基于语义的跨学科协同制造资源优化配置研究

本项目研究开放式环境下跨学科协同制造中的制造资源优化配置问题。首先研究适合跨学科网络化制造环境，融合制造对象、制造方法、制造任务、制造服务等制造资源要素于一体的统一、完整的基于语义的制造资源本体描述框架，在此基础上研究将半形式化的制造资源的表现方式转化为便于基于语义搜索的形式化描述的方法，然后提出融合概念检索、模糊检索、智能推理于一体的多层次的跨学科制造资源智能发现综合框架，建立用户透明化的综合信息检索模型，最后提出一种多Agent并行遗传算法，通过由多个子种群独立进化，获得基于服务质量面向复杂协作任务的资源多目标模糊优化问题的求解。本项目的研究有利于缓解跨学科网络化制造系统在应用实施中的瓶颈问题，促进企业间跨学科资源共享、优势互补，提高企业间跨学科的协作与交流效率。

复杂产品的协同制造往往涉及多个学科领域的协同，如：机械、控制、电子、液压等。这就要求制造资源必须在多个学科领域共享，以解决产品设计、制造过程中的跨学科领域的冲突与优化。作为制造企业的联盟中心和制造信息的集散地，制造资源调度系统（MRCS）必须实现敏捷化以满足现代制造模式的需求。本项目深入研究了在非确定信息的实际制造环境下，用于复杂产品生产过程的制造资源调度系统的若干关键技术，提出了较为系统和全面的理论与方法用于制造资源的建模、重构、调度、监控与异常处理。. 制造资源调度需要采取合适的调度的机制和方法。在探讨制造资源实时状态信息的价值的基础上，本项目建立了基于时间分解的制造资源动态调度模型，对非确定性调度问题进行了合理的简化。提出了一种基于遗传算法的可配置、可扩展的制造资源动态调度通用框架，并通过对编码方案、交叉和变异算子等方面的深入研究，针对非确定性问题的动态制造资源调度设计并开发了混合遗传算法(MRC-HGA)，并通过仿真试验验证了所提出算法的优势。. 制造资源监控和异常处理能够将制造资源实际运作与制造资源重构和调度乃至上层计划系统紧密联系起来，在复杂产品制造过程中具有重要的地位。提出了一种基于多Agent的制造资源监控方法，并给出了运行实例。