一种基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法

摘要

本发明涉及一种基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法，是指：以在Creo软件中建立的MBD模型为基础，提取MBD模型的信息，构建MBD模型的AAG，通过分解AAG得到其特征子图，将特征子图与预定义特征匹配，实现加工特征的识别。基于MBD的模型中除了包含模型结构、尺寸外，还定义了表面粗糙度和形位公差。本发明中基于MBD模型的加工特征识别，可以自动识别与提取模型中的加工特征，并将加工特征与工艺信息相关联。

说明书

技术领域

本发明涉及一种在Creo中建立的三维模型的加工特征识别方法，特别涉及一种基于AAG的MBD模型的加工特征自动识别方法。

背景技术

现有的加工特征的识别方法有基于图的方法、基于体分解的方法、基于规则的方法等。基于图的方法通过获取模型面与边的几何拓扑关系，构建模型AAG，利用子图匹配识别出加工特征；基于体分解的方法将CAD模型的所有面进行求交，将零件的切削体分解为凸单元体，然后经过处理将凸体单元组合成特征单元，最后将组合得到的单元与预定义的特征匹配，得到相应的特征类型；基于规则的方法需要为每一类待识别的特征制定预定义的规则，通过判断是否符合规则进行识别。

以上现有的方法中对模型信息的表达不够全面，缺乏对凸特征的识别，识别结果不够准确且效率较低，而且识别结果仅表达了特征类型，没有考虑到相关工艺信息，不利于后续的工艺设计，两个拓扑结构和几何尺寸完全相同的模型，若其特征表面的粗糙度数和公差等级差别较大，其加工工艺可能完全不同，导致识别结果出现偏差。

基于AAG的加工特征识别，是指根据模型几何与拓扑信息构建模型AAG并对其进行分解，通过与预定义特征的匹配实现加工特征的识别。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法。

本发明的目的是，提供基于AAG的MBD模型加工特征识别方法，实现对使用Creo建模软件建立的MBD模型中的加工特征进行自动识别与提取。本发明为实现上述目的所要解决的技术问题是，提取MBD模型的信息，构建模型的AAG表达，分解AAG得到特征子图，匹配特征子图和预定义特征，实现加工特征的识别。

术语解释：

1、MBD，基于模型的定义(Model Based Definition，MBD)，弥合了三维模型直接用于制造的间隙。实际上，MBD是一种基于3D的产品数字化标注技术，它采用三维数字化模型对产品数字化信息的完整描述。

2、AAG，属性邻接图(Attributed Adjacency Graph，AAG)，一种数据结构形式，在图的基础上扩展了节点以及节点连线表达的属性。

3、Creo软件，是美国PTC公司推出的机械产品三维数字化设计与分析软件，其主要功能包括产品的三维参数化建模、模型的运动学、动力学、热、磁场等的分析、以及零件的数控加工编程等。

4、AAM，属性邻接矩阵(Attribute Adjacency Matrix，AAM)，一种属性邻接图的存储方式，本专利中用于存储AAG分解后的特征子图。

5、分解基面，指三维模型中包含一个或一个以上内轮廓的表面。内轮廓是指在模型表面内部，由首尾相连的边所构成的封闭环。如图1所示，六面体顶面f包含一个由四条模型边构成的内轮廓，f面即为三维模型中的一个分解基面。

6、特征基面，是指三维模型中的平面、且该平面属于凹面、且沿该面法向方向不存在该三维模型的实体。如图2中键槽底面，属于凹平面且沿其法向方向无该模型的实体，该面为此三维模型特征基面。

7、联合基面：是指两个不相连的模型表面，在实际加工中需要作为同一个面进行加工，其需要满足的条件为：两模型表面具有相同的方程表达式且至少有一个为凹面。如图3中的面f3和面f4，满足以上定义，是模型的联合基面。

