一、面向协同虚拟制造的分布式支撑环境研究（论文文献综述）
韩冬辰[1]（2020）在《面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究》文中研究指明建筑信息模型（BIM）正在引发从建筑师个人到建筑行业的全面转型,然而建筑业并未发生如同制造业般的信息化乃至智能化变革。本文以BIM应用调研为出发点,以寻找限制BIM生产力发挥的问题根源。调研的众多反馈均指向各参与方因反映建筑“物理”的基础信息不统一而分别按需创建模型所导致的BIM模型“林立”现状。结合行业转型的背景梳理与深入剖析,可以发现是现有BIM体系在信息化和智能化转型问题上的直接表现:1)BIM无法解决跨阶段和广义的建筑“信息孤岛”;2)BIM无法满足建筑信息的准确、全面和及时的高标准信息要求。这两个深层问题均指向现有BIM体系因建成信息理论和逆向信息化技术的缺位而造成“信息-物理”不交互这一问题根源。建成信息作为建筑物理实体现实状态的真实反映,是未来数字孪生建筑所关注而现阶段BIM所忽视的重点。针对上述问题根源,研究对现有BIM体系进行了理论和技术层面的缺陷分析,并结合数字孪生和逆向工程等制造业理论与技术,提出了本文的解决方案——拓展现有BIM体系来建构面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略。研究内容如下:1)本文基于建筑业的BIM应用调研和转型背景梳理,具体分析了针对建成信息理论和逆向信息化技术的现有BIM体系缺陷,并制定了相应的“信息-物理”交互策略;2)本文从建筑数字化定义、信息分类与描述、建筑信息系统出发,建构了包含BIM建成模型、“对象-属性”分类与多维度描述方法、建筑“信息-物理”交互系统在内的建成信息理论;3)本文依托大量案例的BIM结合建筑逆向工程的技术实践,通过实施流程和实验算法的开发建构了面向图形类建成信息的“感知-分析-决策”逆向信息化技术。研究的创新性成果如下:1)通过建筑学和建筑师的视角创新梳理了现有BIM体系缺陷并揭示“信息-物理”不交互的问题根源;2)通过建成信息的理论创新扩大了建筑信息的认知范畴并丰富了数字建筑的理论内涵;3)通过逆向信息化的技术创新开发了建成信息的逆向获取和模型创建的实验性流程与算法。BIM建成模型作为“信息-物理”交互策略的实施成果和能反映建筑“物理”的信息源,将成为其它模型的协同基础而解决BIM模型“林立”。本文聚焦“物理”建成信息的理论和技术研究将成为未来探索数字孪生建筑的基础和起点。
刘奕[2]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中指出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
邵博[3]（2020）在《基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式研究》文中提出基于绿色发展理念,为应对全球制造业格局变化,十九大报告指出把“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念作为发展我国工业体系的重心。在2019年我国启动了第四批“绿色示范工厂”认证,标志着我国制造业初步形成绿色产品、绿色工厂、绿色园区及绿色供应链共进发展的格局。但当前,我国制造行业整体仍处在全球价值链链中低端区域,存在大而不强、发展不均衡、依赖于粗放型发展模式等问题,尤其是中小制造企业仍面临综合实力弱,绿色创新能力较差的困境。构建制造业绿色创新系统,以开放式创新为主导绿色创新模式将成为实现制造业绿色、开放、创新发展的关键。现今新型信息通讯技术、数字技术以及人工智能技术的发展,对我国制造业绿色转型升级、可持续性发展带来新的机遇与挑战,为我国制造业绿色创新系统的构建与实施开放式创新模式提供了新的思路和方法。本文基于上述背景,针对基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式进行研究,以期能为在动态发展的互联网环境中构建合适的制造业绿色创新系统开放式创新模式,对促进制造业绿色创新系统创新水平迅速提升提供理论参考和实践借鉴。本文在回顾了互联网环境下的经济理论、制造业绿色创新系统、开放式创新模式等相关研究成果后,探讨了基于互联网的制造业绿色创新系统的构成要素、系统结构、功能及其运作过程,分析了基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新的特点与动因,明确了系统开放式创新演进的阶段,为构建制造业绿色创新系统开放式创新模式的研究框架建立基础。通过对基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新演进机理的分析后,明确了系统开放式创新演进的特征,选择出开放式创新演进的状态参量和决策参量,深入探讨了系统开放式创新演进的各阶段特征以及演进规律。在对互补资源、知识管理能力、网络能力、信息技术能力和政策支持五个状态参量进一步剖析后,运用灰色关联分析法构建了系统开放式创新演进序参量识别体系,采用2011-2016年我国25个制造业行业的样本数据,通过实证分析确定出互补资源与网络能力是影响我国制造业绿色创新系统开放式创新演进的两个序参量。在基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式构建方面,基于复杂适应系统理论设计出数字化开放式绿色创新模式并构建了其运作模型,最后通过仿真方法验证了此模式的可行性和有效性;从创新网络集成角度构建出横向集成、纵向集成以及融合式网络化开放式绿色创新模式,并对其运行机理展开深入研究;以制造业绿色创新系统开放式创新的绿色研发、绿色制造、绿色营销模式以及绿色服务四个创新过程角度设计出智能化开放式绿色创新模式并对其运行机理进行剖析。在基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式选择与整合方面,运用系统有序度测算方法与容量耦合系数模型,设计出开放式创新模式选择与整合方法。采用2011-2016年我国25个制造业行业的样本数据,通过实证分析判别我国制造业绿色创新系统开放式创新演进阶段,并提出相应的开放式创新模式选择和整合策略。在基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式实施保障策略方面,依照前文的理论分析与实证研究结果,根据三种制造业绿色创新系统开放式创新模式的特点和运行机理,分别设计出相应的开放式创新模式实施保障策略,为基于互联网的我国制造业绿色创新系统开放式创新模式能够顺利实施提供指导建议。本研究从基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新演进机理入手,构建了三种开放式绿色创新模式,设计出开放式绿色创新模式选择与整合方案,并提出开放式创新模式实施的保障策略,有利于丰富制造业绿色创新系统、开放式创新模式等理论体系,为我国制造业实现绿色、开放、创新发展提供思路,对推动我国制造业绿色创新系统可持续发展具有重要理论价值和现实意义。
贺靖伦[4]（2019）在《面向服务的信息物理融合生产系统本体建模与仿真》文中认为随着科学技术的快速发展,以及市场需求的不断变化,各制造业强国都提出了以智能制造为核心的新一轮工业发展战略,旨在通过实施以信息通讯技术为核心的信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems,CPS）技术实现智能制造,而基于CPS的新一代分布式生产模式,即信息物理融合生产系统（Cyber-Physical Production Systems,CPPS）成为了相关领域的研究重点。近几年,针对CPPS的研究主要倾向于系统架构、关键技术和应用场景的研究,而针对新生产模式下的制造资源虚拟化与服务化关键技术研究仍然存在以下问题:（1）CPPS系统具有较高的动态与异构特性,因此,如何构建一种分布式生产环境下的制造资源虚拟化参考框架,以期解决CPPS系统内制造资源的统一分类、定义、描述与共享问题,从而支撑CPPS系统的快速可重构建模;（2）在实现CPPS制造资源虚拟化的基础上,如何实现CPPS制造资源模型与制造任务的动态匹配与数据融合,从而支撑CPPS系统的动态运行。综上所述,本文主要围绕上述两个问题,着重从CPPS制造资源的服务化、虚拟化以及任务需求动态匹配方面展开研究:（1）首先,针对新生产模式下的制造资源虚拟化与服务化研究所存在的问题,本文以一种面向服务的信息物理融合生产系统（Service-oriented Cyber-Physical Production System,So-CPPS）为研究对象,对So-CPPS的内涵、整体架构及特征进行研究。（2）其次,在对So-CPPS制造资源的内涵与特征进行提炼的基础上,采用面向对象的思想,基于资源的层次、智能、粒度与功能特性对So-CPPS制造资源进行抽象分类与详细定义,从而建立一种面向So-CPPS系统的制造资源体系。（3）据此,运用形式化方法对So-CPPS制造资源体系进行描述,并基于本体构建So-CPPS制造资源的语义模型和数据模型,完成So-CPPS制造资源的全局统一描述与共享,实现基于本体的So-CPPS制造资源虚拟化组态配置,支撑So-CPPS系统的快速可重构建模;在实现全局制造资源语义描述与语义理解的基础上,以动态制造任务需求为驱动因素,基于So-CPPS制造资源数据模型,构建面向任务需求的制造资源动态匹配模型,实现So-CPPS制造资源模型与制造任务的动态匹配与数据融合,支撑CPPS系统的动态运行。（4）最后,基于上述研究结果,结合应用场景完成So-CPPS制造资源本体模型的实例化;在此基础上,运用Anylogic仿真平台进行So-CPPS本体模型的仿真,验证具体应用场景中So-CPPS制造资源本体模型对于资源的统一分类、定义、描述与共享,以及在此基础上,验证So-CPPS制造资源模型与制造任务的动态匹配与数据融合。本文共包含图60幅,表30个,参考文献73篇。
张耿[5]（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》文中研究指明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。
