致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-20页 |
1.1 论文研究背景及意义 | 第10-12页 |
1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
1.2.1 三维打印云平台研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 云制造资源建模技术研究现状 | 第13-16页 |
1.2.3 多目标优化算法研究现状 | 第16-18页 |
1.3 论文研究内容 | 第18-20页 |
第2章 三维打印云平台架构 | 第20-36页 |
2.1 云平台总体架构设计 | 第20-25页 |
2.1.1 系统功能需求分析 | 第20-21页 |
2.1.2 系统性能需求分析 | 第21-22页 |
2.1.3 云平台技术架构 | 第22-24页 |
2.1.4 云平台用户界面概要设计 | 第24-25页 |
2.2 云平台用户管理模块 | 第25-27页 |
2.2.1 云平台用户操作流程 | 第25-27页 |
2.2.2 云平台管理员操作流程 | 第27页 |
2.3 云平台模型管理模块 | 第27-34页 |
2.3.1 重复模型检测功能的实现 | 第27-30页 |
2.3.2 验证码功能的实现 | 第30-31页 |
2.3.3 断点续传功能的实现 | 第31-33页 |
2.3.4 模型三维显示功能的实现 | 第33-34页 |
2.4 云平台任务优化调度模块 | 第34-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-36页 |
第3章 云打印设备资源与任务建模 | 第36-50页 |
3.1 本体的概述 | 第36-37页 |
3.1.1 本体的定义 | 第36页 |
3.1.2 本体的构成 | 第36-37页 |
3.2 基于本体的云打印设备资源与任务建模 | 第37-44页 |
3.2.1 云打印资源分类 | 第38-39页 |
3.2.2 基于本体的云打印设备资源建模 | 第39-42页 |
3.2.3 基于本体的云打印任务建模 | 第42-44页 |
3.3 本体任务模型中关键参数的确定 | 第44-49页 |
3.4 本章小结 | 第49-50页 |
第4章 基于资源匹配的云打印任务优化调度方法研究 | 第50-65页 |
4.1 云打印任务调度问题分析 | 第50-51页 |
4.2 云打印任务与资源匹配问题简化 | 第51-52页 |
4.3 遗传算法概述 | 第52-55页 |
4.3.1 基本遗传算法 | 第52-54页 |
4.3.2 遗传多目标算法 | 第54-55页 |
4.4 基于遗传算法的云打印任务与资源匹配方法 | 第55-64页 |
4.4.1 多目标优化模型 | 第55-56页 |
4.4.2 线性加权法求解 | 第56-59页 |
4.4.3 并行选择法求解 | 第59-60页 |
4.4.4 NSGA-Ⅱ法求解 | 第60-64页 |
4.5 本章小结 | 第64-65页 |
第5章 实验研究 | 第65-84页 |
5.1 基于遗传算法的云打印任务与资源匹配实验研究 | 第65-74页 |
5.1.1 线性加权法 | 第66-70页 |
5.1.2 并行选择法 | 第70-72页 |
5.1.3 NSGA-Ⅱ法 | 第72-74页 |
5.1.4 结论 | 第74页 |
5.2 三维打印云平台承载能力及服务器性能测试 | 第74-83页 |
5.2.1 云平台的发布 | 第75-78页 |
5.2.2 承载能力及服务器性能测试 | 第78-83页 |
5.3 本章小结 | 第83-84页 |
第6章 总结与展望 | 第84-86页 |
6.1 总结 | 第84-85页 |
6.2 展望 | 第85-86页 |
参考文献 | 第86-89页 |