基于B/S结构的知识化制造自重构子系统的实现

为克服传统C/S结构的知识化制造自重构子系统维护成本高、执行效率低、通用性和可移植性差等缺点,开发了基于B/S的四层体系结构的知识化制造自重构子系统。介绍了知识化制造系统中知识的表示方法;分析了知识化制造自重构子系统的功能,讨论了知识网自重构使能工具的实现、自重构后实际软件系统的自动生成、基于混合编程的动态图形视图等难点技术;在ASP.NET平台上,基于组件技术,通过实例验证了知识化制造系统自重构的可行性及有效性。     

基于近似匹配的知识化制造系统自重构研究

为解决实际中不同制造模式的实现之间存在大量相似但又不完全相同的模块的自重构问题,提出基于近似匹配的知识化制造系统自重构的理论和算法.首先讨论知识化制造系统自重构中知识点的匹配度定义和性质;然后给出基于近似匹配的知识网自重构算法,并利用C#和SQL Sever 2000在.NET平台上开发出基于近似匹配的自重构使能工具;最后通过实例说明基于近似匹配的自重构技术的应用.     

基于多Agent 可互操作知识化制造动态自适应调度策略

针对知识化制造系统生产环境的不确定性,构建一个基于多Agent可互操作的知识化动态调度系统.该系统对各种调度问题采用具有一系列问题特征的知识表示,利用Agent技术构建基于问题的功能模块,提出一种基于改进 -学习算法(WSQ)的自适应调度机制,以此指导设备Agent在动态环境下的调度策略选择.通过对其进行复杂性分析和仿真实验,验证了该控制策略的有效性.该系统具有自适应和自学习特征,具有高度智能化和可互操作性.     

基于优化组合赋权法的知识化制造模式决策方法研究

面对知识化制造中自重构造成的制造模式的多样性,提出基于优化组合赋权法的制造模式决策方法。首先,对实施知识化制造模式所具有的决策因素进行分析,考虑到各决策因素之间的依赖与反馈关系,建立制造模式选择的网络分析法模型。然后,根据组合优化的思想,建立基于网络分析法和熵权系数法的组合权值优化模型,并给出其决策的详细步骤。最后将该方法应用于知识化制造模式的选择。实例研究表明该方法在模式选择中减小了人为因素的影响,提高了评价结果的科学性和有效性。     

知识化制造软件系统自动生成的实现

研究了知识化制造系统应用到一个新方向--气象预测评估系统后,其软件系统的自动生成方法.为了实现软件的自动生成,首先,分析了知识化制造软件系统的特点和作用,并对其自动生成做出简单说明;然后,研究了知识网的数据存储方式,提出了层级数据结构的数据库表示形式,在此基础上实现了数据遍历以生成软件系统,并给出了软件系统自动生成的步骤;最后,通过实例对软件系统的生成方法进行说明和验证,表明了该方法的有效性和可行性.     

知识化制造环境下航空发动机装配车间自进化

针对产品动态到达的航空发动机装配车间, 对知识化制造系统的自进化问题进行研究. 将自进化的思想应用于该装配车间, 提出了知识化制造环境下该装配车间自进化问题的求解算法. 根据双层规划理论, 建立了系统在每个决策时刻静态决策问题的一般数学模型, 并设计了一种基于可行域搜索的双层遗传算法(FR-BiGA) 对模型进行求解. 仿真结果验证了该模型与算法的有效性和可行性, 且实验数据表明, 自进化的系统具有相对较优的生产性能.

     

知识化制造系统中动态调度的自适应策略研究

针对知识化制造系统中的动态调度问题，结合知识化制造单元的高智能特征，提出了B-Q学习算法．并基于该算法构建了一种自适应调度控制策略．针对知识化制造系统运行过程中系统状态空间较大的特点，通过提取系统状态特征，对系统状态进行合理聚类，有效地降低了系统状态空间的复杂性．根据系统当前所处的瞬时状态．选取不同的调度规则对缓冲区中工件进行有效调度．仿真结果验证了所提出调度控制策略的有效性．     

面向航空发动机的知识化制造系统拖期调度与自重构

针对某航空发动机装配线装配效率低、工人分配不合理等问题,建立面向航空发动机的知识化制造系统拖期调度和班组自重构优化模型.提出一种启发式算法,实现生产调度与班组配置的协同优化.在算法调度层中,针对航空发动机装配过程存在复杂约束这一特点,证明与产品拖期优化目标相关的工序排序性质,设计相应工序调整算法,给出工序在并行装配组上的初始分配方案和优化方案.在重构层,根据系统负载平衡的原则优化各装配班中装配组的数量.仿真实验结果表明了模型和所提出算法的有效性.     

面向航空发动机装配线的知识化制造系统重调度和自重构

为了解决航空发动机装配过程中存在的不确定返工问题,建立了面向航空发动机装配线的知识化制造系统(knowledgeable manufacturing system,KMS)重调度和班组自重构优化模型,提出装配线重调度及自重构集成优化算法.在算法调度层,证明了以加权完工成本为优化目标的工序排序性质,并对工序进行初始排序.定义了3种邻域结构,用变邻域搜索(variable neighborhood search,VNS)对工序在并行装配组上的指派问题和调度问题进行优化.在重构层,在不违背装配组装配技能约束的前提下利用装配线负载平衡原则对装配班组进行配置,并采用禁忌搜索(tabu search,TS)对班组配置进行优化.仿真实验结果表明了模型与算法的有效性.     

