网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解方法研究

这是一篇关于复杂重型装备,网络化协同制造,任务分解,知识图谱,遗传聚类的论文, 主要内容为全球制造业竞争不断加剧,消费市场需求快速多变,寻求新一轮的产业变革与突破是装备制造业走出困局与重塑竞争力的关键。作为当今先进制造模式的代表,网络化协同制造将大数据、高性能计算、物联网、人工智能等高新技术与传统制造业进行深度融合,为复杂重型装备行业的转型与升级提供了有效的指导与方向。复杂重型装备作为装备制造行业的顶尖产品与制造实力的体现,具有体量庞大、研制技术复杂、个性化定制、协同程度高等特点。这样的特点为网络化协同制造模式下装备的任务分解带来亟待解决的难题:如何对装备历史分解案例与知识进行管理与重用,对于实现任务分解知识的重用与共享、减少时间与成本浪费具有重要意义;同时,作为装备高度定制化的具体表现,客户需求偏好对于任务活动的影响也成为干扰任务分解的因素;此外,分解后子任务与资源的适配性也成为装备后续研制活动能否顺利进行的前提。为解决上述问题,本文对网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解流程与方法进行研究,具体内容如下:首先,从复杂重型装备任务分解问题入手,梳理复杂重型装备的研制流程与特点,并对网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解的相关概念、分解需求、影响因素与分解流程进行分析,在此基础上提出复杂重型装备网络协同制造任务分解模式,阐述任务分解方法与实现流程。其次,研究了基于知识图谱的复杂重型装备任务分解方法。结合网络化协同制造模式与任务分解流程,提出了复杂重型装备任务分解知识图谱架构。进而分析与梳理复杂重型装备任务分解本体概念,并对任务分解知识进行抽取与可视化处理。基于复杂重型装备任务分解知识相似性模型,提出基于双向最大匹配算法的任务分解知识检索方法。结合装备层级特点,提出基于知识图谱的复杂重型装备任务分解方法。然后,研究了基于遗传聚类的复杂重型装备任务分解方法。对复杂重型装备定制任务的客户需求偏好进行分析,基于物元理论建立客户需求偏好对于任务的影响表达,提出了客户需求偏好与任务之间的映射方法,在此基础上建立定制任务相关性矩阵。考虑分解后子任务与资源的适配性,并以此为约束构建复杂重型装备定制任务分解模型,采用遗传聚类算法对模型进行求解,实现复杂重型装备高度定制任务的合理分解。最后,结合企业实际情况以125MN铝挤压机为例对上述研究方法进行应用与分析,通过实例验证了本文所提方法的有效性。

天津中冶和苑置业公司工程建设项目管理系统的设计与实现

这是一篇关于工程建设项目管理,任务分解,hibernate3,spring2的论文, 主要内容为天津中冶和苑置业公司在工程建设项目中,现在仍采用粗放式的管理模式,任务分解、计划分派、进度统计等过程非常复杂。在工程项目规模扩大过程中,劳动生产力与资源利用率仍远未发挥出来。在工程项目管理过程中容易出现承揽工程相对不足,高产值,低效益,高投入,低产出,项目成本核算不实等现象,容易影响公司利润。因此,设计与实现一个针对天津中冶和苑置业公司的工程建设项目管理系统已成为公司当前一项迫切需要解决的重要问题。 本文首先分析天津中冶和苑置业公司在工程建设项目管理方面的研究背景,提出国内已有类似系统在工程建设项目管理过程中的缺点。之后,通过系统需求概述提出天津中冶和苑置业公司工程建设项目管理系统主要的业务需求,通过用例图、用例规约表对六个业务需求进行详细分析。工程建设项目管理系统的技术架构主要选用B/S框架,使用JAVA语言,通过MVC的设计模式,采用javascript进行表单数据验证、jsp显示表单元素,利用struts2、hibernate3、spring2框架封装数据。根据系统的技术架构,概要设计系统功能模块,通过类图与时序图详细设计了天津中冶和苑置业公司工程建设项目管理系统的模块。最后对功能模块进行实现与测试工作。 系统主要实现了六个功能模块,任务分解模块、合同管理模块、计划分派模块、进度录入模块、进度统计与报告模块、质量检查模块。任务分解模块主要完成对工作项目的维护和材料、项目的预算工作。合同管理模块主要完成对合同信息、支付的维护,另外可以进行合同变更和进展情况维护等。计划分派模块主要完成对计划信息、计划类型的维护,还能对维护后的计划进行统计。进度录入模块主要完成进度填报、修改、清除等,填报后的进度需要进行审批。进度统计与报告模块主要完成对进度报告、成本统计的维护。质量检查模块主要完成对检查包、检查项的维护,还可以进行评定、统计、处理问题等业务。 目前,系统已在天津中冶和苑置业公司成功使用,系统运行后,给天津中冶和苑置业公司的工程建设项目管理提供方便,满足了工程建设项目管理的需要。

