一、基于面向对象技术的制造单元可视化模型研究（论文文献综述）
蒋龙飞[1]（2021）在《可重构印刷制造单元的情景识别及重构方案优选研究》文中指出随着“智能制造”进程的加快以及市场激烈的竞争,印刷制造企业必须能够迅速响应市场多品种、小批量、短交期、定制化的印刷生产需求,可重构的印刷制造系统为实现这一目标提供了最佳方式。可重构制造系统既能快速重组或更新,及时调整单元的生产功能和能力以响应市场需求的变化,又能提高产品质量、降低成本、缩短交货周期,因此本课题以可重构印刷制造系统为研究对象,针对可重构印刷制造单元状态识别以及重构方案优选问题展开研究,具体工作如下;（1）分析可重构印刷制造单元的状态,提取出单元特征,基于贝叶斯网络建立印刷制造单元情景识别模型。以网络节点不同取值表示印刷制造情景和单元特征状态的变化,以条件概率表示单元特征状态与情景间的概率影响关系,实现由单元特征状态到制造情景的识别,判断印刷制造单元根据现有印刷工艺和环境状态等条件,能否达到印刷品质量、生产效率等方面的要求。（2）根据印刷制造的实际生产要素,建立重构方案的综合评价模型,介绍了层次分析法和区问模糊数权重确定方法,并总结了两种方法的优缺点。在此基础上,提出了一种落于三角模糊数的权重确定方法,确定指标权重,实现重构方案的优选。本课题通过模拟印刷车间中的设备状态,环境状态,根据实际印刷工艺要求,利用模型对可重构印刷制造单元的印刷品质量状态进行判断,验证了模型的有效性,此外.针对重构方案的优选问题,利用三角模糊数方法计算得到指标权重,得出最优方案,通过对比层次分析法及情景识别结果,验证了所提方法的科学、可靠性。
娄高翔[2]（2021）在《云制造环境下面向过程的生产调度问题研究》文中研究表明“中国制造2025”的提出,深化了信息技术与制造技术的融合,形成了新一轮产业竞争的制高点。作为信息化与工业化融合的典型代表,云制造已成为“中国制造2025”战略规划的重要内容之一。然而云制造的相关理论与研究在调度中的应用还存在一些问题有待深入研究。本学位论文在国内外相关研究的基础上,结合生产流程,探索云制造环境下面向过程的生产调度问题。通过对云制造环境下生产任务分解、企业间生产调度、车间级调度等关键技术问题的研究,建立了一套调度优化框架,以满足云环境下整个生产流程的调度需求。具体研究工作与成果如下:从云制造关键技术和云制造调度特性出发,结合云环境下调度的属性构建了云环境下面向过程的生产调度优化系统,并对所建立的优化系统中关键技术问题进行了逐一研究。针对云制造任务分解问题,建立了云制造任务分解优化模型,将BOSS树的思想引入到云环境下生产调度的任务分解环节中,提出了基于BOSS树的任务分解优化算法。首先,研究了云制造任务的相关度量方法;其次,基于云制造任务分解原则,建立了考虑云制造任务内交互关系的分解优化模型;再次,根据BOSS树思想,提出了包含生产任务全生命周期的任务分解优化算法,并通过启发式规则对算法进行优化,有效解决了云制造任务分解和服务任务匹配的脱节问题;最后,通过实例验证了算法的可行性及有效性。针对云制造环境下企业间生产调度问题,建立了企业间生产调度数学模型,在考虑多个目标的情况下,提出了基于拥挤度的带精英策略非支配排序的改进遗传算法（NSGA-II）。首先,对跨企业生产模式进行了分析;其次,建立了云制造环境下企业间调度的数学模型;再次,设计了多层二维矩阵分级编码,并对NSGA-II算法进行了基于拥挤度的自适应进化策略改进;最后,通过实例研究验证了改进模型和算法的有效性。针对车间层的生产,将同时生产云任务和本地任务的车间调度问题和仅生产云任务的车间调度问题分别进行研究。对同时生产云任务和本地任务的车间:首先,分析了该生产模式中遇到的混合车间任务调度问题并建模;其次,对比了差分进化算法和遗传算法的特点,将遗传算法有效处理离散变量及差分进化算法有效处理连续变量的优点融合,并根据生产现状提出了一种基于差分进化的混合遗传算法;最后,通过实例检验了算法的可行性和有效性。对仅生产云任务的车间:首先,根据生产问题建立了以最小总完成时间为目标的混流车间调度模型;其次,提出了一种改进的混合免疫克隆选择遗传算法,重新构造了算法的抗原识别、抗体编码和解码的过程,重新构造了亲和度函数,并对算法中的抗体群进行克隆、变异、交叉和选择等混合操作,最后,用两个仿真实验验证了新算法的可靠性。根据本文提出的云制造环境下的调度优化系统,对系统开发环境、Matlab程序集成、数据服务过程等进行了相关研究,结合云任务分解、企业间调度、车间调度三个关键技术问题的研究结果,对系统功能模块进行了设计,并进行了原型系统初步开发。
王译晨[3]（2020）在《面向制造单元的数字孪生体建模与管控技术研究》文中研究指明随着经济全球化进程的加快和国际市场竞争环境的加剧,以个性化为主要特征的市场需求要求企业生产系统具备更高的柔性,同时以新型信息通讯技术为核心的信息物理融合系统（Cyber Physical System,CPS）赋能制造资源更多的分散化增强型智能特性,实现了制造资源的解耦,降低了生产系统的刚性,而制造单元作为CPS环境下生产系统的最小粒度单元,研究其建模与管控问题对于提高CPS环境下生产系统的柔性以及支撑生产系统功能的实现具有重要的意义。数字孪生作为实现信息与物理融合的一种有效手段和新型技术,由于其所具有的仿真与虚实映射特性,不仅能够为制造单元管控系统的开发和验证提供虚拟的硬件测试环境,而且能够为生产系统的离线仿真与实时运行管控提供一种新的模式。因此,本文针对个性定制化市场需求对生产系统柔性所提出的更高要求,在结合CPS赋能生产系统更高的柔性以及其他功能与特性的基础上,以CPS环境下的离散制造单元为研究对象,以制造单元的建模与管控问题为研究切入点,基于数字孪生所特有的虚实映射与仿真等特性,围绕数字孪生驱动的制造单元建模与管控技术展开研究,主要研究内容如下:（1）在对国内外研究现状进行学习与综述的基础上,结合CPS与数字孪生的功能特性,定义基于数字孪生的制造单元内涵、特征、功能以及资源组成,并构建其管控架构,设计其运行机制,为后续的研究内容提供整体支撑。（2）依据数字孪生体的建模规范,围绕制造单元的运行与管控场景需求,在运用相关本体、混合Petri网等建模理论与方法的基础上,重点研究制造单元的资源结构与管控行为等数字孪生体单视图模型的构建方法,进而在集成制造单元几何与物理模型的基础上,提出基于数字孪生的制造单元多视图管控场景集成建模方法,并在定义多视图模型协同机制的基础上,最终完成制造单元数字孪生体模型的构建,为数字孪生体驱动的制造单元管控技术的研究提供模型支撑。（3）依据制造单元管控的不同时效性需求,结合数字孪生体的虚实同步与离线仿真特性,在设计制造单元整体管控指标体系的基础上,基于制造单元数字孪生体模型,分别从可视化实时监控与生产异常诊断两个方面的管控需求展开研究。其中,围绕可视化实时监控目标,在研究数字孪生制造单元的资源标识与采集、虚实映射与通讯等关键技术的基础上,通过构建数字孪生制造单元的可视化实时监控模型,从而支撑制造单元的实时监控需求,进而凸显数字孪生的虚实同步特性;其次,围绕异常诊断需求与管控重点,重点围绕设备管控,在构建制造单元故障树及异常诊断专家知识系统的基础上,研究基于知识推理的数字孪生制造单元生产异常诊断与反馈控制方法,凸显数字孪生的离线仿真特性。（4）结合上述研究成果,在完成开发与验证环境搭建的基础上,分别从系统运行流程设计、数字孪生体模型构建、管控场景集成开发、仿真等环节进行原型系统的开发与验证。通过上述研究,能够证明数字孪生在改变CPS环境下制造单元的管控方式、提高制造单元管控能力方面的合理性与有效性,希望本文所提出方法能够为数字孪生在制造单元的管控以及生产系统中的应用研究提供研究案例与参考依据。
