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畢業(yè)設(shè)計 論文 外文資料翻譯 系 別 機電信息系 專 業(yè) 機械設(shè)計制造及其自動化 班 級 B090207 姓 名 楊俊 學(xué) 號 B09020740 外文出處 Worcester Polytechnic Institute 附 件 1 原文 2 譯文 2013 年 05 月 CAFIXD 一個基于實例推理的夾具設(shè)計方法 摘要 賽程準確定位和固定的部分在加工過程中的操作 例如 該部分可以被制 造成設(shè)計規(guī)格 為了減少夾具設(shè)計成本 各種計算機輔助夾具設(shè)計 CAFD 方法已經(jīng)經(jīng)過多年的發(fā)展 以協(xié)助夾具設(shè)計 一種方法是使用基于案例的推理 CBR 方法在相關(guān)設(shè)計經(jīng)驗的設(shè)計庫中檢索 并調(diào)整提供了新的夾具設(shè)計方 案 索引設(shè)計案例 是在任何CBR方法的一個關(guān)鍵問題 如果索引是不夠的 CBR系統(tǒng)可能遭受無法區(qū)分的情況 本文提出了一種設(shè)計方法 為cafixd 采用 定義索引屬性 采用的是公理設(shè)計的功能需求分析一個嚴謹?shù)姆椒?因此 一 個設(shè)計要求分解方面的功能要求 物理反演方法和適合每一個人的要求 以及 設(shè)計重新構(gòu)成 形成一個完整的夾具設(shè)計 此外 適應(yīng)性作為設(shè)計的正常屬性 相似的方法將檢索的基礎(chǔ)上 有時可以返回的情況下是很難或不可能修復(fù) 本 文介紹了cafixd框架和運行 并詳細討論了使用的索引機制 關(guān)鍵詞 基于案例的推理 檢索的適應(yīng)性 公理設(shè)計 夾具設(shè)計 1 引言 對制造企業(yè)的一個關(guān)鍵問題是在盡可能短的時間里生產(chǎn)高質(zhì)量產(chǎn)品的能力 快速發(fā)布一個產(chǎn)品 在領(lǐng)先于其他競爭對手的情況下投入市場 對于獲得一個 更高的市場比例至關(guān)重要 賽程在許多制造過程中發(fā)揮了重要作用 他們精確 定位和安全加工一個工件的過程中 可制造部分設(shè)計規(guī)程 因此夾具直接影響 加工質(zhì)量 生產(chǎn)率和產(chǎn)品的成本 一個典型的夾具裝置 如圖 1 所示 工件的 定位器 定位準確 取決于工件和夾具 用于保持工件在加工過程中安全地在 這個位置 一個夾具的典型結(jié)構(gòu) 包括一個基座 夾緊和定位單元連接 定位 和夾緊單元包括一支撐單元加一個定位器和夾具 設(shè)備可能包含不同數(shù)量和裝 夾定位裝置類型 但單位一般始終遵循這一基本格式 夾具相關(guān)的設(shè)計與制造的成本是相當大的 約 10 20 的制造系統(tǒng)的 BI 和 張總成本會計 2001 版權(quán) 2004 年各種 2ASME 方法因此被貫徹用來減少 夾具成本 一種方法是開發(fā)可以用在各種不同的情況下的柔性夾具系統(tǒng) 一個 替代方法是已被研究的簡化和縮短夾具設(shè)計過程的選項 各種計算機輔助夾具 設(shè)計采用人工智能的方法已通過多年研究協(xié)助夾具設(shè)計 本文提出了 cafixd 方 法 基于案例推理方法這一新的夾具設(shè)計方法 最初 各種設(shè)計方法的批判闡 明的 cafixd 方法發(fā)展的需要 cafixd 方法的討論 提出了顯著的重點描述所使 用的索引機制的整體 cafixd 框架 關(guān)于他的操作 還提供了一個例子 圖1 一個典型的模塊化夾具 2 文獻綜述 在 CAFD 社區(qū)多的努力都集中在開發(fā)系統(tǒng) 產(chǎn)生最佳的夾具布局 這些布 局的最佳位置指定的夾具應(yīng)用于被加工工件的 基于規(guī)則的 倪庫馬爾 1991 Roy 等人 1997 年 張力元 劉 1992 和 Melkote 自動化季刊 2000 年 吳陳 1996 方法是遺傳算法的典型方法 已被用于開發(fā) CAFD 系統(tǒng) 然而 這些系統(tǒng)不指定實際的物理形式 以個人為單位 包括夾具應(yīng)承擔 他們的輸 出是一個說明夾具接觸工件的坐標 Kumar 等人 1999 試圖從概念設(shè)計個性 化的固定單位 使用混合遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 然而 它們的輸出基本上是 指定它的基本類型和其組成部分的自然的固定裝置的一個高層次的概念設(shè)計 設(shè)計單位完成夾具的嘗試是基于幾何方法 吳等人 1998 一個等人 1999 