多模态数据驱动的无人平台智能规划方法研究

这是一篇关于智能规划,多模态驱动,任务分解,分层规划,知识图谱的论文, 主要内容为在部分可观环境中遂行多样化任务,无人平台需要依托传感器收集环境信息或用户语言描述等多模态数据,并对世界状态保持不间断地感知、更新和理解。传统规划领域知识表示及描述语言难以准确建模真实环境,且经典规划方法不具备从历史求解经验中学习的能力,难以泛化到异构环境或多类任务。而数据驱动的、基于学习的规划求解方法使用低维稠密向量表示多模态信息,利用机器学习算法从大量的任务数据中挖掘规划模型,具备一定的泛化性能和较高的求解效率。本文围绕多模态数据驱动的无人平台智能规划问题展开研究,主要针对无地图、部分可观条件下视觉和语言数据驱动的智能规划问题,提出了知识辅助的智能任务分解算法,并构建了多模态数据驱动的、基于分层策略的智能规划模型,最后依托于高仿真交互框架实现训练和评估。论文的主要工作和贡献概述如下:(1)描述和分析了多模态数据驱动的智能规划问题并提出解决方案。形式化描述了视觉和语言数据驱动的智能规划问题,重点分析了长序列组合规划、环境部分可观、语言模糊性等关键挑战,进而提出了智能任务分解和基于分层策略的动态规划算法以应对上述问题,最后分析并介绍了实验中采用的视觉和语言数据的处理算法。(2)提出了基于预训练模型和领域知识图谱的智能任务分解算法。在无视觉输入条件下,针对自然语言指令的理解问题,构建了以对象和任务为中心的领域知识图谱,并设计一种嵌入算法将语义知识融入到预训练语言模型中以提高语义认知能力,最后搭建一个序列到序列模型将语言指令转换为子任务序列,初步实现了智能任务分解。实验结果表明,本文提出的知识赋能的任务分解算法,相比于现有模型的任务分解正确率提升了约5%。(3)构建了基于Transformer和分层策略的智能规划算法,并在高仿真交互平台上实现自主移动和交互操作。在无地图、部分可观条件下,面向子任务序列设计了指令选择器以实现分层规划,使用预训练模型编码自然语言指令和历史视觉图像,之后利用多层Transformer融合多模态数据,最后构建了决策推理网络,生成原子动作序列和相应的对象交互掩码,并与仿真环境交互以评估规划实效。实验结果表明,本文提出的多模态数据驱动的无人平台智能规划算法能够有效完成导航和操作的组合任务,初步具备了自主规划能力。

