成型翻译资料

1、一种为了级进模设计的智能混合冲压设计系统W. Y.张，S. B. Tor，B和G. A.布里顿B新加坡理工学院联盟，办公室，南阳大街50号，新加坡，639798机械与制造工程学院南洋理工大学摘要：本论文介绍了智能混合冲压工艺规划系统的研究进展。该系统结合了黑板体系结构与基于案例的推理。在混合动力系统中，它有一个优势，就是可以利用过去的知识和体验研究基于案例的推理时就视为它的存在。而当其他推理方法出现时，当它不存在。关键字：黑板体系结构；混合智能系统；渐进的设计；冲压工艺规划。一：介绍级进模批量生产钣金件产品已广泛应用于各种行业，如航空航天，电子，机床，汽车，制冷。这些模具可以进行穿刺，开槽，切

2、断，下料，切割，弯曲，刮，拉丝，压花，压印，修剪，及其他各种成型，将它们操作在一个单一的设置。因此，级进模一般是很复杂的。冲压工艺设计和模具结构设计也是一个是困难的，艰巨的任务。冲压工艺规划就是利用冲压将金属零件模型产生为一个平面的图案，其次是嵌套的模式产生一个空白的布局。接下来，进行冲压操作计划和操作分配。由此产生的计划通常是表示为一条布局，指导后续模具结构设计。因此，生产率，精度，成本，和级进模的质量主要取决于带布局，然而，冲压工艺规划仍然更多的是艺术而不是科学。从历史上看，这个活动主要是进行手动，基于设计师的试验和错误的经验，技能和知识。在人工智能领域的最新进展（AI）产生了系统内置智能

3、应用各种知识解决级进模设计的问题，包括带状布局设计自动化。不同的知识源（KS的）相关的冲压工艺规划包括开展知识产平板模式，嵌套的知识产生一个空白的布局，各种不同的冲压工艺知识操作就像冲孔，开槽，切割，冲裁，弯曲和分期的序列冲压操作等。一个探讨级进模设计工作，我们的研究与在下一节中找到。然而，现有的工作基于传统的建筑知识专家系统，这是无法管理异构的有效KS。此外，这些工作没有提供对专家表示方案模型的宝贵意见， 因为很难表达为知识是他们所熟悉的。为了解决上述问题，有必要提供一个合作策略，可以促进解决问题不同的KS之间的沟通，并提供不同的知识表示方案内集成框架。为了这个目的，混合包括黑板智能控制系统

4、模块一些独立执行为KS而提出了。该系统提供了一个合作决策的环境和方便的混合知识表示方法，包括程序，生产规则，面向对象，基于图形的实例表示。该方法加快了级进模设计过程自动化的条布局设计。由于黑板建模的灵活性建筑，我们早期的基于案例推理的工作（CBR）的冲压工艺设计和模具设计 1 是还集成了方便的搜索和重用过去设计经验来解决新问题。限制一个CBR的方法已经克服了所提出的混合智能系统，可以使用其他推理方法如基于规则的推理解决问题的相关数据尚未在案例库的积累。实现一个原型系统剪辑2,和界面的参数,基于特征穷举法系统。以及提供一个例子证明我们的方法。二：相关的工作自二十世纪七十年代以来，在计算机辅助冲压

5、工艺的研究规划被广泛的报道。自动工艺规划的优点是生产率改进，降低成本和设计自动化。从上世纪70年代中期到20世纪80年代中期，第一代级进模设计CADCAM系统被开发3-6，虽然他们很少是基于AI技术。这些早期的系统的特征是基本的计算机图形设备，模具标准化组件，和设计程序的标准化。他们减少了设计和绘图的时间。然而，作为这些系统是在形式的设计技术传统的程序设计语言，只在模具零件清单生成和装配绘图和部分图纸执行使用电脑。的设计师仍然需要决定的最重要的决策的交互，包括带和模具布局。自20世纪80年代后期以来，已作出重大努力，通过世界各地的研究人员把各种各样的AI和传统的CAD方法来开发专用的级进模设计

