摘要：为解决产品设计理性的获取问题,依托大数据技术和信息提取技术,提出一种从历史设计信息中获取设计理性知识的方法。引入设计基因的概念对意图驱动的设计理性模型进行了拓展,提出了携带设计基因的意图链模型,阐述了利用大数据技术、信息提取技术提取设计基因和设计意图链的方法,并对所提取的设计意图链进行检验和修复,构建了元数据集,根据设计基因和设计意图对意图链进行拼接得到设计理性知识,并通过实例验证了该设计理性获取方法的有效性。

摘要：针对制造资源状态的时变性,以及制造资源状态、制造资源组合状态、任务状态之间存在非线性关系的问题,提出一种基于制造组合状态跃迁的制造系统建模方法。该方法通过建立制造资源在时序上与组合逻辑上的多层状态拓扑结构,定义了不同层次状态之间的跃迁函数,形成了制造组合状态之间的跃迁机制,实现了对制造系统内不同状态之间的非线性关系描述。以关联制造系统不同层次状态的制造组合状态跃迁为基础,建立了从制造资源个体状态、组合状态及任务状态的自动机模型,最终实现了制造系统建模。最后,利用所建的自动机模型对两个卫星箱体混线生产过程进行描述,验证了所提建模方法的有效性。

摘要：为了通过云制造服务实现对制造资源能力的精准调度与使用,云制造模式要求制造资源的虚拟化过程必须保证云制造服务所描述的相关能力与原制造资源所提供的能力在逻辑上具备严格的一致性.为此,提出了基于同态映射的制造资源虚拟化机制:通过在物理资源层和云服务层之间定义抽象的虚拟能力层,在解耦物理资源与云服务之间直接映射的同时,分别定义了制造资源-虚拟能力、虚拟能力-云服务的同态映射函数;采用基于语义相等映射的实现原理,将物理资源的能力及其所需的依赖条件进行同态抽象转换,并通过初步的案例仿真说明制造资源在同态映射过程中保持了能力语义的不变性.

摘要：根据产品工程图表达特征的层次化属性,构建了产品的层次化模型。根据投影视图的投影原理和工程图的表达绘制规则,将产品工程图中蕴含的特征信息按其表达的工程语义划分为特征视图模型、特征功能模型和特征语义模型三个层次,每个层次对应和表达产品不同层级的特征涵义。设计了基于位置关联关系和特征约束关联的特征视图模型获取算法,给出基于特征视图模型关联的特征功能模型聚合规则和聚合算法,并对聚合算法进行了实现。根据工程图蕴含工程语义的内在机理,构建了特征语义模型并对其进行了模型的定义、特征语义本体的构建、特征语义模型获取算法及其实现。通过实验验证,该方法能够获取工程图中各层次的特征信息,将其应用于基于特征的工程图检索,取得了较好的实验结果。

摘要：设计理性重用的主要步骤在于理性模型的检索,然而目前设计理性模型检索的结果以单独的理性元素节点或完整实例的形式呈现,结构过于简单或复杂,不易于设计者理解和重用。针对以上问题,提出基于语义的设计理性片段提取方法。在关键词检索的基础上,对关键词检索得到的结果节点进行语义推理,得到包含结果节点的核心最小设计理性片段,通过对最小理性片段进行聚合与片段重复合并完成片段提取。基于设计理性片段的提取,为设计者提供满足检索需求且能完整表达某一设计过程的理性知识片段,形成以设计理性片段为基本单元的检索与重用模式。通过实例验证了片段提取方法和片段重用的有效性。

摘要：复杂大型的云制造应用需要通过既相互独立又能进行相互配合的多个制造云来协同完成,导致同一个工作流中的任务可在多个分布的工作流引擎中完成.为此,提出了一种"按需分配"的工作流任务分配方法,将任务分配贯穿于业务过程模型实例化过程,详细分析了云制造环境下影响任务分配的4种主要因素;为提高任务分配过程的自动化程度,给出了每种因素与任务需求的匹配方法.仿真实验结果表明了该方法的有效性.

摘要：传统的紧密耦合集成方法缺乏可扩展性和较强的语义表达能力。为此,提出了一种语义模型构建技术,并以语义模型来取代传统集成中的全局模式。语义模型的构建以资源描述框架和资源描述框架模式为基础,实现数据语义关系的形式化描述,以异构数据库数据到语义模型的两级映射方法为手段,保证数据的透明访问和模型本身良好的可扩展性。语义模型使得构建语义一致的全局数据视图成为可能。应用表明,该模型是可行而有效的。

摘要：针对一些材料组分变化比较复杂的功能梯度材料,因从几何空间到材料空间没有映射函数而需要将每一部分几何信息与其相应的材料信息成组地存储起来,造成数据冗余等问题,增加了数据存储内存空间和数据操作时间,提出从材料空间到几何空间映射的建模思想。首先定义材料空间,然后给定从材料空间到几何空间的映射函数,通过材料组分值和相应的映射函数,即可确定与给定材料组分值对应的几何空间。再利用插值算法,计算其他部分的材料信息,最终实现模型几何信息和材料信息的整体表达,提高数据表示的简洁性。通过对功能梯度材料齿轮零件建模的实例,证明了所提方法的可行性和有效性。

摘要：由于制造资源的调用与执行比计算资源要复杂得多,使得在云制造环境下的服务组合执行可靠性成为必须考虑的问题.为此,提出一种基于离散粒子群智能优化的、考虑执行可靠性的云制造服务组合算法.以概率密度函数描述服务可靠性,基于服务模型库动态生成云制造服务组合的工作流模型,基于语义实现服务匹配,通过离散变量粒子群优化算法计算出执行可靠性最优的云制造服务组合方案.最后以结构设计工作流模型为例,在不同服务实例规模、不同恶意服务占比情况下验证了其有效性和可靠性.实例结果表明,在恶意服务占比较高时,该算法仍能保持较高的服务执行可靠性.

摘要：为实现服务型制造模式下跨组织业务流程的运行,提高企业对市场变化的适应能力,提出一种基于语义的跨组织协同业务流程构建框架。以制造服务为业务活动功能的实现载体,通过对服务能力进行语义描述,以服务能力为中介,实现业务逻辑和实现技术之间的松耦合,形成一种随需应变的业务构建模式。对框架内的制造服务语义建模、服务发现匹配和服务组合三项关键技术进行了研究。开发了协同业务流程构建原型系统,结合企业实际给出了框架实例,验证了方法的可行性。