多模态数据驱动的无人平台智能规划方法研究

这是一篇关于智能规划,多模态驱动,任务分解,分层规划,知识图谱的论文, 主要内容为在部分可观环境中遂行多样化任务,无人平台需要依托传感器收集环境信息或用户语言描述等多模态数据,并对世界状态保持不间断地感知、更新和理解。传统规划领域知识表示及描述语言难以准确建模真实环境,且经典规划方法不具备从历史求解经验中学习的能力,难以泛化到异构环境或多类任务。而数据驱动的、基于学习的规划求解方法使用低维稠密向量表示多模态信息,利用机器学习算法从大量的任务数据中挖掘规划模型,具备一定的泛化性能和较高的求解效率。本文围绕多模态数据驱动的无人平台智能规划问题展开研究,主要针对无地图、部分可观条件下视觉和语言数据驱动的智能规划问题,提出了知识辅助的智能任务分解算法,并构建了多模态数据驱动的、基于分层策略的智能规划模型,最后依托于高仿真交互框架实现训练和评估。论文的主要工作和贡献概述如下:(1)描述和分析了多模态数据驱动的智能规划问题并提出解决方案。形式化描述了视觉和语言数据驱动的智能规划问题,重点分析了长序列组合规划、环境部分可观、语言模糊性等关键挑战,进而提出了智能任务分解和基于分层策略的动态规划算法以应对上述问题,最后分析并介绍了实验中采用的视觉和语言数据的处理算法。(2)提出了基于预训练模型和领域知识图谱的智能任务分解算法。在无视觉输入条件下,针对自然语言指令的理解问题,构建了以对象和任务为中心的领域知识图谱,并设计一种嵌入算法将语义知识融入到预训练语言模型中以提高语义认知能力,最后搭建一个序列到序列模型将语言指令转换为子任务序列,初步实现了智能任务分解。实验结果表明,本文提出的知识赋能的任务分解算法,相比于现有模型的任务分解正确率提升了约5%。(3)构建了基于Transformer和分层策略的智能规划算法,并在高仿真交互平台上实现自主移动和交互操作。在无地图、部分可观条件下,面向子任务序列设计了指令选择器以实现分层规划,使用预训练模型编码自然语言指令和历史视觉图像,之后利用多层Transformer融合多模态数据,最后构建了决策推理网络,生成原子动作序列和相应的对象交互掩码,并与仿真环境交互以评估规划实效。实验结果表明,本文提出的多模态数据驱动的无人平台智能规划算法能够有效完成导航和操作的组合任务,初步具备了自主规划能力。

网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解方法研究

这是一篇关于复杂重型装备,网络化协同制造,任务分解,知识图谱,遗传聚类的论文, 主要内容为全球制造业竞争不断加剧,消费市场需求快速多变,寻求新一轮的产业变革与突破是装备制造业走出困局与重塑竞争力的关键。作为当今先进制造模式的代表,网络化协同制造将大数据、高性能计算、物联网、人工智能等高新技术与传统制造业进行深度融合,为复杂重型装备行业的转型与升级提供了有效的指导与方向。复杂重型装备作为装备制造行业的顶尖产品与制造实力的体现,具有体量庞大、研制技术复杂、个性化定制、协同程度高等特点。这样的特点为网络化协同制造模式下装备的任务分解带来亟待解决的难题:如何对装备历史分解案例与知识进行管理与重用,对于实现任务分解知识的重用与共享、减少时间与成本浪费具有重要意义;同时,作为装备高度定制化的具体表现,客户需求偏好对于任务活动的影响也成为干扰任务分解的因素;此外,分解后子任务与资源的适配性也成为装备后续研制活动能否顺利进行的前提。为解决上述问题,本文对网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解流程与方法进行研究,具体内容如下:首先,从复杂重型装备任务分解问题入手,梳理复杂重型装备的研制流程与特点,并对网络化协同制造模式下复杂重型装备任务分解的相关概念、分解需求、影响因素与分解流程进行分析,在此基础上提出复杂重型装备网络协同制造任务分解模式,阐述任务分解方法与实现流程。其次,研究了基于知识图谱的复杂重型装备任务分解方法。结合网络化协同制造模式与任务分解流程,提出了复杂重型装备任务分解知识图谱架构。进而分析与梳理复杂重型装备任务分解本体概念,并对任务分解知识进行抽取与可视化处理。基于复杂重型装备任务分解知识相似性模型,提出基于双向最大匹配算法的任务分解知识检索方法。结合装备层级特点,提出基于知识图谱的复杂重型装备任务分解方法。然后,研究了基于遗传聚类的复杂重型装备任务分解方法。对复杂重型装备定制任务的客户需求偏好进行分析,基于物元理论建立客户需求偏好对于任务的影响表达,提出了客户需求偏好与任务之间的映射方法,在此基础上建立定制任务相关性矩阵。考虑分解后子任务与资源的适配性,并以此为约束构建复杂重型装备定制任务分解模型,采用遗传聚类算法对模型进行求解,实现复杂重型装备高度定制任务的合理分解。最后,结合企业实际情况以125MN铝挤压机为例对上述研究方法进行应用与分析,通过实例验证了本文所提方法的有效性。