朱小勇[4]（2020）在《制造企业精益绿色制造系统集成效应及协同机制研究》文中提出随着环境问题的重要性日益提高,制造企业逐渐意识到环境管理对于保持竞争优势的战略意义,如何在保证生产过程环保的同时又不损害其盈利能力,是目前制造企业亟待解决的难题。已有研究和实践表明精益制造和绿色制造能对企业的经济、环境效益产生积极影响,是解决这一难题的有效手段。然而,现有文献和实践案例对这两种手段的分歧和趋同研究较少,难以界定影响程度,形成协同的方法,本研究分析它们之间存在的集成效应以及协同机制进行研究,在理论和实际应用层均具有重大意义。基于此,本文在国家自然科学基金“机械加工制造系统固有能效属性及其优化创建方法研究（编号:51775392）”等项目的资助下,对精益绿色制造系统集成效应、系统扩散和实践方法集成协同如何对制造企业的运营绩效产生影响,以及对产生集成协同机制的影响、驱动因素和集成协同融合程度展开研究,并对其集成协同管理体系、应用路径和评价体系等实现路径进行设计,为促进制造企业可持续发展提供有利支撑。本文的主要研究内容如下:精益绿色制造系统集成效应对制造企业运营绩效影响分析。提出了基于田口试验设计法、测量精益浪费分析法、“3R”技术的精益绿色制造系统对固体废物消除绩效的影响程度,证实精益与绿色制造的兼容性和协同作用;提出了精益绿色制造标杆管理模型（LGMB）和数据包络分析（DEA）方法的精益绿色制造系统对企业绩效集成协同作用的评估方法;通过对15家制造企业的实证分析,对上述方法进行验证。精益绿色制造系统扩散到同行业和供应链对制造企业运营绩效的影响分析。提出了精益绿色制造系统扩散绩效评估框架,建立了基于创新扩散理论（IDT）的扩散三阶段过程对绩效的影响结构假设与平衡计分卡（BSC）四个维度之间的绩效输出关系,并利用偏最小二乘法（PLS）对精益绿色制造系统实施产生影响关系进行实证分析。精益绿色制造系统实施方法研究。建立了制造企业精益绿色层次结构,提出了基于模糊网络层次分析法（FANP）和模糊复杂比例分析法（Fuzzy-COPRAS）的企业精益和绿色实践对生产过程效率提升和能源优化影响评估方法;构建了精益绿色制造系统实践方法集成管理框架,对企业现有运营系统进行整合;并通过某汽车企业和基于碳效率的价值流程图应用案例对上述理论与方法进行验证。精益绿色制造系统协同机制研究。以企业内因——人员为切入点,提出了基于网络层次分析法（ANP）和解释结构模型（ISM）技术的人员跨部门协同目标评价指数与障碍因素分析方法;从利益相关者角度提出了基于决策实验室技术（DEMATEL）方法的精益绿色制造系统实施的主要驱动因子和影响因素;为有效评价精益绿色系统集成协同融合的程度提出了制造企业精益绿色能力成熟度模型（LGCMM）框架,建立了制造企业精益绿色集成协同（LGS）数学模型,对制造企业精益绿色系统实施水平成熟度进行评估。为研究制造企业精益绿色系统集成协同运行的实现路径,归纳总结出在中国制造企业应用精益绿色制造来实现可持续运营的具体策略和路径,并进一步逻辑推演出具体框架体系。该运行体系从战略、运营、操作三个层面系统结合而成,并包含一系列新的思想、观念和工具来指导制造企业成为精益绿色企业,进一步实现可持续发展。
杨昊龙[5]（2020）在《实时定位环境下的离散制造车间瓶颈识别和预测方法》文中指出基于RFID和UWB的实时定位作为制造物联的关键技术之一,能够实时感知离散制造车间的生产状态,提供制造要素位置信息,广泛应用于车间监控领域。针对传统瓶颈识别方法存在实时性差、无法表征车间真实生产状态的问题,本文将实时定位技术引入离散制造车间生产瓶颈的识别和预测中,为瓶颈现象的研究提供了新的方法和思路。本文的主要工作包括:（1）分析离散制造车间瓶颈识别对实时定位技术的需求,总结了传统的离散制造车间瓶颈识别方法的特点,阐述将实时定位技术应用于生产瓶颈识别所带来的优势,搭建了面向瓶颈识别预测的离散制造车间监控体系架构。（2）针对实时定位环境下离散制造车间的生产特点,提出了生产瓶颈定义,并明确计算流程;以位置信息为核心,构建了描述离散制造车间生产状态的数学模型;为提取采集的原始信息中适用于瓶颈识别和预测的关键信息,对原始数据进行预处理;针对计算流程无法获取未来信息的问题,提出了基于深度神经网络的离散制造车间生产瓶颈识别方法,并结合车间实例验证了方法的有效性。（3）为了能够尽早发现瓶颈,对瓶颈预测问题展开了研究。以历史生产瓶颈信息和车间生产状态信息为基础,提出了基于LSTM的离散制造过程生产瓶颈预测方法;以某航天企业机加产品车间为例,实验得到瓶颈预测的准确率为96.73%,说明了本文方法的可行性和优越性.（4）以上述理论为基础,开发了面向瓶颈识别预测的离散制造车间实时监控系统。搭建了系统的硬件平台,综合考虑系统性能需求,设计了系统架构和功能模块,完成前后端开发,展示了系统的主要功能。
蒋丹鼎[6]（2019）在《基于制造群系统认知的自适应调度方法》文中指出航天产品的生产是一种典型的单件小批量混流生产模式,制造工艺重复性差,加工路线安排随机性大、生产过程极易受到不确定性因素影响而导致生产调度调整的常态化。因此,如何建立一种能够适应这种高度耦合、动态和不确定生产环境的生产调度方法,合理地处理人、制造资源与加工过程之间矛盾与冲突,是航天军工企业迫切需要解决的问题。本文在建立群系统思想的基础上,通过借鉴和模拟人类的认知规律,针对如何赋予制造群系统认知能力以实现自适应调度这一问题展开研究,建立从底层制造资源实时状态到顶层决策行为的认知体系,使生产系统可以根据认知结果在运行中不断完善自身的结构、功能与状态,增强对环境的适应能力。论文的主要工作如下:（1）提出基于制造群系统认知的自适应调度实现原理把握生产系统从资源层到子系统层再到群系统层的不同层次状态及其变化,进而判断其影响并做出应对方案是制造群系统认知要解决的核心问题。本文结合人类解决问题的认知规律,将问题定义、搜索解决目标和路径、生成并选择合适的决策方案这一认知过程映射到制造群系统的调度决策过程中,提出由制造群系统状态认知到制造情景认知,再到自适应调度决策认知的多层复合认知体系结构,探究不同层次的认知目标、认知内容和实现机理,建立认知层次之间的复合机制,提高生产系统在运行中不断完善其结构与功能的进化能力和对环境的适应能力,从总体把握和克服实际生产过程的不确定因素的影响。（2）提出制造群系统状态认知的实现方法为了从系统整体运行的角度建立对生产系统的结构功能组成、行为和状态以及其和子系统之间的变化关系的认知,提出了制造群系统状态认知方法。针对制造资源状态的时变性以及制造资源状态、制造群系统不同层次组合状态之间存在的非线性关系问题,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和状态跃迁机制,并且基于混成自动机方法建立制造资源自动机模型、制造单元自动机模型、制造群系统自动机模型,实现对制造群系统内不同制造状态转移及其之间影响关系的刻画,为后续的学习、推理等认知活动奠定基础。（3）提出制造情景认知的实现方法为了使制造群系统具备判断其结构、行为、状态是否适应整个生产环境和生产任务的能力,提出了制造情景认知方法,即对各种制造资源组合状态所形成的制造情景进行预测。针对制造资源个体状态及其状态组合复杂多变、个体状态与制造情景间存在非线性逻辑关系,本文提出基于贝叶斯网络的制造情景识别方法,通过在历史生产数据中学习到个体状态与制造情景的因果关系,利用最大后验概率推理确定制造情景。针对制造资源状态与制造单元情景间的非线性逻辑关系,导致难以直接建立个体状态与制造单元情景之间的映射问题,提出基于贝叶斯网络的多状态融合制造单元情景认知模型,实现对制造单元情景的认知;针对制造单元情景之间的非独立性,提出基于状态熵加权朴素贝叶斯的制造群系统情景认知模型,实现由制造单元情景变化及其动态组合到制造群系统情景的认知。（4）提出自适应决策调度认知的实现方法为了实现生产规划的实时自适应调整与优化,在获取实时系统状态和制造情景认知结果的基础上,借鉴人类解决问题中生成方案与方案优化的认知过程,提出基于重调度方案生成的制造群系统自适应决策认知方法:首先,构建制造群系统自适应评估指标体系,并识别系统异常;然后,建立制造群系统异常分类和异常影响范围判别方法,确定重调度需要进行决策的内容;最后,根据制造群系统的层次化结构,结合MCTS算法的全局搜索能力和EO算法的局部优化能力,将加工成本、加工质量、加工时间以及拖期惩罚四个评价指标作为评估函数,设计用于群系统制造情景自适应调度的MCTS-EO算法,生成适应于制造单元情景集合变化的制造群系统情景决策集合,得到自适应调度方案。（5）系统设计与研究成果验证以单件小批量混流生产模式下制造群系统自适应能力需求为背景,设计并开发基于制造群系统认知的生产自适应调度（ASS-MCSC）系统。以某航天壳体零件精加生产车间调度过程为例,将论文提出的理论、方法和算法进行了实证研究和应用。验证结果证明,本文所提方法为实际航天产品生产中的动态调度问题提供了一种新思路。