6、的自动化系统，包括带版图设计自动化。知识工程是一种流行的人工智能技术已应用于智能冲压工艺设计及模具设计系统。例如，研究人员在美国麻州大学所描述的进步的知识系统的设计一个简单的铰链部分 7 冲压模具。系统生成平面几何图案和开发一条自动布局。新加坡国立大学的研究人员已开发一个智能的级进模设计系统（IPD）自20世纪80年代后期。他们利用特征建模和基于规则的方法实现自动冲孔形状选择，条带布局和三维模具结构 8，9 。基于特征关系树描述金属冲压部分及其拓扑信息，基于模型推理和空间推理技术已采用一定的冲压过程和原因整体规划指导发展进程条自动布局。在印度研究所研究人员技术已经开发出一种计算机辅助模具设计系

7、统，软件，金属片空白 10 ，基于启发式规则的推理和参数编程技术。最大的好处了通过该系统是最有效的快速生成条带布局。在利物普大学的研究人员已经在逐步穿孔设计自动化和冲裁模 11，12 。他们的工作是基于采用编码技术来表征盖章零件的几何特征，并随后用于生成的模具冲头的类型和布局，然后发展带布局自动。研究人员在中国华中科技大学，已经开发了一个智能级进模设计系统 13 。特征映射，规则推理和基于案例推理技术，设计过程包括带状布局设计可以自动进行。研究人员在韩国釜山大学，已经开发了一个紧凑的计算机工艺规划（CAPP）的级进模系统设计 14 。基于产生式规则，工作能够进行智能冲压工艺规划工作与毛坯的自动

8、发展布局规划、模具布局和带。虽然工程取得了很多在冲压工艺规划的成功，大多数的“智能”的级进模设计自动化的原型回顾以上而限制到特定的应用域，或仍需要大量的交互式输入经验丰富的设计师发展带布局。这是因为他们仍然继承的缺点是基于知识的专家的传统建筑系统，这是无法管理有效异构KS的原因。在台湾研究所的研究人员技术采用了各种人工智能技术包括模糊推理，模式识别，基于规则的推理，反向传播神经网络，遗传算法在冲压过程中的规划设计和网渐进的剪切和弯曲模15-17。然而他们的工作缺乏一个明确的和一致的模型将这些人工智能技术为一体的综合性设计环境。在我们以前的工作中，另一个人工智能方法，案例推理（CBR）采用冲压工

9、艺规划及模具设计 1 。CBR可以避免困难应用基于规则的知识表示问题时模型复杂的模具设计问题的方法。的制定检索策略可以缩小设计搜索空间和检索最相似的在合理的时间内设计案例。然而，在冲压工艺规划，它是很难获得足够的情况下，在初始阶段的整个问题空间当系统设置。CBR可能无法产生一条布局方案，病例数不足。上述的基于人工智能的方法优点和缺点。应对方法之一复杂的现实世界的问题，是整合利用多种人工智能技术，结合各自不同的优势和克服单一技术的缺点产生的混合解决方案 18 。在本文中，一块黑板建筑是通过开发一种混合智能冲压工艺规划由于其能力的系统在合作决策和住宿混合知识表示方法。在过去的两几十年来，黑板结构已

10、成功用于各种各样的领域，如语音识别，信号处理，工程设计和工艺规划。汤普森和路 19 用黑板结构的概念在表现形式的设计理念设计方案和设计约束和建立描述和设计过程的关系。该系统提供了一个协同决策环境是适合并行产品和工艺设计。该等。 20 开发了一个实时印刷电路板（PCB）装配CAPP系统集成多个KS的，包括规划专家在黑板上的动态信息处理模块建筑。集成系统的生成过程计划，可以实时实现。陈等人。 21 开发了一个并行，设计阶段评价产品设计系统，采用黑板结构。定性评价的阶段中的应用寻找解决原则的组合，然后进行定量评价提供信息性能，可装配性，可制造性，和成本方便的设计选择。在过去的几年中，黑板体系结构被证

11、明是适合于模具设计工装夹具等设计 22 和注塑成型的设计 23 ，虽然这类的应用仍处于起步阶段。然而，我们没有在文献中找到任何尝试应用黑板结构在冲压工艺规划钣金零件。它一直在我前面提到的工作 24 ，黑板体系结构非常适合于建设性地解决问题的过程规划冲压操作，在问题空间大，来自许多不同来源的知识必须是完整的实现的解决方案。后者的主题是讨论在本论文。3、 黑板体系结构冲压工艺规划合作决策的知识冲压工艺规划涉及各种KS的开展知识生产扁平化模式，嵌套知识生产的空白布局，各种类型的对于不同的冲压业务规划知识驾驶，冲孔，开槽，切割，冲裁，弯曲，等知识，分期序列冲压操作。这些KS的可以表达不同的表示方案等程

