4.7吋(寸)苹果6手机保护套的注塑模具设计
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分枝定界算法在注塑工艺规划系统中的应用(伦敦施普林格出版有限公司) (新加坡国立大学部机械工程学院P. Y. Gan, K. S. Lee and Y. F. Zhang) 本文介绍了人工智能在注塑模架工艺规中的使用。计算机辅助工艺规划系统的IMOLD制定中,将提取和识别认为是在连同其优先约束和现有的机器前为模具底板进程产生的切削加工.。这种行动计划所需的操作,该工艺方案用分支定界算法进行了优化,而切削加工时间已经被提议作为优化目标函数。以智能工业为例,该算法与具有遗传算法的工艺规划系统相比较,该算法能够搜索一个可行的优化方案。这一发展的结果将使用户能够轻松地优化工艺计划对任何给定模具基地选择,以适应在生产车间的动态变化。关键词:分支定界算法;计算机辅助工艺规划(CAPP系统);优化;注塑模具基地1.简介计算机辅助工艺规划(CAPP)。近几年来已备受关注,一直以来它与计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助制造(CAM)系统被认定为是实现完全自动化的工厂的桥梁。尽管CAPP系统已经为不同行业所需要,但这项技术仍存在许多不足。这项工作的重点是发展基础模具制造的CAPP系统。目前,最基础的模具生产工艺规划是手动完成的。该过程在很大程度上取决于这一进程的计划人员引进的CAPP系统,它应确保更全面的考虑国税发制造参数的工艺计划。CAPP系统中仍需考虑行因素业,原因如下:1、 模具基地公司在收到定制模具制造基地的要求时,这种功能被要求添加到模具基地的情况愈来愈多。因此,需要额外的操作来创建这些新功能,通常,标准模架有一个预定的工艺规划,用来优化加工所需的金额。随着新业务的增加,这种手工工艺规划优化工艺的方案,是无法跟上变化的步伐的。 CAPP系统能够重新优化工艺方案,以确保不断提供最优方案。2、 车间整体条件,应考虑到工艺过程规划。手工工艺规划是无法考虑各车间的变化提高其应用效率的。只有严格的让CAPP系统来进行优化考虑。这项工作的目标是建立一个基地规划模具CAPP系统。 IMOLD(智能模具设计)是一个以知识为基础的应用软件。在机械工程学系发达的新加坡国立大学,用此以方便注塑模具设计,分支定界的技术是选择的搜索算法,在模具基地计划建立过程中使用IMOLD优先约束工具,机器,模型数据库中读取部分文件连同机器可用性实时投入在生产过程规划。经营者需要输入自定义功能来产生工艺方案,然后使用某种形式的人工智能。 本文介绍了一种灵活的CAPP系统,他能在协助操作过程中更全面的规划考虑规划旨在系统的运作。在一个简短的调查中,文献能提供人工智能一些规划并在相关工作过程中使用这一领域。问题制定和分支定界算法的实现都包含在下面的章节。最后,个案研究表明,该系统具有易用性和非常大的潜力。分支定界之间的CAPP和遗传算法的CAPP比较显示在第二个案例研究。2.背景工艺规划是一个为所有需要建立从产品的原料1到最终编制一套步骤的详细说明。一个进程的计划质量在很大程度上取决于这一进程的计划人员的技能。作为可利用的工具,机器,需要建立一个广泛的知识体系 2。因此,一个CAPP系统看作是在工艺规划协助的重要工具。优化的CAPP系统应是所有可能的方法制造的一部分。然而,许多报道CAPP系统无法产生整体优化工艺方案3。因此,出现了越来越多地使用人工智能为全球解决方案搜索4,5。所报告的许多方法只涉及功能排序,而不包括整个行动的细节要求6,7。详细的操作分配应用于执行操作车间资源的需要。 绩效指标是对目标函数的最大化或最小化问题的所有优化。对于过程的规划,不标是尽量减少或时间,成本,有时两者。有多种工作完成使用成本 作为衡量性能的标准8,但可用于考虑和计算成本9,10车型范围。据了解,为了尽量减少中的在一个车间内的作业时间提高工作进度,用最少的整体加工工艺方案时,应使用11。因此,我们使用时间,因为它是一个较明确的依据,他是量化的过程中产生的计划质量。这个选择进一步说明,模架的交货时间对模具制造产业的非常重要。当一个详尽的计划解决方案的一个过程顺序查找导致不可接受的计算时间时,大量的操作是必需的。这项工作采用分支定界算法来搜索最优或接近最优的工艺方案智能。分支定界算法是一种搜索空间的隐枚举著名的搜索算法12。它作为一个人工智能方法的使用已被广泛报道,用于解决工艺规划等领域问题13。 已经有报道说一些工作开始使用分支定界法,14-16工艺设计),然而自然界中作品的计划不同于过程计划所需的模具制造产业。这项工作采用分支定界法,处理计划考虑的所有操作工具,所有可用的访问方向,以机器和工具为每个模具底座。据我们所知,这一水平的考虑未见有人论及其他相关研究。3。问题制定一个工艺设计操作的次数的约束关系,机器设备、加工方向,和工具的优先是一个问题。解决方案的优化是一种序列,是与其关联的操作机器的生产工艺方案,以最少的生产时间来完成设计。3.1工艺规程模型在所需的信息提取的基础上, 用数据库的操作、机器设备、加工方向、工具和优先约束等工艺设计提高机器的可用性来优化模型,用以模具基地使用。