基于全息特征的零件信息建模与工艺路线决策研究

摘要

当今的机械制造业面对的是一个需求更趋向多样化、产品生命周期更短、竞争更激烈的市场，如何优化产品设计、制造过程及有效节约劳力、机床、材料、刀具等资源，降低企业成本已成为当务之急。CAPP是一项涉及产品设计、制造及管理的综合技术，对优化资源的配置，降低企业成本有重要意义。本文对CAPP从零件信息的描述和工艺路线决策两个方面进行了研究，主要研究内容如下：
　　1）分析了CAPP对零件信息的要求；采用特征设计法形成全息特征，并基于全息特征在总体信息层、特征层和特征属性层上建立了零件信息模型，以满足CAPP对零件信息的要求。
　　2）研究了加工元的定义和属性，将工艺路线决策问题中的选择性决策和过程决策分别转化为加工元的生成和排序；采用产生式规则建立了加工链、装夹面、加工设备、刀具、夹具的决策模型，通过将零件信息模型中提取的信息与制造资源库中企业加工能力进行匹配来完成加工元的生成。
　　3）工艺过程决策即加工元排序采用蚁群优化算法来实现。在深入研究蚁群优化的原理、问题描述、构建解的过程及蚂蚁行为的基础上，建立了面向蚁群优化的工艺过程决策模型：工艺过程决策就是在点与点（加工元与加工元）的优先约束条件下，在边上有权重（加权海明距离）的有向图中寻找最小总权重的非闭合哈密尔顿路径。采用优先表来处理加工元间的优先约束关系，用加权海明距离表示加工元间的相似度；蚂蚁在禁忌规则和优先表的约束下在有向图中以一定规则构建解，并根据AS规则对路径上的rank信息素进行更新（释放和蒸发）；经过多只蚂蚁的多次迭代，最终得到最优的工艺路线。
　　4）开发了一套轴类零件的CAPP原型系统，验证了上述信息模型和工艺路线决策方法的有效性。本文所研究的内容对创成式CAPP的开发有一定借鉴意义。