杜向杰[7]（2019）在《机器人制造系统制造能力数字孪生建模研究》文中进行了进一步梳理制造装备是现代制造业的中坚力量,有效的衡量制造装备的制造能力对企业而言至关重要。工业机器人作为先进的智能制造装备,已广泛应用于制造活动中并提高了企业生产效率。在车间生产环境下,按照制造能力的存在形式,机器人制造系统可分为制造单元级、生产线级以及车间级。然而,传统的建模方法往往局限于机器人制造系统中的单一层级,忽略了不同层级间的相互影响。此外,已有的建模方法大多注重于实体到模型的单向映射,导致机器人制造系统在物理空间和信息空间之间缺乏交互和联动。数字孪生这一新兴技术的出现,有助于实现物理空间和信息空间之间的互联互通,推动智能制造的发展。针对上述问题,本文重点研究车间生产环境下机器人制造系统制造能力数字孪生建模理论和方法。主要的研究工作如下:（1）研究面向车间多级体系的机器人制造系统制造能力统一建模。通过对车间环境下机器人制造系统涉及到的制造数据分析和处理,构建机器人制造系统制造能力相关的统一物理数据模型。在此基础上,分别构建机器人制造系统在单元级和生产线级上的本体模型,挖掘机器人制造系统多级之间的关联关系,并使用动态描述逻辑对机器人制造系统的制造行为进行描述,实现机器人制造系统制造能力统一数字描述模型的构建。（2）研究机器人制造系统制造能力可重构数字孪生建模。基于数字孪生的内涵,提出制造能力相关的机器人制造系统数字孪生模型框架。开发面向物理对象的可视化虚拟模型,并研究物理数据模型、数字描述模型和可视化虚拟模型之间的交互机制。针对机器人制造系统复杂易变的特点,设计不同功用的虚拟功能块并整合为虚拟功能块网络,构建基于虚拟功能块的机器人制造系统可重构数字孪生模型,实现机器人制造系统制造能力的动态重构。（3）机器人制造系统制造能力数字孪生信息服务系统设计与实现。基于提出的数字孪生模型,依托物理环境下的机器人装配系统,设计并开发一个数字孪生数据统一管理与信息服务系统。该系统包括信息管理模块、过程监测模块、虚实互控模块和能力重构模块,实现机器人制造系统在物理空间和信息空间之间的信息融合和互相控制。
周玮[8]（2019）在《航天产品总装车间生产效率仿真及优化研究》文中研究表明日益增长的多品种、变批量航天复杂产品需求与现有生产方式造成的产能不足与生产效率低等矛盾逐渐凸显。本文以某典型航天产品总装车间为研究对象,从航天产品装配过程的特点出发,研究了极其不同于一般生产线特征的总装车间生产线布局、效率仿真与优化问题。本文针对航天产品总装线交互式快速仿真布局需求,构建了基于虚拟模型库的快速布局方案框架,提出了将作业区域布局方案转换至三维车间仿真模型布局的快速布局数学模型,基于生产线基本对象类搭建了虚拟模型类库以实现基于模型库的交互式快速可视化布局。结合仿真与优化阶段仿真模型频繁的逻辑与物理重构需求,本文研究了航天产品总装线生产数据类型;采用功能建模技术与IDEF1X语义建模方法建立了其数据关系表达的数据模型;基于数据驱动技术实现了面向航天产品总装线的数据驱动建模、仿真与重构功能以提高其建模效率,模型的重用性和可维护性。在优化阶段,针对其装配过程工时极不平衡、生产资源分配与可重入规则造成的产能不足与资源利用率不均衡问题,提出了基于数据驱动的仿真优化解决方案;研究了生产线仿真优化技术;结合遗传算法自适应拒绝与惩罚约束处理机制解决了现有仿真优化引擎对组合优化约束处理能力不足的问题。鉴于仿真系统庞杂数据管理与功能集成需求,采用图形用户界面设计理念在Plant Simulation平台封装并集成了本文所研究的各功能模块,开发了相应的数据管理原型系统。以某航天产品总装线为研究案例,其建模与仿真效率显着提升;采用仿真优化方法后,其产能相较于原始方案提升了21%。实践表明,本文研究内容对航天产品及类似产品生产线仿真具有较高的适用性与应用价值。
闾三宇[9]（2019）在《基于MES的汽车零部件注塑企业生产过程管控系统研究及应用》文中研究指明注塑是一种很好的工业产品生产造型方法,随着近些年“节能环保”观念的深入人心,塑料制品在汽车零部件中占有很大的比重。然而汽车零部件注塑企业是一种典型的离散制造企业,面临着产品种类多、生产变动频繁、制造工艺复杂、车间信息传递不及时等问题。面对这些问题,企业迫切需要部署实施制造执行系统（Manufacturing Execution System,MES）来加强企业生产过程管控能力。基于此,本文对基于MES的汽车零部件注塑企业生产过程管控系统进行了深入的研究。首先,本文在研究汽车零部件注塑企业生产过程的基础上总结了该型企业生产现状,分析了MES系统的在企业信息化中的系统定位,提出了生产过程管控系统体系结构并对其关键技术进行了研究。其次,本文采用多任务驱动的生产过程管控方法对以汽车零部件注塑企业为代表的离散制造企业进行了研究,提出了解决多产品交叉生产的工单要素驱动的离散制造单元生产方案,提出了基于任务的生产过程响应事件处理方法与基于消息中心的生产过程监控模型,以此来实现对生产过程实时感知,生产相关事件的实时管理,避免形成信息孤岛。然后,考虑到传统单体式架构生产过程管控系统拓展性差、维护困难,无法快速对企业业务流程变更和系统重组做出反应的情况,本文采用松耦合的微服务架构构建了生产过程管控平台,并对该平台的关键技术进行了研究,以生产过程管控的相关业务流程为基础,研究了微服务架构下生产过程管控模式。最后,基于以上研究成果,参与设计了一套面向汽车零部件注塑企业生产过程管控原型系统,并在某汽车零部件塑料制品公司进行了实施和应用。
张耿[10]（2018）在《基于工业物联网的智能制造服务主动感知与分布式协同优化配置方法研究》文中进行了进一步梳理经济全球化进程的加快、市场竞争的日益加剧,日趋多样性、个性化的产品制造需求,制造业呈现的信息化、服务化、专业化的发展趋势,对现代生产过程中制造资源的互联化、业务流程的协同化、参与主体的自主化、制造模式的服务化等方面提出了更高的要求。在此背景下,随着云计算、工业物联网、信息物理系统等先进制造信息技术的迅猛发展,新型智能制造模式（如云制造、物联制造、社群化制造等）应运而生,并迅速引起了学术界和工业届的广泛关注。然而,当前研究主要针对传统制造系统中静态优化模型和方法的研究,较少对底层制造资源服务主动感知、动态优化配置等核心关键方法深入探索。为此,本研究针对资源服务的透明化感知、自主式优化配置需求,将工业物联技术引入传统制造系统,形成底层制造资源端生产信息的主动感知,以研究“智能制造服务的主动感知与优化配置方法”为突破口,构建了基于工业物联网的智能制造服务主动感知与优化配置方法的体系架构和运行逻辑,并对制造资源实时信息的主动感知与集成、制造资源服务化封装与云端化接入、智能制造服务优化配置方法等方面的关键技术展开深入研究,为促进智能制造系统向敏捷化、服务化、绿色化和智能化的方向发展提供一种重要的理论和技术参考。主要内容包含以下几个方面:首先,在描述智能制造服务主动感知与优化配置相关基本概念的基础上,提出了智能制造服务主动感知与优化配置的体系架构,论述了各参与主体间的协同工作逻辑以及智能制造服务主动感知与优化配置的运作逻辑,并提取了支撑智能制造服务主动感知与优化配置的三个关键技术。其次,针对生产企业对实时、透明制造资源信息主动感知与集成的需求,研究了基于工业物联网技术的制造资源实时信息主动感知与集成架构,阐述了该架构的关键组成部分,设计了实时制造信息的集成服务,以实现多相异构系统与制造执行过程的信息交互,并利用所构建的应用场景对制造资源实时信息的跟踪与追溯进行了说明。