12、序，规则和对象。这是一个黑板结构的使用在综合智能化工艺设计环境的KS的交互通过黑板来开发解决方案增量。该黑板架构由三主要成分：黑板数据结构，KS和控制模块（图1）。的不同组件黑板结构是在以下部分描述。答：面向对象的数据结构。黑板是全局可访问的数据库，其中包含数据和部分解决方案是共享的独立的KS的KS的贡献在黑板上部分的解决方案，导致最终的解决增量。黑板的结构为抽象程度的层次，分别代表不同的求解过程的方面或阶段。部分解决方案与每个水平有关，可能与在其他层次使用算法程序的信息或启发式规则。每个级别包含规划对象用于在一个面向对象的表示问题的解空间的方式。该属性指示数据的对象，而方法通常封装诉讼程序。

13、面向对象的方法使表示紧密的数据结构，简洁且易于操作，从而可以避免任何重复的常用数据。参考图1，规划方案划分为四个不同的对象层次（1）输入数据包括冲压件、压；（2）冲压特征和特征关系；（3）冲压操作；和（4）操作关系及冲压工艺方案每个代表初始输入或不同的部分解决方案张贴在由专门的KS的。他们被称为黑板波纹管。1）输入数据到黑板输入数据主要包括部分黑板按对象。一部分对象泛型声明包括基本属性，如类型，部分尺寸，重量，表面处理，板料厚度，空白材料，年生产，毛坯尺寸等，和指针构成的冲压特征和特征关系，将阐述之后。媒体对象包含的属性如按类型，按吨位，枕的尺寸，床打开尺寸，闭合高度，笔画数，等媒体数据是有用

14、的确定冲压操作，将阐述后来。2）面向对象的特征建模冲压金属部分由于传统的几何建模技术不捕捉设计意图（用于制造例如，设计），他们一般是无法支持复杂的和例如，基于知识的智能推理能力，工艺规划。近年来，机械加工的概念的特点，引入了创造之间的直接联系设计和制造 25 。特征建模是一种存储的设计和制造相对较新的方法在CADCAMCAPP系统的信息。同样的，一个冲压金属零件冲压特征可以使冲压工艺规划任务可以直接执行从几何模型。冲压特征信息载体，用于模拟冲压零件一套设计和制造信息包括几何和非几何属性。每个这些冲压特征可以制造一个具体的冲压操作或结合冲压操作使用一般的层次分类结构由Chen等人设计的特点。 2

15、6 ，冲压金属零件可以用四类冲压特征建模：主要特点：平，绘画，等等。阳性的次要特点：标签，卷曲，浮雕，褶边，珠，法兰，等。负次要的特征：孔，挤压孔，形，变形，槽，台阶，等等。连接二特点：弯曲，混合，等。面向对象的特征表示已用于封装的设计和制造在冲压特征对象的信息。例如，一个孔特征对象包含的基本属性，如特征类型，特征识别，主要特征的身份，地位，方位，深度，直径，精度，粗糙度，等，和方法计算周长（某些属性从其功能上类继承的对象，即负特征）。除了个别冲压特征表示，一个全面的代表性特征的关系保证所有的冲压特征与冲压工艺规划的考虑。此外，该特征关系的数据可用于确定序列的冲压作业有时冲压操作本身。四个关键

16、的类型在冲压特征关系是，是，邻接与精度相关的确定在本文中。第一三关系类型是，在相邻的采用Chen等人。 26 定义的关系一般的设计特点。在特定的领域冲压金属零件，是关系可以用指出空间相互作用时产生的负冲压特征是在另一个冲压特征（例如，主要特征）。同样，也可以用表明空间相互作用时产生的正冲压特征在另一个冲压特征。和关系的相邻的可表明空间相互作用时发生的连接的冲压特征是相邻的另一个冲压特征（例如，主特征）。精密相关一关系类型的介绍，在我们前面的工作 1 为代表的设计约束时产生的冲压特征不直接连接，而是与，另一个冲压特征的公差尺寸。3）冲压操作对象映射到冲压特征对象在黑板上，冲压操作对象在一个较低的

