为了解决云制造资源调度与实际制造场景不符、易陷入局部最优和收敛速度过慢的问题,提出了一种基于自适应多目标差分进化的制造资源调度方法。该方法考虑了实际云制造平台资源调度特点,建立了一个具有时序约束及成本约束的多目标优化资源调度模型。针对云制造资源调度特点,对传统差分进化进行改进,提出自适应变异率和交叉率,实现了寻优过程中变异率与交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化全局搜索与局部搜索能力,提高了最优解搜索的精度与速度。实际算例证明了该方法的有效性和可行性。

在云制造环境下,针对分布式3D打印任务与3D打印设备资源的供需匹配问题,首先,充分考虑云制造环境下用户订单与3D打印设备资源在空间的异构性以及生产目标要求多样的特征,提出了一种云制造3D打印服务平台,并在此基础上构建了云制造下分布式3D打印任务调度的多目标优化模型,可以实现分布式3D打印任务的时间和成本最优;然后,提出了一种改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该多目标优化模型,并与传统NSGA-Ⅱ算法进行对比分析,得到包含多个解的Pareto最优解集;最后通过算例仿真验证了其有效性,发现其能够很好地解决云制造环境下的分布式3D打印任务供需匹配问题。

随着人们对电脑设备需求的不断增加,使得电脑制造企业开始向个性化定制转型。目前,电脑制造企业对于个性化定制尚有制造资源不足、信息化水平不高、经营管理落后等问题。为了提高电脑个性化定制水平以满足电脑用户的个性化需求,结合云制造技术,尝试将云制造应用在电脑设备制造领域中,提出电脑个性化定制云模式,并进行平台架构、工作流程设计以及平台的搭建,且利用定制产品质量模糊综合评价法验证电脑个性化定制平台的必要性。

为了分析云制造生态系统中市场主体行为之间的关系,运用演化博弈理论对云制造生态系统中主体行为进行研究。构建了多主体演化博弈模型,对云制造生态系统演化稳定策略进行了分析。为云制造平台交易机制的设计提供指导。

云制造是一种面向服务的、高效率低能耗的先进智能制造模式,而云制造服务组合是促进云制造发展和实现资源增值的一项关键技术。以往的服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等,较少考虑云制造平台的能耗和服务满意度问题。考虑上述情况,提出一种新的评价模型,并采用带精英策略的非劣解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型。对于NSGA-Ⅱ算法求得的Pareto解集,应用基于绝对理想点的TOPSIS法,选出最优云制造服务组合,最后通过一个算例证明了模型的有效性。

3D打印技术融合云制造模式形成的3D打印云服务具备低成本、跨区域、协同化的特点,可满足用户日益增长的个性化定制的需求。为解决3D打印云服务的合理分配问题和保障3D打印云平台高效运行,以时间和成本为优化目标,构建5约束优化模型,提出一种引入全局最优解信息的人工蜂群算法。通过仿真实验对算法性能、优化目标的选取进行分析,结果表明,改进的算法比对比算法具有更好的收敛性和稳定性,且与优化模型高度适配。

为解决云制造平台可能出现的多任务并行制造需求,构建了基于制造能力均衡的云制造服务配置模型,通过对云制造服务使用状态的监控,利用冲突域确定了制造能力冲突的位置及其具体表现,并根据云制造服务独占性和地理分布性的特点提出了基于地域隶属度的冲突消解机制,最终实现了基于制造能力均衡的制造云智能配置。

提出了基于本体建模和X M L的云制造服务资源描述方法,建立了云制造服务资源匹配模型。最后搭建了面向中小型企业的云制造服务原型系统,对所提出的理论进行了初步的应用验证。

以云制造背景下的数控加工服务关键技术为研究对象,对数控加工技术与云制造信息化技术的融合进行研究,以云制造技术发展角度为切入点,对以云制造背景下数控加工的生产关键技术进行了深入分析。

云制造系统提供了一种崭新的制造模式,是云计算技术与网络化制造模式的结合。云制造平台运行的过程中,需要根据制造需求对制造资源进行搜索与匹配。为了便与搜索与匹配,首先将制造需求和制造资源虚拟成订单服务节点和制造服务节点,然后采用RDF对订单服务节点和制造服务节点进行表述。应用本文所提方法来表征制造资源信息,具有易传输性和可扩展性,适应系统要求。