8、最大凹连接子图：模型AAG中，某节点的最大凹连接子图是以此节点为起始节点，沿凹属性的节点连线向外延伸所能得到的最大连通图。

本发明的技术方案为：

一种基于AAG的MBD模型加工特征识别方法，是指：以在Creo软件中建立的MBD模型为基础，提取MBD模型的信息，构建MBD模型的AAG，通过分解AAG得到其特征子图，将特征子图与预定义特征匹配，实现加工特征的识别。

根据本发明优选的，根据MBD模型的信息，自动识别模型中的加工特征，并与工艺信息相关联，包括步骤如下：

步骤1：提取MBD模型的信息；

MBD模型的信息包括MBD模型的几何拓扑信息与注释信息；几何拓扑信息包括两个方面：一是面与边的连接关系，表现在面与边的凹凸性、面的邻接面以及边的邻接面；二是面与边的几何数据，面的几何数据为面的ID、面的类型以及面上的轮廓信息，边的几何数据为边的ID、边的类型；注释信息包括公差信息及粗糙度信息，公差信息包括公差符号、公差类型、公差值以及关联几何元素的ID、公差有无基准要求、基准面的ID，粗糙度信息包括粗糙度数值和粗糙度注释的关联面ID；

步骤2：构建MBD模型的AAG；

根据MBD模型的信息，定义AAG中的节点以及节点连线的属性，构建MBD模型的AAG；

步骤3：分解AAG得到其特征子图；

通过基于模型面的AAG分解算法，从模型面具有的属性出发，在AAG中搜寻具有分解基面属性的节点，根据其内轮廓组成边的凹凸属性，分类别提取凹凸特征的子图，并判断凸特征子图中是否仍含有凹特征子图；然后删除剩余AAG中非加工面对应的节点，并提取具有特征基面属性节点的最大凹连接子图；通过基于联合基面的子图重构算法，实现分割特征的子图合并；

步骤4：将特征子图与预定义特征匹配；

以AAM表示特征子图，通过基于AAM的特征匹配算法，识别模型中的加工特征，并得到其类型；

步骤5：加工特征识别结果的处理；

获得加工特征的特征面、刀具接近方向int类型变量TAD、粗糙度、公差信息，构造存储识别结果的数据结构，将加工特征与加工特征相关的工艺信息统一存储。

根据本发明优选的，步骤1中，提取MBD模型的信息的过程如下：

首先，定义结构体数据Surface_data、Edge_data、Contour_data、Surffinish_data以及Gtol_data，Surface_data包括surface_id、surf_type、surface_at、in_contour、surffinish_value以及gtol_data，分别用于存储面的ID、面的类型、面的凹凸性、面的内轮廓属性、面的粗糙度数值以及面的公差数据；Edge_data包括edge_id、edge_type、edge_at、adj_surf_id以及edge_in，分别用于存储边的ID、边的类型、边的凹凸性、边的相邻面ID以及边的内轮廓属性；Contour_data包括contour_type、c_edge_id，分别用于存储轮廓的类型、轮廓的组成边ID；Surffinish_data包括sur_symbol、sur_value、sur_asso_element，分别存储粗糙度的符号、数值、粗糙度关联元素ID；Gtol_data的成员包括gtol_symbol、gtol_type、gtol_value、gtol_asso_element、reference_id，分别用于存储公差的符号、类型、数值、关联几何元素ID、基准面ID；

然后，定义MBD模型信息结构体数组存储提取的MBD模型的信息，MBD模型信息结构体数组包括以Surface_data定义的模型表面信息结构体数组surface[]、以Edge_data定义的模型边信息结构体数组edge[]、以Contour_data定义的轮廓信息结构体数组contour[]、以Surffinish_data定义的表面粗糙度信息结构体数组surffinish[]、以Gtol_data定义的公差信息结构体数组gtol[]。

通过Creo软件的二次开发工具Creo TOOLKIT，开发应用程序读取Creo模型的内部数据结构，提取MBD模型的信息，并将其存储到定义的MBD模型信息结构体数组中。