杨林[6]（2018）在《以人为中心的工业物联网互操作关键技术研究》文中提出人与周边制造环境的信息集成问题已有多种工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）解决方案,但工业物联网人机互操作（Human-IIoT Interoperation）中邻近服务发现与连接还存在很多亟需解决的问题。如在人机服务请求发起阶段,人机互操作中服务建模与需求捕捉的时空动态性问题;在人机服务发现阶段,本地分布式工业物联网服务发现过程中拥塞问题;在人机服务连接阶段,邻近群集设备探测过程中无线连接过载与扫描盲目性问题。论文围绕智能工厂中人机互操作问题,在人机互操作的服务集成、服务发现、服务连接等三个方面展开深入研究,主要工作及创新性成果如下:（1）提出了一种社会化设备对设备（Device-to-device,D2D）的人机互操作架构。针对智能工厂中人机互操作的“扁平化”直接交互需求及时空异构性问题,引入设备社会化网络,构建社会化D2D工业物联网架构;引入智能物件（Smart Objects）中间件技术,开发了一种以人为中心中间件的人机服务与属性封装技术;引入EPCglobal扩展协议,设计了一种服务互操作记录的分布式存储技术,为人机移动性接触与隐式社会关系构建提供数据基础。（2）提出了一种位置触发的按需服务发现方法。针对人邻近区域服务流动性及拥塞问题,构建了一种人机互操作的请求与服务映射系统;引入多代理系统（Multi-agent System）与人工势场理论,构建了一种多代理系统的人机需求势场模型;考虑人机需求中的位置与社会化距离因素,提出了一种分布式工业物联网服务按需发现算法,为目标服务发现提供了选择策略。仿真实验结果表明,所提方法能较好的提升人机互操作的服务均衡性。（3）设计了一种隐式社会关系辅助的服务连接优化策略。针对人邻近区域服务群集导致的目标设备无线连接盲目性问题,考虑人机互操作历史记录中隐含设备链接关系,引入图论与马尔科链路预测模型,提出了一种局部动态社会化D2D图探测方法;引入接触概率模型与社会网络评价指标,设计了一种隐式社会关系随机接触构建算法;借助人机设备隐式社会关系的稳定性,从人机D2D网络能量优化的角度,提出了一种隐式社会关系辅助的服务连接方法,为目标服务的无线扫描与连接提供了优化策略。合成数据集与真实数据集的仿真实验结果表明,所提方法能显着提升人机网络无线通信能效。（4）开发了人机互操作仿真原型系统。针对人与工业物联网服务互操作仿真平台匮乏现状,结合人机服务的位置移动性与互操作历史记录,引入theONE开源框架与Mason多代理仿真工具包,构建了人与工业物联网服务互操作仿真实验平台。选取隐式人机互操作的典型工业应用场景-车间装配线Andon系统,以Chaku-Chaku精益生产中工人与自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）协作搬运为例,分析了隐式人机消息传播对生产线平衡性的潜在价值。仿真实验表明,所提理论方法能够有效提升工业物联网人机互操作系统能效。
《中国公路学报》编辑部[7]（2017）在《中国汽车工程学术研究综述·2017》文中研究指明为了促进中国汽车工程学科的发展,从汽车噪声-振动-声振粗糙度（Noise,Vibration,Harshness,NVH）控制、汽车电动化与低碳化、汽车电子化、汽车智能化与网联化以及汽车碰撞安全技术5个方面,系统梳理了国内外汽车工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。汽车NVH控制方面综述了从静音到声品质、新能源汽车NVH控制技术、车身与底盘总成NVH控制技术、主动振动控制技术等;汽车电动化与低碳化方面综述了传统汽车动力总成节能技术、混合动力电动汽车技术等;汽车电子化方面综述了汽车发动机电控技术、汽车转向电控技术、汽车制动电控技术、汽车悬架电控技术等;汽车智能化与网联化方面综述了中美智能网联汽车研究概要、复杂交通环境感知、高精度地图及车辆导航定位、汽车自主决策与轨迹规划、车辆横向控制及纵向动力学控制、智能网联汽车测试,并给出了先进驾驶辅助系统（ADAS）、车联网和人机共驾等典型应用实例解析;汽车碰撞安全技术方面综述了整车碰撞、乘员保护、行人保护、儿童碰撞安全与保护、新能源汽车碰撞安全等。该综述可为汽车工程学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
丁淑辉[8]（2017）在《云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究》文中认为随着社会分工和行业细分的逐渐发展,各行业设计技术和设计资源的专业化程度越来越高,逐渐呈现出行业化、专业化、区域化分布的特点。除企业自有设计资源外,独立设计机构也越来越多。这些专业设计机构有着经验丰富的设计人员、专业的软硬件设备与场地等相关资源,在满足企业自身设计需求基础上,还能完成行业内相关外包设计工作。与此同时,由于各细分行业设计理论和方法的巨大差别,对于由多领域学科构成的复杂机电系统,单一设计资源无论是从设计人员与知识结构上、还是从所需软件资源以及实验条件、试制设备及场地等资源方面来说,都难以完成全部设计任务。因此,需要多设计资源的合作与共享,共同完成复杂的跨学科产品设计。但行业人员、设备、知识等设计资源的复杂性,以及设备的地域分布性、企业间的技术壁垒等因素,为行业设计资源的整合与共享提出了巨大挑战,给复杂产品设计的协同化、网络化、专业化发展带来了很大障碍。在这一背景下,以设计资源的网络化共享为目的,本论文提出了一种多粒度设计资源云制造系统,在多粒度设计资源本体建模与聚合的基础上,实现了大粒度聚合级设计资源的服务化描述,完成设计任务与服务资源的匹配,达到了资源共享的目的。在设计资源多粒度特性分析的基础上,提出了设计资源的多粒度模型,分别定义了静态实体资源SPR、动态能力资源DCR以及多功能设计单元CDC的概念并对其组成进行了详细分析。在分析网格、制造网格、云制造等网络化制造平台基础上,提出了基于多粒度资源聚合的设计资源云制造服务平台,构建了其体系构架,分析了云制造环境下设计任务与设计资源的匹配机制。建立了一种基于能动性资源接入的设计资源两级接入方法,提出了设计资源的通用本体模型,并以此通用模型为基础,建立了基于SPR资源、DRC资源以及CDC资源三层粒度的资源模型。为完成设计资源优选,设计了一种DCR资源和CDC资源的评估方法。在建立设计成熟度系数、设计成功率系数、设计稳定度系数、设计经验度系数四个评估变量的基础上,定义了设计资源能力指数,并建立了资源评价指数和成本指数。以设计资源能力指数、评价指数和成本指数作为构成元素,建立资源指数矩阵,结合各资源权重系数建立成员评估矩阵和运行评估矩阵。根据成员资源与聚合资源的权重生成综合评估矩阵。设计了一种资源聚合策略,提出了基于同地域资源主动推送机制的交互式DCR资源聚合方法和CDC资源聚合方法,并给出了其详细聚合步骤。通过研究语义Web服务及其描述语言OWL-S,提出了一种基于语义的设计资源服务化描述方法,通过扩展OWL-S通用本体,建立了设计资源语义化描述框架,并提出了基于设计资源本体与资源描述本体映射的设计资源服务化描述策略,通过建立资源概念集合和OWL-S扩展本体间的双射关系,实现了资源的服务化描述。建立了一种基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配策略,提出了语境相关的设计任务本体建模方法,给出了一种基于信息流的设计任务流程化分解方法,在研究语义相似度基本算法基础上,设计了一种基于语义相似度的服务资源多级匹配策略,通过任务与服务资源的多级匹配相似度计算,实现了本体任务与云服务的匹配。在前述理论与方法研究基础上,搭建了多粒度设计资源云制造原型系统总体框架,开发了原型系统并对关键模块进行了功能实现,最后对部分关键算法进行了实例验证。
张峰[9]（2015）在《航天产品性能样机分布式协同建模与仿真技术研究》文中认为大型复杂航天产品性能样机技术是当前具有挑战性和高难度的研究课题,成为工业和学术界的研究热点。它的设计通常由几百个单位参与论证、设计、制造、试验、使用、保障和管理。目前,由于性能样机的定量描述和建模理论与技术尚不成熟,以超声速飞航武器为代表的大型复杂航天产品面临着地面实验条件模拟难、指标要求高、综合集成性差、建模与仿真难度大、多类目标制导控制一体化优化设计技术等一系列关键技术需要解决。航天产品性能样机的研制是个多阶段全生命周期的设计过程,包含产品全生命周期内零部件及其设备的完整数字信息模型。而在现有环境条件下,不同子系统的设计建模、仿真与优化采用不同的设计方法,各学科领域模型之间具有不同的依赖关系,不同信息模型在语义层面需要一致表达方法。因此,本文重点研究复杂航天产品性能样机的分布式协同建模方法、协同仿真方法、协同仿真模型库的构建方法和协同仿真优化方法,并应用云计算等现代信息化综合集成技术,实现性能样机的分布式协同建模与仿真统一管理。主要体现在:（1）针对航天产品性能样机的定量描述和建模理论与技术尚不成熟等问题,系统性地提出了UMSLO（Unified-Modeling-Simulation-Library-Optimization）概念模型,并在UMSLO模型的基础上提出了四级性能样机的设计过程和协同建模方法。首先,在对性能样机协同设计仿真业务需求分析的基础上,结合本体建模方法,提出了一种基于本体元模型的性能样机协同概念建模方法。其次,根据所研究的基于本体的性能样机建模方法,给出了性能样机协同概念建模案例,并采用Protégé工具构建了性能样机的本体元模型库。最后,在分析性能样机协同建模流程的基础上,提出了一种基于对象Petri网的性能样机协同建模过程动态建模方法。给出了性能样机协同建模工作流模型的形式化定义以及协同概念建模、功能建模、仿真建模和优化建模设计单元的对象Petri网元模型。通过元模型输入输出接口动态描述性能样机协同建模与仿真过程。所构建的性能样机本体元模型库较好的解决了多学科产品模型的输出缺失和冗余信息的问题,可以显式地表达领域知识并促进不同领域之间概念的语义一致性,实现了UMSLO中的M子模型。（2）针对性能样机仿真系统中多领域元模型统一集成转换问题,在性能样机协同建模方法的基础上,提出了基于HLA（High Level Architecture）的数字性能样机协同仿真模型。首先,分析了领域本体元模型与联邦模型的映射方法。然后,对所构建的不同学科领域的本体元模型进行转换与集成,提出了本体元模型与HLA对象模型的转换方法。再次,在本体元模型集成方法的基础上,进一步实现了本体元模型与HLA对象模型的转换方法,通过本体元模型集成与转换案例分析了各学科领域本体概念匹配过程。最后,以所构建的性能样机模型为对象,将其六自由度元模型作为复杂系统的应用实例,进行超声速飞行器性能样机（Performance Digital Mock-Up of Hypersonic Vehicle,HV-PDMU）的建模,提出了HV-PDMU模型整体结构和HV-PDMU联邦仿真实现过程,并设计基于Pertri网的HLA仿真模型。