云制造服务需求多粒度解析及调度方法研究

摘要

网络化制造是制造业的发展趋势,随着云计算和物联网等信息技术的发展,一种以按需服务、资源虚拟化为特点,以分布、异构和多控制域的资源或资源聚合为云节点,透明、简洁、灵活地构建开放、动态的协同工作支持环境,同时提供标准、规范和通用的制造服务的新型网络化制造模式—云制造被提出。
　　云制造模式要实现多用户、多系统之间的交互,为客户提供多粒度、多尺度的个性化制造服务,提高生产效率,为云资源提供者和消费者提高经济效益。而现有的制造网格服务需求解析标准化、单一化,解析结果较难满足客户个性化需求,同时,由于解析结果单一化,导致任务队列较长、资源负载不均衡等问题。现有的服务需求解析技术已不能完全有效的满足云制造的按需服务、动态特性强、组织结构和工作流程复杂等特点。
　　基于上述问题,本文以云制造服务需求多粒度解析及调度方法为研究对象,作了以下研究:
　　1.分析了云制造的内涵及其体系结构
　　通过对网络化制造和制造网格模式的研究,重点分析了云制造的内涵和体系结构;讨论了云制造与制造网格、网络化制造等现有制造模式区别;并研究了云制造的组织模式,分析了云制造的运行流程。
　　2.基于语义的云制造服务需求多粒度解析方法研究
　　本文通过对云制造内涵及其服务需求解析问题的分析,研究了基于语义的云制造服务需求多粒度解析方法。采用语义 web构建以客户需求为目标的多粒度云制造资源参数本体,建立了一套共享的术语和信息表示结构,为客户需求解析提供一个统一的模式,根据客户需求的多样性设计了资源本体映射算法,避免了同一资源因表达不同而描述不同,在此基础上构建推理规则,通过 Jean推理机对客户需求进行推理,从而得到具体、全面、规范、多粒度的服务需求信息。
　　3.基于等级划分的云制造资源调度算法
　　针对云制造资源异构性、复杂性、聚合性等特点,以任务负载均衡和资源利用率为目标,采用一种基于等级划分的动态资源调度算法。该算法采用启发式算法的思想,构建资源矩阵,并根据任务分布的情况选用不用的算法,在牺牲部分时间复杂度性能的基础上大幅提高系统的吞吐量。同时在资源调度过程中加入负载管理器作为反馈环节,负载管理器收集云制造资源负载信息并将结果反馈给资源调度器,资源调度器根据反馈的结果增加或减少制造资源以保证云制造资源调度的实时性和负载均衡性。
　　4.开发了云制造服务需求解析模块原型平台
　　讨论了云制造平台的总体框架、逻辑结构等,开发了云制造服务需求解析模块,并对本文的理论和方法进行了初步验证;
　　本文的研究成果对于促进制造业自动化信息化的发展具有重要的意义。通过分析云制造的内涵及其体系结构,论述了云制造服务需求多粒度解析及调度的方法,有效提高了客户需求解析的成功率以及云制造平台吞吐量、资源负载率、负载均衡等问题,对提升网络化制造技术的发展,具有较好的理论和现实意义。

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第一章 绪论

§1.1课题研究背景

§1.2国内外研究现状

§1.3课题研究目的及意义

§1.4论文研究内容与文章结构

§1.5 本章小结

第二章 云制造服务需求多粒度解析技术研究

§2.1 面向服务的云制造体系结构

§2.2 云制造服务需求多粒度解析技术

§2.3 云制造资源本体框架

§2.4 基于Jean推理机的客户需求分析

§2.5本章小结

第三章 基于等级划分的云制造动态资源调度技术研究

§3.1 云制造资源调度问题分析

§3.2 基于等级划分的云制造资源调度技术

§3.3 实验验证

§3.4 本章小结

第四章 云制造平台及服务需求解析原型系统设计

§4.1云制造平台的设计

§4.2 云制造服务需求解析原型系统的设计及验证

§4.3 本章小结

第五章 总结与展望

§5.1 全文总结

§5.2 展望

参考文献

攻读学位期间发表论文

致谢