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一种基于大数据的工序模型中特征的自动工艺划线方法

摘要

本发明涉及一种基于大数据的工序模型中特征的自动工艺划线方法。步骤包括:S1:产生工序毛坯模型;S2:产生工序模型;S3:接到划线指令,打开需要划线工序的上一个工序模型;S4:读取工艺余量数据文件;S5:找出当前需要划线的加工特征在划线工序的余量;S6:调用数据库,找出是否有相似特征的画线模型;S7:根据当前加工特征的类型分别划线;S8:将划线相关数据存入文件以便于划线的修改和更新数据库。本方法实现了在三维模型上自动划线,解决了划线的准确性和方便性问题,提升了工艺设计的效率和质量。

著录项

  • 公开/公告号CN113297644A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉开目信息技术股份有限公司;

    申请/专利号CN202110573881.6

  • 发明设计人 陈卓宁;夏瑾芬;徐济友;

    申请日2021-05-25

  • 分类号G06F30/10(20200101);G06T17/00(20060101);

  • 代理机构42268 武汉高得专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人杨如增

  • 地址 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区花城大道9号武汉软件新城1.1期B3栋3楼

  • 入库时间 2023-06-19 12:19:35

说明书

技术领域

本发明属于计算机辅助设计技术领域,具体涉及一种基于工序模型中特征的自动工艺划线方法。

背景技术

三维过程模型主要包括三维毛坯模型(简称毛坯模型)和三维工序模型(简称工序模型),毛坯模型用于虚拟地表现加工前的备料状态,工序模型用于虚拟地表现加工过程中工件的形状变化和工艺要求。 工件在加工过程中的模型变化是基于特征从毛坯或上一道工序模型中被去除掉的原理进行设计,即工序模型是累加去除特征的过程。 划线是机械加工工艺过程中一道重要的工序,通过划线可以将工件需要加工的位置及表面轮廓勾划出来,以保证工件的加工表面具有足够而均匀的余量及相互位置精度。 在加工之前,需要在毛坯或上一道工序模型上对待加工的特征进行定位标识,指导加工制造。毛坯模型上的划线位置与特征的加工要求密切相关。 目前划线工序一般由人工在三维模型上进行手工绘图,在需要划线的模型上捕捉需要划线的位置,创建草绘平面,然后画上相应的标记符号。人工划线的技术缺陷是: (1)需要人工去指定位置、创建平面,操作复杂; (2)如果模型上存在由多个孔组成的孔系,则需要重复操作,浪费时间; (3)当存在多个特征时,人工无法保证各处的划线标准是一致的,如果出错需要逐一检查,效率极低; (4)人工划线容易出错,执行效率低,影响后续的加工制造。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中存在的问题之一。本发明提出一种基于大数据的工序模型中特征的自动工艺划线方法,在已知特征在工序模型中的定位信息的基础上,通过反推特征在毛坯或上一道工序模型中的划线位置,实现自动在工序毛坯模型上划线,自动产生划线工序的功能。本发明用于解决三维加工工艺系统中在模型上划线的方便性、可靠性问题,提高工艺编制效率和质量。 根据本发明实施例,本发明提供一种基于大数据的工序模型中特征的自动工艺划线方法,所述方法步骤包括。 S1:产生工序毛坯模型,所述毛坯模型指:划线工序的上一个工序模型为划线的毛坯模型,其中: 第一道工序的毛坯模型是零件毛坯模型; 后续的工序的毛坯模型,是上一道工序的工序模型; S2:产生工序模型,所述产生工序模型指:识别加工特征、自动获得加工方法、定位信息及余量; S3:接到划线指令,打开需要划线工序的上一个工序模型; S4:读取工艺余量数据文件; S5:找出当前需要划线的加工特征在划线工序的余量; S6:调用数据库,找出是否有相似特征的画线模型; S7:根据当前加工特征的类型分别划线; S8:将划线相关数据存入文件以便于划线的修改和更新数据库。 优选的,所述步骤S5中加工特征通过当前的特征ID获得特征属性,包括: 包含特征中包含面的个数; 特征中包含面的ID; 特征精度等级; 特征定位点; 特征定位方向;特征粗糙度。 优选的,所述步骤S7中的加工特征的类型为平面、孔或孔系。 优选的,所述当模型表面为圆柱时,采用圆柱面的交线的方法来划线。 优选的,所述孔系为环形孔系时,在孔系的每个孔上做划线,对于圆周均布的孔系,过均布点做圆弧线和放射状直线;当孔系为一般孔系时,每个孔上划十字线,对每一个子孔循环单独划线。 本发明的有益效果是:本方法实现了在三维模型上自动划线,解决了划线的准确性和方便性问题,提升了工艺设计的效率和质量。将工艺设计过程与实际生产加工紧密联系起来,增加了工艺设计部门与生产部门的联系。加强了工艺设计对生成现场的指导作用,提高了加工效率,减少了工艺人员对原材料的浪费,保证了产品的生产质量,并且随着数据库中的数据越来越多,自动画线会越来越准确和高效。

附图说明

图1是本方法步骤流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。 如图1所示,一种基于大数据的工序模型中特征的自动工艺划线方法,步骤如下: S1:产生工序毛坯模型,所述毛坯模型指:划线工序的上一个工序模型为划线的毛坯模型,其中: 第一道工序的毛坯模型是零件毛坯模型; 后续的工序的毛坯模型,是上一道工序的工序模型; S2:产生工序模型,所述产生工序模型指:识别加工特征、自动获得加工方法、定位信息及余量;S3:接到划线指令,打开需要划线工序的上一个工序模型; S4:读取工艺余量数据文件;S5:找出当前需要划线的加工特征在划线工序的余量; S6:调用数据库,找出是否有相似特征的画线模型; S7:根据当前加工特征的类型分别划线; S8:将划线相关数据存入文件以便于划线的修改和更新数据库。 步骤S5中加工特征通过当前的特征ID获得特征属性,包括: 包含特征中包含面的个数; 特征中包含面的ID; 特征精度等级; 特征定位点; 特征定位方向; 特征粗糙度。 步骤S7中的加工特征的类型为平面、孔或孔系。 当模型表面为圆柱时,采用圆柱面的交线的方法来划线。 孔系为环形孔系时,在孔系的每个孔上做划线,对于圆周均布的孔系,过均布点做圆弧线和放射状直线;当孔系为一般孔系时,每个孔上划十字线,对每一个子孔循环单独划线。 以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

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