所研究的模型减少了HLA仿真模型中冗余的数据传输、提高模型运行速度,解决了HLA仿真系统中多领域元模型统一集成转换问题,实现了UMSLO模型中的S子模型。（3）为了实现各学科仿真模型的有效积累和重用,运用数据库和元模型共享技术,建立可重用的仿真模型库,分析了性能样机协同仿真模型库的层次框架,划分为顶层系统仿真模型、领域主模型和元模型,并给出了性能样机协同仿真全生命周期数据共享技术,实现了UMSLO模型中的L子模型。（4）针对性能样机协同建模与仿真过程中的多学科耦合与多目标优化问题,引入混合软计算方法,提出了性能样机多学科协同仿真优化模型。首先,在分析了性能样机多学科协同设计与优化建模方法的基础上,构建了超声速飞行器性能样机不同学科之间的数据分析关系与耦合关系表达模型。然后,在多目标优化遗传算法和粒子群算法的基础上,提出了多目标粒子群遗传混合优化算法（Multi-objective Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm,MOPSOGA）,在构建的性能样机模型和HV-PDMU模型的基础上,应用MOPSOGA算法,对性能样机气动推进一体化、外形气动一体化以及HLA仿真系统的可靠性指标分配进行了多目标优化设计。所提出的算法能够在设计候选解中求得Pareto优化解,较好的实现了性能样机多学科中的元模型性能目标综合优化与方案评价,实现了UMSLO中的O子模型。（5）针对性能样机全生命周期协同建模与仿真过程中管理系统综合集成性差的问题,构建了性能样机协同建模与仿真原型系统。首先,在分析系统总体结构设计的基础上,对建模任务管理功能需求、建模流程管理功能需求、模型设计管理功能需求、产品本体库管理功能需求、协同仿真管理功能需求和协同建模系统平台管理功能需求进行了分析与设计。然后,建立了原型系统的数据库概念模型和物理模型。所构建的平台较好地解决了性能样机全生命周期统一建模与仿真以及不同人员、不同工具、不同算法、不同描述语言下的耦合建模、联合仿真问题,实现了UMSLO中的U子模型。以上所提方法的有效性均通过winged-cone高超声速概念飞行器应用实例进行了验证。
曹啸博[10]（2015）在《基于多设计资源聚合方式的复杂产品集成设计服务平台关键技术研究》文中指出为了解决复杂产品设计过程中资源共享率低、可扩展性差、智能化水平低和设计对象局限性大等问题，本论文提出了面向知识类设计资源的模块化聚合和面向实体类设计资源的单元化聚合这两种设计资源聚合方式，实现了各类设计资源的合理聚合和高效重用，以导弹产品为应用背景设计了基于多设计资源聚合方式的导弹产品集成设计服务平台（MIDSP-MAMDR）的体系架构，并对平台实现的关键技术进行了研究。首先，从资源虚拟化的角度出发，对导弹产品分布式集成设计环境下的设计资源类型、设计资源、设计能力和设计能力系数等概念进行了定义和建模。从设计活动和设计行为的角度，提出了由静态能力属性、专业能力属性和动态能力属性构成的通用设计能力模型。针对设计能力模型中的动态能力属性，提出了基于设计能力系数（DAC）的动态能力属性评估方法。该方法可以根据设计人员参与同类设计任务次数的变更动态更新动态能力属性值，为实体类设计资源的聚合和合理分配提供设计能力量化依据。此外，详述了设计资源的虚拟化接入方式和调用方式，为设计资源的组织、聚合和调度提供了设计资源虚拟化方法支撑。其次，对设计资源聚合进行了详细的分析，给出了设计资源聚合体等概念的定义，并且推导和证明了资源聚合体的可拆分性和可组合性，建立了设计资源聚合的理论基础。为了实现设计资源的大范围共享、设计知识的合理重用和设计资源的设计能力高效率利用，本文提出了两种设计资源聚合方法。第一种，面向知识类设计资源的模块化聚合方法，通过基于WCF（Windows Communication Foundation）的服务化封装方式对知识类设计资源进行模型化封装，并根据功能需求对知识类设计资源模型进行输入输出关联、接口通讯和文件交互来构建模块化的设计模块。第二种，面向实体类设计资源的单元化聚合方法，通过建立面向各类设计活动的分布式虚拟设计单元（VDU）对具有不同设计能力的设计人员、计算设备、仿真设备和软硬件等实体类设计资源进行合理的单元化聚合，然后利用设计任务调度算法将各类复杂人机交互设计任务合理的分配给各个VDU，从而最大程度发挥实体类设计资源的设计能力。两种设计资源聚合方法为导弹产品设计过程中的设计任务分配与调度提供了多种任务执行主体选择方案。第三，对设计流程的关键要素进行了详细的分析和定义，推导和证明了设计流程的可拆分性和可组合性。为了满足导弹产品的多样化设计需求和适应设计资源的多种聚合方式，本文提出了面向多任务执行方式的导弹产品设计流程本体模型。该模型以导弹产品设计流程应具备可组合性和可拆分性为建模原则，对设计流程中的设计对象、设计子流程成员、子流程成员关联关系、设计任务、流程输入、流程输出和流程控制命令等进行了描述。在设计流程本体模型的基础上，给出了基于Xml的设计流程制定过程，并阐述了导弹产品设计过程中的设计流程协同与管理框架。为了实现复杂人机交互设计任务的合理调度，提出了基于蚁群算法（ACO）和遗传算法（GA）的混合设计任务调度方法，满足了多任务/多执行单元调度问题的低成本、高效率的调度需求，并通过设计任务调度实例证明了该方法的可行性。第四，从导弹产品全生命周期的角度出发，对导弹产品的设计过程进行了详细的分析，总结了导弹产品的典型协同设计模式和导弹总体集成设计模式。以设计资源的大范围共享、合理聚合和高效重用为目的，提出了基于多设计资源聚合方式的导弹集成设计服务平台体系架构，为后续的设计资源共享、聚合、重用和调度提供了架构支持。结合典型导弹产品的多层次、多粒度的设计数据集成需求，设计了面向导弹产品的集成设计数据模型和数据库，为实现导弹产品概念设计过程、详细设计过程和仿真验证过程提供了数据支持。最后，为了验证MIDSP-MAMDR的可行性，本文搭建了一个原型系统，验证了相关的系统架构、导弹产品数据模型、设计资源虚拟化、设计资源聚合方法、设计流程模型、设计任务调度方法和设计过程信息可视化方案等关键技术的可行性。通过搭建的原型系统功能展示，初步验证了MIDSP-MAMDR架构的可行性。
二、面向协同虚拟制造的分布式支撑环境研究（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、面向协同虚拟制造的分布式支撑环境研究（论文提纲范文）
（1）面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 BIM技术对建筑业及建筑师的意义 |
| 1.1.2 “信息-物理”不交互的问题现状 |
| 1.1.3 聚焦“物理”的数字孪生建筑启示 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 数字孪生建筑的相关研究 |
| 1.2.2 反映“物理”的建成信息理论研究 |
| 1.2.3 由“物理”到“信息”的逆向信息化技术研究 |
| 1.2.4 研究综述存在的问题总结 |
| 1.3 研究内容、方法和框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 第2章 BIM缺陷分析与“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.1 现有BIM体系无法满足建筑业的转型要求 |
| 2.1.1 信息化转型对建筑协同的要求 |
| 2.1.2 智能化转型对高标准信息的要求 |
| 2.1.3 面向数字孪生建筑拓展现有BIM体系的必要性 |
| 2.2 针对建成信息理论的BIM缺陷分析与交互策略制定 |
| 2.2.1 现有BIM体系缺少承载建成信息的建筑数字化定义 |
| 2.2.2 现有BIM体系缺少认知建成信息的分类与描述方法 |
| 2.2.3 现有BIM体系缺少适配建成信息的建筑信息系统 |
| 2.2.4 针对建成信息理论的“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.3 针对逆向信息化技术的BIM缺陷分析与交互策略制定 |
| 2.3.1 建筑逆向工程技术的发展 |
| 2.3.2 建筑逆向工程技术的分类 |
| 2.3.3 BIM结合逆向工程的技术策略若干问题 |
| 2.3.4 针对逆向信息化技术的“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 “信息-物理”交互策略的建成信息理论 |
| 3.1 建成信息的建筑数字化定义拓展 |
| 3.1.1 BIM建成模型的概念定义 |
| 3.1.2 BIM建成模型的数据标准 |
| 3.2 建成信息的分类与描述方法建立 |
| 3.2.1 “对象-属性”建成信息分类方法 |
| 3.2.2 建筑对象与属性分类体系 |
| 3.2.3 多维度建成信息描述方法 |
| 3.2.4 建成信息的静态和动态描述规则 |
| 3.3 建成信息的建筑信息系统构想 |
| 3.3.1 交互系统的概念定义 |
| 3.3.2 交互系统的系统结构 |
| 3.3.3 交互系统的算法化构想 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 “信息-物理”交互策略的感知技术:信息逆向获取 |
| 4.1 建筑逆向工程技术的激光技术应用方法 |
| 4.1.1 激光技术的定义、原理与流程 |
| 4.1.2 面向场地环境和建筑整体的激光技术应用方法 |
| 4.1.3 面向室内空间的激光技术应用方法 |
| 4.1.4 面向模型和构件的激光技术应用方法 |
| 4.2 建筑逆向工程技术的图像技术应用方法 |
| 4.2.1 图像技术的定义、原理与流程 |
| 4.2.2 面向场地环境和建筑整体的图像技术应用方法 |
| 4.2.3 面向室内空间的图像技术应用方法 |
| 4.2.4 面向模型和构件的图像技术应用方法 |
| 4.3 趋近激光技术精度的图像技术应用方法研究 |
| 4.3.1 激光与图像技术的应用领域与技术对比 |
| 4.3.2 面向室内改造的图像技术精度探究实验设计 |
| 4.3.3 基于空间和构件尺寸的激光与图像精度对比分析 |
| 4.3.4 适宜精度需求的图像技术应用策略总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 “信息-物理”交互策略的分析技术:信息物理比对 |
| 5.1 信息物理比对的流程步骤和算法原理 |
| 5.1.1 基于产品检测软件的案例应用与分析 |
| 5.1.2 信息物理比对的流程步骤 |
| 5.1.3 信息物理比对的算法原理 |