第三,针对新型智能制造模式对制造资源高度共享、实时访问的需求,从底层制造设备入手,提出了一种加工设备的服务化封装与云端化接入模型,论述了该模型所涉及的关键技术,从而使得加工设备的制造能力能被主动感知,并能以一种松散耦合和即插即用的方式接入到制造云平台,为海量制造资源的云端化接入、主动发现、优化配置提供了理论参考和技术支持。第四,针对企业级智能制造服务的自主式优化配置需求,以保持企业的灵活性和可持续竞争力为目标,将制造服务提供方的自主决策权考虑到优化过程中,构建了企业级智能制造服务优化配置的分布式模型,采用新兴的分布式协同优化方法—增广拉格朗日协同优化对模型进行求解,并引入了选择单元,以实现具有竞争关系的制造服务链的优化选择,从而为企业级智能制造服务的柔性、高效、自主式优化配置过程提供决策支持。第五,针对车间级智能制造服务的自主式优化配置需求,以保持车间制造资源的智能化、自主性为目标,将制造单元与加工设备的自组织、自决策能力考虑到优化过程中,构建了车间级智能制造服务优化配置的分布式模型,采用目标层解法对模型进行求解,并引入了选择元素,以实现具有竞争关系的智能制造单元的优化选择,从而为车间级智能制造服务的柔性、高效、自主式优化配置过程提供决策支持。最后,通过工业案例对所述的智能制造服务优化配置方法进行了仿真验证;开发了适用于智能制造服务主动感知与优化配置的仿真系统,并从制造服务优化配置各个参与主体的角度阐述了系统的相关功能模块,验证了本文所提出模型和方法的可行性和有效性。
二、基于面向对象技术的制造单元可视化模型研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于面向对象技术的制造单元可视化模型研究（论文提纲范文）
（1）可重构印刷制造单元的情景识别及重构方案优选研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 可重构制造技术及其关键特征 |
| 2.1.1 可重构制造系统的可重构性 |
| 2.1.2 可重构制造系统的分类和结构 |
| 2.1.3 可重构制造系统的关键特征 |
| 2.2 贝叶斯网络 |
| 2.2.1 贝叶斯定理与贝叶斯网络 |
| 2.2.2 贝叶斯网络的学习 |
| 2.2.3 贝叶斯网络的推理 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 可重构印刷制造单元的情景识别建模 |
| 3.1 印刷制造过程分析 |
| 3.2 印刷制造情景的影响因素分析 |
| 3.3 基于贝叶斯网络的印刷制造情景识别模型 |
| 3.3.1 印刷制造情景的识别模型 |
| 3.3.2 PMSRM的节点类型 |
| 3.3.3 PMSRM中节点的参数学习 |
| 3.3.4 印刷制造情景的识别 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于PMSRM模型的情景识别 |
| 4.1 印刷制造情景识别模型的构建 |
| 4.2 印刷制造单元的情景识别 |
| 4.2.1 贝叶斯网络结构的建立与可视化 |
| 4.2.2 节点条件概率表的生成 |
| 4.2.3 情景的识别 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 印刷制造单元重构方案的优选 |
| 5.1 可重构印刷制造系统综合评价指标体系的构建 |
| 5.2 层次分析法 |
| 5.3 区间模糊数方法 |
| 5.4 三角模糊数方法 |
| 5.4.1 三角模糊数及其运算 |
| 5.4.2 构造模糊判断矩阵 |
| 5.4.3 计算指标的综合权重 |
| 5.4.4 确定不同层次指标权重 |
| 5.4.5 基于三角模糊数方法的权重确定实验验证 |
| 5.4.6 方案的综合评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）云制造环境下面向过程的生产调度问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 云制造的产生背景 |
| 1.2.1 制造模式的发展趋势 |
| 1.2.2 云制造 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究现状及存在问题 |
| 1.4.1 云制造体系研究现状 |
| 1.4.2 云制造调度研究现状 |
| 1.4.3 存在的问题 |
| 1.5 研究思路及内容 |
| 第二章 云环境下面向过程的生产调度系统优化框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PoPS-CMfg的理论支撑 |
| 2.2.1 云制造的关键技术 |
| 2.2.2 云制造调度特征 |
| 2.2.3 云制造调度分类 |
| 2.3 PoPS-CMfg的总体框架 |
| 2.3.1 云制造的体系架构 |
| 2.3.2 PoPS-CMfg框架模型 |
| 2.4 PoPS-CMfg的关键技术 |
| 2.4.1 任务分解与处理 |
| 2.4.2 企业间生产调度 |
| 2.4.3 车间级生产调度 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于BOSS树的云制造任务分解问题研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 BOSS树及云制造任务 |
| 3.2.1 BOSS树思想 |
| 3.2.2 云制造任务 |
| 3.3 云制造任务的分解优化模型 |
| 3.3.1 云制造任务分解原则 |
| 3.3.2 云任务交互关系分析 |
| 3.3.3 云制造任务度量方法 |
| 3.3.4 云制造任务与云制造服务描述 |
| 3.3.5 基于BOSS树的任务分解优化算法 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 云制造环境下企业间生产调度问题研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 云制造环境下企业间生产模式分析 |
| 4.3 云制造环境下企业间生产调度模型 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.4 改进的自适应NSGA-II算法 |
| 4.4.1 编码设计 |
| 4.4.2 传统NSGA-II算法 |
| 4.4.3 基于拥挤度的自适应进化策略 |
| 4.5 实例验证与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 云制造环境下车间层调度问题研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混合生产任务下的车间调度问题研究 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模型建立 |
| 5.2.3 基于差分进化的混合遗传算法 |
| 5.2.4 实例验证 |
| 5.3 云制造任务下的车间调度问题研究 |
| 5.3.1 云任务下的混流车间调度问题 |
| 5.3.2 混流车间调度数学模型 |
| 5.3.3 改进的混合免疫克隆选择遗传算法 |
| 5.3.4 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 云制造环境下调度系统开发研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 PoPS-CMfg的体系架构 |
