智能CAPP系統(tǒng)中工藝路線和切削參數(shù)的決策研究.pdf

1、工藝設計是機械制造業(yè)的重要基礎工作,是連接產(chǎn)品設計與產(chǎn)品制造的橋梁,是一個經(jīng)驗性很強且隨制造環(huán)境變化而變化的決策過程。工藝設計的質量和效率直接影響企業(yè)制造資源的配置與優(yōu)化、產(chǎn)品質量與成本、生產(chǎn)組織效率等。當前,隨著制造業(yè)的飛速發(fā)展,產(chǎn)品更新?lián)Q代頻繁,多品種、小批量的生產(chǎn)模式已占主導地位。因為傳統(tǒng)的工藝設計存在著一致性差、效率低、難以保證數(shù)據(jù)的準確性等缺陷,又過于依賴工藝設計人員個人的經(jīng)驗和水平；而早期的CAPP專家系統(tǒng)又片面追求工藝決策

2、的自動化,知識獲取困難、推理方式單一,所以均難以滿足現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展需要。本文針對上述問題,結合人工智能特別是計算智能技術的研究成果,對智能CAPP系統(tǒng)中的知識表示、工藝路線和切削參數(shù)的決策等問題進行了研究與探索,研究內(nèi)容和成果主要體現(xiàn)在以下幾方面:
　　 1.在對傳統(tǒng)的CAPP專家系統(tǒng)的不足進行分析的基礎上,構建了基于知識的智能CAPP系統(tǒng)的總體框架,分析了它的組成及各個組成部分之間的信息傳遞,對系統(tǒng)各部分功能的實現(xiàn)方法和相關

3、技術進行了多角度的研究。
　　 2.結合零件特征建模技術,綜合面向對象的表示方法、框架表示法等多種知識表示方法的特點,提出一種基于零件特征的知識表示方法。將零件特征信息劃分成特征元、加工元和切削元三個層次,然后采用 XML語言對零件特征信息進行了結構化描述,從而構建了零件信息知識庫。
　　 3.針對智能CAPP系統(tǒng)中的工藝路線的決策問題,提出了基于改進蟻群算法的優(yōu)化方法。在將被加工零件劃分為若干特征元和加工元的基礎上,根

4、據(jù)加工元的屬性,用加權海明距離表示它們之間的相似程度；在蟻群算法中設置前趨表,用來表示加工元之間的約束條件,從而使得算法在對解空間進行搜索的時候,既要遵循基本蟻群算法中的禁忌準則,又要受到前趨表的限制。這樣不僅保證了計算結果的有效性,而且提高了算法運行的效率。算法運行的結果是一條最優(yōu)或近優(yōu)的工藝路線。
　　 4.針對智能CAPP系統(tǒng)中的切削用量決策問題,將Pareto最優(yōu)解的概念和遺傳算法結合起來,提出一種基于先尋優(yōu)后決策求解模

5、式的優(yōu)化算法。以切削效率和刀具耐用度為目標建立多目標優(yōu)化模型；采用置零法處理不符合約束條件的個體；通過競爭的方法構造進化過程中所產(chǎn)生的Pareto最優(yōu)解,并將其保存在非劣解集中直接保留到下一代,從而保證了算法的搜索方向；基于小生境技術,建立一種排擠機制,抑制個體的近親繁殖,以提高種群的多樣性；使用混合交叉算子和步長變異算子進行基因重組。算法運行的結果是一組沿Pareto前沿面均勻分布的優(yōu)化解。
　　 在對以上基本理論進行研究的基