17、水平比冲压特征与特征的关系对象。他们是用来定义制造过程从金属带形成的金属部分。基本上，这冲压工艺规划的任务是将一组冲压特征和征之间的关系为一组冲压操作，和描述之间的关系这些冲压操作。一个通用的宣言冲压操作对象包括冲压操作类型，几何形状，几何约束，精度，粗糙度，冲压特征关系，并控制参数。典型的冲压操作对象包括冲孔，切口，切断，下料，切割，剃，拉丝，压花，压印，修剪。冲压特征可以与一个特定的冲压制造操作（一个一对一映射）或组合冲压操作（一对多映射）。几个冲压特征也可以与一个单一的制造冲压操作（多对一映射）。 图2基于图的部分的冲压工艺方案4）基于图的冲压工艺方案从冲压特征的一组映射后冲压工艺设计任

18、务，剩下的是将操作站在一个冲压件模具最优序列。冲压操作正在进行中渐进的方式，通过创建冲压操作关系作为一个部分的冲压工艺方案。基于图的方法来安排冲压在冲压工艺规划操作对象。图由一组节点的存储信息冲压操作，和一组弧，店关于手术的关系的信息。冲压操作是通过两种彼此相关关系，集群或优先关系。集群冲压操作被执行的同时，可以在同一工位的上演。冲压操作优先级必须在序列，所以他们在相邻模站上演。集群的关系，和优先关系是由虚线椭圆代表针对固体线分别，如图2所示。注冲压操作，C和D同时工作，而在同一工位的上演，而冲压操作之前运行，并在模具中上演站立即一个前操作C.条带布局可以由计算机生成的使用基于图形的自动冲压工

19、艺方案，这是适合于计算机实现的有效的配方和解决方案的程序。B.专家知识源（KS的）在黑板上面提到的规划对象不是孤立的数据结构，但相关的由一组专家KS的类似专家的体现了解决问题的知识。这些KS的是知识的独立块和不直接与对方沟通。相反，他们参与解决问题的过程中所做的贡献他们在黑板上的部分解决方案，或更新黑板的内容。KS的冲压工艺规划包括，但不限于，展开，嵌套，引航，穿孔，弯曲和分期。由于黑板的模块化体系结构，便于用户拓展通过整合不同的方法在系统KS空间知识表示等程序，规则和对象。在弯曲的KS规则例子如下所示：如果弯曲的弯曲角度900 1350之间，然后 图3 提出的CBR工艺冲压工艺作业流程规划它

20、需要两步弯曲操作。由于黑板建模的灵活性建筑，我们早期的基于案例推理的工作（CBR）的冲压工艺设计和模具设计 1 是同时综合提高冲压生产率工艺设计重用以往的设计经验存储在案例库中（图1）。KS的案例检索，案例检索及适应情况是专为这个目的。图3阐述了CBR过程的相互作用从这些KS的。最初，案例库只由一数情况下，使用传统的基于知识的获得由设计师系统或输入。方便的情况下检索，每一个新的冲压部分首先描述了使用。面向对象的特征模型与之前，然后输入对案例的索引器，可以识别冲压特征和特征关系准确地通过案例索引KS。的索引的情况下，然后通过案例的猎犬，它提取的情况下（从案例库），类似于输入通过案例检索案例最密切

21、的KS。如果检索最近的案例不完全匹配的查询部分的设计，它是通过一个案例的适配器，裁缝检索的情况下适应新的要求通过案例改编KS。一旦当前的问题是通过历史检索或适应解决的情况下，最终产品的布局方案输出给用户，并存储在一个新的历史在案例库。这不断提高CBR系统的影响通过扩大案例库，每当一个新的冲压工艺规划问题的求解。为简洁起见，本详细的CBR方法可以称为 1 ，本文不重复。虽然黑板结构提供强度知识框架的构建与合作解决问题的过程，它不支持表示或提取的几何与拓扑从金属冲压件信息，中间平模式和空白的布局，以及由此产生的条带布局。因此，有必要整合黑板与现有的CAD系统的体系结构。坚实的边缘因为其参数的性质，

