基于区块链的制造服务可信交易方法

云制造模式下,制造服务交易过程中的供需双方信任问题亟需解决。区块链作为一种分布式共享总账技术,其发展得到了产业界和学术界的广泛关注。针对当前云制造服务平台制造服务交易过程中存在的安全和信任问题,提出一种基于区块链的制造服务可信交易方法,重点研究多链数据存储架构、动态QoS评估方法和共识算法设计等关键技术,设计了基于智能合约的制造服务匹配及交易流程。实验结果表明,基于区块链的制造服务可信交易方法在保证交易信息的开放性、安全性以及企业信息的隐私性的同时,可以自适应地完成制造服务组合与资源匹配,有效提高云制造服务平台的可信度和系统的整体效率。     

基于区块链的服务质量综合评估框架与算法

企业为了保证自己业务的灵活性与高效性,经常需要购买外部服务来执行业务流程中的活动,然而现有服务评价体系很难保证评价的真实性与准确性.区块链技术凭借其分布式存储、共识机制以及智能合约等优势可以替代第三方来对服务进行评价.有研究者提出了一个基于区块链的框架来解决该问题,然而,该框架只存储用户反馈的服务质量(QoS)值,没有给出有效的QoS评价机制.为解决以上问题,提出了基于区块链与智能合约技术的存储服务属性、客户及反馈的Qo s客观评价框架.同时,为了弥补区块链存储数据无法防止源头作弊的弊端,以及为用户提供更高的参考价值,提出高斯混合模型估参拆分和复杂动态赋权结合算法来对提供商与用户的QoS值进行综合评价.实验证明,所提方法基本能够有效过滤掉恶意评价,确保得出的QoS值在真实范围内.     

基于区块链边缘计算的云端数据验证方法

提出了一个3层的物联网边缘计算的区块链云架构以及基于区块链技术的分布式云服务模型，构建了低成本、安全、按需访问的IoT智能计算基础框架。边缘计算节点使用SDN控制器，将计算资源边缘化，降低网络中的数据流量，并在物联网设备之间实现最小的端到端延迟和最优的计算资源利用。同时，提出了此架构下的云端数据保护机制，使用移动代理技术将分布式虚拟机代理模型部署在云中，让多租户相互协作以确保数据的完整性验证。虚拟机代理模型与默克尔哈希树生成文件相对应的唯一哈希值，通过区块链上的智能合约来实时监视数据变化，遇异常时向用户发出数据篡改警告消息，并用“质询-响应”模式构建云数据完整性验证方案。最后，在某电网公司的数字化基建(BIM)环境下部署了所提的区块链分布式云架构，通过实验分析了延迟、客户端响应时间和文件操作性能。实验结果表明，与集中云架构比较起来，所提方法具有更快的响应时间、更高的吞吐量和更小的文件操作开销。     

云制造环境下基于QoS感知的云服务选择模型

为解决云制造环境下的服务选择问题,提出一种基于服务质量感知的云服务选择模型,建立了QoS信息感知和量化机制,针对不诚实评价问题提出信息校正方法,根据变精度粗糙集理论计算服务质量评价指标的权重,与用户设定的权重相结合,利用制造云服务选择算法取得服务质量综合性能排序。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择最佳服务。     

基于区块链的机械产品数字孪生本体模型协同演进方法

为了解决机械产品数字孪生体演进信息同步的基础技术问题，针对多源异构的演进内容和信任可变的协作背景，提出一种基于区块链的机械产品数字孪生本体模型协同演进方法。通过基于本体的表示和封装技术将模型演进信息转换为标准文本数据，在此基础上设计区块构建方案，结合共识算法同步更新授权网络中的各节点模型，通过基于区块链的分布式存储保证所有建模操作互信可溯，并支持冲突识别和轻量发布。将所提方法应用于直升机某离合器的研发过程，取得了良好的效果。     

云制造环境下人力资源供给的评价与选择

为解决云制造环境下人力资源需求方对人力资源的优选问题,提出一种基于人力资源综合服务能力的人力资源提供方选择方法。建立了供需双方在云平台上的描述模型和提供方服务能力的评价指标体系,综合考虑人力资源提供方的服务能力和人力资源需求方的需求偏好,结合变精度粗糙集理论和激励—惩罚函数,提出激变模型法计算提供方综合服务能力值。最后通过应用实例证明了该方法的有效性。     

