一种基于事例推理的加工夹具设计方法外文翻译资料

一种基于事例推理的加工夹具设计方法

Heidar Hashemi amp; Awaluddin Mohamed Shaharoun amp;Izman Sudin

摘要：合适的夹具设计可以降低加工时间，降低成本，提高产品质量。本文提出了一种基于案例的推理（CBR）的方法，并证明了索引和检索方法，这是夹具设计系统中至关重要的问题。一个为夹具设计案例索引方法开发的案例存储数据库的结构被分为两级，分别用来管理和分类许多相关的夹具设计。数据库作为其解决方案包括现有的工件及相关的夹具规划和装置单元登记。基于这种方法，两步案例检索的CBR方法被提出来了。目标是提高加工夹具设计在数据库中检索结果正确性。基于CBR的夹具设计方法，在第一级中合适的工件可以通过使用设计要求被找到。然后，通过从第二级检索相关的夹具的方案，可以实现正确的概念夹具设计。这种方法参照过去的设计案例既快速又方便的产生一个夹具设计概念，有利于夹具设计。夹具选择的建议也有助于固定夹具设计方案的整理。最后，几个案例研究是用来验证和提出适用性和可用性的建议的方法。

关键词：机械加工夹具设计。固定装置的设计，基于案例的推理（CBR）

1 简介

夹具是一种特殊的工具，主要用于精确的并牢牢定位工件在制造过程中。操作。加工，焊接，装配，检验，和其他操作都需要夹具。加工夹具直接影响生产，加工质量和加工零件的成本。研究表明，约40%的零件不合格是由于夹具设计错误导致的尺寸标注错误。事实上，夹具设计生产构成占制造工艺总开支的10–20 %。夹具设计的过程是复杂的和以经验为基础的，所以夹具设计人员都是要求有10年以上的实际工作经验，并且，夹具设计是没有任何理论上的支持的。传统上，加工夹具是通过试验和误差的方法被设计和制造的。因此，开发工具用以消除昂贵和费时的传统方法，和简化夹具的设计方法是必需的。

自20世纪80年代以来，计算机辅助夹具设计的研究（CAFD）已改善了夹具的设计过程。在这种情况下，近几年计算机辅助夹具设计为了帮助夹具设计人员，采用人工智能（人工智能）技术。然而，夹具设计仍然是目前制造业领域关注的问题。在最近的几十年里，对夹具布局的探索和优化收到了很多的关注，同时基于知识驱动的夹具设计研究仍需深入。关于复杂性和被基于CBR夹具设计经验，在人工智能技术方面已成为最流行和有效的方法，但有CBR-based夹具设计应用仍然存在的一些不足,CBR要利用知识和经验克服新的挑战。

在制造企业有丰富的可供使用的夹具设计作为潜在夹具设计问题的解决方案。但是，目前的CBR-based夹具设计系统面临很大的困难去提供一个单一的最优解，由于检索策略（相似功能）不准确的情况下。大多数的系统最终达到一个以上的夹具设计方案。然后由设计师来选择最佳的解决方案。提高案例检索的准确率将减少被建议所选择的夹具设计方案。因此，如果我们能确定一个更好的相似性研究功能，以便找到最相似的夹具设计.在数据库中的许多夹具设计中，就有是一个机会来提高CBR-based案例检索CAFDS。本文的目的是提高检索效率的方法作为系统核心通过提出了一个新的相似性函数，随后改进的索引策略作为与新检索策略兼容的基础。

2 相关研究

夹具一般由四部分组成：定位器，钳，支架和底板。通常，夹具设计是指在机械加工或其他操作中如何将组件放置到工件上以实现对工件的固定和稳定在。一般来说，夹具设计被分为四个子步骤，（1）设置规划，（2）工装夹具规划，（3）单位设计，（4）验证。

图1显示了夹具设计过程的主要阶段。

随着许多工作正在进行中发展高效的CAFD系统，夹具设计系统基于他们的自化程度的基础上可以分成三大类，即，完全自动化，半自动化，交互式。全自动和半自动化基于夹具设计系统的建立把设计师的经验和知识转化为规则和算法，以自动化的选择夹具元件和定位点。交互式夹具设计使用设计师知识启用设计器设计模块来为夹具结构选择安装面，点，和元素。

在计算机辅助夹具设计第一研究主要是开发基于理解工件和加工信息的交互类应用程序。这些系统通常提供固定的设计规则来评估设计和列表组件的交互方式。他们大多利用帮助夹具设计师在互动的环境中实现夹具设计方案，特别是对夹具的配置设计的专家系统作为经验装置。