| 5.2 面向小型建筑项目的直接法和剖切法算法开发 |
| 5.2.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.2.2 针对线型构件的算法开发 |
| 5.2.3 针对面型构件的算法开发 |
| 5.3 面向曲面实体模型的微分法算法开发 |
| 5.3.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.3.2 针对曲面形态的微分法算法开发 |
| 5.3.3 形变偏差分析与结果输出 |
| 5.4 面向传统民居立面颜色的信息物理比对方法 |
| 5.4.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.4.2 颜色部分设计与建成信息的获取过程 |
| 5.4.3 颜色部分设计与建成信息的差值比对分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 “信息-物理”交互策略的决策技术:信息模型修正 |
| 6.1 BIM建成模型创建的决策策略制定 |
| 6.1.1 行业生产模式决定建成信息的模型创建策略 |
| 6.1.2 基于形变偏差控制的信息模型修正决策 |
| 6.1.3 建筑“信息-物理”形变偏差控制原则 |
| 6.2 基于BIM设计模型修正的决策技术实施 |
| 6.2.1 BIM设计模型的设计信息继承 |
| 6.2.2 BIM设计模型的设计信息替换 |
| 6.2.3 BIM设计模型的设计信息添加与删除 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与数字孪生建筑展望 |
| 7.1 “信息-物理”交互策略的研究结论 |
| 7.1.1 研究的主要结论 |
| 7.1.2 研究的创新点 |
| 7.1.3 研究尚存的问题 |
| 7.2 数字孪生建筑的未来展望 |
| 7.2.1 建筑数字孪生体的概念定义 |
| 7.2.2 建筑数字孪生体的生成逻辑 |
| 7.2.3 数字孪生建筑的实现技术 |
| 7.2.4 融合系统的支撑技术构想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 建筑业BIM技术应用调研报告(摘选) |
| 附录 B “对象-属性”建筑信息分类与编码条目(局部) |
| 附录 C 基于Dynamo和 Python开发的可视化算法(局部) |
| 附录 D 本文涉及的建筑实践项目汇总(图示) |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（3）基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 互联网发展现状及相关理论研究现状 |
| 1.3.2 制造业绿色创新系统研究现状 |
| 1.3.3 开放式创新模式研究现状 |
| 1.3.4 国内外研究现状评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 基于互联网的制造业绿色创新系统分析及开放式创新模式研究框架 |
| 2.1 基于互联网的制造业绿色创新系统概念界定 |
| 2.1.1 基于互联网的制造业绿色创新系统要素 |
| 2.1.2 基于互联网的制造业绿色创新系统结构 |
| 2.1.3 基于互联网的制造业绿色创新系统功能 |
| 2.2 基于互联网的制造业绿色创新系统运作分析 |
| 2.2.1 绿色创新系统信息维度 |
| 2.2.2 绿色创新系统信息生态群落运作分析 |
| 2.2.3 绿色创新系统信息生态链运作分析 |
| 2.2.4 绿色创新系统信息生态网络运作分析 |
| 2.3 系统开放式创新的含义及动因 |
| 2.3.1 系统开放式创新含义及特征 |
| 2.3.2 系统开放式创新动因 |
| 2.4 系统开放式创新模式研究框架设计 |
| 2.4.1 设计思路 |
| 2.4.2 总体架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新演进机理分析 |
| 3.1 系统开放式创新演进的特征 |
| 3.2 系统开放式创新演进参量分析 |
| 3.2.1 系统开放式创新演进参量选择 |
| 3.2.2 系统开放式创新演进状态参量分析 |
| 3.3 系统开放式创新演进序参量识别体系构建 |
| 3.3.1 序参量识别方法 |
| 3.3.2 参量指标体系设计 |
| 3.3.3 数据选取 |
| 3.4 系统开放式创新演进序参量的实证分析与确定 |
| 3.4.1 实证过程与结果 |
| 3.4.2 确定序参量 |
| 3.5 系统开放式创新演进阶段分析 |
| 3.5.1 数字化资源配置阶段 |
| 3.5.2 网络化集成阶段 |
| 3.5.3 智能化协同阶段 |
| 3.6 系统开放式创新演进规律 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 数字化开放式绿色创新模式研究 |
| 4.1 数字化开放式绿色创新模式内涵 |
| 4.1.1 制造业绿色创新系统数字化分析 |
| 4.1.2 数字化开放式绿色创新模式含义及特征 |
| 4.2 数字化开放式绿色创新模式设计 |
| 4.2.1 基于复杂适应系统理论的创新模式设计思想 |
| 4.2.2 数字化开放式绿色创新模式架构 |
| 4.3 数字化开放式绿色创新模式运行 |
| 4.3.1 数字化开放式绿色创新模式运行总体模型 |
| 4.3.2 创新主体功能模型设计 |
| 4.3.3 运行环境模型设计 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 数字化开放式绿色创新模式适用条件 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 网络化开放式绿色创新模式研究 |
| 5.1 网络化开放式绿色创新模式内涵 |
| 5.1.1 制造业绿色创新系统绿色创新网络集成分析 |
| 5.1.2 网络化开放式绿色创新模式含义及特征 |
| 5.2 网络化开放式绿色创新模式设计 |
| 5.2.1 横向集成网络化开放式绿色创新模式 |
| 5.2.2 纵向集成网络化开放式绿色创新模式 |
| 5.2.3 融合式网络化开放式绿色创新模式 |
| 5.3 网络化开放式绿色创新模式运行 |
| 5.3.1 网络化开放式绿色创新模式运行总体模型 |
| 5.3.2 网络化开放式绿色创新模式运行机理 |
| 5.4 网络化开放式绿色创新模式适用条件 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 智能化开放式绿色创新模式研究 |
| 6.1 智能化开放式绿色创新模式内涵 |
| 6.1.1 制造业绿色创新系统智能化运作分析 |
| 6.1.2 智能化开放式绿色创新模式含义及特征 |
| 6.2 智能化开放式绿色创新模式设计 |
| 6.2.1 智能化绿色研发模式 |
| 6.2.2 智能化绿色制造模式 |
| 6.2.3 智能化绿色营销模式 |
| 6.2.4 智能化绿色服务模式 |
| 6.3 智能化开放式绿色创新模式运行 |
| 6.3.1 智能化开放式绿色创新模式运行总体模型 |
| 6.3.2 智能化开放式绿色创新模式运行机理 |
| 6.4 智能化开放式绿色创新模式适用条件 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式选择与整合 |
| 7.1 开放式创新模式选择与整合思路 |
| 7.1.1 开放式创新模式的选择 |
| 7.1.2 开放式创新模式的整合 |
| 7.2 开放式创新模式选择模型与整合方法设计 |
| 7.2.1 开放式创新模式选择模型 |
| 7.2.2 开放式创新演进阶段识别及主导创新模式选择方法 |
| 7.2.3 开放式创新模式整合方法 |
| 7.3 实证分析 |
| 7.3.1 指标确定及数据选取 |
| 7.3.2 开放式创新演进阶段识别 |
| 7.3.3 开放式创新模式选择与整合 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式实施保障策略 |
| 8.1 数字化开放式绿色创新模式实施保障策略 |
| 8.1.1 以政策支持推进制造业数字化进程 |
| 8.1.2 完善绿色创新平台 |
| 8.1.3 构建绿色创新公共服务体系 |
| 8.2 网络化开放式绿色创新模式实施保障策略 |
| 8.2.1 优化模块设计与控制 |
| 8.2.2 健全标准体系促进技术融合 |
| 8.2.3 完善绿色创新网络治理机制 |
| 8.3 智能化开放式绿色创新模式实施保障策略 |
| 8.3.1 强化知识库系统建设 |
| 8.3.2 以政用产学研合作加强创新要素智能化协同 |
| 8.3.3 完善工业网络安全防御体系 |
| 8.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（4）面向服务的信息物理融合生产系统本体建模与仿真（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 生产系统架构研究现状 |
| 1.2.2 制造资源分类方法研究现状 |
| 1.2.3 制造资源建模与仿真研究现状 |
| 1.3 课题研究目的及意义 |
| 1.4 课题的主要来源 |
| 1.5 本文主要研究内容及整体框架 |
| 2 So-CPPS内涵及制造资源分类方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 So-CPPS的概述 |
| 2.2.1 So-CPPS内涵 |
| 2.2.2 So-CPPS架构 |
| 2.2.3 So-CPPS特征 |
| 2.3 So-CPPS模式下的制造资源分类方法 |
| 2.3.1 So-CPPS模式下制造资源的内涵与特点 |
| 2.3.2 So-CPPS模式下制造资源分类原则 |
| 2.3.3 So-CPPS模式下制造资源分类 |
| 2.3.4 So-CPPS模式下制造资源编码 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于本体的So-CPPS制造资源建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 So-CPPS制造资源建模策略 |
| 3.2.1 So-CPPS制造资源建模方法与技术选择 |