| 6.3 PoPS-CMfg系统开发设计 |
| 6.3.1 PoPS-CMfg系统开发环境 |
| 6.3.2 ASP.NET下集成Matlab动态链接库 |
| 6.3.3 PoPS-CMfg系统数据服务过程 |
| 6.3.4 PoPS-CMfg系统功能模块设计 |
| 6.4 PoPS-CMfg原型系统验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 研究结论 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）面向制造单元的数字孪生体建模与管控技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单元化生产模式的产生与发展趋势 |
| 1.2.2 生产运行管控研究现状与发展趋势 |
| 1.2.3 数字孪生在生产系统中的研究与应用 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 课题主要来源 |
| 1.5 课题的主要研究内容及整体架构 |
| 2 基于数字孪生的制造单元及管控策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DT-MCell概述 |
| 2.2.1 DT-MCell内涵与特征 |
| 2.2.2 DT-MCell 组成与功能 |
| 2.3 DT-MCell管控策略 |
| 2.3.1 DT-MCell管控架构 |
| 2.3.2 DT-MCell运行机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 制造单元数字孪生体建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制造单元数字孪生体建模流程 |
| 3.3 基于语义本体的DT-MCell资源结构建模 |
| 3.3.1 DT-MCell制造资源形式化表达 |
| 3.3.2 DT-MCell语义本体模型 |
| 3.3.3 DT-MCell数据本体模型 |
| 3.4 基于混合建模方法的DT-MCell管控行为建模 |
| 3.4.1 混合建模方法概述 |
| 3.4.2 混合模型定义与形式化表达 |
| 3.4.3 DT-MCell管控行为的混合建模 |
| 3.5 DT-MCell多视图管控场景集成建模方法与协同机制 |
| 3.5.1 DT-MCell多视图管控场景集成建模方法 |
| 3.5.2 DT-MCell多视图模型协同机制 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 数字孪生体驱动的制造单元管控技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字孪生驱动的制造单元管控指标体系设计 |
| 4.2.1 基于公理化设计的管控指标体系设计 |
| 4.2.2 DT-MCell管控数据模型 |
| 4.3 基于虚实同步技术的可视化实时监控 |
| 4.3.1 DT-MCell物理资源标识和采集技术 |
| 4.3.2 DT-MCell虚实映射和通讯技术 |
| 4.3.3 DT-MCell可视化实时监控模型 |
| 4.4 基于知识推理的DT-MCell生产异常诊断方法 |
| 4.4.1 DT-MCell生产异常分析及其故障树构建 |
| 4.4.2 DT-MCell生产异常专家知识系统构建 |
| 4.4.3 基于推理机的生产异常诊断及反馈控制方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 DT-MCell原型系统开发与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 开发与验证环境概述 |
| 5.2.1 开发与验证环境搭建 |
| 5.2.2 硬件架构设计 |
| 5.3 原型系统开发与验证 |
| 5.3.1 系统运行流程设计 |
| 5.3.2 孪生体模型构建 |
| 5.3.3 管控系统集成开发 |
| 5.3.4 仿真与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）制造企业精益绿色制造系统集成效应及协同机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 论文选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精益和绿色制造集成协同及兼容性研究现状 |
| 1.2.2 精益和绿色制造集成协同对企业绩效影响研究现状 |
| 1.2.3 精益和绿色制造集成协同实证研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第2章 精益绿色制造系统集成效应研究 |
| 2.1 精益绿色制造技术集成协同对废弃物减少绩效的影响 |
| 2.1.1 精益绿色制造技术集成绩效相关分析与假设 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.1.3 试验数据统计分析 |
| 2.1.4 试验结论 |
| 2.2 精益绿色制造系统集成协同实施对组织绩效影响的实证分析 |
| 2.2.1 问题的提出 |
| 2.2.2 评价指标体系与模型 |
| 2.2.3 实证分析与结论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 精益绿色制造系统扩散效应研究 |
| 3.1 精益绿色制造系统扩散对组织绩效作用机制的理论框架构建 |
| 3.1.1 模型假设的理论基础 |
| 3.1.2 理论假设和框架模型 |
| 3.2 精益绿色制造系统扩散对组织绩效作用机制的实证分析 |
| 3.2.1 量表变量设计和数据收集整理 |
| 3.2.2 实证方法的选取 |
| 3.2.3 假设检验分析与结论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 精益绿色制造系统实施方法研究 |
| 4.1 制造企业精益绿色实践方法评价与集成 |
| 4.1.1 精益绿色实践方法多目标评价体系 |
| 4.1.2 精益绿色实践方法集成 |
| 4.2 精益绿色实践方法集成应用案例研究 |
| 4.2.1 精益绿色实践方法集成在汽车行业的应用案例 |
| 4.2.2 精益绿色实践方法基于碳效率指标的价值流程图应用案例 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 精益绿色制造系统集成协同机制研究 |
| 5.1 基于内部人员跨部门整合的精益绿色制造协同机制 |
| 5.1.1 问题的提出 |
| 5.1.2 内部人员横向整合构建跨部门精益绿色共同目标 |
| 5.1.3 内部人员纵向整合识别精益绿色实践实施障碍 |
| 5.2 基于企业利益相关者的精益绿色制造协同机制 |
| 5.2.1 利益相关者角度的驱动因素分析 |
| 5.2.2 利益相关者角度的驱动因素评价 |
| 5.3 制造企业精益绿色系统制造集成协同模型 |
| 5.3.1 精益绿色协同模型概念框架 |
| 5.3.2 精益绿色协同模型评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 精益绿色制造系统集成协同运行设计 |
| 6.1 精益绿色集成协同管控战略方法 |
| 6.2 精益绿色集成协同在运营层面的运行 |
| 6.2.1 全局精益绿色 |
| 6.2.2 精益绿色集成协同核心要素 |
| 6.3 精益绿色集成协同在操作层面的运行 |
| 6.4 精益绿色制造系统评价方法研究 |
| 6.5 某汽车零部件企业案例分析 |
