應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床的設(shè)計(jì)制造過(guò)程。
　　全文主要內(nèi)容包括:
　　第一章綜述了云服務(wù)創(chuàng)建運(yùn)行過(guò)程中相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，分析當(dāng)前研究?jī)?nèi)容所存在的問(wèn)題，闡述了論文的研究背景，提出數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究，給出了論文的研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)。
　　第二章提出基于語(yǔ)義擴(kuò)展的數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)

3、制造資源云服務(wù)建模技術(shù)。規(guī)劃了云服務(wù)池的功能與支撐平臺(tái)，利用形式化方法對(duì)數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源進(jìn)行分類，對(duì)數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)添加功能、接口、執(zhí)行、狀態(tài)、服務(wù)質(zhì)量和物理-虛擬資源映射6層語(yǔ)義信息，構(gòu)建了基于可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言(eXtensibleMarkupLanguage，XML)的數(shù)據(jù)模型和基于本體的語(yǔ)義模型。
　　第三章提出多服務(wù)質(zhì)量約束的數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)組合技術(shù)。規(guī)劃了多服務(wù)質(zhì)量約束的云服務(wù)組合框架及流程，利用基

4、于分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)(Hierarchicaltasknetwork，HTN)規(guī)劃的數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造任務(wù)分解技術(shù)將設(shè)計(jì)制造任務(wù)分解成原子任務(wù)，并將原子任務(wù)作為服務(wù)請(qǐng)求，利用基于接口語(yǔ)義匹配的云服務(wù)組合技術(shù)將多個(gè)獨(dú)立且相關(guān)的云服務(wù)根據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行組合，形成新的、功能更強(qiáng)的組合云服務(wù)。
　　第四章提出一種數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)方案決策求解技術(shù)。構(gòu)建數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)方案決策模型;提出基于質(zhì)量功能展開(QualityFunctio

5、nDeployment,QFD)的數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)方案屬性權(quán)重計(jì)算方法，綜合計(jì)算用戶期望和屬性本身影響下云服務(wù)方案屬性的權(quán)重;采用基于集對(duì)分析的數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)方案決策技術(shù)，利用同異反聯(lián)系度度量云服務(wù)方案與用戶需求間的匹配程度，通過(guò)計(jì)算云服務(wù)方案之間的同異反聯(lián)系度，對(duì)云服務(wù)方案進(jìn)行模糊聚類并初步排序，利用隨機(jī)模擬和模糊集值統(tǒng)計(jì)分析不確定因素對(duì)排序結(jié)果的影響，提供針對(duì)不確定信息處理的數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)制造資源云服務(wù)方案決策技