基于区块链的电网安全性调查结构化数据模型的研究

针对区块链技术在网络安全中的研究与应用，主要研究基于区块链技术的结构化证据链数据模型，提高网络的安全性，提出了基于区块链的安全用户认证方法。既保证证据文件可靠性、完整性的问题，又解决防篡改的问题。由于互联网上的广泛数据交换，智能电网面临着许多安全挑战，这些挑战导致了数据丢失、数据泄露和高功耗。本文提出了BLIDSE模型来解决这些问题。打造基于区块链的外包安全生态管理体系，通过构建外包资信目录链,实现外包单位资信在体系内的信息共享互通，设计安全风险评估模型。提出了一种完美的匹配算法来选择最佳边缘。并且提出了基于取证的调查优化，从而提高了智能电网网络的安全性。将区块链应用到安全事故调查中有迫切的需求，对提高电力安全监管水平也有着重要意义。     

基于子链的云制造资源计划与协调机制研究

针对目前制造行业资源或能力过剩与不足并存的问题,为方便企业对制造资源的整合和对可用资源进行合理有效的计划与管理,对云制造、云子链的概念及结构模型、云子链的评价与构造过程、云子链产能计算方法进行了研究,提出了从子链角度对云制造服务平台上的制造资源或服务能力进行计划的方法;并从子链多向协作角度,对子链之间的计划协商、进度反馈、冲突化解的机制进行了研究,提出了各层次子链落实与协调云制造资源计划的方法。研究结果表明,云子链的应用能够实现更精确合理地核算和计划制造资源,各层次子链之间的协调机制为后续计划的实施提供了理论方向性指导,对云子链整体制造资源进行计划和协调具有可行性和先进性。     

面向多视图的数字孪生制造单元数据集成与服务方法

传统车间在数据集成与服务方面存在智能化程度低、存储介质和生产介质单一的问题，为了解决这些问题，以数字孪生制造单元为研究对象，提出了面向多视图的数据集成与服务方法。首先，基于开放性生产控制和统一架构信息模型，构建了模型与数据实体之间的映射关系，并通过自组织的数据存储方法实现了制造单元的数据集成。其次，设计了面向多视图应用的表述性状态转移数据服务方法。最后，以数字孪生制造单元中具体的生产应用为案例，验证了所提方法具有更少的数据服务耗时和网络请求次数，可以有效提升数据集成的实时性。     

云制造服务质量评价

为了更好地实现云制造平台中的服务匹配,提出云制造系统中针对服务提供商的选择准则,建立了一般评价指标体系和可扩展的量化模型。提出项目协同的方法以校正指标数值,根据项目协同的三角模糊数算法计算提供商服务和需求者期望的相似度,取得服务质量综合性能排序。结合算例,对该指标体系、数据获取方法和模型进行了验证,结果表明所提出评价指标、属性值计算方法和评价模型具有实际可操作性,能够帮助平台准确地选择最佳服务。     

基于知识表示学习的工业云机器人制造能力服务推荐方法

随着工业云机器人的广泛应用，服务信息爆炸式增长造成服务信息过载，为了快速有效地从海量制造服务中为用户推荐优质可靠的服务，提出一种基于知识表示学习的工业云机器人制造能力服务推荐方法，从工业云机器人制造能力服务知识图谱的构建出发，对工业云机器人制造任务信息、制造能力信息、服务功能信息和非功能信息进行描述；为提高知识推荐的速度，引入知识表示学习，将实体和关系表示为低维稠密的向量，实现实体和关系的语义联系的高效计算。针对大多数翻译模型负样本生成采用随机替换的方法导致模型预测精度低的问题，提出了一种新的负样本生成策略，将其与TransE结合，在FB15K数据集上验证了负样本生成策略的有效性，实验结果证明本文所提方法在进行链接预测时具有更高的准确率。     

基于改进蚁群算法的制造云服务组合优化

为解决云制造环境下的动态服务组合问题,提出一种基于改进蚁群算法的制造云服务组合优化算法。在分析制造云服务组合流程的基础上,通过子任务服务质量评估模型优选制造云服务,并将服务质量值作为信息素,以服务间转移成本为启发函数参数,采用最优路径列表和轮盘赌选择机制改进蚁群算法,求解整体最优组合路径,最后利用组合制造云服务的服务质量计算模型评估全局最优路径服务质量综合信息。仿真实验证明该算法能有效求解制造云服务组合问题,并能较快地收敛于全局最优解。     

元活动模型驱动的多领域制造资源粒层化服务封装与检索

多领域制造资源的聚合与服务封装直接关系到云制造服务的可检索性与易用性,是实现制造能力共享的关键。针对因缺乏关键资源信息或制造活动过程特征,以及服务特征属性不确定性大等导致云服务信息粒度过粗、查准率低的问题,构建了以人、机、料、法、环为核心要素的制造元活动模型以实现多领域资源颗粒的有效聚合,并基于商空间粒计算理论对资源簇的制造能力进行逐层封装,提出基于灰相似粗糙集的云制造服务粒层递归搜索算法以解决服务特征属性的不确定性问题,建立了一套元活动模型驱动的多领域制造资源粒层化服务封装与检索方法。通过某金属构件快速成形云服务的检索算例验证了所提方法的可行性。     