| 6.5.1 公司运营层面的策划 |
| 6.5.2 公司制造车间操作层面实施 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（5）实时定位环境下的离散制造车间瓶颈识别和预测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实时定位技术及车间应用现状 |
| 1.2.2 生产瓶颈识别和预测研究现状 |
| 1.3 论文内容及组织结构 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 面向瓶颈识别预测的离散制造车间实时监控体系架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 面向瓶颈识别的实时定位需求分析 |
| 2.2.1 离散制造车间瓶颈特性 |
| 2.2.2 实时定位在离散制造车间瓶颈识别的应用 |
| 2.3 离散制造车间瓶颈识别问题研究 |
| 2.3.1 传统的离散制造车间瓶颈识别方法 |
| 2.3.2 实时定位环境下瓶颈识别的优势 |
| 2.4 面向瓶颈识别预测的离散制造车间实时监控体系架构 |
| 2.4.1 体系框架 |
| 2.4.2 物理拓扑 |
| 2.4.3 瓶颈识别和预测关键技术 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 实时定位环境下的离散制造车间生产瓶颈识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于实时定位的离散制造车间生产瓶颈定义 |
| 3.2.1 离散制造车间特征假设 |
| 3.2.2 实时定位环境下的生产瓶颈定义 |
| 3.2.3 生产瓶颈计算流程 |
| 3.3 基于实时定位的离散制造车间生产状态数学模型 |
| 3.4 原始数据预处理 |
| 3.4.1 定位数据预处理 |
| 3.4.2 数据整合 |
| 3.5 基于DNN的离散制造车间生产瓶颈识别方法 |
| 3.5.1 算法过程 |
| 3.5.2 实例验证 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于长短期记忆的离散制造过程生产瓶颈预测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 离散制造过程生产瓶颈预测原理 |
| 4.2.1 生产瓶颈预测技术路线 |
| 4.2.2 长短期记忆神经网络原理 |
| 4.3 基于长短期记忆的离散制造过程生产瓶颈预测方法 |
| 4.3.1 输入和输出 |
| 4.3.2 算法过程 |
| 4.4 实例验证 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 系统开发与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统硬件平台搭建 |
| 5.3 原型系统设计 |
| 5.3.1 系统设计思想 |
| 5.3.2 系统开发和运行环境 |
| 5.3.3 系统架构 |
| 5.3.4 系统功能模块 |
| 5.4 原型系统功能实现 |
| 5.4.1 系统管理 |
| 5.4.2 基础信息管理 |
| 5.4.3 配置管理 |
| 5.4.4 车间可视化监控 |
| 5.4.5 瓶颈识别和预测 |
| 5.5 应用验证 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）基于制造群系统认知的自适应调度方法（论文提纲范文）
| 变量注释表 |
| 名词注释 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 装备智能化 |
| 1.2.2 不确定制造环境下的作业车间动态调度 |
| 1.2.3 生产系统的自适应 |
| 1.2.4 存在问题分析 |
| 1.3 课题来源和研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于制造群系统认知的自适应调度原理 |
| 2.1 制造群系统认知的基本概念 |
| 2.2 制造群系统的认知框架 |
| 2.3 基于认知的制造群系统自适应机制 |
| 2.4 制造群系统状态认知的原理 |
| 2.5 制造情景认知的原理 |
| 2.5.1 制造单元情景认知 |
| 2.5.2 制造群系统情景认知 |
| 2.6 自适应调度决策认知的原理 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 制造群系统状态认知 |
| 3.1 制造群系统状态认知的内容和建模要求 |
| 3.2 制造群系统状态认知 |
| 3.2.1 状态体系的认知 |
| 3.2.2 状态变化的认知 |
| 3.3 基于混成自动机的制造群系统状态认知建模 |
| 3.4 案例验证与讨论 |
| 3.4.1 案例验证 |
| 3.4.2 模型性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 制造情景认知 |
| 4.1 制造情景认知的实现原理 |
| 4.2 制造单元情景认知 |
| 4.2.1 制造单元情景认知的影响因素 |
| 4.2.2 基于贝叶斯网络的多状态融合制造单元情景认知 |
| 4.2.3 案例验证与讨论 |
| 4.3 制造群系统情景认知 |
| 4.3.1 基于状态熵的制造群系统加权朴素贝叶斯先验信息 |
| 4.3.2 制造群系统情景认知加权朴素贝叶斯模型 |
| 4.3.3 案例验证与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自适应调度决策认知 |
| 5.1 自适应调度决策认知的实现过程 |
| 5.2 自适应调度决策判断的指标体系 |
| 5.2.1 制造单元评价指标 |
| 5.2.2 制造任务评价指标 |
| 5.2.3 制造群系统情景评价指标 |
| 5.3 制造群系统异常影响范围识别 |
| 5.3.1 制造群系统异常分类 |
| 5.3.2 制造群系统异常影响范围识别 |
| 5.4 自适应调度决策算法 |
| 5.4.1 两层MCTS调度算法实现原理 |
| 5.4.2 EO算法的改进 |
| 5.4.3 基于MCTS-EO算法的制造情景自适应调度 |
| 5.5 算法验证与讨论 |
| 5.5.1 算法结果分析 |
| 5.5.2 算例验证与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于制造群系统认知的自适应调度系统设计 |
| 6.1 ASS-MCSC系统构建 |
| 6.1.1 体系结构 |
| 6.1.2 系统功能模块 |
| 6.2 应用验证 |
| 6.2.1 制造群系统状态认知 |
| 6.2.2 制造情景认知 |
| 6.2.3 自适应调度过程 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 下一步打算 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（7）机器人制造系统制造能力数字孪生建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究的背景、目的及意义 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 |
| 1.3.1 机器人制造系统制造能力建模研究现状 |
| 1.3.2 数字孪生建模方法研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构 |
| 1.4.1 本文研究的主要内容 |
| 1.4.2 本文结构安排 |