该模型的原理表示图1显示的是,以下假设如下:1.只有一台机器,一个操作。2.所有机器都可以访问这个作用只有一个特定的脸。如果加工是给予另一张鬼脸,那么必须取下来设置的时候还将发生代替部分面临着不同的方向。3。起重机或机器人随时可用。不需要等待时间许可,将时间浪费在等机械或劳动将部分。 提供度身订造的学科特点决定次过程中应输入规划师的必需数据操作,因为一个单一的功能可以由许多可能的方法,这会让过程计划更多的控制系统。指定的操作和最后生成的进程计划要满足下列条件:1。将模具的基础板作业的认可指派给他们。指定的操作应该产生预期的形状、尺寸、容忍、及完成这个功能。2。操作序列得到进度计划的优先级关系不应违反有关业务。3。操作才能必须在它能加工那个特别的特征内。计划应包括得到的数量,进行作业的层序过程,这些业务,机器、加工的发展方向和相应工具的使用。这些细节是必要的时间,它可以保存某个特定的机器使用,对作业进行相同的设置。例如,一个盲孔必须打在x轴方向而通过漏洞可以钻来自x或x的方向。它可以被考虑的操作,目的就进程计划应该执行这两种操作在同一台机器上来自x指导。3.2目标函数我们使用类似疾病学组的计算框架作为量化的目标函数17 。这是一个全面的加工时间(OMT),目标函数是通过计算每个连续序列的过程的计划和序列的最低OMT来确定的视最终的过程。有三个方面,促进了OMT的计算,他们分别是用机器设置次,加工方向设置次和加工次。3.2.1机器安装时间机器安装时间(MST)被认为两种操作机器之间的任何变动时间。它的定义是在某一特定方向上时间机器和赛车的各种换模时间机器之间移动所需要的时间。它被定义为总氮的业务活动我是指工艺操作机器选择我,MSTIi指机器安装时间指数运行机用我,而且操作的次数是挑选了整个系列的操作模具的特点。3.2.2加工方向安装时间准备(MDST)加工方向是在同一台机器上改变各种模具所需要的时间的方向。计算MDST只有改变加工的方向发展,但没有变化机器之间的两种操作。它的定义是:MDi加工方向是选择过程的操作方向,MDSTIi加工方向安装时间指标操作器。有关MDSTIi和MSTIi差异的移动部分在机器的新和旧之间。因为是假定或机器人的起重机所以没有等待的时间,我们采取MDSTIi和MSTIi一样。4结论本文说明了基础的CAPP系统的分枝定界,它为操作序列、机器设备、加工方法,和工具提供详细的过程计划。它可以定制容易占模具的更换时间,且能适应不同的环境。该系统提供的综合商店地板考虑其优化的整体加工时间。案例研究计划取得了良好的过程,能调节操作序列,以适应任何车间的变化。计算实际模具解决方案需要的时间达到发现合理的工艺设计。比较与基因演算法结合系统证明,分支定界系统是无法与基因演算法结合的,对大多数问题,取得了较好的解决方案。这个模块提供了一种假定有固定车间的适合动态变化的环境。CAPP系统的发展将使不同产生之间计划定量有助于评估过程的生产工艺优化,在未来,其他性能措施, 对于较复杂的部分的探索诸如成本还将使用这个模块。参考1. C. B. Besant and C. W. K. Lui, Computer-Aided Design and Manufacture, 3rd edn, Ellis Horwood, 1986.2.T. C. Chang, Expert Process Planning for Manufacturing, Addison-Wesley, 1990.3. M. C. Kayacan, I. H. Filiz, A. I. Sonmez, A. Baykasoglu and T. Dereli. “OPPS-ROT: an optimised process planning system for rotational parts”, Computers in Industry, 32, pp. 18195, 1996.4. D. T. Pham and P. T. N. Pham, “Artificial intelligence in engineering”,International Journal of Machine Tools and Manufacture, 39, pp. 937949, 1999.5. C. Leung Horris, “Annotated bibliography on computer-aided processplanning”, International Journal of Manufacturing Technology”,12, pp. 309329, 1996.6. Jozsef Vancza and Andras Markus, “Experiments with the integration of reasoning, optimisation and generalisation in process planning”, Advances in Engineering Software, 25, pp. 2939, 1996.7. 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