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1实例成组分类
基于实例推理技术需要建立在实例库基础上,工艺实例库存有丰富的实例零件,这些实例的信息包括零件特征、加工工艺路线。为了使实例零件有序存储,便于检索,根据轴类零件特征将实例库分成多个子库(实例组),并建立分类编码。在进行实例检索时首先进行对应实例组的匹配,再在子库中检索相似的实例,从而提高检索的准确性和效率[4]。实例成组分类的作用,是将轴类零件的实例根据其特征的不同划分成不同的组。分类编码系统是实例分组的依据,此外该编码也是检索时实例组匹配的信息。参照OPTIZ编码系统的思想,建立了轴类零件实例成组分类的编码结构。如码位2的含义是,取值0代表直径渐增或渐小的阶梯轴,光轴属于此类的特殊情况;取值1代表中间直径大,两边小的阶梯轴;取值2代表直径变化不规律的阶梯轴。在编码结构中,码位2、码位3、码位4和码位9对加工工艺的影响较大,如有无齿特征,则加工设备和加工深度都不同。因此,将码位2,3,4,9的变化形成不同的实例组。实例组编码采用矩阵形式,称为实例组特征矩阵,用FM表示,共有21个特征矩阵,对应21个实例组。矩阵中的列代表零件编码的码位,行代表码位上对应是否有数值。实例零件成组归类算法如下:a.对待归类零件进行编码。b.将编码转化为编码矩阵(表示为DM3×9)。列对应码位,行对应码位上是否有数值。如果有数值,则该码位对应列值是1,否则是0。c.将零件编码矩阵与上述21实例组的特征矩阵(表示为FM3×9)相比较。d.将DM映射到FM上,当DM值为1的所有位置在FM中对应位置上的值都是1,则DMFM,零件归类于特征矩阵FM对应的类组。
2相似实例检索
相似搜索的目的是在实例工艺库中找出与当前待加工零件相匹配的实例零件,以及相应的实例工艺。一个实例包含了大量的信息,但并不是每一个信息都对实例的性质和特征有着等同的影响,不可能也不必要对实例的每一个信息细节都进行比较,而只需要考察使某一实例区别于其他实例的属性,这些属性信息将有助于判别该实例是否与待加工零件要求相似[5]。按照上述编码结构,对待加工轴件进行信息输入,系统自动形成编码矩阵。开始检索相似实例后,首先,通过特征矩阵匹配,检索到对应的实例组,然后,通过特征矩阵其他码位值的比较,检索到相似的实例。经过检索得到的相似实例往往有多个,为了使相似实例更精确些,在多个实例中对加工精度项进一步匹配,从而获得更加相近的实例。相似实例检索流程如图2所示。相似检索算法如下:a.对待加工零件进行信息输入,系统自动形成特征编码矩阵,列代表码位,行代表该码位上是否有数值,有数值则该元素为1,否则为0。b.将待加工零件特征矩阵DM与实例组特征矩阵FM相比较。c.当DM元素值为1的所有位置在FM对应位置上的值都为1,则待加工零件属于此实例组。d.在实例组中,将DM与实例组中各个实例的特征矩阵进行匹配。如果DM与某个实例的特征矩阵各元素均相等,则完全匹配。如果不完全相等,实例的特征矩阵包含DM,则认为匹配成功;相比较的两特征矩阵的第2,3,4,9码位上元素相等,则认为匹配成功。否则匹配失败。e.匹配成功的实例多于1个时,比较待加工零件主特征中最高加工精度与实例主特征中相同特征类型中最高加工精度,取相等或相近的实例为最终检索结果。在规则引导下,对检索到的实例工艺进行适应性修改,以满足待加工轴类零件的要求。完成的零件工艺规程及相关信息存入实例库,作为一个新的实例。
3结束语
工艺知识的重用有效提高了工艺设计效率和质量,通过相似实例检索获得相似工艺实例,实现了实例工艺的提取和重用,为所开发的实用性派生式CAPP系统提供了基础。
作者:邢建国单位:青岛大学机电工程学院