| 第2章 面向车间多级体系的机器人制造系统制造能力统一模型构建 |
| 2.1 面向车间多级体系的机器人制造系统框架 |
| 2.2 制造能力相关的机器人制造系统统一物理数据模型构建 |
| 2.2.1 机器人制造系统制造能力相关多源数据分析 |
| 2.2.2 机器人制造系统制造能力统一物理数据模型 |
| 2.3 机器人制造系统制造能力统一数字描述模型构建 |
| 2.3.1 基于本体的机器人制造系统多级制造能力建模 |
| 2.3.2 面向机器人制造系统制造能力的多层关联规则挖掘 |
| 2.3.3 基于动态描述逻辑的机器人制造系统制造行为动态描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 机器人制造系统制造能力可重构数字孪生建模方法研究 |
| 3.1 制造能力相关的机器人制造系统数字孪生模型框架 |
| 3.1.1 模型框架构建 |
| 3.1.2 面向物理对象的机器人制造系统可视化虚拟模型开发 |
| 3.1.3 机器人制造系统数字孪生模型框架交互机制 |
| 3.2 制造能力相关的机器人制造系统虚拟功能块 |
| 3.2.1 虚拟功能块的特性 |
| 3.2.2 机器人制造系统虚拟功能块网络构建 |
| 3.3 基于虚拟功能块的机器人制造系统可重构数字孪生模型构建 |
| 3.3.1 基于虚拟功能块的模型可重构运行机制 |
| 3.3.2 可重构数字孪生模型构建方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 机器人制造系统制造能力数字孪生信息服务系统设计与实现 |
| 4.1 系统结构框架 |
| 4.2 系统开发技术及运行环境 |
| 4.3 系统功能模块实现 |
| 4.3.1 信息管理模块 |
| 4.3.2 过程监测模块 |
| 4.3.3 虚实互控模块 |
| 4.3.4 能力重构模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（8）航天产品总装车间生产效率仿真及优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构 |
| 2 基于模型库的总装线可视化仿真布局设计 |
| 2.1 航天产品总装线生产布局分析 |
| 2.2 面向仿真的快速可视化布局框架 |
| 2.3 面向车间快速布局的数学建模 |
| 2.4 典型对象的模型库建模 |
| 2.5 装配生产线快速三维可视化仿真布局实例 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 数据驱动的总装线建模仿真与重构 |
| 3.1 航天产品总装线建模重构需求分析 |
| 3.2 面向航天产品总装线的数据驱动建模与仿真框架 |
| 3.3 总装线数据驱动建模与重构 |
| 3.4 总装线数据驱动的生产效率仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 工时极不平衡的航天产品总装线仿真优化 |
| 4.1 面向工时极不平衡装配线的仿真优化框架 |
| 4.2 智能优化算法与约束处理策略 |
| 4.3 仿真优化实现与应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 原型系统开发及应用 |
| 5.1 原型系统设计与开发 |
| 5.2 VLMSOS模块功能与数据流动 |
| 5.3 原型系统应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 攻读学位期间发表的学术成果 |
（9）基于MES的汽车零部件注塑企业生产过程管控系统研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 制造执行系统研究现状 |
| 1.3.2 生产过程管控系统研究现状 |
| 1.3.3 微服务架构研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 论文结构体系 |
| 第二章 生产过程管控系统体系架构及关键技术研究 |
| 2.1 汽车零部件注塑企业生产过程分析 |
| 2.1.1 汽车零部件注塑企业加工过程概述 |
| 2.1.2 汽车零部件注塑企业生产现状分析 |
| 2.2 汽车零部件注塑企业运行流程 |
| 2.3 基于MES的汽车零部件注塑企业生产过程管控系统体系架构 |
| 2.4 生产过程管控系统关键使能技术 |
| 2.4.1 基于二维码的对象标识技术 |
| 2.4.2 数据采集技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多任务驱动的生产过程管控方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 工单要素驱动的离散制造单元生产方案 |
| 3.2.1 生产过程管控资源形式化描述 |
| 3.2.2 离散制造单元运行模式 |
| 3.3 基于任务的生产过程响应事件处理方法 |
| 3.3.1 生产过程的监控内容 |
| 3.3.2 生产过程响应事件组态 |
| 3.3.3 响应事件任务化的处理模式 |
| 3.4 基于消息中心的生产过程监控模型 |
| 3.4.1 消息的定义和任务的映射关系 |
| 3.4.2 消息中心的运行模式 |
| 3.4.3 模型的实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于微服务架构的生产过程管控平台 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微服务间的通讯方式及总体架构 |
| 4.2.1 微服务间的通讯方式 |
| 4.2.2 微服务系统架构 |
| 4.3 生产过程管控微服务平台 |
| 4.3.1 离散车间生产过程需求分析 |
| 4.3.2 生产过程管控微服务平台构建 |
| 4.4 微服务架构的生产过程管控模式 |
| 4.4.1 生产计划执行 |
| 4.4.2 物料配送 |
| 4.4.3 设备故障处理 |
| 4.4.4 生产过程可视化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向汽车零部件注塑企业的生产过程管控原型系统 |
| 5.1 软件架构 |
| 5.2 系统建模 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 系统功能模型 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 微服务架构操作界面 |
| 5.3.2 产品数据管理 |
| 5.3.3 工艺路线管理 |
| 5.3.4 生产计划管理 |
| 5.3.5 焊接作业单元 |
| 5.3.6 任务处理平台 |
| 5.3.7 工位状态可视化 |
| 5.3.8 生产进度可视化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）基于工业物联网的智能制造服务主动感知与分布式协同优化配置方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景与问题提出 |
| 1.1.3 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工业物联网技术在制造业应用研究现状 |
| 1.2.2 先进制造模式研究现状 |
| 1.2.3 制造服务优化配置研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 智能制造服务主动感知与分布式协同优化配置体系架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本概念描述 |