众包设计环境下任务分解及优化调度方法研究

这是一篇关于众包设计,复杂任务,任务分解,任务调度的论文, 主要内容为众包设计通过互联网整合群体智能进行产品创新研发与设计,为制造业的研发创新提供了一条网络化与智能化转型的新路径。然而,当前众包设计模式主要应用于较简单的任务类型,而围绕复杂个性化产品的众包设计应用却缺乏研究与探索。高效的众包设计任务分解及优化调度方法可降低任务复杂度,提升设计质量与效率,从而满足复杂个性化产品的众包设计任务需求,推动众包设计模式的产业化应用。为此,本文在借鉴国内外已有研究成果的基础上,对众包设计环境下任务分解及优化调度方法展开了研究。首先,分析众包设计研发模式、众包设计任务分解及调度需求,并设计一种包含任务初步分解、子任务重组、任务优化调度以及任务调度方案决策四个步骤的众包设计环境下任务规划总体实现思路。其次,分析众包设计任务逻辑结构与任务分解原则,并制定一种任务初步分解方法将复杂的众包设计任务分解为子任务集合;接着,研究一种结合设计结构矩阵与模糊聚类算法的子任务重组方法,获得众包设计任务分解的最终方案。然后,从众包设计任务调度安排的角度,构建一种包含资源主体的设计效率、设计费用、设计服务质量以及设计服务评价四个指标的任务优化调度模型,研究一种基于NSGA-Ⅲ算法的模型求解方法,并研究一种结合需求主体偏好与熵值法的任务调度决策方法。最后,结合以上研究及课题组前期成果,设计和开发一套众包设计任务分解及优化调度工具,对以上研究内容进行初步的应用验证。

基于J2EE的项目管理系统的研究与实现

这是一篇关于项目管理,流程控制,任务分解,JSF+Spring+Hibernate的论文, 主要内容为目前北京勘探研究院在运营管理方面采取国际通用管理经验,逐步细化项目管理,控制项目风险,利用信息化手段对项目整体进行计划、审核控制。但在项目综合管理信息化手段上,多种系统并存,包括地质勘探项目管理系统,水文勘探项目管理系统等,数据管理视图不一致,导致企业无法有效形成统一的管理视图,所以,在进一步改进的基础上,需要形成统一的综合项目管理系统,支持对多种勘探项目的管理,提高项目管理的复杂性。从上述问题中我们可以看出,如果在信息化建设工作全面展开的同时能采用一个基础应用平台去整合各种应用系统,从而实现系统之间的信息沟通和数据共享将会是北京勘探研究院管理系统成功实现全面信息化的基础保障。系统建成后,初步能够划分计划任务、里程碑、阶段、阶段结点,及项目风险,项目跟踪,共享跨越价值链的实时项目状态,协调分散的团队,管理多位置、多个项目等功能。 系统总体架构依托Spring+Hibernate+JSF的框架进行开发,采用以Eclipse为开发平台,使用ORACLE数据库,采用Java程序语言,开发B/S模式下的北京勘探研究院项目管理系统。通过对利用UML统一建模语言,完成系统的分析与设计；利用ORACLE和相应的数据库技术,建立安全的数据库作为本系统的后端数据源；利用Spring,Hibernate等技术,构建用户界面和对后端数据库的高效安全连接访问。系统通过软硬件设施的有效结合,按照整体平台的标准规范进行构建。使系统能够实现预期的各种功能,同时提高工作效率,降低工作差错。通过上述基于中间件的B/S四层结构的实现,可以保证系统具有良好的运行性能,达到系统的设计目标。 系统投入使用过程后,根据系统用户反馈情况来看,符合系统总体开发需求和用户需要,通过正确运用项目综合管理系统实现项目的准确、透明管理,提高了员工工作效率和工作质量,同时节约了项目管理成本,创造了现实经济效益。

