CAPP中智能工艺决策技术研究

发布时间：2017-05-20 07:55

  本文关键词：CAPP中智能工艺决策技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：CAPP(计算机辅助工艺设计)主要针对手工制作工艺文件中反复存在的耗时耗力问题，同时制造环境随市场变化对计算机辅助工艺设计决策系统提出了更高要求。CAPP中的智能工艺决策技术逐渐在此环境中发展，工艺决策能力很大程度上决定了系统的智能化。工艺设计离不开对零件形状、尺寸等零件信息进行编辑并使其合理加工，前期导入零件信息；中期确定工艺加工方法与路线决策、加工设备与切削参数；后期加工工序平衡生产与排序为工艺决策所面临的主要问题。 利用CAPP快速建立工艺模型，是当今计算机普及与高昂专业人力成本所导致的必然结果，设计CAPP首先考虑解决工艺设计中普遍存在的共识与重复劳动，从而解放工艺设计人员进行新工艺研究。本文以CAPP专家系统为出发点，研究蝶阀工艺决策模型，如何快速对蝶阀产品生成合理的加工方法和加工路线，文章主要内容如下 (1)零件设计图中主要描述产品几何形状、粗糙度、精度，图表中还包括零件部件名、加工参数与设计人员等信息。计算机辅助工艺设计前应考虑如何将其导入数据库以供系统调用，，文中采用特征二叉树组织零件特征信息，零件特征可分为left与right两个方向，包括主特征与辅助特征，二叉树针对主辅特征进行分类。 (2)数据库中数据分为事实库与知识库，事实库存储系统本身运行需要的数据与零件信息既定事实，知识库存储加工原则，程序结构中分别调用框架struct变量与IF-THEN条件语句处理两类数据，后者也称为产生式规则。THEN结果为已有条件模式下既定事实，对于不匹配已有实例情况下，导入该零件基本信息，就零件特征信息、材料、特征加工方案、工装设备映射归一化为[0,1]间数值，以训练后神经权值网络判断加工方法。BP为有教师训练，初次结果人工标注并给出满意解以形成权值库。 (3)单个特征面至多经过三个加工阶段，但实际生产并不是单设备单特征面加工，各特征面要求进行工序排序，以满足顺序加工与节拍生产。文中先采用分级规划法对各个阶段分别处理，考虑零件特征方向，根据零件特征模型与零件加工规则确定约束关系与邻接矩阵；其次考虑对设备需求，依据单方向单机床在满足加工阶段下尽可能完成加工任务的原则下，分别划分车、钻、镗床加工工艺，并给出加工目标优化函数，建立遗传算法；遗传算法为全局概率搜索算法，分别对工序加工顺序与工站工时建模，前者考虑调头、刀具与加工约束建立目标函数，后者结合“目标追踪法“中以标准差判定零件物料是否均衡投入的见解，增加逆序约束罚函数，以确定在产量与节拍下以生产波动最小、满足加工约束的目标函数。 (4)系统设计考虑Visual C#与SQL分别建立程序框架与数据库。建立系统前应考虑系统总体功能，主要是数据导入、信息存储、工艺决策与生成工艺卡片，数据库数据包括加工方法、热处理信息、设备、特征、加工过程、材料、刀具，夹具等并以鸦脚模型表述主关键字与其余字段。
【关键词】：CAPP 专家系统 工艺决策 遗传算法 神经网络
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH164
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-19
• 本章摘要12
• 1.1 引言12
• 1.2 研究的意义12-13
• 1.3 国内外研究与应用现状13-16
• 1.3.1 CAPP 系统发展背景13-14
• 1.3.2 CAPP 系统设计方法14-15
• 1.3.3 研究应用中存在问题15-16
• 1.4 论文研究内容及结构16-18
• 1.5 本章小结18-19
• 第二章 CAPP 智能工艺决策基础19-29
• 本章摘要19
• 2.1 引言19
• 2.2 CAPP 系统结构19-21
• 2.2.1 CAPP 几种类型及分析20-21
• 2.2.2 CAPP 基本技术21
• 2.3 系统设计方法21-22
• 2.4 CAPP 智能技术22-24
• 2.4.1 专家系统23
• 2.4.2 神经网络23
• 2.4.3 遗传算法23-24
• 2.5 零件特征信息模型24-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 基于神经网络的 CAPP 智能工艺决策专家系统技术29-51
• 本章摘要29
• 3.1 引言29-30
• 3.2 零件图分析30-37
• 3.2.1 零件图功用30
• 3.2.2 图纸技术要求分析30-31
• 3.2.3 定位基准的选择31
• 3.2.4 拟定工艺路线31-35
• 3.2.5 切削参数的选择35-37
• 3.3 神经网络设计37-42
• 3.3.1 神经元模型38-40
• 3.3.2 反向传播算法40-42
• 3.3.3 神经网络与专家系统比较42
• 3.4 基于神经网络工艺知识库42-45
• 3.5 基于神经网络推理机45-50
• 3.5.1 推理策略45-47
• 3.5.2 映射表与神经训练47-50
• 3.6 本章小结50-51
• 第四章 基于遗传算法的 CAPP 智能工艺决策中工序排序51-66
• 本章摘要51
• 4.1 引言51
• 4.2 分级规划求解策略51-52
• 4.3 特征约束关系52-53
• 4.4 排序优化数学模型53-57
• 4.5 基因编码与遗传算子57-61
• 4.5.1 编码解码57-58
• 4.5.2 适用度58
• 4.5.3 遗传算子58-61
• 4.6 平衡问题61-65
• 4.6.1 联合顺序法63
• 4.6.2 遗传算法调整63-65
• 4.7 本章小结65-66
• 第五章 CAPP 智能工艺决策系统设计66-79
• 本章摘要66
• 5.1 引言66-67
• 5.2 系统平台67-68
• 5.3 系统功能结构68-69
• 5.4 系统数据库设计69-73
• 5.4.1 BCNF 范式70-71
• 5.4.2 鸦脚数据模型71-73
• 5.5 系统操作界面73-78
• 5.6 本章小结78-79
• 第六章 总结与展望79-81
• 本章摘要79
• 6.1 论文总结79-80
• 6.2 工作展望80-81
• 参考文献81-83
• 致谢83

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 肖伟跃,夏秋英,杨继荣,蔡悦华;人机智能化CAPP系统及其发展[J];成组技术与生产现代化;2005年03期

3 张红颖;陈柏金;靳龙;徐明昊;;基于自由锻件特征模型的CAPP专家系统研究[J];锻压装备与制造技术;2011年02期

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本文编号：380982