随着工业4.0的发展和人工智能等科学技术的兴起,灵活的制造技术和信息技术使人们能够以较低的成本进行产品定制,以客户为中心的新兴生产模式——个性化定制正逐渐取代传统生产模式,而产品配置技术作为个性化定制中重要的组成部分,是实现快速响应用户需求、完成产品配置设计的关键技术。然而,现有的配置方法存在无法响应客户模糊需求、产品配置知识表达能力弱等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于语义网技术的产品配置方法,该方法通过结合语义网技术实现对知识的推理和产品组件信息的管理,并引入语义相似度算法和模糊函数方法实现对模糊需求的匹配。本文研究的主要内容如下:1.在广泛调研语义相似度算法的基础上,提出了一种基于同义词词林的信息容量计算模型,新模型使得概念信息容量的计算更加准确,进而提升概念语义相似度算法的准确性。2.针对数据库中产品组件的各项属性数据需要给出准确的量化参数才能查询,无法对模糊需求直接查询匹配的问题,提出将语义查询与模糊集理论、隶属度函数结合的方式,实现对模糊需求的查询匹配,提高语义查询的智能化程度。3.针对产品配置信息存在语义异构,信息管理复杂度高等问题,提出通过语义网技术对产品配置领域构建本体,并利用本体映射方法解决语义异构问题,实现对产品配置及产品组件信息的有效管理,降低产品配置及组件信息的管理难度。4.针对产品配置知识表达能力弱的问题,提出将产品的结构知识和配置约束知识转化为OWL和Prolog语言描述的推理规则,增强知识表达能力,实现对产品组件约束和产品配置组合推理。5.结合B/S模式设计并实现了基于语义的产品配置需求响应系统,并对各个系统功能模块进行了测试,同时也验证了产品配置需求响应机制及相关技术应用的有效性。