| 3.2.2 So-CPPS制造资源建模框架 |
| 3.2.3 So-CPPS制造资源建模流程 |
| 3.3 基于本体的So-CPPS制造资源模型构建 |
| 3.3.1 So-CPPS制造资源形式化描述 |
| 3.3.2 So-CPPS制造资源层次结构模型 |
| 3.3.3 So-CPPS制造资源语义本体模型 |
| 3.3.4 So-CPPS制造资源数据本体模型 |
| 3.3.5 So-CPPS制造资源组态模型 |
| 3.4 基于任务需求的So-CPPS制造资源映射模型 |
| 3.4.1 So-CPPS制造资源与任务需求匹配模型 |
| 3.4.2 So-CPPS制造服务解析过程 |
| 3.4.3 基于资源任务匹配模型的So-CPPS建模与运行机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于Anylogic的So-CPPS制造资源本体模型仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于Anylogic的So-CPPS制造资源本体模型仿真策略 |
| 4.2.1 Anylogic仿真平台概述 |
| 4.2.2 So-CPPS制造资源本体模型仿真流程 |
| 4.2.3 So-CPPS制造资源本体模型仿真场景构建 |
| 4.3 So-CPPS仿真场景制造资源模型实例化 |
| 4.4 基于Anylogic的仿真验证 |
| 4.4.1 基于Anylogic的So-CPPS制造资源本体模型仿真场景实现 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）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 |
（6）以人为中心的工业物联网互操作关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 主要研究内容与组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第2章 人与工业物联网服务互操作相关理论 |
| 2.1 人机互操作的服务集成 |
| 2.1.1 智能工厂以人为中心的特征 |
| 2.1.2 人与工业物联网环境集成理论 |
| 2.1.3 以人为中心的工业物联网架构相关研究 |
| 2.2 人机互操作的服务发现 |
| 2.2.1 人与工业物联网环境隐式服务交互理论 |
| 2.2.2 人机互操作的服务拥塞问题相关研究 |
| 2.3 人机互操作的服务连接 |
| 2.3.1 人与工业物联网设备连接特征 |
| 2.3.2 工业物联网设备对设备无线连接理论 |
| 2.3.3 隐式社会关系辅助的设备连接策略相关研究 |
| 2.4 存在的问题及研究趋势 |
| 2.4.1 人机互操作的服务封装与互操作技术 |
| 2.4.2 人机互操作的服务拥塞问题 |
| 2.4.3 人机社会属性对工业物联网服务连接影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 人与工业物联网服务集成与互操作架构 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 以人为中心的工业物联网架构 |
| 3.2.1 人与工业物联网环境的互操作模型 |
| 3.2.2 社会化设备对设备工业物联网架构 |
| 3.2.3 以人为中心的智能车间物流案例 |
| 3.3 人机互操作的服务集成技术 |
| 3.3.1 人的服务模型 |
| 3.3.2 人的服务互操作参数封装 |
| 3.3.3 社会化设备的服务模型 |
| 3.3.4 社会化设备的服务互操作参数封装 |
| 3.3.5 参数触发的人机服务集成技术 |
| 3.3.6 人机互操作的服务按需集成案例 |
| 3.4 人机互操作的记录分布式存储技术 |
| 3.4.1 人机互操作的服务直接引用范式 |
| 3.4.2 人机互操作的记录分布式存储技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 人机需求势场建模与按需服务发现技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 人机互操作的服务拥塞问题分析 |
| 4.2.1 智能工厂的人邻近服务发现流程 |
| 4.2.2 人机互操作的服务拥塞问题 |
| 4.2.3 以人为中心的移动交互系统模型 |
| 4.3 服务需求势场建模方法 |
| 4.3.1 工业物联网服务多代理架构 |
| 4.3.2 位置约束的多代理系统模型 |
| 4.3.3 以用户需求为中心的人工势场方法 |
| 4.4 位置触发的按需服务发现技术 |
| 4.4.1 用户邻近服务时空划分模型 |
| 4.4.2 服务代理网络内服务节点发现技术 |
| 4.4.3 位置触发的按需服务发现算法 |
| 4.5 方案性能评估与分析 |
| 4.5.1 场景描述与仿真环境 |
| 4.5.2 方案评估指标与理论分析 |
| 4.5.3 计算结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 人机隐式社会关系辅助的服务连接优化策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 智能工厂人机互操作设备无线连接机理 |
| 5.2.1 智能工厂隐式社会关系与无线通信网络 |
| 5.2.2 社会关系辅助的人机设备无线连接机理 |
| 5.2.3 以人为中心的社会化无线网络模型 |
| 5.3 人机混杂网络的隐式社会关系构建方法 |
| 5.3.1 隐式关系挖掘的社区和中心度指标 |
| 5.3.2 隐式关系及人机互操作数学模型 |
| 5.3.3 隐式社会关系的随机接触构建算法 |
| 5.4 隐式社会关系辅助的服务连接能耗优化策略 |
| 5.4.1 目标服务连接的邻居探测能耗问题描述 |
| 5.4.2 隐式社会关系辅助的服务连接算法 |
| 5.5 方案性能评估与分析 |
| 5.5.1 仿真数据与真实数据集 |
| 5.5.2 方案评估指标与影响因素 |
| 5.5.3 计算结果分析 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 智能车间物流的人机隐式交互案例 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 Andon系统中人机隐式互操作 |
| 6.2.1 工业4.0 车间物流Andon系统 |
| 6.2.2 Andon系统中人的信息集成 |
| 6.2.3 Andon系统中人机生产异常 |
| 6.2.4 生产异常触发的隐式人机互操作 |
| 6.3 隐式互操作模式下人与AGV协同搬运案例 |
| 6.3.1 关键技术在人机协同搬运中的应用 |
| 6.3.2 人机隐式互操作仿真平台架构 |
| 6.3.3 人与AGV协同搬运的性能分析 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作及创新点 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 一、论文发表情况 |
| 二、专利及软着 |
| 三、参与的科研项目 |
| 四、人与AGV协同搬运的车间布局及隐式关系示例 |
| 五、主要数学符号表 |
（7）中国汽车工程学术研究综述·2017（论文提纲范文）
| 索引 |
| 0引言 |
| 1汽车NVH控制 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师统稿) |
| 1.1从静音到声品质 (重庆大学贺岩松教授提供初稿) |
| 1.1.1国内外研究现状 |
| 1.1.1.1声品质主观评价 |
| 1.1.1.2声品质客观评价 |
| 1.1.1.3声品质主客观统一模型 |
| 1.1.2存在的问题 |
| 1.1.3研究发展趋势 |
| 1.2新能源汽车NVH控制技术 |
| 1.2.1驱动电机动力总成的NVH技术 (同济大学左曙光教授、林福博士生提供初稿) |
| 1.2.1.1国内外研究现状 |
| 1.2.1.2热点研究方向 |
| 1.2.1.3存在的问题与展望 |
| 1.2.2燃料电池发动机用空压机的NVH技术 (同济大学左曙光教授、韦开君博士生提供初稿) |
| 1.2.2.1国内外研究现状 |
| 1.2.2.2存在的问题 |
| 1.2.2.3总结与展望 |
| 1.3车身与底盘总成NVH控制技术 |
| 1.3.1车身与内饰 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师提供初稿) |
| 1.3.1.1车身结构 |
| 1.3.1.2声学包装 |
| 1.3.2制动系 (同济大学张立军教授、徐杰博士生、孟德建讲师提供初稿) |
| 1.3.2.1制动抖动 |
| 1.3.2.2制动颤振 |
| 1.3.2.3制动尖叫 |
| 1.3.2.4瓶颈问题与未来趋势 |
| 1.3.3轮胎 (清华大学危银涛教授、杨永宝博士生、赵崇雷硕士生提供初稿) |
| 1.3.3.1轮胎噪声机理研究 |
| 1.3.3.2轮胎噪声计算模型 |
| 1.3.3.3轮胎噪声的测量手段 |
| 1.3.3.4降噪方法 |
| 1.3.3.5问题与展望 |
| 1.3.4悬架系 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 1.3.4.1悬架系NVH问题概述 |
| 1.3.4.2悬架系的动力学建模与NVH预开发 |
| 1.3.4.3悬架系的关键部件NVH设计 |
| 1.3.4.4悬架NVH设计整改 |
| 1.4主动振动控制技术 (重庆大学郑玲教授提供初稿) |
| 1.4.1主动和半主动悬架技术 |
| 1.4.1.1主动悬架技术 |
| 1.4.1.2半主动悬架技术 |
| 1.4.2主动和半主动悬置技术 |
| 1.4.2.1主动悬置技术 |
| 1.4.2.2半主动悬置技术 |
| 1.4.3问题及发展趋势 |
| 2汽车电动化与低碳化 (江苏大学何仁教授统稿) |
| 2.1传统汽车动力总成节能技术 (同济大学郝真真博士生、倪计民教授提供初稿) |
| 2.1.1国内外研究现状 |
| 2.1.1.1替代燃料发动机 |
| 2.1.1.2高效内燃机 |
| 2.1.1.3新型传动方式 |
| 2.1.2存在的主要问题 |
| 2.1.3重点研究方向 |
