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外文翻译--智能化夹具设计系统的开发 中文版.doc外文翻译--智能化夹具设计系统的开发 中文版.doc -- 5 元

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1智能化夹具设计系统的开发摘要夹具在加工过程和机械装配中是一个重要的基本的工具。随着CAD/CAPP/CAM技术的发展和CNC技术在制造业中的广泛应用,传统的夹具设计方法已经不能满足产品越来越快的更新、实际生产中所需的夹具复杂化与多样化的要求。计算机辅助设计是解决这一问题的有效方法。在传统的计算机辅助设计系统中,设计者的参与和经验是必须的。在本文中一种新的设计系统已经研发出来,它是为专用夹具而设计的,把人工智能技术应用到了CAFD系统中,运用了专家系统和三维建模技术。它讨论了配置,一般的功能模块,知识表示,推理装置,夹具标准件库。本文讨论了在夹具设计过程中的智能优化技术。最后利用CAFD系统设计了一个虚拟的夹具作为例子。关键词夹具智能系统专家系统1.引言专用夹具是一种特殊的工具,它是在制造中使工件定位以及把工件固定在合适的位置。通常情况下它支撑和夹紧工件。在制造中夹具消除特殊标志、配置、频繁的检查,建立统一的性能。这会减少操作时间,提高生产率。由于其不可替代的优势和特点夹具广泛用于工厂的实际生产中。由于CAM技术的应运和流行,对设计和制造夹具的效率和可靠性提出了更高的要求。手工的夹具设计在制造中是一份传统费时的工作,而且设计者在夹具设计中起很重要的作用。工艺设备是否可以迅速的提供,影响零件生产的效率和质量,特别是在小规模和多品种的生产中。关于夹具设计有效方法的研究已经引起了许多专家和学者的注意。自从九十年代以来,许多专家和学者已经试着研究计算机辅助设计的新方法。基于三维设计软件的平台,一种运用特征造型和参数化设计技术的夹具设计理论被提出来。一种为了采用检索技术的模块化夹具设计系统的CAFD应运了分解和重建理论得到了巨大的发展,特别是随着人工智能技术的发展,专家系统已经被引进到夹具设计的过程中,去实现特殊的作用。在进行传统的夹具设计中,该设计师通常需要花费大量时间寻找夹具设计手册和工艺流程图。这需要花费大量的时间去准备与设计相关的,例如为重复绘制,繁重的工作,很低的效率,已严重的影响了交货的时间。然而,传统的CAFD系统在过去自动化程度很低,它过多的取决于设计者的参与,夹具设计过程是很低效的。由于大部分的设计工作是在二维平面上,设计者必须具备较高的机械制图知识和空间想象能力。应用3D模拟技术对设计者来说不仅直观、容易理解,而且降低了对设计者对专业技术的要求。2本文主要论述了CAFD系统的配置,一般功能模块、知识表示、夹具和夹具组件模块基础,推理机制,知识库。根据夹具设计的特点,AI技术已经引入到夹具CAD系统中,一种基于3D特征建模,可以有效利用专家优势和三维特征造型技术的智能CAFD系统已经开发出来了。2.系统结构图1显示了CAFD系统结构,展示了一种更详细,具体的工作程序的系统。考虑到夹具设计的特点,CAFD系统采用了模块化思想。它由推理机系统,知识库,接口数据库,夹具及固定装置零件模型库等等组成。夹具设计的第一步,使用者需要建立零件模型,包括制造所需的夹紧参数,加工参数,定位参数,其他制造过程所需的完整参数,这些都是夹具设计不可或缺的。此系统采用了基于推理的混合战略和根据工件信息推理的规则。首先基于实例的推理。CAFD系统会在样库中寻找满足要求的相似的例子。有时,如果幸运的话可以找到满足要求的夹具。第二,如果没有一个合适的样例,系统将会根据知识库中的知识进行推理并给出一个新的设计样例。然后,调用夹具模型组成要素的样例,利用参数化驱动技术来重建模型。通过人机界面,如果由CAFD建的模型通过强度分析、干扰分析和其他分析,系统将设置参数值并完成夹具设计。否则,系统将保证用户调整参数和重新设计。如果结果令人满意,用户可以将这个例子储存到例库中。该系统有一定的自学功能。更多的例子储存到例库中,系统的智能化水平越高。图1.CAFD系统的流程图33.推理装置根据在夹具设计过程中所依据的经验的特点,该系统采用了CBR和RBR混合战略。样库中的样例是有限的,他不可能满足夹具设计中所有的情况。所以,CBR不是完美的。一但没有找到合适的例子,若没有其他的推理装置,系统将不会得到最终的方案。相对CBR,RBR更能满足系统的设计过程。3.1应运在CAFD中的CBRCBR的基本思想是通过例库中类似的例子找到答案。结果是通过CBR的夹具设计与更能满足实际加工工艺的要求。与RBR相比较,CBR在夹具设计中给习惯以专家的思维去工作,避免知识获取与表示的困难。正如图2中显示的那样,CBR的夹具设计过程包括案例表示、案例搜索和计算,案例评估,案例检索和案例更新。这种技术的关键在于创建案例表达时的表达方法的检索装置。图2.夹具设计样例推理的设计过程3.1.1案例表示在系统中的案例用编码技术代替。根据夹具设计的特点,每一个案例给一个不同的十进制数。案例将会被编码和改变以便被识别。最后,案例以编码形式进入典型案例中。3.1.2案例搜索和计算针对夹具设计的要求,计算的相似程度采用最接近的策略。计算公式是S∑n1wipi这里,S与存在的案例的相似程度N组件模型特性的数量4Wi每个特性的加权因子Jp与案例j,0,1等的匹配程度根据相似程度的值,拥有最大计算值的案例是最相似的案例。3.1.3案例评估根据(2)的结果,相似度最大的那个案例如果Smax≥0.96则可以接受案例方案,把他调出来,跳过(5)和(6)。如果Smax0.96则存在的案例与需求的有差距。S的值越小,与案例库中找到的的案例的差别越大。在这种情况下,改造工作必须提前完成。3.1.4案例检索筛选到得案例不可能完全满足设计的要求。检索是得到符合结果的必要过程。检索包括模型尺寸和模型结构,还有解决方案。3.1.5案例更新更新夹具模型库直到案例检索的结果令人满意。随着满足夹具必须特点的新样例的产生系统将更新。3.2应运在CAFD系统中的RBRRBR是通过规则描述知识的过程。一般来说,知识被简单,灵活和容易理解的方式表达出来。通过推理,基于规则的系统将引导用户去完成全部的设计任务,包括原理设计,布局机构设计,详细结构设计,机构分析和性能评价,然后完成一个集成的夹具装置。RBR的推理过程展示在图3中。图3.RBR的推理过程4.知识库知识库的产生的过程包括知识获取的知识表示。知识表示是最重要和必须的要素。许多知识是教科书上的,经验只有专家才有。他们必须转化成电脑可以识别和执行的形式。知识表示的方法通常有以下几种逻辑模型,框架,语义网络,
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英文资料库上传于2013-11-17

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