基于服务质量的云制造服务双向匹配模型

为解决云制造环境下服务提供方和需求方的按需互选问题,提出了基于服务质量的云服务双向匹配模型。针对云制造服务提供方与需求方给出的短语评价信息,采用云模型将其量化为可计算的数值。利用可变模糊识别方法进行多指标信息的综合满意度计算。以服务提供方和需求方双方服务质量满意度最大为优化求解目标,建立了多目标优化数学模型,并利用隶属度函数的加权和方法将其转化为单目标线性规划模型进行求解。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择双方都满意的最佳服务。     

云制造环境下基于用户行为感知的个性化知识服务技术

为提高云制造平台中的个性化知识服务能力、增强用户黏度,提出一种云制造环境下基于用户行为的个性化知识服务方法。针对云制造服务特点,构建云制造环境下的个性化知识服务架构;分析了云制造平台中的用户行为,综合显性行为和隐性行为计算用户的个性化知识需求度,建立基于本体的用户行为模型;在此基础上,通过语义分析及知识评价实现了个性化知识过滤,通过应用示例分析验证了该方法的可行性。     

基于物联网与云雾模型的工业电力监测系统

工业生产中的电力监测具有数据量庞大,高实时性,监测对象分布范围广的特点,传统的物联网模型和系统无法满足其高并发、高实时、多分布的特性,针对此,提出并设计了一种基于物联网与云雾模型的工业电力监测系统。系统以云雾结合的物联网模型为依托,利用雾节点中冗余的计算能力在网络边缘处初步利用以减轻云平台计算负担。以MQTT协议为基础实现工业电力数据的实时传输,利用云计算在管理中心提供存储资源;同时设计了基于密度峰聚类的异常能耗数据判断雾模型,实现了电力海量数据的分布式存储和计算要求。测试结果表明,系统具有较好的实时性和稳定性,初步具备雾计算的能力,能够解决电力监测的一些关键性问题。     

基于模板与全局信任度的云制造服务评价与选择方法

为实现云制造服务的智能选择与组合,阐述了云制造需求与云制造服务的匹配过程及云制造资源的特点,从云制造服务的分类、服务能力、服务负荷状态、服务接口规范和服务质量等方面对云制造服务与云制造服务组合模板进行了形式化描述,提出云制造模式下基于互评机制的云制造服务质量获取方法,建立了云制造服务信任度评价模型;建立了基于服务匹配度与全局信任度的综合优化模型,并运用遗传算法进行求解。通过算例及MATLAB仿真验证了所提方法的可行性。     

面向服务链构建的云制造资源集成共享技术研究

为实现时序约束关联任务驱动的云制造环境下面向服务链构建的制造资源集成共享,研究并提出一种能促进云制造环境下制造资源快速共享、广域集成和分散服务特点的服务过程模型,对基于语义本体的云制造任务与资源建模、基于Web服务资源框架的云制造资源的平台服务化封装方案、云制造任务分解与时序约束关联原子任务链构建技术,以及云制造资源服务链构建技术等关键问题进行了研究,有效解决了云制造环境下异构资源描述、虚拟化、检索匹配与服务组合问题,最后通过仿真算例对提出的云制造服务模式及技术方案进行了验证。     

一种支持区块链交易溯源的混合索引机制

为解决数字化资产背景下的交易描述及溯源问题,提出一种基于区块链的数字化资产交易模型和基于交易链的混合索引机制。交易模型为数字化资产领域复杂的交易模式提出标准化的操作结构;为高效追溯交易,扩展以太坊的账户模型得到改进的账户状态树模型,改进的账户状态树模型实时维护账户最新的交易状态,并将索引数据嵌入到交易记录数据中,实现索引与数据混合的模式,这种细粒度的索引设计保证了记录数据的完备性和可追溯性,进而优化交易溯源的业务流程。实验结果表明,使用混合索引机制的交易检索方法在不同的交易量级中均表现出高效的查询效率。     

基于双链式结构的云制造系统内资源调度

为提高云制造系统内各参与主体间的信任度及资源调度效率，研究基于双链式结构的云制造系统。首先，对区块链技术应用于云制造系统中进行分析，设计企业信息公有链及制造资源联盟链上的业务流程。其次，提出将资源调度算法写入制造资源链的智能合约中自动执行资源调度，建立考虑创新性和匹配性的多目标资源调度模型，使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。最后，进行实验仿真分析，将本文所提出双链式结构及资源调度模型与传统云制造资源调度模型做对比，验证模型的有效性。结果表明，在基于双链式结构的云制造系统内各参与节点间相互信任后，制造资源调度具有更优的非支配解集并且资源调度速度得到了提升。