的基本概念是確定一個特定的固定裝置的關(guān)鍵尺寸 通常它的高度 然后與此 組件的所有其他維度通過預(yù)先存在的數(shù)學(xué)關(guān)系來這 critical dimension CAFD 的 方法來的一個共同特點是 他們不考慮完整的操作要求一個固定的 而不是集 中在某些特定方面的燈具 最常見的夾具配置布局 然而 仍然需要發(fā)展 CAFD 技術(shù) 夾具設(shè)計相關(guān)的各個方面 BI 和張 2001 年 已確認 其他要求 可以包括裝載 卸載時間 夾具重量 成本 裝配時間 等等 因此 從 CAFD 領(lǐng)域仍然缺少的是一個系統(tǒng) 完全可以設(shè)計一個完整的夾具 使用所有的業(yè)務(wù) 要求來指導(dǎo)設(shè)計過程 基于案例的推理 CBR 也被用來開發(fā) CAFD 系統(tǒng) Bi 和張 2001 年 庫 馬爾倪 1995 CBR 是實例類比推理的一種技術(shù) 類似設(shè)計經(jīng)驗知識檢索 和修改提供一個新的設(shè)計問題的解決方案 它非常適合夾具設(shè)計 因為一個好 的夾具的設(shè)計在很大程度上依賴于設(shè)計者的經(jīng)驗 庫馬爾倪 1995 從本質(zhì) 上講 在兩個主要階段 CBR 情況下 召回的情況下適應(yīng) 馬希爾加爾薩 1997 設(shè)計案例召回關(guān)心的是找到一個相關(guān)的案例在案例庫 細分為 索 引以前的解決方案應(yīng)該具有的功能 相對于目前存在的問題 檢索 那些擁有全部或部分所要求的功能確定的情況下 選擇 檢索到的情 況進行評估 然后排列相似 適應(yīng)識別之間的差異選擇設(shè)計和新的問題尋求解 決方案 一旦必要的變化進行確認 然后由 對于索引的情況下 不可分割的 一個重要問題是 McSherry 2002 不可分離性時發(fā)生的 CBR 系統(tǒng)無法區(qū)分 兩種情況 即 兩種情況下都能為所有的屬性相同的值 但它是不可能的 這 兩種情況都會同樣適用于目前的設(shè)計要求 不可分離性是由太多的索引屬性或 通過選擇屬性選擇不當造成的 即 屬性和 或它們的值是所有或許多設(shè)計常見 和不區(qū)分設(shè)計 通過許多的索引方法已被確定與設(shè)計問題相關(guān)的屬性 例如 庫馬爾 1995 使用索引設(shè)計案例 描述為一個夾具的設(shè)計意圖是工件的屬性 如加工特點 內(nèi)部特征之間的關(guān)系 表面加工方向等信息 然而 有一些指導(dǎo) 方針 選擇適當?shù)闹笜撕蜆藴?是設(shè)計師用他 她的經(jīng)驗確定適當?shù)闹笜?因此 闡明設(shè)計要求的情況下 有必要制定一個正式的方法確定指標 許多 CBR 系統(tǒng)基礎(chǔ)的情況下對屬性的相似性 即回憶 最近鄰方法使用標 準的加權(quán)技術(shù) 昌等人 2000 瓦瑪和羅迪 1999 遼等 2000 然而 案例之間的相似度高不一定的情況下 可以很容易地適應(yīng)的結(jié)果 事實上一個 較小的相似設(shè)計案例可能是在某些情況下更容易適應(yīng)的設(shè)計 利克 1996 因此 嘗試以配合其他成分的 CBR 過程更緊密地適應(yīng) 史密斯和基恩 1996 年 1995 年 羅森曼 2000 例如史密斯和基恩的檢索后 根據(jù)可 能出現(xiàn)的適應(yīng)性 他們確定了適應(yīng)戰(zhàn)略需要解決一個特定的情況下 以最優(yōu)惠 的適應(yīng)戰(zhàn)略和檢索的設(shè)計 然而基于適應(yīng)性檢索是一個昂貴的方法計算的原因 有兩個 其中 該方法要求的 CBR 系統(tǒng) 需要確定以什么樣的變化進行修復(fù)情 況 然后再決定如何實現(xiàn)這種變化 可能有以下幾種方式影響改變 并且檢查 怎么做的改變將會影響到其余的設(shè)計 這是一個更為復(fù)雜的過程 而不是只檢 查屬性的相似性 因為它需要先知的能力來確定設(shè)計決策的影響 第二 這種 方法可能需要導(dǎo)航的一個非常大的搜索空間導(dǎo)致版權(quán)所有 2004 年控制 3ASME 問題 因此 最初的搜索空間限制 需要定義一些方法 在適應(yīng)性建立檢索保 持圖書館小是非常重要的 這是相反的基于相似性的檢索 相似的大量設(shè)計案 例提高了找到一個合適的設(shè)計方案的理想可能性 3 設(shè)計方法 第二節(jié)提出了評論各種設(shè)計的方法 本節(jié)總結(jié)了 cafixd 方法的目標 詳細 介紹了如何將這些目標得以實現(xiàn) 并討論了 cafixd 方法 cafixd 框架的概述和 所使用的索引機制進行了深入的介紹 檢索和適應(yīng)的過程將在未來的文章中詳 細討論