| 2.1.4发展对策及趋势 |
| 2.2混合动力电动汽车技术 (重庆大学胡建军教授、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.2.1国内外研究现状 |
| 2.2.2存在的问题 |
| 2.2.3重点研究方向 |
| 2.3新能源汽车技术 |
| 2.3.1纯电动汽车技术 (长安大学马建、余强、汪贵平教授, 赵轩、李耀华副教授, 许世维、唐自强、张一西研究生提供初稿) |
| 2.3.1.1动力电池 |
| 2.3.1.2分布式驱动电动汽车驱动控制技术 |
| 2.3.1.3纯电动汽车制动能量回收技术 |
| 2.3.2插电式混合动力汽车技术 (重庆大学胡建军、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.3.2.1国内外研究现状 |
| 2.3.2.2存在的问题 |
| 2.3.2.3热点研究方向 |
| 2.3.2.4研究发展趋势 |
| 2.3.3燃料电池电动汽车技术 (北京理工大学王震坡教授、邓钧君助理教授, 北京重理能源科技有限公司高雷工程师提供初稿) |
| 2.3.3.1国内外技术发展现状 |
| 2.3.3.2关键技术及热点研究方向 |
| 2.3.3.3制约燃料电池汽车发展的关键因素 |
| 2.3.3.4燃料电池汽车的发展趋势 |
| 3汽车电子化 (吉林大学宗长富教授统稿) |
| 3.1汽车发动机电控技术 (北京航空航天大学杨世春教授、陈飞博士提供初稿) |
| 3.1.1国内外研究现状 |
| 3.1.2重点研究方向 |
| 3.1.2.1汽车发动机燃油喷射控制技术 |
| 3.1.2.2汽车发动机涡轮增压控制技术 |
| 3.1.2.3汽车发动机电子节气门控制技术 |
| 3.1.2.4汽车发动机点火控制技术 |
| 3.1.2.5汽车发动机空燃比控制技术 |
| 3.1.2.6汽车发动机怠速控制技术 |
| 3.1.2.7汽车发动机爆震检测与控制技术 |
| 3.1.2.8汽车发动机先进燃烧模式控制技术 |
| 3.1.2.9汽车柴油发动机电子控制技术 |
| 3.1.3研究发展趋势 |
| 3.2汽车转向电控技术 |
| 3.2.1电动助力转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.1.1国内外研究现状 |
| 3.2.1.2重点研究方向和存在的问题 |
| 3.2.1.3研究发展趋势 |
| 3.2.2主动转向及四轮转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.2.1国内外研究现状 |
| 3.2.2.2研究热点和存在问题 |
| 3.2.2.3研究发展趋势 |
| 3.2.3线控转向技术 (吉林大学郑宏宇副教授提供初稿) |
| 3.2.3.1转向角传动比 |
| 3.2.3.2转向路感模拟 |
| 3.2.3.3诊断容错技术 |
| 3.2.4商用车电控转向技术 (吉林大学宗长富教授、赵伟强副教授, 韩小健、高恪研究生提供初稿) |
| 3.2.4.1电控液压转向系统 |
| 3.2.4.2电液耦合转向系统 |
| 3.2.4.3电动助力转向系统 |
| 3.2.4.4后轴主动转向系统 |
| 3.2.4.5新能源商用车转向系统 |
| 3.2.4.6商用车转向系统的发展方向 |
| 3.3汽车制动控制技术 (合肥工业大学陈无畏教授、汪洪波副教授提供初稿) |
| 3.3.1国内外研究现状 |
| 3.3.1.1制动系统元部件研发 |
| 3.3.1.2制动系统性能分析 |
| 3.3.1.3制动系统控制研究 |
| 3.3.1.4电动汽车研究 |
| 3.3.1.5混合动力汽车研究 |
| 3.3.1.6参数测量 |
| 3.3.1.7与其他系统耦合分析及控制 |
| 3.3.1.8其他方面 |
| 3.3.2存在的问题 |
| 3.4汽车悬架电控技术 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 3.4.1电控悬架功能与评价指标 |
| 3.4.2电控主动悬架最优控制 |
| 3.4.3电控悬架其他控制算法 |
| 3.4.4电控悬架产品开发 |
| 4汽车智能化与网联化 (清华大学李克强教授、长安大学赵祥模教授共同统稿) |
| 4.1国内外智能网联汽车研究概要 |
| 4.1.1美国智能网联汽车研究进展 (美国得克萨斯州交通厅Jianming Ma博士提供初稿) |
| 4.1.1.1美国智能网联车研究意义 |
| 4.1.1.2网联车安全研究 |
| 4.1.1.3美国自动驾驶车辆研究 |
| 4.1.1.4智能网联自动驾驶车 |
| 4.1.2中国智能网联汽车研究进展 (长安大学赵祥模教授、徐志刚副教授、闵海根、孙朋朋、王振博士生提供初稿) |
| 4.1.2.1中国智能网联汽车规划 |
| 4.1.2.2中国高校及研究机构智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.3中国企业智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.4存在的问题 |
| 4.1.2.5展望 |
| 4.2复杂交通环境感知 |
| 4.2.1基于激光雷达的环境感知 (长安大学付锐教授、张名芳博士生提供初稿) |
| 4.2.1.1点云聚类 |
| 4.2.1.2可通行区域分析 |
| 4.2.1.3障碍物识别 |
| 4.2.1.4障碍物跟踪 |
| 4.2.1.5小结 |
| 4.2.2车载摄像机等单传感器处理技术 (武汉理工大学胡钊政教授、陈志军博士, 长安大学刘占文博士提供初稿) |
| 4.2.2.1交通标志识别 |
| 4.2.2.2车道线检测 |
| 4.2.2.3交通信号灯检测 |
| 4.2.2.4行人检测 |
| 4.2.2.5车辆检测 |
| 4.2.2.6总结与展望 |
| 4.3高精度地图及车辆导航定位 (武汉大学李必军教授、长安大学徐志刚副教授提供初稿) |
| 4.3.1国内外研究现状 |
| 4.3.2当前研究热点 |
| 4.3.2.1高精度地图的采集 |
| 4.3.2.2高精度地图的地图模型 |
| 4.3.2.3高精度地图定位技术 |
| 4.3.2.4基于GIS的路径规划 |
| 4.3.3存在的问题 |
| 4.3.4重点研究方向与展望 |
| 4.4汽车自主决策与轨迹规划 (清华大学王建强研究员、李升波副教授、忻隆博士提供初稿) |
| 4.4.1驾驶人决策行为特性 |
| 4.4.2周车运动轨迹预测 |
| 4.4.3智能汽车决策方法 |
| 4.4.4自主决策面临的挑战 |
| 4.4.5自动驾驶车辆的路径规划算法 |
| 4.4.5.1路线图法 |
| 4.4.5.2网格分解法 |
| 4.4.5.3 Dijistra算法 |
| 4.4.5.4 A*算法 |
| 4.4.6路径面临的挑战 |
| 4.5车辆横向控制及纵向动力学控制 |
| 4.5.1车辆横向控制结构 (华南理工大学游峰副教授, 初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.5.1.1基于经典控制理论的车辆横向控制 (PID) |
| 4.5.1.2基于现代控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.3基于智能控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.4考虑驾驶人特性的车辆横向控制 |
| 4.5.1.5面临的挑战 |
| 4.5.2动力学控制 (清华大学李升波副研究员、李克强教授、徐少兵博士提供初稿) |
| 4.5.2.1纵向动力学模型 |
| 4.5.2.2纵向稳定性控制 |
| 4.5.2.3纵向速度控制 |
| 4.5.2.4自适应巡航控制 |
| 4.5.2.5节油驾驶控制 |
| 4.6智能网联汽车测试 (中国科学院自动化研究所黄武陵副研究员、王飞跃研究员, 清华大学李力副教授, 西安交通大学刘跃虎教授、郑南宁院士提供初稿) |
| 4.6.1智能网联汽车测试研究现状 |
| 4.6.2智能网联汽车测试热点研究方向 |
| 4.6.2.1智能网联汽车测试内容研究 |
| 4.6.2.2智能网联汽车测试方法 |
| 4.6.2.3智能网联汽车的测试场地建设 |
| 4.6.3智能网联汽车测试存在的问题 |
| 4.6.4智能网联汽车测试研究发展趋势 |
| 4.6.4.1智能网联汽车测试场地建设要求 |
| 4.6.4.2智能网联汽车测评方法的发展 |
| 4.6.4.3加速智能网联汽车测试及进程管理 |
| 4.7典型应用实例解析 |
| 4.7.1典型汽车ADAS系统解析 |
| 4.7.1.1辅助车道保持系统、变道辅助系统与自动泊车系统 (同济大学陈慧教授, 何晓临、刘颂研究生提供初稿) |
| 4.7.1.2 ACC/AEB系统 (清华大学王建强研究员, 华南理工大学游峰副教授、初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.7.2 V2X协同及队列自动驾驶 |
| 4.7.2.1一维队列控制 (清华大学李克强教授、李升波副教授提供初稿) |
| 4.7.2.2二维多车协同控制 (清华大学李力副教授提供初稿) |
| 4.7.3智能汽车的人机共驾技术 (武汉理工大学褚端峰副研究员、吴超仲教授、黄珍教授提供初稿) |
| 4.7.3.1国内外研究现状 |
| 4.7.3.2存在的问题 |
| 4.7.3.3热点研究方向 |
| 4.7.3.4研究发展趋势 |
| 5汽车碰撞安全技术 |
| 5.1整车碰撞 (长沙理工大学雷正保教授提供初稿) |
| 5.1.1汽车碰撞相容性 |
| 5.1.1.1国内外研究现状 |
| 5.1.1.2存在的问题 |
| 5.1.1.3重点研究方向 |
| 5.1.1.4展望 |
| 5.1.2汽车偏置碰撞安全性 |
| 5.1.2.1国内外研究现状 |
| 5.1.2.2存在的问题 |
| 5.1.2.3重点研究方向 |
| 5.1.2.4展望 |
| 5.1.3汽车碰撞试验测试技术 |
| 5.1.3.1国内外研究现状 |
| 5.1.3.2存在的问题 |
| 5.1.3.3重点研究方向 |
| 5.1.3.4展望 |
| 5.2乘员保护 (重庆理工大学胡远志教授提供初稿) |
| 5.2.1国内外研究现状 |
| 5.2.2重点研究方向 |
| 5.2.3展望 |
| 5.3行人保护 (同济大学王宏雁教授、余泳利研究生提供初稿) |
