一种数控机床设计资源云模式的共享与调用方法

摘要

本发明公开了一种数控机床设计资源云模式的共享与调用方法。通过对异构数控机床设计资源进行封装，将应用程序的输入输出逻辑界面与计算逻辑指令分离，利用数控机床设计资源共享平台服务器动态开辟应用程序运行空间，调用独立的网络传输会话带宽和独立的内存空间，实现数控机床设计资源云模式的共享；根据数控机床设计资源匹配模型，计算设计资源与用户需求的同异反联系度，获得数控机床设计资源匹配方案，依据数控机床设计资源访问控制策略，动态选取数控机床设计资源，实现数控机床设计资源云模式的调用。本发明针对数控机床设计资源共享程度低、资源浪费的问题，提出了云模式的共享与调用方法，具有兼容性强，通用性和扩展性好的特点。

主权项

一种数控机床设计资源云模式的共享与调用方法，其特征在于，步骤如下：1)启动数控机床设计资源共享平台，对异构数控机床设计资源进行虚拟化封装；2)加载数控机床设计资源，数控机床设计资源共享平台服务器动态响应开辟数控机床设计资源运行空间，调用独立的网络传输会话带宽和独立的内存空间；3)根据数控机床设计资源匹配模型，计算设计资源与用户需求的同异反联系度，获得数控机床设计资源匹配方案；4)依据数控机床设计资源访问控制策略，动态选取数控机床设计资源，调用数控机床设计资源；步骤1)中所述的虚拟化封装，集成封装了数控机床设计过程所需的全部设计软件、工具集设计资源，所述的设计资源按架构分为B/S架构和C/S架构；所述的B/S架构和C/S架构分别采用不同的封装方式；对于B/S架构的设计资源采用数据库共享的方式，客户端与服务器通过浏览器遵循统一的协议进行通信；所述的C/S架构的设计资源采用终端虚拟封装的共享方式，利用终端服务web访问技术实现设计资源的共享；步骤2)中所述的加载数控机床设计资源，把设计资源的输入输出逻辑与计算逻辑指令隔离开来，当用户访问数控机床资源共享平台封装的设计资源时，服务器会为用户开设独立的会话，占用独立的内存空间，设计资源的计算逻辑指令在这个会话空间中运行，设计资源的界面会通过网络传送到用户终端设备上，用户从服务器端实时接收设计资源运行界面，获得与在本地运行设计资源一样的访问感受，使用户能够在任何时间、任何地点、使用任何设备、采用任何网络连接来高效、安全地访问数控机床设计资源共享平台上封装的设计资源；步骤3)中所述的根据数控机床设计资源匹配模型，设计资源检索代理按照用户输入的检索条件进行智能匹配，进行的是多属性多目标的设计资源—用户需求匹配，S＝{S₁,S₂,…S_k,…S_n}是数控机床设计资源共享平台上已经注册发布的设计资源，其中每个设计资源都有P＝{P₁,P₂,…P_r,…P_m}个属性描述信息，这里的m值对不同类型的设计资源可以采取不同的数值，针对每个属性信息都对应一个相应的权重值W＝(ω₁,ω₂,…ω_m)，用来表征检索代理进行智能匹配时对每一个属性描述信息的重视程度；步骤3)中所述的计算设计资源与用户需求的同异反联系度，根据所述的数控机床设计资源匹配模型，数控机床设计资源共享平台中所有的设计资源与用户需求的设计资源间的联系度表达式为：${\overrightarrow{\mu }}_k=\underset{r=1}{\overset{m}{\Sigma }}{\omega }_r{\overrightarrow{\mu }}_{rk}$式中，为数控机床设计资源共享平台中设计资源S_k与设计用户需求之间关于属性P_r的联系度，记设计资源集与用户需求的关联矩阵为ω_r为属性P_r的权重系数；则数控机床设计资源共享平台包含的设计资源集与设计用户需求间贴近度表达式为：${\left(MCH\right)}_k=\frac{{\left({\overrightarrow{\mu }}_k\right)}_{sm}}{{\left({\overrightarrow{\mu }}_k\right)}_{sm}+{\left({\overrightarrow{\mu }}_k\right)}_{ops}}$式中，为设计资源集与用户需求间联系度的同一性参数，为设计资源集与用户需求间的对立性参数；步骤3)中所述的数控机床设计资源匹配方案，设计资源检索代理按照用户输入的检索条件进行智能匹配，任意两个设计资源S_x和S_y与用户需求设计资源的联系度向量分别为${\overrightarrow{\mu }}_x=(a_x,b_x,c_x)$${\overrightarrow{\mu }}_y=(a_y,b_y,c_y)$设计资源S_x和S_y的IDO相关系数$\rho (x,y)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{max\left(\right|a_x-a_y|,|b_x-b_y|,|c_x-c_y\left|\right)}{\sqrt{{(a_x-a_y)}^2+{(b_x-b_y)}^2+{(c_x-c_y)}^2}}& (x\ne y)\\ 1& (x=y)\end{array}\right.$计算各个设计资源之间的IDO相关系数，得到模糊相似矩阵R模糊相似矩阵R的传递闭包$t\left(R\right)=R^{*}={\left(r_{ij}^{*}\right)}_{n\times n}$任选λ∈[0,1]，对各个设计资源进行聚类，将的设计资源聚为一类，分别为C₁,C₂,…C_g；将每个聚类里的相对最大贴进度进行排序得到绝对最大贴进度，该最大贴进度所在的聚类认为是最贴近用户需求的设计资源组，将该组设计资源作为匹配结果方案提供给用户。