与夹具设计相关的许多研究都集中在关于夹具设计自动化的微观方面的问题，它被称为奇异问题，例如，变形分析，稳定性评价，夹具重复性，公差分析，几何推理等在。例如，Subramaniam等人和Sentil Kumar等应用混合遗传算法，神经网络和机器学习的方法，实现自动设计单个固定装置的概念。方法是考虑周全的，虽然输出是一个高度概念化的固定装置。最近，万等。应用一种匹配夹具设计要求的设计环境采用智能模块化的夹具设计方法，通过智能装置能感知到设计环境并自己去完成自动设计活动。

根据夹具设计的经验以及实际情况一些研究者通过应用设计知识和现有的夹具设计经验提出了半自动组合夹具设计系统。这些方法大多采用基于案例的推理（CBR）利用现有技术以及之前良好的夹具设计来解决夹具设计中的问题。Kumar和Nee提出了基于CBR方法的推理仍然是作为的基础的夹具设计系统中的重要理论。他们基于案例的夹具设计系统提出了一个框架，使过去的设计案例可以被索引使用，用来描述了一个被设计的固定的工件的属性。然后，Sun和 Chen提出另一个方法，即将夹具设计实例存储在数据库，在类似的情况下，会根据设计要求和功能特点进行检索，因此，一种新的夹具设计是通过修改现有的案例而完成的。这种方法的缺点是不断增长的数据库中的夹具数，还有，因为计算量的缘故检索过程将需要很长一段时间。

基于CBR的夹具设计中的应用，大量的数据需要保留和重复使用。数据保留和重用是与分别应用索引和检索的CBR-based过程有关。因此，这给了夹具设计运用系统化的领域知识去澄清系统设计要求的需求。例如典型地，Li等提出了一个基于实例的夹具设计系统流程图，这样的功能，定义工件为考虑设计的夹具而被用来索引现有设计案例。Fan等介绍了基于XML的CBR技术将夹具数据设计分为属性，设置，和夹具表示三部分。

因此，波义耳等所报道的索引CBR的方法被称为“两级数据库CAFixD”。数据库中的第一级包含概念夹具设计第二级包含组成的单个固定装置。案例库的配置是这样的，固定的设备在二级检索的结果中，考虑的结果在一级检索的结果中。为了发展波义耳索引方法，王和荣提出了一种基于XML的三级CBR方法即数据库有三个层次。在这项研究中，三级数据库包括工件和过程信息，夹具规划和固定装置，这样，每一级可以由以前的结果导航，并结合设计师反馈检索步骤。虽然，一些工作已经做了信息表示和案例索引，但在夹具设计领域中的索引方法任然没有一个体系，索引还是主要取决于设计师的经验和知识。设计师依据检索程序选择几个重要的属性，是至关重要的设计实例。

一个CBR检索过程中最重要的部分是在数据库中找到合适的案例的应用程序。传统上，案件大多是通过对属性值索引实现的，然后，检索过程是一个查询基于许多需要考虑的属性，在案例中有相似性度量的困难。最近，基于这样的假设，提出了“类似工件有类似的夹具设计”即以一些相似性为基础的利用距离度量方法来检索的方法。Wang 和 Price采用一种基于余弦公式的距离度量方法。这种方法的搜索结果并不复杂，而且除此之外，还有另一个问题，这种方法，使两件案例都是彼此的线性倍数，例如，一个工件是n倍大于另一个，当它们不是相同的时候，将作为相同的情况下处理。

然后，彭提出了一种结合RBR模糊切比雪夫距离度量方法提高搜索数据库结果。RBR和CBR模糊是用来帮助减少搜索空间的搜索方法。然后，用于每秒数据库寻找类似的情况作为解决方案。这种方法的结果在现有的是比较好的，但问题是，最大的案例的属性高度影响结果过程。所以，单一最大属性将无法提供导致精确的类似选择和最终预测的数据足够的描述。作为CBR发动机在检索阶段已经做了很多努力，但为了提高性能仍然需要深层次的研究。基于CBR的夹具设计中的应用案例的情况下搜索精度更适用于计算机辅助夹具设计系统的实现。

3 基于CBR的计算机辅助夹具设计方法

图2显示了对CBR的一般步骤图

案例推理是人工智能领域中的发展。CBR是一种基于相似性的比较明显的类型。它解决了使用过去的经验的新问题。因此，数据库是用它们的相关解决方案存储过去的问题，然后，新的情况下，面对的问题从数据库确定最佳匹配的情况下可以进行分类。因此，CBR方法的输出将是在数据库中的情况下，匹配相应的目标问题。正确的案例描述（索引方法），相似性函数（检索策略），组织案件的数量数据库都是开发一个基于案例推理系统的重要环节，会影响整个过程的性能。在夹具设计案例，CBR技术应通过对目标的设计要求使用适当的索引和检索策略在数据库中的现有案例能够识别最佳匹配的情况。然后，如果需要的话，系统将使设计人员修改检索工件和相关的夹具，以满足设计需要的新的设计难度。典型CBR的夹具设计系统的一般步骤是图2中的表达。

