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随着智能制造技术的应用愈来愈广泛,各企业必须将智能制造技术应用于传统制造行业才能够在竞争愈为激烈的今天持续发展下去。离散制造系统中的工艺路线具有灵活性、多样性等特点,使得典型工艺路线的提取与推送变得极其困难。本文以离散制造系统典型工艺路线的提取与推送为目标,针对离散制造系统中顺序工艺路线与网状工艺路线的聚类问题展开研究,运用算法对工艺路线进行聚类分析并由此获取工艺知识,然后提出了基于工艺知识的推送系统来进行工艺知识的推送,最后简述了工艺知识推送系统的相关概念并且构建了工艺知识推送的总体框架。具体的研究工作如下:(1)针对离散制造系统中典型工艺发现以及知识重用问题,提出了基于高斯鸽群算法(Gaussian Pigeon-inspired Optimization Algorithm,GPIO)的典型工艺知识发现方法。在对工艺路线进行统一编码的基础上,同时考虑了相同工序信息以及工序的排序信息,提出了一种新的综合指标来描述工艺路线之间的相似度,并由此构建了相异度矩阵;同时为了优化聚类分析过程,将高斯项引入鸽群算法(Pigeon-inspired Optimization Algorithm,PIO),提出了高斯鸽群优化算法,改善了聚类效果,实现了顺序工艺路线的智能聚类,最后通过对比和仿真验证了该方法的有效性。(2)由于网状工艺路线具有易于系统重新配置和减少转换时间的优点,并且能够应对部分突发情况,因此在考虑了顺序工艺路线智能聚类的基础上,结合网状工艺路线具有的特点,综合考虑了网状工艺路线中的工序排序信息、相同工序信息以及产品的体积信息,由此提出了一种新型综合性指标来描述网状工艺路线之间的相似性,同时,运用高斯鸽群优化算法进行聚类分析,得到工艺知识,最后通过对比以及仿真验证了方法的有效性。(3)随着工艺知识起着越来越重要的作用,针对工艺知识的自动推送问题,在获取了典型工艺路线这一工艺知识的基础上,构建了基于工艺知识的推送系统,简述了工艺知识推送系统的相关概念、知识的描述方法以及知识的索引方法,并且构建了工艺知识推送的总体框架,其中主要包含了岗位需求分析模块、知识自动匹配模块、主动获取知识模块、个性化知识推送模块、知识库规则、数据库维护以及知识模板构建等模块,随后对各个模块进行了详细的分析并且简述了工艺路线自动推送的关键技术以及实现方法。