| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 云制造及其主要研究内容 | 第15-25页 |
| 1.2.1 云制造提出的背景 | 第15-17页 |
| 1.2.2 云制造的特征 | 第17-19页 |
| 1.2.3 云制造的关键技术 | 第19-20页 |
| 1.2.4 云制造的优势 | 第20页 |
| 1.2.5 云制造的应用 | 第20-22页 |
| 1.2.6 云制造的研究现状 | 第22-25页 |
| 1.3 技术服务国内外发展现状与存在的问题 | 第25-32页 |
| 1.3.1 技术服务的定义与内涵 | 第26-27页 |
| 1.3.2 技术服务的主要类型 | 第27页 |
| 1.3.3 技术服务的国外研究情况 | 第27-30页 |
| 1.3.4 技术服务的国内研究情况 | 第30-31页 |
| 1.3.5 目前技术服务研究的不足 | 第31-32页 |
| 1.4 课题的来源及论文主要研究内容 | 第32-33页 |
| 1.4.1 课题的来源 | 第32页 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 | 第32-33页 |
| 1.5 小结 | 第33-34页 |
| 第2章 面向云制造的网络化协同技术服务系统的体系结构 | 第34-54页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 面向云制造的网络化协同技术服务系统的功能分析 | 第34-42页 |
| 2.2.1 传统技术服务模式及其特征 | 第35-37页 |
| 2.2.2 网络化系统技术服务及其特征 | 第37-38页 |
| 2.2.3 面向云制造的网络化技术服务的主要功能 | 第38-42页 |
| 2.3 面向云制造的网络化协同技术服务系统的体系构建 | 第42-53页 |
| 2.3.1 云制造的层次化体系结构 | 第42-44页 |
| 2.3.2 云制造的运行原理 | 第44-45页 |
| 2.3.3 云制造环境下技术服务请求运行模式 | 第45页 |
| 2.3.4 面向云制造的网络化协同技术服务系统的基本要求 | 第45-46页 |
| 2.3.5 基于SOA的服务系统构建技术 | 第46-49页 |
| 2.3.6 系统的体系结构 | 第49-51页 |
| 2.3.7 云制造网络管理模型设计 | 第51-52页 |
| 2.3.8 网络管理模型的工作流程 | 第52-53页 |
| 2.4 小结 | 第53-54页 |
| 第3章 面向云制造的虚拟企业合作伙伴选择 | 第54-80页 |
| 3.1 云制造虚拟企业合作伙伴评价指标体系的建立 | 第54-58页 |
| 3.1.1 云制造虚拟企业的特征 | 第54-55页 |
| 3.1.2 云制造合作伙伴选择的目标分析与分解 | 第55-56页 |
| 3.1.3 云制造虚拟企业合作伙伴评价指标建立原则 | 第56-57页 |
| 3.1.4 云制造虚拟企业合作伙伴综合评价指标体系 | 第57-58页 |
| 3.2 云制造虚拟企业合作伙伴选择过程模型 | 第58-72页 |
| 3.2.1 过滤初选 | 第59-60页 |
| 3.2.2 常用合作伙伴选择评价方法分析比较 | 第60-63页 |
| 3.2.3 虚拟企业合作伙伴精选方法 | 第63-65页 |
| 3.2.4 基于遗传算法的优化组合 | 第65-72页 |
| 3.3 云制造虚拟企业合作伙伴选择实例分析 | 第72-79页 |
| 3.3.1 项目介绍及项目分解 | 第72页 |
| 3.3.2 合作伙伴的选择过程 | 第72-78页 |
| 3.3.3 优化组合及算法仿真 | 第78-79页 |
| 3.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 面向云制造的制造信息采集与融合 | 第80-98页 |
| 4.1 云制造下制造信息的分类 | 第80-82页 |
| 4.2 云制造下的信息采集 | 第82-89页 |
| 4.2.1 RFID和条码技术融合的采集技术 | 第82-83页 |
| 4.2.2 信息采集模型的管理框架 | 第83-85页 |
| 4.2.3 分布式管理集中存储的信息采集模型 | 第85-87页 |
| 4.2.4 智能信息采集模型的性能分析 | 第87-89页 |
| 4.3 云制造下的信息融合 | 第89-97页 |