天津中冶和苑置业公司工程建设项目管理系统的设计与实现

这是一篇关于工程建设项目管理,任务分解,hibernate3,spring2的论文, 主要内容为天津中冶和苑置业公司在工程建设项目中,现在仍采用粗放式的管理模式,任务分解、计划分派、进度统计等过程非常复杂。在工程项目规模扩大过程中,劳动生产力与资源利用率仍远未发挥出来。在工程项目管理过程中容易出现承揽工程相对不足,高产值,低效益,高投入,低产出,项目成本核算不实等现象,容易影响公司利润。因此,设计与实现一个针对天津中冶和苑置业公司的工程建设项目管理系统已成为公司当前一项迫切需要解决的重要问题。 本文首先分析天津中冶和苑置业公司在工程建设项目管理方面的研究背景,提出国内已有类似系统在工程建设项目管理过程中的缺点。之后,通过系统需求概述提出天津中冶和苑置业公司工程建设项目管理系统主要的业务需求,通过用例图、用例规约表对六个业务需求进行详细分析。工程建设项目管理系统的技术架构主要选用B/S框架,使用JAVA语言,通过MVC的设计模式,采用javascript进行表单数据验证、jsp显示表单元素,利用struts2、hibernate3、spring2框架封装数据。根据系统的技术架构,概要设计系统功能模块,通过类图与时序图详细设计了天津中冶和苑置业公司工程建设项目管理系统的模块。最后对功能模块进行实现与测试工作。 系统主要实现了六个功能模块,任务分解模块、合同管理模块、计划分派模块、进度录入模块、进度统计与报告模块、质量检查模块。任务分解模块主要完成对工作项目的维护和材料、项目的预算工作。合同管理模块主要完成对合同信息、支付的维护,另外可以进行合同变更和进展情况维护等。计划分派模块主要完成对计划信息、计划类型的维护,还能对维护后的计划进行统计。进度录入模块主要完成进度填报、修改、清除等,填报后的进度需要进行审批。进度统计与报告模块主要完成对进度报告、成本统计的维护。质量检查模块主要完成对检查包、检查项的维护,还可以进行评定、统计、处理问题等业务。 目前,系统已在天津中冶和苑置业公司成功使用,系统运行后,给天津中冶和苑置业公司的工程建设项目管理提供方便,满足了工程建设项目管理的需要。