3.1概述了基于CBR的夹具设计应用

该系统的应用可以有效的辅助工具来执行夹具设计过程。提出的系统，其工作原理如图3所示，主要由下列部门组成：

图3显示了CBR-based夹具设计算法流程

***系统的输入是提取信息

零件加工的草图或计算机辅助设计模型的工艺信息。数据是在这一步准备在下一步中使用。

***据库或案例库，这是构建在层次与内部关系。等级1包含所有部分信息。2级由夹具设计，设计要求，固定装置的规格，三维模型以及夹具设计等组成。

***案例检索部门包括两个连续的步骤，以便第一步（模板搜索）是作为第二步一个助手，但主要和关键的一步是秒一秒（基于欧氏距离最接近的方法）。检索过程是系统的发动机，而发动机对整个系统的性能有重要影响。

***案例重用和案例修改。案例重用是选择基于结果的正确的夹具设计的前一步。案例修改像一个顾问工具为验证设计方案，为设计师完成夹具设计。

在下面的章节中，我们将对所提出的CBR系统中的夹具设计环节给出详细的解释

3.2数据存储的索引方法

索引是识别功能，过去的解决方案应该是与现有问题相关。案例索引是一个非常重要的部分在CBR中，CBR系统不充分的索引可能因为一个不能分开的例工作不完美。另一方面，案例索引对以案例检索为主要阶段的CBR系统有很高影响。案例检索通过索引方法，在数据库中发现一个有高度影响的相关的案例。

一般而言，建议的索引方法是设计过程分为2个子过程，先为一个子解决方案搜索案例库（数据库）是主要搜索过程第一步，然后在这个案例中基于第一步的结果库中找到解决的方法。在夹具设计系统中，在提出索引方法时，2个因素需要被考虑。一、工件的规格和作为客户属性的加工处理信息是开始夹具设计唯一可用的信息。二，“类似的工件将有类似的夹具方案”作为夹具设计系统的主要假设应该被考虑到。因此，案例库中寻找相似的工件应该是这种情况下的第一步，第二步是使用相关的夹具设计作为解决方案。

根据上面的想法，这种方法需要有一个两级案例库。一个包含工件和过程信息，并在寻找类似的情况下使用，其次，包括夹具规划，固定装置，和支持性详细设计。因此，在检索过程中，重点需要评估相似性设计案例。使用案例库基础配置将在夹具设计系统中有一些重要的好处；（1）可在第一步中的工件与工件分开通过比较简化夹具设计过程；（2）将减少对设计师的经验的依赖，所以这案例库配置使设计人员很容易直接使用工件和工艺信息完成概念夹具设计。

图4所示的事例库的简要设计。这个案例库由2个层次库组成。案例库第1级与工件信息和机械加工过程有关。它存储的从三维计算机辅助设计得来的关于设计加工要求如工件型号，工件尺寸，工件尺寸，所用机器、轴的加工，操作类型，加工特征类型，加工特征尺寸和加工数量等重要特征。第2级拥有每个单独工件的夹具设计所有形成的信息，例如，夹具规划，夹具单元，功能（定位，支撑，或夹紧），位置，接触面，夹具设计的三维模型和绘制设计细节。

索引方法是通过案例库等级1，以便首先查找和检索相似工件，在去2级之前的目的是检索正确的夹具设计。因此，等级1输出的是在案例库2级的搜索域检索到类似工件的限制。因此，建议系统中的关键检索和索引利用工件匹配检索过去的解决方案，检索过去的工件装夹方案，然后发送并考虑固定相似的解决方案等到下一阶段。

3.3夹具案例检索的相似性度量方法

案例检索是CBR系统中的关键问题因为它对整体过程的效率有很大的影响。在夹具设计标准的情况下，固定装置应考虑工件的夹具设计信息和加工信息等主要客户属性。所以，基于CBR的主要部分的方法是寻找过去的类似工件的情况，工件信息和设计要求。为了发展一种检索方法，提出了另一种检索方法，这是在这个领域两种有效方法的结合，，即模板搜索和最近的方法。简单地说，模板搜索是一种简单的类似数据库工具在数据库中搜索的行为，以便它使用某些属性的某些名称来查找具有相同属性的情况。最近的方法，这是检索阶段的重要和核心部分，是能够在数据库中的情况下计算欧氏距离作为相似

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