动车组关键部件生命周期数据模型研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关研究的现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 产品生命周期数据模型的研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 RDF数据存储的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 RDF数据查询的研究 | 第14-15页 |
| 1.2.4 RDF数据索引的研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 2 动车组关键部件生命周期管理相关理论与技术 | 第18-24页 |
| 2.1 PLM | 第18页 |
| 2.2 本体 | 第18-20页 |
| 2.3 RDF | 第20-21页 |
| 2.4 SPARQL | 第21页 |
| 2.5 HBase | 第21-24页 |
| 3 基于T-PPR的关键部件生命周期数据模型 | 第24-32页 |
| 3.1 关键部件生命周期数据分析 | 第24-26页 |
| 3.2 T-PPR产品生命周期数据的本体模型 | 第26-29页 |
| 3.2.1 本体模型分析 | 第26-27页 |
| 3.2.2 本体模型构建 | 第27-29页 |
| 3.3 制动闸片的数据描述实例分析 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于HBase的关键部件RDF数据存储方法 | 第32-39页 |
| 4.1 HBase逻辑存储结构 | 第32-33页 |
| 4.2 RDF数据存储特点分析 | 第33-35页 |
| 4.3 RDF数据存储结构构建 | 第35-37页 |
| 4.4 基于时间实体维度的结构化索引表 | 第37-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于T-PPR语义优化的数据查询方法 | 第39-50页 |
| 5.1 查询背景分析 | 第39-40页 |
| 5.2 基于T-pPR的语义扩展 | 第40-43页 |
| 5.3 基于Time实体的优化排序 | 第43-46页 |
| 5.4 基于HBase的RDF数据查询 | 第46-49页 |
| 5.4.1 核心查询算法 | 第47-49页 |
| 5.4.2 底层查询算法 | 第49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 实验分析 | 第50-62页 |
| 6.1 实验环境 | 第50页 |
| 6.2 实验数据集 | 第50-51页 |
| 6.3 查询用例 | 第51-53页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第53-61页 |
| 6.4.1 优化前后的查询结果及分析 | 第53-59页 |
| 6.4.2 与Sesame对比的查询结果及分析 | 第59-61页 |
| 6.5 结论 | 第61页 |
| 6.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 7 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 本文主要研究工作 | 第62页 |
| 7.2 未来研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