众包模式下家电产品设计的任务分解与分配方法研究

这是一篇关于众包设计,家电,复杂产品,任务分解,能力评估,任务分配的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,众包设计模式已成为推动产品创新和发展的关键方式。它不仅充分利用了社会资源,实现了资源的优化配置,还汇集了来自全球的智慧和创意,打破了创新的地域和行业壁垒,让更多的人参与到解决问题和创新的过程中。然而,在产品创新开发领域,众包设计模式目前还只应用于简单产品的创新。由于复杂产品开发过程中涉及多方参与和诸多环节,导致其存在管理模式和人员交互等方面的问题,制约了众包设计模式在复杂产品中的应用。家用电器作为复杂产品,传统制造难以满足人们对个性化家电产品的日益增长需求,因此对家电产品的创新能力提出了新的要求。为使复杂产品适用于众包设计模式,本文以家电产品为例,对家电产品众包设计过程中的复杂产品进行分解,将其拆分为合适的子任务,以降低产品整体的复杂度并提高管理效率。同时,本文研究了家电产品众包设计中的任务分配问题,以合理地将任务分配给众包参与者。通过这种方式,整合众包设计模式,使其能够更好地应用于复杂产品的创新和发展。首先,对于众包平台需要将家电产品复杂任务分解成相对简单、独立的子任务,以便更容易地将设计任务分配给众包参与者。本文提出了一种家电产品众包设计的任务分解方法。该方法综合考虑了子任务之间的相关性与子任务间的影响程度,对其进行了定量分析,将其融合到基于模块度的聚类的方法中,最终实现模块度最大化的聚类结果。通过分析子任务粒度,对其进行控制,以得到合理的任务分解结果。该方法使得分解后的子任务中内聚性较高,子任务之间的耦合性较低。为了对任务分解的聚合结果进行评估,本文引入了密度、熵和主题差异系数等指标进行度量和评估。本文方法提高了子任务分类结果的准确性,有助于提高任务分解中聚类的精度和效率,为后续的任务分配和执行提供支持。其次,对于众包平台任务需要将分解后的子任务分配给众包参与者,其中需要综合考虑其相关因素,并进行量化和评估,最终将适合的任务分配给任务参与者。本文建立了一种基于接包方综合能力度量的家电产品众包任务分配方法。综合考虑了接包方的能力、兴趣和信誉,并采用了一系列具体的方法对这些因素进行量化。最后,将任务分配问题看作是一个组合优化问题,并提出了基于贪心算法的解决方案,进行了实验分析。通过对比实验,证明了贪心算法在求解家电产品众包任务分配问题时,具有较高的求解效率和较好的求解质量。

基于J2EE的项目管理系统的研究与实现

这是一篇关于项目管理,流程控制,任务分解,JSF+Spring+Hibernate的论文, 主要内容为目前北京勘探研究院在运营管理方面采取国际通用管理经验,逐步细化项目管理,控制项目风险,利用信息化手段对项目整体进行计划、审核控制。但在项目综合管理信息化手段上,多种系统并存,包括地质勘探项目管理系统,水文勘探项目管理系统等,数据管理视图不一致,导致企业无法有效形成统一的管理视图,所以,在进一步改进的基础上,需要形成统一的综合项目管理系统,支持对多种勘探项目的管理,提高项目管理的复杂性。从上述问题中我们可以看出,如果在信息化建设工作全面展开的同时能采用一个基础应用平台去整合各种应用系统,从而实现系统之间的信息沟通和数据共享将会是北京勘探研究院管理系统成功实现全面信息化的基础保障。系统建成后,初步能够划分计划任务、里程碑、阶段、阶段结点,及项目风险,项目跟踪,共享跨越价值链的实时项目状态,协调分散的团队,管理多位置、多个项目等功能。 系统总体架构依托Spring+Hibernate+JSF的框架进行开发,采用以Eclipse为开发平台,使用ORACLE数据库,采用Java程序语言,开发B/S模式下的北京勘探研究院项目管理系统。通过对利用UML统一建模语言,完成系统的分析与设计；利用ORACLE和相应的数据库技术,建立安全的数据库作为本系统的后端数据源；利用Spring,Hibernate等技术,构建用户界面和对后端数据库的高效安全连接访问。系统通过软硬件设施的有效结合,按照整体平台的标准规范进行构建。使系统能够实现预期的各种功能,同时提高工作效率,降低工作差错。通过上述基于中间件的B/S四层结构的实现,可以保证系统具有良好的运行性能,达到系统的设计目标。 系统投入使用过程后,根据系统用户反馈情况来看,符合系统总体开发需求和用户需要,通过正确运用项目综合管理系统实现项目的准确、透明管理,提高了员工工作效率和工作质量,同时节约了项目管理成本,创造了现实经济效益。