重复购买产品的竞争与市场扩散行为分析

市场竞争的加剧缩短了产品生命周期,并催生了知识化制造.基于对知识化制造环境中产品扩散行为的分析,给出重复购买竞争产品扩散行为的非线性模型.以经常购买产品为例对模型进行研究,给出定性分析结果：重复购买条件下两竞争产品在同一市场内扩散,一产品占领稳定的市场份额,另一产品终遭淘汰.最后通过对模型进行仿真得到了与定性分析一致的结果.     

基于C/S+B/S双模式的分布式远程诊断专家系统

分布式远程诊断专家系统（DRFDES）是故障诊断领域的发展趋势之一。为此文章深入研究了其工作原理、实现的硬软件结构及工作过程，分析了Web数据库的体系的两层C／S结构和三层B／S结构厦其在DRFDES中的优缺点，在该基础上提出了一种基于C／S和B／S混合模式的数据库体系的分布式远程故障诊断专家系统，探讨了故障诊断知识库的更新模式，并对分布式远程诊断专家系统实现的理论基础和关键技术进行了研究。     

Intelligent Reconfiguration of Dynamic Distributed Components

Naming service and the reconfiguration management systems usually work in a client-server manner where both the selection of components and the reconfiguration are a result of a request. Developing intelligent systems that are capable of monitoring and learning about themselves, and thereby rapidly react to changes in their environment, has become essential to most systems. This paper proposes an extension to FRODICA (Framework for Distributed Configurable Applications), a framework that supports the development of non-functional oriented reconfiguration of distributed systems, using the Complex Organic Distributed Architecture (CODA). CODA applies cybernetic concepts such as self-organisation, self-regulation and viability to derive an intelligent architecture, which can react to failures in achieving its objectives and proactively search for successful patterns of behaviour. The result is a configuration management system, which can use the knowledge of itself to proactively and dynamically drive both the search and the reconfiguration of its components.     

A new complicated-knowledge representation approach based on knowledge meshes

This paper presents a new complicated-knowledge representation method for the self-reconfiguration of complex systems such as complex software systems, complex manufacturing systems, and knowledgeable manufacturing systems. Herein, new concepts of a knowledge mesh (KM) and an agent mesh (AM) are proposed along with a new KM-based approach to complicated-knowledge representation. KM is the representation of such complicated macroknowledge as an advanced manufacturing mode, focusing on knowledge about the structure, functions, and information flows of an advanced manufacturing system. The multiple set, KM, and the mapping relationships between both, are then formally defined. The union, intersection, and minus operations on the multiple sets are proposed, and their properties proved. Then, the perfectness of a KM, the redundancy set between the two KMs, and the multiple redundancy set on the redundancy set are defined. Three examples are provided to illustrate the concepts of the KM, multiple set, multiple redundancy set, and logical operations. On the basis of the above, the KM-based inference engine is presented. In logical operations on KMs, each KM is taken as an operand. A new KM obtained by operations on KM multiple sets can be mapped into an AM for automatic reconfiguration of complex software systems. Finally, the combination of two real management modes is exemplified for the effective application of the new KM-based method to the self-reconfiguration of complex systems. It is worth mentioning that KM multiple sets can also be taken as a new formal representation of software systems if their corresponding AMs are the real software systems.     

A framework for manufacturing system reconfiguration and optimisation utilising digital twins and modular artificial intelligence

Digital twins and artificial intelligence have shown promise for improving the robustness, responsiveness, and productivity of industrial systems. However, traditional digital twin approaches are often only employed to augment single, static systems to optimise a particular process. This article presents a paradigm for combining digital twins and modular artificial intelligence algorithms to dynamically reconfigure manufacturing systems, including the layout, process parameters, and operation times of numerous assets to allow system decision-making in response to changing customer or market needs. A knowledge graph has been used as the enabler for this system-level decision-making. A simulation environment has been constructed to replicate the manufacturing process, with the example here of an industrial robotic manufacturing cell. The simulation environment is connected to a data pipeline and an application programming interface to assist the integration of multiple artificial intelligence methods. These methods are used to improve system decision-making and optimise the configuration of a manufacturing system to maximise user-selectable key performance indicators. In contrast to previous research, this framework incorporates artificial intelligence for decision-making and production line optimisation to provide a framework that can be used for a wide variety of manufacturing applications. The framework has been applied and validated in a real use case, with the automatic reconfiguration resulting in a process time improvement of approximately 10%.     

高性能数控系统解释技术的研究与实现

针对高性能数控系统中解释器面临的要求,通过深入分析现有数控系统中解释器及与之交互的任务控制器的主要功能及实现方法,指出其在高速高精加工时存在的不足,在此基础上设计并实现了一种高效的NC代码解释机制;然后,对现有数控系统进行了基于STEP-NC的改造,提出了面向网络化制造STEP-NC数控系统的基本框架,并重点介绍了基于XML的STEP-NC程序解释器的设计与实现.     

可重构制造系统的多Agent模型

论文在介绍可重构制造系统重构方法的基础上,给出了可重构制造系统多Agent模型的结构,并详细描述了基于该模型的可重构车间加工系统的重构算法,最后对重构算法进行仿真验证了该算法的可行性。     

构件技术在医院信息管理系统重构中的应用研究

基于构件技术的软件开发已经成为软件复用的主要手段。通过分析某两层C/S结构医院信息管理系统(HIS)功能体,引入三层B/S体系结构,并应用CORBA规范建立系统业务逻辑层,以实现医院信息管理系统的重构。最后通过其中医院门诊收费子系统的病人挂号模块的PB构件设计实例,说明该重构方法是可实现的。