基于特征的智能化CAD/CAPP/CAFD集成系统研究

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　　在研究三维CAD实体模型特征提取和特征的平台无关表达方法的基础上，采用基于STEP的方法，为统一的CAD/CAPP/CAFD集成系统建立方案模型并研究其中的关键技术。确定包含零件设计特征的零件信息模型，采用STEP中性文件包含该模型。

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　　研究几何特征的识别、几何特征到工艺特征的映射，基于规则推理与基于实例推理结合的方式解决基于特征的工艺规划过程中的工艺推理问题。以面向对象技术以及UML等方法对系统进行功能分析和结构设计，初步建立集成系统的功能模型和结构模型。

　　前言

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　　CAD系统所产生的设计结果以实体模型输出，CAPP(Computer aided process planning，计算机辅助工艺设计)和CAFD(Computer aided fixture design，计算机辅助夹具设计)可以利用实体模型作为信息源，头直接生成生产、工艺规程和工装，夹具设计结果，充分利用CAD系统设计结果并缩短产品开发周期。特征是CAD三维建模技术发展的一个重要里程碑，在工艺设计和夹具设计中识别、利用特征信息是降低几何信息交换和共享的难度，提高设计智能化程度，实现与CAD集成的客观要求。

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　　CAPP、CAFD与行业、企业和产品对象等方面的特点密切相关，具有较强的专用性，研究和开发一般都是独立进行的，缺乏统一的理论和实现方法。其中一个根源在于没有充分与设计系统实现有效的集成，不能充分利用、共享三维产品设计模型。因此，对三维设计结果的有效利用，特别是对特征层次的三维信息的利用，是研究具有智能化的CAD/CAPP/CAFD集成系统的关键和基础。

　　1零件信息模型的建立

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　　1.1零件信息模型结构分析

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　　零件信息模型内容必须涵盖零件设计、工艺和制造等方面的信息。设计信息描述了零件的目标状态，包括零件几何信息(几何形状、拓扑结构、形状尺寸、定位尺寸、尺寸精度、形位公差和粗糙度等)，及非几何信息(材料、物理、机械性状等)；工艺信息一般包括加工工艺过程、工序内容等。

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　　设计特征的概念被用于抽象一些相互关联的设计信息元素。在零件信息模型中采用特征作为集成的基本元素成为这方面研究的一个共识。设计特征与工艺特征存在必然的关联。在零件信息模型中，设计特征作为源头生成工艺特征，工艺特征可以添加到零件信息模型当中，成为CAPP与CAFD系统的基础信息。

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　　零件信息模型还应包含零件毛坯的信息，毛坯与设计结果存在推理的因果关系，CAPP系统可正向或反向推导二者之间的关系，CAFD系统则与毛坯乃至零件加工过程中的过渡状态相关。

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　　零件信息模型的建立遵从STEP标准，其EXPRESS-G图如图1所示。

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　　图1零件信息模型EXPRESS-G图

　　1.2零件信息模型的实现

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　　不同CAD平台所输出的实体模型的数据结构和内容存在着差异。特定CAD模型与CAPP、CAFD等的集成导致这些下游单元失去开放性和通用性。以中性的标准数据模型(STEP模型)实现零件信息模型，不同的CAD模型通过专用的前置处理过程，生成一致的中性模型。

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　　以STEP实现零件信息模型需要分析该模型文件生成的具体环境；一类是在CAD平台内部完成，一类是在CAD平台外部完成。有些CAD系统本身可以遵循某些STEP协议输出模型，简化了对设计信息的处理。有些CAD平台的二次开发接口允许实现后处理模块对产生和处理中性模型。如果CAD平台没有引入特征的概念，则必须针对平台中实体模型文件的构造特点具体分析和研究，从实体模型文件中的设计基本元素及其构成关系出发，提出具体的特征识别算法。

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　　由零件实体模型提取设计信息添加到零件信息模型，并以中性文件(如STEP文件)表达，可以解决不同CAD平台零件实体模型的异构问题；同时也可以解决CAD与CAPP、CAFD等单元集成的通用性问题。

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　　2三维实体特征的识别和映射

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　　2.1三维实体特征的识别

　　特征识别与提取是设计模型数据向制造指令转换的第一步，也是最重要的一步。从是否直接集成CAD平台来区分，特征识别方式可以分为基于CAD图形表达模型的集成和基于CAD语义表达模型的集成。基于语义表达模型的特征识别一般采用成组编码(GT coding)、描述性语言符号等方式来输入零件设计信息。这种设计模型一般通过手工建立，工作强度大，自动化程度低，不能充分利用设计系统的输出模型。基于CAD模型的特征识别是CAX系统集成的有效途径。

　　当前常用的CSG(Constructive solid geometry)和B-rep(Boundary representation)实体表达方法代表了大部分CAD平台的实体模型构成。针对这些表达方式的特征识别方法的的研究是当前特征识别研究的主要着眼点，也已经取得了相当的进展。

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　　这些方法一般只能处理预先定义的特征，如果某个特征事先没有定义，那么特征识别的结果必然存在遗漏和缺陷。一方面，需要建立通用特征库，通过归纳、排列的方式预先定义通用特征；另一方面需要针对产品对象和制造资源，进行进一步的特征库的定制。并研究具有鲁棒性的特征识别算法。从共性和个性、算法基础等方面解决特征的提取。

　　文中重点研究了基于体积的空间分解算法。算法的原理是通过对零件实体模型与特征所占空间体积分别进行分解，并进行对比，如果零件实体某一部分覆盖了特征体积空间，则将这一部分体积提取出来。进行空间分解和体积对比时，为了简化识别算法，加快算法效率，提出了基于图的布尔运算的特征体积的分解与识别算法。

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