动态环境下基于超网络的制造资源服务供需匹配及其演化理论与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51475032
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    90.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Service-oriented manufacturing (SOM) such as cloud manufacturing and networked manufacturing, which can enable the transformation form production-oriented enterprise to service-oriented enterprise and realize the value-added of manufacturing resource, is a hot topic and research emphasis these days. How to modeling and reflect the dynamic evolutions of resource service, manufacturing task requirement, supply-demand match of resource service, and cooperation relationship among enterprises, is one of the bottlenecks that hinder the wider application of SOM system and theory. In order to overcome these issue, the model and theory of hypernetworks are introduced into the research and analysis to the resource service, manufacturing task requirement, supply-demand match of resource service in SOM system. First, a resource service correlation network (RS-Net) and a task requirement network (Task-Net) are going to be established, respectively. Then based on the established RS-Net and Task-Net, a hypernetworks of supply-demand match for resource service is to be build. In the hypernetworks, the dynamic evolutions of resource service, manufacturing task requirements, supply-demand match of resource service, and cooperation relationship among enterprises will be considered together, as well as the multiple mapping relationship between the supply and demand of resource services. Then the dynamic statistical characteristics of the nodes in the hypernetworks will be analyzed, including the invoking rate of resource service, completed rate of task, supply-demand match rate for resource service, etc. The research results of this project will be a very good theoretical guidance to the enterprises users about how to implement and apply SOM theory and systems.
面向服务的制造(SOM)(如云制造)是实现制造企业向服务型企业转化、实现企业资源服务增值增效的研究重点。如何真实刻画SOM系统中资源服务、任务需求、企业合作关系等多个对象的动态变化,实现动态环境下资源服务的供需匹配与优化调度,是SOM系统推广应用所面临的关键问题之一。本项目将超网络理论引入到SOM系统的研究与分析中,从全新的角度来分析SOM系统中资源服务的组织、聚合,任务需求动态演变的复杂机理;研究构建制造服务网络和任务需求网络,及基于这两个网络的资源服务供需匹配超网络,使之能真实刻画资源服务供和需两个对象同时的动态变化,及供需间存在的多种供需匹配映射关系;研究资源服务供需动态匹配及演化理论与方法,分析各层网络的统计学特性(如服务的调用率、任务被执行率、供需匹配成功率和覆盖率)等,并应用到实际企业制造协作分析中。本项目研究将为制造企业如何开展和应用SOM系统及方法提供理论指导依据。

结项摘要

本项目将超网络理论引入到SOM系统的研究中,构建能真实刻画资源服务供需间多种供需匹配映射关系的资源服务供需匹配超网络,研究资源服务供需动态匹配及演化理论与方法,分析各层网络的统计学特性,并应用到实际企业制造协作分析中。主要成果如下:.(1)供需匹配超网络模型。揭示了动态环境下制造服务供需匹配的社会化特性及复杂网络特性,建立了制造服务网络、制造任务网络和供需匹配超网络模型,提出了一种面向多任务的服务组合和调度的可扩展模型。.(2)供需匹配优化与服务聚合与共享。构建了面向多种需求类型的供需匹配优问题模型,并在制造服务网络中引入资源服务共享模型,探讨了基于制造服务网络的服务聚合与共享模型。.(3)动态供需匹配调度模型。建立了基于图着色的制造服务调度模型及其优化求解方法,在此基础上,建立了供需匹配超网络动态演化更新模型,进而发明了制造服务调度、预调度、再调度智能求解算法,有效提高了制造服务供需匹配的精度、效率、可靠性。.(4)供需匹配仿真器。设计了一种基于超网络的制造服务供需匹配仿真器,解决了制造服务供需数据难以获取、匹配方法和求解算法有效性难以保证、匹配及其统计结果展示不够直观等难题.(5)面向智能物联的数据采集-传输-处理方法与装置。探索提出了一套基于FGPA和FC的异构制造资源“感知接入-可靠传输-数据处理-在线服务化封装”一体化解决方法,并研制了软硬一体化的数据采集、传输、处理装置。.依托上述工作:1)获2018中国机械工业科学技术一等奖(排名1);2)培养讲师1名,博士后2名,博士生8名,硕士生5名;3)获国家发明专利授权10项、受理5项,软著2项;完成英文专著2部(Elsevier);发表论文25篇,其中在CIRP Annals, IEEE/ASME Trans.等期刊发表SCI论文20篇,EI收录5篇,累计SCI引用300余次,Google Scholar引用750余次,5篇进入ESI高被引用论文,单篇最高SCI引用104次。20篇SCI论文所在期刊影响因子均大于1.0,其中7篇大于3.0;4)获国家优青、教育部青年长江、中青年领军人才、青年拔尖人才等人才奖项7项;5)被聘为期刊RCIM(SCI,Q1,IF=3.464)副主编、工信部智能制造专家咨询委员会委员等10余项学术兼职;6)在CIRP/IEEE/ASME等系列会议做大会报告/特邀报告17次。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(2)
科研奖励数量(8)
会议论文数量(3)
专利数量(15)
Hypernetwork-based manufacturing service scheduling for distributed and collaborative manufacturing operations towards smart manufacturing
基于超网络的制造服务调度,用于分布式和协作制造运营,迈向智能制造
  • DOI:
    10.1111/1365-2664.13157
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Intelligent Manufacturing, 2018, DOI: 10.1007/s10845-018-1417-8
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Y Cheng;L Bi;Fei Tao(陶飞);p Ji
  • 通讯作者:
    p Ji
Advanced manufacturing systems: socialization characteristics and trends(2017-2018年ESI高被引用论文)
  • DOI:
    10.1007/s10845-015-1042-8
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Intelligent Manufacturing
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Fei Tao(陶飞);Y Cheng;L Zhang;A Nee
  • 通讯作者:
    A Nee
Advanced manufacturing systems: supply-demand matching of manufacturing resource based on complex networks and Internet of Things
先进制造系统:基于复杂网络和物联网的制造资源供需匹配
  • DOI:
    10.1080/17517575.2016.1183263
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Enterprise Information Systems, 2016, DOI: 10.1080/17517575.2016.1183263
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Y Cheng;Fei Tao(陶飞);L Xu;D Zhao
  • 通讯作者:
    D Zhao
SDMSim: A manufacturing service supply–demand matching simulator under cloud environment(2018年ESI高被引用论文)
  • DOI:
    10.1016/j.rcim.2016.07.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Robotics and Computer Integrated Manufacturing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Fei Tao(陶飞);J Cheng;Y Cheng;S Gu;T Heng;H Yang
  • 通讯作者:
    H Yang
Big Data in product lifecycle management (2016-2017-2018年ESI高被引用论文)
  • DOI:
    10.1007/s00170-015-7151-x
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    J Li;Fei Tao(陶飞);Y Cheng;L Zhao
  • 通讯作者:
    L Zhao

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  • 通讯作者:
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    2011
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    --
  • 作者:
    陶飞;张霖;郭华;罗永亮;任磊
  • 通讯作者:
    任磊

其他文献

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AI项目思路

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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