基于多相似实例的模具零件加工工艺重用设计研究

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中文摘要：模具产业涉及汽车、电子、医疗等多种领域，其制造水平不仅是产品质量、效益和新产品开发能力的决定因素，而且是衡量一个国家制造水平高低的重要指标。模具在传统的生产过程中存在零件工艺方案设计周期长、任务量大等问题，并且工艺设计更多地依赖于工艺设计人员的经验，没有形成规范化、标准化的数据管理模式，导致大量历史工艺实例无法有效的重用。如何针对模具零件历史工艺实例，进行有效的重用设计，是模具行业智能化工艺设计面临的核心问题。本文针对模具各类相似结构件的典型工艺设计特点，将实例推理技术和智能算法，应用于模具零件加工工艺方案的设计。通过模具零件工艺库的建立，管理历史的工艺实例、工艺知识，根据模具各类零件的结构特点与制造要求，通过改进Kmeans算法与实例推理(Case-Based-Reasoning,CBR)中K近邻算法相结合，构建相似实例检索模型，对目标零件的相似实例进行检索，并基于多相似实例局部工艺的可重用性，结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法，构建工艺修正模型，对相似实例工艺信息进行适应性修正，针对模具零件进行工艺方案重用设计的研究并验证方法的有效性。首先，通过对模具制造企业数字化改造进行需求分析，对模具零件工艺库进行设计与建立。将模具零件工艺库划分为两个主要内容，分别为工艺实例库和工艺知识库，每个数据库划分为若干子数据表，根据每个子数据表的属性特点，建立E-R模型和逻辑结构数据表，利用SQL Sever数据库建立了模具零件工艺库。其次，针对模具零件相似结构件的加工特点进行分析，提取相似结构件制造属性，并基于CBR的方法进行相似实例检索的研究，将改进的Kmeans聚类算法和KNN算法相结合，构建双层检索模型，通过Kmeans算法完成相似实例的聚类，聚类出与目标零件相似的实例簇，缩小实例推理的范围，对Kmeans算法进行改进，提高聚类的效果;其次，利用KNN算法在相似实例簇中进行相似实例的精确检索，提出最优属性先匹配的策略，改进KNN算法，减少了检索的计算量，并扩大了其适用范围。然后，基于实例推理得到的多个相似实例，提取相似度最高的实例的工艺方案，作为目标零件的工艺骨架进行重用设计。通过建立基于多相似实例的工艺修正模型，针对工艺骨架上需要局部修正的工艺内容，考虑其他超过相似度阈值的多个相似实例，利用其局部工艺内容的可重用性进行局部工艺修改，根据规则推理实现新增工艺的添加，最后结合粒子群算法对工艺修正后的工艺路线进行基于工艺骨架的工艺重排序，完成工艺修正。并通过实例分析，验证了该方法的有效性。最后，基于上述研究成果和数据基础，针对模具企业的实际需求，进行系统的需求分析，设计并开发了模具零件加工工艺智能决策系统。该系统主要包括零件信息管理、相似实例检索、工艺修正、工艺路线辅助设计、工艺实例管理五个功能模块，不仅能够协助设计人员对模具零件加工工艺进行快速有效的重用设计，而且还实现了企业对模具零件工艺实例信息的集中管理。

作者：

李卓然

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关键词：

模具零件加工工艺适应性修正可重用性 k-均值聚类算法实例推理粒子群优化算法

授予学位：

硕士

学科专业：

机械工程

导师：

初红艳

学位年度：

2023

学位授予单位：

北京工业大学

语种：

中文

中图分类号：