| 4.3.1 云制造下信息融合要解决的关键问题 | 第89-90页 |
| 4.3.2 信息融合的处理结构 | 第90-92页 |
| 4.3.3 对融合系统中信息分布模型的处理 | 第92-93页 |
| 4.3.4 基于μ检验法的信息融合处理 | 第93-95页 |
| 4.3.5 基于形态-小波阈值的数据融合方法 | 第95-97页 |
| 4.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 第5章 面向云制造的网络化协同技术服务的知识融合与重用 | 第98-118页 |
| 5.1 面向云制造网络化协同技术服务的知识分类与表示 | 第98-102页 |
| 5.1.1 技术服务中知识的特点与分类 | 第98-99页 |
| 5.1.2 技术服务中的知识表示 | 第99-102页 |
| 5.2. 技术服务中的知识融合 | 第102-108页 |
| 5.2.1 知识融合概述 | 第102-104页 |
| 5.2.2 网络化技术服务中知识融合的体系结构 | 第104-105页 |
| 5.2.3 本体库的构建与管理 | 第105-108页 |
| 5.2.4 技术服务领域本体 | 第108页 |
| 5.3 技术服务中的知识重用 | 第108-117页 |
| 5.3.1 技术服务知识的重用过程 | 第110页 |
| 5.3.2 基于知识重用的知识库基本检索方法 | 第110-112页 |
| 5.3.3 技术服务系统的知识库组成 | 第112-114页 |
| 5.3.4 基于CBR和RBR的技术服务知识推理 | 第114-117页 |
| 5.4 小结 | 第117-118页 |
| 第6章 面向云制造的网络化协同技术服务任务指派与列队 | 第118-142页 |
| 6.1 技术服务系统的任务列队与指派流程 | 第118-119页 |
| 6.2 技术服务任务的分类与分配 | 第119-122页 |
| 6.2.1 技术服务任务的分类原则 | 第120页 |
| 6.2.2 技术服务任务的分类 | 第120-121页 |
| 6.2.3 技术服务任务的分配 | 第121-122页 |
| 6.3 技术服务任务的列队 | 第122-133页 |
| 6.3.1 技术服务任务的排序模型 | 第122-123页 |
| 6.3.2 技术服务任务的排序权重计算方法 | 第123-125页 |
| 6.3.3 层次分析法(AHP)存在的问题 | 第125-126页 |
| 6.3.4 模糊层次分析法的基本原理 | 第126-127页 |
| 6.3.5 模糊一致矩阵表示因素两两重要性比较 | 第127页 |
| 6.3.6 任务排序模型的建立 | 第127-129页 |
| 6.3.7 技术服务任务排序计算 | 第129-133页 |
| 6.4 技术服务任务的指派 | 第133-140页 |
| 6.4.1 技术服务任务的指派模型 | 第133页 |
| 6.4.2 技术服务任务指派问题的数学模型 | 第133-134页 |
| 6.4.3 匈牙利算法的解题步骤 | 第134-135页 |
| 6.4.4 技术服务任务指派计算 | 第135-140页 |
| 6.5 本章小结 | 第140-142页 |
| 第7章 面向云制造的网络化协同技术服务原型系统 | 第142-160页 |
| 7.1 应用背景分析 | 第142-145页 |
| 7.2 系统的架构 | 第145-147页 |
| 7.3 系统的网络环境 | 第147-148页 |
| 7.4 编程语言及开发环境 | 第148-149页 |
| 7.5 应用实例分析 | 第149-158页 |
| 7.5.1 系统登录 | 第149-150页 |
| 7.5.2 虚拟企业合作伙伴选择 | 第150-151页 |
| 7.5.3 产品设计服务 | 第151-153页 |
| 7.5.4 工艺服务 | 第153-154页 |
| 7.5.5 质量服务 | 第154-155页 |
| 7.5.6 设备回收再利用 | 第155-156页 |
| 7.5.7 售后服务 | 第156-158页 |
| 7.6 小结 | 第158-160页 |
| 第8章 结论与建议 | 第160-164页 |
| 8.1 结论 | 第160-161页 |
| 8.2 建议 | 第161-164页 |
| 参考文献 | 第164-178页 |
| 致谢 | 第178-180页 |
| 攻读博士研究生期间发表论文和参与科研项目情况 | 第180-182页 |
| 作者简介 | 第182页 |
