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基于CBR和KBE的拉深模设计系统1

汉泰五金网 2022-09-18 16:14:20

基于CBR和KBE的拉深模设计系统(1)

基于CBR和KBE的拉深模设计系统(1) 2012 模具设计是一个极其复杂的过程。在企业里,模具的设计过程,需要由具有一定经验的工程师来完成。模具CAD/CAM的研究热点之一,是开发出一种适合于企业生产实际的模具智能化、自动化设计系统。 随着计算机辅助工具的不断发展与完善,应用KBE(Knowledge Base Engineering)的技术实现,使冲压工艺和模具设计自动化以及智能化成为可能。 本文主要研究基于CBR(Case Based Reasoning)和KBE相结合的设计系统的一些关键技术,设计了拉深模设计系统的总体结构。在研究拉深件描述方法的基础上,构造相似度函数,以判断当前拉深件与事例库中检索到的拉深件的相似程度,用最近邻法来检索实例,确定新产品与已经保存在产品库中的拉深件的几何和成形相似性;并根据拉深件的形状和尺寸特征,构造拉深件的特征骨架;在CAD软件UG的平台下,建立拉深件实例库、知识库、模具标准结构库和人机交互界面;采用分层次参数驱动模具原型,通过拉深件特征骨架与模具结构原型中对应零部件的逻辑运算,形成模具工作部分零件,实现拉深模具的三维设计。1 系统总体结构CBR和KBE的拉深模设计系统主要包括:拉深件在其实例库中的检索、拉深件产品实例库、拉深模结构原型库、模具结构设计知识库和拉深件成形性知识库。 系统包括3个实例库:拉深件实例库、模具结构原型库和有限元模型库。 拉深件实例库,储存了以往成功拉深件实例的数学模型;新产品的检索采用了CBR技术,对拉深件实例库中已有产品进行相似性分析,在拉深件成形性知识库的支撑下,进行成形性比较。当成形难度大于拉深件实例或已有知识无法判断时,进行有限元分析,并保存有限元分析的结果;当成形难度小于拉深件实例时,进入模具结构的设计阶段。当相似度没达到要求或产品库中没有与新拉深件相匹配的实例时,则在知识库的辅助下,重新建立基于知识的拉深件模型,根据已有知识分析成形性,进入模具的结构设计;当试模合格后,将拉深件产品模型存入拉深件实例库中。 模具结构原型库中,主要储存了各种典型模具结构的三维装配模型。模具结构原型参数化引用、模具结构的生成以及拉深件特征骨架的修改、形成都采用KBE技术n 有限元模型库中,储存了成功产品的有限元分,主要是用来辅助评价产品的可成形性。这样使得模具设计系统能够依据用户需求,基于知识的产品数据库支持下,实现拉深模设计的自动化与智能化。2 基于C BR的产品(拉深l.牛)描述和检索 基于事例的推理(CBR)技术,模拟了人脑思维过程,通过类比和联想,从实例库中得到相似问题的求解策略,并通过一定修改,得到新问题的解。将事例的推理(CBR)技术用于拉深模设计过程,通过搜索和回忆成功的拉深件实例,在拉深件成形性知识库的支撑下,来评估、比较新拉深件的成形性[5卅。 基于实例的推理通常描述为:产品检索、产品描述、产品的修改保存与产品评价。其中产品检索与产品描述,决定了产品识别的品质、效率和产品库的大小,是系统的重要组成部分。2.1产品描述 产品描述是将产品的结构特征,正确完整地描述为符号化的计算机语言过程。产品描述包括几何信息描述和非几何信息描述。 几何信息指产品的结构、形状等几何特征。 非几何信息主要包括产品材料、生产批量、尺寸精度等内容,描述方法相对比较简单。 本文用特征建模与成组编码相结合的方法,对特征信息编码,并将编码按一定的顺序封装到产品清单中。对产品进行检索时,通过匹配清单中的编码来实现。 对图l所示典型矩形盒拉深件,本文采用图2所示编码方案。其中,虚线表示特征的具体结构编码,实线表示产品的特征及其类型编码。虚线所示内容是用不同数字或数字的组合,来表示特征的具体结构、参数属性等内容;实线所示内容中的大写字母表示产品特征,数字表示特征种类。

2.2产品检索的最近邻法 产品检索利用产品描述中的编码,对当前产品与产品库中产品进行编码相似性判断。在CBR系统中,产品库随着应用的累积而不断扩大,如何高效地检索与当前产品最相近的产品,是成功应用CBR的关键之一. 本文采用最邻近法,分别计算底面、凸缘、侧壁、孔口线等拉深件结构特征相似程度,最后综合这4部分的特征,从产品库中选出与新产品最相似的产品。

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