| 2.2.1 资源服务方面 |
| 2.2.2 参与主体方面 |
| 2.3 智能制造服务主动感知与优化配置模型及运作逻辑 |
| 2.3.1 参与主体的协同工作逻辑 |
| 2.3.2 智能制造服务主动感知与优化配置模型 |
| 2.3.3 智能制造服务主动感知与优化配置的运作逻辑 |
| 2.4 关键技术 |
| 2.4.1 基于工业物联网的制造资源实时信息主动感知与集成 |
| 2.4.2 实时信息驱动的制造资源服务化封装与云端化接入 |
| 2.4.3 分布式协同策略驱动的智能制造服务优化配置 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于工业物联网的制造资源实时信息主动感知与集成 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于工业物联网的制造资源实时信息主动感知与集成体系架构 |
| 3.2.1 基于工业物联网技术的智能制造对象配置 |
| 3.2.2 制造资源端实时数据的感知与获取 |
| 3.2.3 实时制造信息的集成 |
| 3.2.4 应用服务 |
| 3.3 制造资源实时信息的集成服务 |
| 3.3.1 数据处理服务 |
| 3.3.2 制造信息的集成服务 |
| 3.4 制造车间实时信息跟踪与追溯 |
| 3.4.1 制造车间智能感知环境的构建 |
| 3.4.2 车间制造资源实时信息的跟踪与追溯 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实时信息驱动的制造资源服务化封装与云端化接入 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 加工设备的服务化封装与云端化接入模型 |
| 4.3 加工设备服务化封装与云端化接入关键技术 |
| 4.3.1 加工设备实时状态信息的主动感知 |
| 4.3.1.1 加工设备端传感器群的优化配置 |
| 4.3.1.2 加工设备实时状态信息的主动感知模型 |
| 4.3.2 加工设备间的信息共享与自主决策 |
| 4.3.3 加工设备端制造服务的封装 |
| 4.3.3.1 设备的制造能力描述模型 |
| 4.3.3.2 设备端增值制造服务的封装 |
| 4.3.4 加工设备端制造服务的云端化接入 |
| 4.4 运行实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 企业级智能制造服务的分布式协同优化配置 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 面向复杂产品任务的企业级智能制造服务优化配置 |
| 5.2.1 企业级智能制造服务优化配置的工作逻辑 |
| 5.2.2 企业级智能制造服务优化配置策略对比 |
| 5.2.2.1 集中式制造服务配置策略 |
| 5.2.2.2 分布式的制造服务配置策略 |
| 5.3 增广拉格朗日协同方法 |
| 5.3.1 复杂系统问题的分解 |
| 5.3.2 辅助变量和一致性约束的引入 |
| 5.3.3 一致性约束的松弛化 |
| 5.3.4 分解元素的公式化 |
| 5.3.5 分解元素的协同求解 |
| 5.4 基于ALC的企业级智能制造服务优化配置 |
| 5.4.1 面向复杂产品任务的企业级智能制造服务优化配置模型 |
| 5.4.2 企业级智能制造服务优化配置的分布式模型 |
| 5.4.3 分布式配置模型中的辅助变量及一致性约束 |
| 5.4.4 分布式配置模型中分解元素的公式化 |
| 5.4.4.1 上游分解元素的公式化 |
| 5.4.4.2 下游分解元素的公式化 |
| 5.4.4.3 中间分解元素的公式化 |
| 5.4.5 分布式配置模型中分解元素的协同求解 |
| 5.4.6 算例验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 车间级智能制造服务的分布式协同优化配置 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 车间级智能制造服务的优化配置 |
| 6.2.1 车间级智能制造服务优化配置的工作逻辑 |
| 6.2.2 车间级智能制造服务的优化配置策略 |
| 6.3 ATC方法 |
| 6.3.1 ATC方法的基本原理及特征 |
| 6.3.2 ATC方法的应用步骤 |
| 6.4 车间级智能制造服务的分布式协同优化配置 |
| 6.4.1 车间级智能制造服务优化配置的目标层解模型 |
| 6.4.2 目标层解元素关键连接的识别 |
| 6.4.3 目标层解元素的公式化 |
| 6.4.3.1 系统层元素的公式化 |
| 6.4.3.2 单元层元素的公式化 |
| 6.4.3.3 设备层元素的公式化 |
| 6.4.3.4 辅助元素的公式化 |
| 6.4.4 目标层解元素的协同求解 |
| 6.4.4.1 目标层解元素的收敛策略 |
| 6.4.4.2 目标层解元素的局部优化 |
| 6.4.5 算例验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 案例仿真设计与验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 案例仿真 |
| 7.2.1 复杂产品任务的制造服务分布式协同优化配置 |
| 7.2.1.1 ALC方法有效性的验证 |
| 7.2.1.2 自主决策权的保持以及敏感性分析 |
| 7.2.2 车间级制造服务的分布式协同优化配置 |
| 7.2.2.1 ATC方法的有效性验证 |
| 7.2.2.2 车间级智能制造服务优化配置 |
| 7.3 智能制造服务主动感知与优化配置仿真系统 |
| 7.3.1 系统开发环境 |
| 7.3.2 系统操作流程 |
| 7.3.2.1 系统界面展示与功能介绍 |
| 7.3.2.2 服务需求者的操作流程 |
| 7.3.2.3 服务提供者的操作流程 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A ALC方法Matlab程序 |
| 附录 B ATC方法Matlab程序 |
| 攻读博士学位期间论文发表、科研情况 |
| 致谢 |
四、基于面向对象技术的制造单元可视化模型研究（论文参考文献）
- [1]可重构印刷制造单元的情景识别及重构方案优选研究[D]. 蒋龙飞. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]云制造环境下面向过程的生产调度问题研究[D]. 娄高翔. 长安大学, 2021(02)
- [3]面向制造单元的数字孪生体建模与管控技术研究[D]. 王译晨. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]制造企业精益绿色制造系统集成效应及协同机制研究[D]. 朱小勇. 武汉科技大学, 2020(01)
- [5]实时定位环境下的离散制造车间瓶颈识别和预测方法[D]. 杨昊龙. 南京航空航天大学, 2020
- [6]基于制造群系统认知的自适应调度方法[D]. 蒋丹鼎. 国防科技大学, 2019(01)
- [7]机器人制造系统制造能力数字孪生建模研究[D]. 杜向杰. 武汉理工大学, 2019(07)
- [8]航天产品总装车间生产效率仿真及优化研究[D]. 周玮. 华中科技大学, 2019(01)
- [9]基于MES的汽车零部件注塑企业生产过程管控系统研究及应用[D]. 闾三宇. 合肥工业大学, 2019(01)
- [10]基于工业物联网的智能制造服务主动感知与分布式协同优化配置方法研究[D]. 张耿. 西北工业大学, 2018(02)