| 5.3.1概述 |
| 5.3.2国内外研究现状 |
| 5.3.2.1被动安全技术 |
| 5.3.2.2主动安全技术研究 |
| 5.3.3研究热点 |
| 5.3.3.1事故研究趋势 |
| 5.3.3.2技术发展趋势 |
| 5.3.4存在的问题 |
| 5.3.5小结 |
| 5.4儿童碰撞安全与保护 (湖南大学曹立波教授, 同济大学王宏雁教授、李舒畅研究生提供初稿;曹立波教授统稿) |
| 5.4.1国内外研究现状 |
| 5.4.1.1儿童碰撞安全现状 |
| 5.4.1.2儿童损伤生物力学研究现状 |
| 5.4.1.3车内儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.4车外儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.5儿童安全防护措施 |
| 5.4.1.6儿童约束系统使用管理与评价 |
| 5.4.2存在的问题 |
| 5.4.3重点研究方向 |
| 5.4.4发展对策和展望 |
| 5.5新能源汽车碰撞安全 (大连理工大学侯文彬教授、侯少强硕士生提供初稿) |
| 5.5.1国内外研究现状 |
| 5.5.1.1新能源汽车碰撞试验 |
| 5.5.1.2高压电安全控制研究 |
| 5.5.1.3新能源汽车车身结构布局研究 |
| 5.5.1.4电池包碰撞安全防护 |
| 5.5.1.5动力电池碰撞安全 |
| 5.5.2热点研究方向 |
| 5.5.3存在的问题 |
| 5.5.4发展对策与展望 |
| 6结语 |
（8）云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 云制造相关技术发展现状 |
| 1.3 相关技术研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节结构 |
| 2 基于多粒度设计资源模型的云制造系统框架研究 |
| 2.1 多粒度设计资源模型 |
| 2.2 多粒度设计资源云制造系统组成及其功能研究 |
| 2.3 云制造环境下多粒度设计资源服务系统体系架构 |
| 2.4 多粒度设计资源云制造系统关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 设计资源本体建模与聚合及其评估方法研究 |
| 3.1 基于能动性资源的设计资源两级接入 |
| 3.2 设计资源的通用本体建模 |
| 3.3 SPR资源本体建模 |
| 3.4 DCR资源本体建模与聚合 |
| 3.5 DCR评估方法与综合评估矩阵 |
| 3.6 CDC资源本体建模与聚合及其评估方法 |
| 3.7 资源聚合策略及算法 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于语义的设计资源服务化方法研究 |
| 4.1 语义Web服务及其标记语言OWL-S |
| 4.2 基于语义的设计资源服务化描述 |
| 4.3 设计资源本体与资源描述本体映射 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配策略 |
| 5.1 基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配 |
| 5.2 语境相关的设计任务本体建模 |
| 5.3 基于信息流的设计任务流程化分解 |
| 5.4 基于语义相似度的本体任务与云服务匹配策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 原型系统设计与算法验证 |
| 6.1 原型系统总体框架与模块设计 |
| 6.2 原型系统开发与实现 |
| 6.3 聚合资源综合评估算法验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间从事科学研究及发表论文情况 |
| 附录 DCR资源优选程序关键源代码 |
| 学位论文数据集 |
（9）航天产品性能样机分布式协同建模与仿真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 性能样机技术研究文献综述 |
| 1.2.2 性能样机协同建模与仿真方法综述 |
| 1.2.3 性能样机多学科优化方法综述 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 研究内容及方法 |
| 1.4.2 全文章节安排及内容概要 |
| 第2章 航天产品性能样机协同设计支撑环境分析 |
| 2.1 性能样机多学科协同设计过程综合集成分析 |
| 2.2 性能样机协同设计模型分析 |
| 2.2.1 性能样机建模与仿真集成模型 |
| 2.2.2 性能样机协同设计业务流程分析 |
| 2.3 性能样机多学科协同设计与建模过程 |
| 2.4 性能样机建模与仿真支撑环境的关键技术分析 |
| 2.4.1 多学科领域协同建模技术 |
| 2.4.2 系统工程领域建模语言技术 |
| 2.4.3 多学科优化设计技术 |
| 2.4.4 性能样机高层建模与仿真技术 |
| 2.4.5 分布式协同仿真技术 |
| 2.5 性能样机的实现关键技术分析 |
| 2.6 本章总结 |
| 第3章 航天产品性能样机多学科协同建模 |
| 3.1 性能样机功能的划分及设计流程分析 |
| 3.2 基于本体的性能样机协同建模 |
| 3.2.1 性能样机技术对建模语言的基本要求 |
| 3.2.2 本体建模的构建方法 |
| 3.2.3 本体元模型的分析过程 |
| 3.2.4 本体元模型建模语言 |
| 3.3 基于本体元模型的性能样机协同概念建模 |
| 3.3.1 基于本体元模型的复杂系统建模 |
| 3.3.2 本体元模型的构建 |
| 3.4 基于本体元模型的性能样机协同概念建模案例 |
| 3.4.1 性能样机领域本体的规划 |
| 3.4.2 性能样机领域本体的设计 |
| 3.4.3 性能样机领域本体的实现 |
| 3.4.4 高超声速飞行器本体OWL描述 |
| 3.5 性能样机本体库的构建 |
| 3.5.1 性能样机本体库存储方法 |
| 3.5.2 性能样机关系数据库建模 |
| 3.6 基于Petri网的性能样机协同动态建模过程 |
| 3.6.1 过程建模方法Petri网分析 |
| 3.6.2 性能样机协同建模工作流模型的形式化定义 |
| 3.6.3 性能样机协同概念建模设计单元的对象Petri网元模型定义 |
| 3.6.4 性能样机协同功能建模设计单元的对象Petri网元模型定义 |
| 3.6.5 性能样机协同HLA仿真建模设计单元的对象Petri网元模型定义 |
| 3.6.6 性能样机多学科协同优化建模设计单元的对象Petri网元模型定义 |
| 3.7 基于有色Petri网的性能样机协同设计案例 |
| 3.7.1 有色Petri网的建模过程 |
| 3.7.2 基于有色Petri网的性能样机协同建模 |
| 3.8 本章总结 |
| 第4章 航天产品性能样机多学科协同仿真 |
| 4.1 分布式协同仿真本体元模型与联邦模型的映射 |
| 4.2 分布式协同仿真统一建模过程分析 |
| 4.3 协同仿真对象模型 |
| 4.3.1 分布式协同仿真对象模型 |
| 4.3.2 分布式协同仿真对象模型的组成 |
| 4.4 基于本体的协同仿真对象模型 |
| 4.5 分布式协同仿真本体元模型转换与集成 |
| 4.5.1 本体元模型的转换方法 |
| 4.5.2 本体元模型的本体集成规则 |
| 4.5.3 本体模型集成混合算法 |
| 4.5.4 本体模型集成应用实例 |
| 4.6 本体元模型与分布式协同仿真对象模型的转换 |
| 4.6.1 本体元模型与FOM的转换规则 |
| 4.6.2 本体元模型集成与转换案例 |
| 4.7 基于Pertri网的分布式协同仿真控制模型设计 |
| 4.7.1 基于Petri网的分布式协同仿真中的事件定义 |
| 4.7.2 基于Petri网的分布式协同仿真联邦仿真模型 |
| 4.8 性能样机分布式协同仿真模型的实现 |
| 4.8.1 性能样机分布式协同仿真模型结构 |
| 4.8.2 分布式协同仿真联邦服务的定义 |
| 4.8.3 分布式协同仿真联邦对象模型的构建 |
| 4.8.4 分布式协同仿真联邦成员数据交互模型 |
| 4.8.5 分布式协同仿真联邦执行数据的设计 |
| 4.8.6 分布式协同仿真联邦对象类的发布与订阅 |
| 4.8.7 分布式协同仿真实现 |
| 4.9 本章总结 |
| 第5章 某航天器性能样机建模及协同仿真模型库的构建 |
| 5.1 构建协同仿真模型库的作用与意义 |
| 5.2 性能样机仿真模型的定义 |
| 5.3 性能样机元模型仿真库的构建 |
| 5.3.1 性能样机系统模型结构分析 |
| 5.3.2 性能样机六自由度仿真元模型的构建 |
| 5.3.3 性能样机气动力系统参数计算仿真模型 |
| 5.3.4 性能样机推进系统参数计算仿真模型 |
| 5.3.5 性能样机控制系统参数计算仿真模型 |
| 5.3.6 性能样机气动热参数计算仿真模型 |
| 5.3.7 性能样机弹道与控制参数计算仿真模型 |
| 5.4 性能样机仿真模型库数据集成管理方法 |
| 5.4.1 性能样机协同仿真模型库的层次框架分析 |
| 5.4.2 性能样机协同仿真数据集成研究 |
| 5.4.3 性能样机协同仿真全生命周期数据共享技术 |
| 5.5 本章总结 |
| 第6章 航天产品性能样机协同建模与仿真优化 |
| 6.1 性能样机多学科协同优化建模 |
| 6.1.1 多学科耦合系统 |
| 6.1.2 多学科协同优化算法 |
| 6.1.3 性能样机MDO协同建模 |
| 6.2 性能样机多学科协同优化算法 |
| 6.2.1 多目标优化分析 |
| 6.2.2 多目标优化遗传算法 |
| 6.2.3 粒子群算法 |
| 6.2.4 基于PSO-GA的多目标优化混合软计算模型 |
| 6.2.5 MOPSOGA算法性能测试及分析 |
| 6.3 某航天器性能样机气动推进一体化多目标优化设计 |
| 6.3.1 多目标模型设计 |
| 6.3.2 多目标优化模型设计 |
| 6.3.3 多目标优化结果分析 |
| 6.4 某航天器性能样机性能样机外形气动一体化多目标优化设计 |
| 6.4.1 多目标模型设计 |
| 6.4.2 多目标优化模型设计 |
| 6.4.3 多目标优化结果分析 |
| 6.5 性能样机协同仿真系统可靠性指标分配优化 |