22、它能够使用户的设计与功能，其内置的功能有助于特征识别。的CAD接口被视为一个CAD专家咨询（知识源）模块，即CAD，KS。的应用编程接口（API）是一个对象链接和嵌入（好啊）编程接口Solid Edge。它包含的功能可以是从C+调用，它为程序员提供了直接的使用Solid Edge用户功能。因此，可能的新型金属冲压件参数，从设计易于提取的冲压特征，创造组件和图纸，等等。C.议程为基础的控制模块专家KS的机会主义的黑板上的变化。控制为基础的议程模块用于监测变化在黑板上决定接下来应采取的行动。议程保持黑板上所有的事件跟踪，作为一个专家知识库源激活记录（KSAR的），可以选择执行，并计算执行的优先级。

23、控制模块采用启发式控制规则为战略KS设定上述议程，例如，通过定义动态优先级触发卡萨在特定在不同的冲压工艺规划阶段，和调用一个具有最高优先级的卡萨执行。战略KS下面是例子。规则501：如果战略上穿刺操作两导孔没有被添加到黑板上，这驾驶该优先级设置为100。注意优先一个专家的启发式规则可以表示使用在剪辑，编程语言的显著特征。规则502：如果战略上穿刺操作两导孔已被添加到的黑板，驾驶该优先级设置为0。合作解决问题的过程中，解决方案是建立在一个时间步。KS的序列执行是动态的和机会主义的而不是固定的和确定性，取决于上的变化由专门的KS的专家制定的黑板KS的执行可能会导致修改的黑板，使系统回到开始环。黑板

24、控制周期重复直到可接受的解决方案已被发现或系统不能进行由于缺乏知识或数据的进一步。一个说明性的例子一个典型的冲压金属零件在Solid Edge建模CAD系统（图4）为例说明黑板上的冲压工艺规划方法在原型。系统启动与检索需要从零件CAD几何信息模型，和其他技术信息的用户输入（例如，部分重量，表面处理，空白材料，年生产，按类型，按吨位，垫板尺寸，床打开尺寸，闭合高度等），以产生一第一抽象层次上，即冲压件水平。 图4 一个样品的三维特征模型冲压金属零件。然后CAD KS（CAD API函数）分析几何和技术的部分信息按对象，并提取冲压特征关系对象的抽象形式的二级黑板上，即，冲压特征水平。假设没有解决C

25、BR KS执行后因为只有少数病例中存储的对象的情况下基地。然后系统机会主义咨询其他规划KS的不同冲压操作变换成一组冲压冲压特征操作上的抽象形式第三级黑板，即冲压操作水平。与分期KS进一步咨询后，该冲压操作可以通过一个基于图的排序冲压工艺方案，形成第四级在黑板上，即抽象，冲压工艺方案水平（图5）。在这个用户界面，右侧窗口显示基于图的冲压工艺方案，其中不同的冲压操作在同一台上演或按顺序在不同的站。图中显示10穿孔作业，2弯曲操作，1压花2挤压操作，操作，5切口术，2切断操作。左边的窗口显示关于选择的冲压操作的详细信息。图6显示了相应的二维条带布局由计算机生成的解决方案，并存储在案例未来的CBR 1

26、基地。当然，用户可以随时通过修改重写计算机排样交互式工具居住在默认的解决方案CAD系统。 图5 冲压工艺规划水平的黑板样品冲压金属零件五：结论对条料排样冲压工艺设计是一个困难的在级进模设计创造性的任务。本文介绍了冲压工艺设计的方法使用混合智能系统的方法，来模拟协同一组模具设计师之间的思维。该方法提供了一个协同决策在一个统一的黑板结构环境有利于混合知识表示的计划包括程序，规则，面向对象，基于图和基于案例的表示。它减少了障碍存在于传统的体系结构基于知识的专家系统，并有能力冲压工艺管理异构的KS的规划有效。冲压工艺规划例子来说明的好处本文提出的方法。未来研究的目的是开发一个并行工程环境的级进模设计使

27、用混合智能系统的方法，并延伸将图的系统推理的能力为解决特定方面的理论算法设计，例如，着色算法的聚类。 图6 二维条带布局的解决方案的样冲压金属零件样品 参考文献：1 S. B. Tor, G. A. Britton and W. Y. Zhang, “Indexing and retrieval in metal stamping die design using case-based reasoning”, Journal of Computing and Information Science in Engineering, 3 (4), in print,2003.2 J. Giarra

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