基于特征的航空结构件智能工艺生成技术研究

发布时间：2017-10-14 10:03

  本文关键词：基于特征的航空结构件智能工艺生成技术研究

  更多相关文章： 特征识别 知识库 蚁群算法 CAM模板

【摘要】：本文结合武器装备预研基金主要研究了如何利用零件的制造特征智能化地生成航空结构件的数控工艺。取得的主要研究成果如下:1.重新定义了制造特征并实现了制造特征的自动识别。根据研究航空结构件的特点赋予了制造特征新的含义,并以航空结构件MBD三维模型为唯一识别依据,采用基于图与规则的混合识别方法实现了其制造特征的自动识别与特征信息的提取。2.构建了智能CAPP零件特征信息知识库。在提取的特征信息的基础上,采用基于特征的零件信息知识表示方法将航空结构件的制造特征信息与加工工艺信息分解为特征元、加工元以及切削元三级结构,并通过XML技术将所有信息进行结构化存储。3.采用基于改进蚁群算法的智能工艺生成方法,实现了航空结构件数控工艺的智能生成,最终得到一条最优或者接近最优的工艺路线,并通过调用对应的CAM模板实现数控代码的自动生成。4.开发了航空结构件智能工艺生成系统。应用CATIA二次开发工具CAA并结合C++开发了具有制造特征自动识别模块、基于特征的智能工艺生成模块以及采用CAM模板技术的数控代码自动生成模块的航空结构件智能工艺生成系统。
【关键词】：特征识别 知识库 蚁群算法 CAM模板
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V260.6
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 引言11-12
• 1.2 基于特征的智能工艺生成研究现状12-17
• 1.2.1 特征技术概述12-15
• 1.2.2 MBD技术在智能工艺生成中的应用15-16
• 1.2.3 基于特征的智能工艺生成研究现状16-17
• 1.3 航空结构件智能工艺生成的特点与难点17
• 1.4 本文的主要研究内容17-19
• 第2章 制造特征设计及提取19-32
• 2.1 制造特征设计19-20
• 2.2 制造特征的自动识别20-31
• 2.2.1 过渡特征的识别与抑制23-24
• 2.2.2 构建属性邻接图24-27
• 2.2.3 基于规则的分解与特征的识别27-30
• 2.2.4 制造特征的信息提取30-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第3章 智能CAPP零件信息知识库的构建32-51
• 3.1 智能CAPP的概述32-33
• 3.1.1 智能与人工智能32
• 3.1.2 智能CAPP的基本概念32-33
• 3.2 基于特征的零件信息知识库的构建33-41
• 3.2.1 知识与知识表示的传统概念34-35
• 3.2.2 基于特征的零件信息的知识表示35-41
• 3.3 知识库的实现41-49
• 3.3.1 XML的定义42
• 3.3.2 XML的优点42
• 3.3.3 知识库的实现42-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第4章 基于蚁群算法的智能工艺生成51-67
• 4.1 工艺优化问题的描述51-52
• 4.1.1 数学模型51
• 4.1.2 优化变量与优化目标51-52
• 4.1.3 智能工艺生成的方法52
• 4.2 蚁群算法概述52-57
• 4.2.1 蚁群算法的定义与原理52-53
• 4.2.2 蚁群算法的特点53-55
• 4.2.3 蚁群算法的实现55-56
• 4.2.4 蚁群算法的优点与不足56-57
• 4.3 约束条件的实现57-58
• 4.3.1 约束条件57
• 4.3.2 约束条件的实现57-58
• 4.4 基于蚁群算法的智能工艺生成58-62
• 4.4.1 工艺决策模型58
• 4.4.2 加工元“距离”58-59
• 4.4.3 禁忌准则的实现59
• 4.4.4 转移概率公式59-60
• 4.4.5 信息素全局更新60
• 4.4.6 算法流程60-62
• 4.5 CAM模板定制62-63
• 4.6 实例验证63-66
• 4.7 本章小结66-67
• 第5章 航空结构件智能工艺生成系统67-72
• 5.1 系统开发环境介绍67
• 5.2 系统框架介绍67-68
• 5.3 系统运行实例68-71
• 5.3.1 制造特征自动识别68-69
• 5.3.2 智能工艺生成69-70
• 5.3.3 生成NC代码70-71
• 5.4 本章小结71-72
• 结论72-74
• 参考文献74-80
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果80-81
• 致谢81-82

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本文编号：1030410