| 6.5.1 复杂系统可靠性指标分配理论 |
| 6.5.2 分布式协同仿真系统可靠性指标分配方法 |
| 6.5.3 基于MOPSOGA的性能样机系统可靠性分配多目标优化 |
| 6.6 本章总结 |
| 第7章 航天产品性能样机协同建模与仿真平台架构 |
| 7.1 复杂航天产品设计单位组织机构分析 |
| 7.2 性能样机协同建模与仿真平台基础框架 |
| 7.2.1 基于云计算的信息化管理发展架构分析 |
| 7.2.2 云服务模式分析 |
| 7.3 性能样机协同建模与仿真系统架构设计 |
| 7.3.1 性能样机协同建模与仿真平台架构 |
| 7.3.2 系统物理平台架构的设计 |
| 7.3.3 系统集成开发环境设计 |
| 7.4 性能样机协同建模与仿真系统的分析与设计 |
| 7.4.1 系统总体结构设计及需求分析 |
| 7.4.2 建模任务管理功能需求分析与设计 |
| 7.4.3 建模流程管理功能需求分析与设计 |
| 7.4.4 模型设计管理功能需求分析与设计 |
| 7.4.5 产品本体库管理功能需求分析与设计 |
| 7.4.6 协同仿真管理功能需求分析与设计 |
| 7.4.7 协同建模系统平台管理功能需求分析与设计 |
| 7.5 性能样机协同建模与仿真平台数据库建模与设计 |
| 7.5.1 性能样机协同建模与仿真平台数据库概念模型设计 |
| 7.5.2 性能样机协同建模与仿真平台数据库物理模型设计 |
| 7.6 性能样机协同建模与仿真平台的实现 |
| 7.6.1 系统集成开发应用案例 |
| 7.6.2 性能样机综合集成建模与仿真 |
| 7.6.3 应用效果分析 |
| 7.7 本章总结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 1.攻读博士学位期间发表的论着 |
| 2.攻读博士学位期间的主要科研情况 |
| 3.攻读博士学位期间的获奖情况 |
| 附录 |
| 附录 1：航天产品性能样机顶层系统的OWL形式化代码 |
| 附录 2：用于HV-PDMU联邦的FED文件代码 |
| 附录 3：MOPSOGA算法Matlab实现代码 |
（10）基于多设计资源聚合方式的复杂产品集成设计服务平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外相关技术的研究情况 |
| 1.2.1 复杂产品集成设计技术发展-从计算机技术发展的角度 |
| 1.2.2 复杂产品设计技术发展-从协同设计的角度 |
| 1.2.3 复杂产品集成设计技术发展-从设计资源的角度 |
| 1.2.4 复杂产品集成设计技术发展-从产品跨阶段设计信息管理的角度 |
| 1.3 论文研究思路及章节安排 |
| 1.3.1 复杂产品集成设计技术未来的发展趋势 |
| 1.3.2 研究内容及组织结构 |
| 第2章 设计资源虚拟化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 设计资源分类 |
| 2.2.1 原子级设计资源的分类与定义 |
| 2.2.2 聚合级设计资源分类与定义 |
| 2.3 设计资源/设计能力模型 |
| 2.3.1 设计资源本体模型 |
| 2.3.2 设计资源的设计能力本体模型 |
| 2.3.3 基于设计能力系数的动态能力属性估算方法 |
| 2.4 设计资源的虚拟化接入与管理 |
| 2.4.1 设计资源的虚拟化接入方式 |
| 2.4.2 设计资源的调用方式 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 面向导弹产品设计过程的多设计资源聚合方式 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 设计资源聚合的研究现状与聚合需求分析 |
| 3.2.1 资源聚合的相关研究现况 |
| 3.2.2 设计资源的聚合需求分析 |
| 3.3 设计资源聚合的相关概念定义和基础理论推理 |
| 3.4 知识类设计资源的模块化聚合方式 |
| 3.4.1 知识类设计资源的重用方式 |
| 3.4.2 基于 WCF 的知识类设计资源模型化封装方法 |
| 3.4.3 知识类设计资源的模块化聚合过程 |
| 3.4.4 知识类设计资源的模块化聚合实例 |
| 3.5 实体类设计资源的单元化聚合方式 |
| 3.5.1 虚拟设计单元的定义 |
| 3.5.2 虚拟设计单元的构建流程 |
| 3.5.3 虚拟设计单元的组织与调度 |
| 3.5.4 实体类设计资源的单元化聚合实例 |
| 3.6 两种设计资源聚合方式的特点比较与应用范围 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 面向导弹产品的协同设计流程建模与任务调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 导弹产品协同设计流程建模需求分析 |
| 4.3 设计流程的相关概念定义和基础理论推理 |
| 4.4 导弹产品协同设计流程模型构建 |
| 4.4.1 面向多任务执行方式的设计流程模型 |
| 4.4.2 基于 Xml 技术的设计流程构建过程 |
| 4.4.3 导弹产品设计过程中的设计流程协同与管理 |
| 4.4.4 面向多任务执行方式的固体火箭发动机设计流程描述 |
| 4.5 面向虚拟设计单元的设计任务调度方法研究 |
| 4.5.1 多粒度设计任务模型建模 |
| 4.5.2 设计任务的拆分与执行 |
| 4.5.3 典型设计任务调度场景 |
| 4.5.4 基于蚁群算法与遗传算法的混合设计任务调度方法 |
| 4.5.5 设计任务调度实例 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于多设计资源聚合方式的导弹集成设计服务平台体系架构 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 导弹产品设计需求分析 |
| 5.2.1 导弹产品的主要特点 |
| 5.2.2 导弹产品的主要设计需求 |
| 5.3 导弹产品全生命周期的设计过程及关键影响要素分析 |
| 5.3.1 导弹产品的通用设计过程 |
| 5.3.2 导弹产品设计过程中的关键影响要素 |
| 5.4 导弹产品协同设计模式分析 |
| 5.4.1 导弹产品的主要协同设计模式比较 |
| 5.4.2 导弹产品的总体集成设计模式 |
| 5.5 基于多设计资源聚合方式的导弹集成设计服务平台（MIDSP-MAMDR）的体系架构 |
| 5.5.1 面向导弹产品的集成设计平台的基础架构 |
| 5.5.2 导弹集成设计服务平台功能结构 |
| 5.5.3 导弹集成设计服务平台技术体系结构 |
| 5.5.4 导弹集成设计环境的部署形式 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 多层次/多粒度的导弹集成设计数据模型建模 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 导弹产品集成设计数据集成需求分析 |
| 6.3 多层次、多粒度的设计数据建模 |
| 6.3.1 设计用户数据模型 |
| 6.3.2 导弹产品结构数据模型 |
| 6.3.3 导弹产品技战术指标数据模型 |
| 6.3.4 导弹产品设计流程数据模型 |
| 6.3.5 导弹产品设计任务数据模型 |
| 6.3.6 服务化设计模块数据模型 |
| 6.3.7 虚拟设计单元数据模型 |
| 6.3.8 导弹产品设计方案数据模型 |
| 6.3.9 导弹产品设计数据模型 |
| 6.4 数据管理与数据交换 |
| 6.4.1 数据权限与版本管理 |
| 6.4.2 数据交换格式 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 MIDSP-MAMDR 的原型系统平台实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 MIDSP-MAMDR 的导弹产品概念设计阶段的功能模块实现 |
| 7.2.1 导弹产品结构概念设计模块 |
| 7.2.2 导弹产品固体火箭发动机概念设计模块 |
| 7.2.3 导引弹道仿真模块 |
| 7.2.4 综合性能仿真分析模块 |
| 7.3 设计流程构建与设计资源聚合相关的系统功能实现 |
| 7.3.1 设计流程构建与管理系统 |
| 7.3.2 服务化设计模块的构建与管理系统 |
| 7.3.3 虚拟设计单元的构建与管理系统 |
| 7.3.4 设计任务管理与调度系统 |
| 7.4 设计数据管理和可视化相关的系统功能实现 |
| 7.4.1 设计数据管理系统 |
| 7.4.2 设计信息可视化系统 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 论文创新点总结 |
| 8.2 进一步的工作重点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
四、面向协同虚拟制造的分布式支撑环境研究（论文参考文献）
- [1]面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究[D]. 韩冬辰. 清华大学, 2020
- [2]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [3]基于互联网的制造业绿色创新系统开放式创新模式研究[D]. 邵博. 哈尔滨理工大学, 2020(01)
- [4]面向服务的信息物理融合生产系统本体建模与仿真[D]. 贺靖伦. 北京交通大学, 2019(01)
- [5]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)
- [6]以人为中心的工业物联网互操作关键技术研究[D]. 杨林. 武汉理工大学, 2018(07)
- [7]中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2017(06)
- [8]云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究[D]. 丁淑辉. 山东科技大学, 2017
- [9]航天产品性能样机分布式协同建模与仿真技术研究[D]. 张峰. 西北工业大学, 2015(01)
- [10]基于多设计资源聚合方式的复杂产品集成设计服务平台关键技术研究[D]. 曹啸博. 北京理工大学, 2015(07)