基于动态演化超网络的制造资源服务聚合模式与容错调度机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51705014
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    程颖
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In service-oriented manufacturing systems, the distributed manufacturing services can be integrated logically through the manufacturing service platform, and ultimately aggregated with value-added functions after the on-demand applications of services composition and collaboration. Correspondingly, the theory of manufacturing service management is also divided into two layers of scheduling problems: (a) the supply-demand matching in system layer, and (b) the composition and collaboration in enterprise layer. Because of the dynamic environment, the law of service aggregation, the theory of value-added application, and its dynamic scheduling and fault-tolerant methods are challenged. Considering the services of the underlying manufacturing resources or production equipment and their dynamic demands and environment, a scalable dynamic evolutionary hypernetwork model is proposed in this study. Based on the proposed model, the dynamic iterated composition correlations of different services are described and analyzed, the dynamic evolution rules of the composition correlations and the dynamic aggregation laws of the services applications are explored and revealed, and a new service dynamic scheduling method and the corresponding fault tolerance mechanisms are finally provided.
在面向服务的制造系统中，分布式的制造服务能够通过制造服务平台实现从逻辑上汇聚，并随着服务的按需组合协作应用，最终导致服务从功能上聚合增值。相应地，其制造服务管理理论也衍生出制造服务的系统层（a）供需匹配与调度和企业层（b）组合协作与调度两个不同层次的智能管理与优化问题。由于服务组合协作生产应用所面临的动态环境以及服务之间的组合协作关联与特征的动态演化，为服务的聚合规律与增值应用理论及其动态调度与容错方法等研究带来挑战。本项目针对底层制造资源/生产设备面向复杂动态生产需求与动态环境时所对应的制造服务的组合协作与调度问题，通过建立可扩展的动态演化超网络模型来描述和分析服务及其动态迭代的组合协作关联与特征，并探讨和揭示面向复杂动态生产需求时服务的组合协作特征演化规则及其动态聚合模式与聚合规律，从而提出相应的新的服务动态调度容错机制与方法。

结项摘要

在工业互联网/工业云平台等面向服务的制造系统中，分布式制造服务通过网络平台实现逻辑上汇聚，并随着按需聚类与组合协作应用能够实现功能上聚合增值。然而，在平台运营过程中，制造服务映射的底层制造资源在面向复杂动态生产需求与环境变化时，如何开展分布式制造协作并进行有效动态容错调度，是平台落地应用仍待解决的重要挑战之一。本项目通过服务递阶层次分析，分别构建制造服务汇聚与动态聚合超网络模型，揭示制造服务聚合协作时变特征，提出基于动态演化超网络的制造服务协作与容错调度方法。主要成果如下：.（1）提出了工业互联网平台环境下汇聚任务的三维分解机制；考虑制造服务聚类和组合协作关联，构建了基于递阶层次分析的制造服务汇聚超网络模型；从规模扩展性、功能多样性等角度，设计了面向平台汇聚供需的制造服务协作调度机制。.（2）针对工业互联网信息物理融合环境及其动态不确定性环境特征，归纳了9种动态事件触发的服务节点及其关联边的演化操作，进一步建立了制造服务汇聚超网络的聚合演化模型；揭示了服务聚合演化的群落结构及其内聚性、耦合性等协作模块特征，提出了聚合协作特征的时变度量方法。.（3）面向静态汇聚超网络模型，提出了基于任务时间冲突关系图着色的制造服务分布式协作调度方法；面向汇聚超网络的聚合演化模型，设计了考虑18种特定条件的ECA规则，提出了基于动态演化超网络的制造服务容错调度方法。.（4）面向工业互联网平台的制造服务按需动态聚合协作与容错需求，提出了数字孪生增强的制造服务聚合协作与协调机制；考虑群落结构复杂网络拓扑及其协作模块特征，设计了制造服务聚合演化分析与协作优化测试工具。.以上工作获国家发明专利授权3项、受理7项，软著1项；参编新工科智能制造系列教材1部，获北京市高等教育教学成果奖二等奖1项；发表论文10篇，其中在IEEE Trans.等期刊发表SCI论文8篇，5篇论文所在期刊影响因子大于5、最高影响因子10.615。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（1）
专利数量（9）
Manufacturing Services Scheduling With Supply–Demand Dual Dynamic Uncertainties Toward Industrial Internet Platforms
面向工业互联网平台的供需双动态不确定性制造服务调度
  • DOI：
    10.1109/tii.2020.3004248
  • 发表时间：
    2021-05
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子：
    12.3
  • 作者：
    Y Cheng;Y Xie;D Wang;Fei Tao（陶飞）;P Ji
  • 通讯作者：
    P Ji
Manufacturing services collaboration: connotation, framework, key technologies, and research issues
制造服务协同：内涵、框架、关键技术及研究问题
  • DOI：
    10.1007/s00170-020-06042-x
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    P Li;Y Cheng;W Song;Fei Tao（陶飞）
  • 通讯作者：
    Fei Tao（陶飞）
Task allocation in manufacturing: A review
制造业的任务分配：回顾
  • DOI：
    10.1016/j.jii.2018.08.001
  • 发表时间：
    2019-09
  • 期刊：
    Journal of Industrial Information Integration
  • 影响因子：
    15.7
  • 作者：
    Ying Cheng程颖;Fengyi Sun;Yongping Zhang;Fei Tao
  • 通讯作者：
    Fei Tao
Scalable Hypernetwork-Based Manufacturing Services Supply Demand Matching Toward Industrial Internet Platforms
可扩展的基于超网络的制造服务为工业互联网平台提供需求匹配
  • DOI：
    10.1109/tsmc.2019.2944524
  • 发表时间：
    2020-12-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Cheng, Ying;Xie, Yifan;Tao, Fei
  • 通讯作者：
    Tao, Fei
Failures Detection and Cascading Analysis of Manufacturing Services Collaboration toward Industrial Internet Platforms
面向工业互联网平台的制造服务协作故障检测与级联分析
  • DOI：
    10.1016/j.jmsy.2020.08.012
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Journal of Manufacturing Systems
  • 影响因子：
    12.1
  • 作者：
    P Li;Y Cheng;Fei Tao（陶飞）
  • 通讯作者：
    Fei Tao（陶飞）

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    程颖
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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

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          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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