进一步优选的，MBD模型的几何拓扑信息的提取方法为：

通过函数ProMdlCurrentGet获取MBD模型句柄，将MBD模型句柄作为遍历函数的输入参数，首先，调用ProSolidSurfaceVisit遍历MBD模型的面，输出面的句柄数组，将面的句柄数组元素作为输入参数，调用函数依次获取MBD模型的面的ID、面的类型、面的凹凸性以及邻接面ID；然后，调用ProSurfaceContourVisit，遍历面上的轮廓，判断轮廓类型并获得轮廓组成边ID；最后，调用ProContourEdgeVisit获取边的句柄数组，将其作为函数的输入参数，依次调用函数获取边的ID、边的类型、边的凹凸性、边的相邻面ID。

进一步优选的，MBD模型的注释信息的提取方法为：

通过调用ProSolidSurffinishVisit获得粗糙度的句柄数组，以粗糙度的句柄数组的元素作为函数的输入参数，调用函数获得粗糙度符号、粗糙度数值、粗糙度关联元素ID；调用ProMdlGtolVisit遍历MBD模型公差，获取其句柄数组并将句柄数组元素作为函数的输入参数，调用函数获得公差符号、公差类型、公差数值以及关联几何元素的ID、基准面的ID。

根据本发明优选的，步骤2中，构建MBD模型的AAG，包括步骤如下：

201：定义AAG中的节点以及节点连线的属性；

AAG中的节点对应MBD模型中的面，AAG中的节点连线对应MBD模型的边；其定义如下：

AAG中的节点的属性包括面的类型、面的凹凸性、分解基面、特征基面及联合基面；

面的类型：用整型变量标识面的类型属性，分为平面、圆柱面、圆锥面、以及其他曲面；

面的凹凸性：用整型变量标识面的凹凸性；

分解基面：用布尔变量标识面的分解基面属性，如果该面为分解基面，则标识为True；否则，标识为False；

特征基面：用布尔变量标识面的特征基面属性，如果该面为特征基面，则标识为True；否则，标识为False；

联合基面：用整型变量标识面的联合基面属性，如果两面为联合基面，则将两面的联合基面属性标识为相同的整型数值；

AAG中的节点连线的属性包括边的类型、边的凸凹性及内轮廓边；

边的类型：用整型变量标识边的类型，分为直线边、圆弧边和其他曲线边；

边的凸凹性：用整型变量标识边的凸凹性，分为凹边、凸边和光滑边；

内轮廓边：用布尔变量标识边的内轮廓边属性；

202：构建MBD模型的AAG；

通过搜索步骤1中已经提取的MBD模型的信息，建立AAG；步骤如下：

首先，构造存储AAG节点的数据结构Node以及存储节点连线的数据结构Line，结构体Node包括surface_id、adj_line、node_type、node_at、d_face、f_face以及c_face，分别存储面的ID、与节点相连接的节点连线、节点的类型属性、节点的凹凸性属性、节点的分解基面属性、节点的特征基面属性以及节点的联合基面属性；结构体Line包括edge_id、node1、node2、line_type、line_at以及in_contour，分别用于存储边的ID、节点连线连接的节点一、节点连线连接的节点二、节点连线的类型属性、节点连线的凹凸属性以及节点连线的内轮廓属性；分别定义数据类型为Node的结构体数组node[]以及类型为Line的结构体数组line[]；节点连线连接的节点一、节点连线连接的节点二是指节点连线的两端节点；

其次，初步构建AAG：令node[].surface_id等于surface[].surface_id，令line[].edge_id等于edge[].edge_id；

再次，根据模型面与边的拓扑关系判断节点与节点连线的连接关系：根据node[]中元素所代表的模型面，获得该模型面上的边的ID，若line[]中某元素含有该ID，则将对应的node[]写入line[].node1或者line[].node2，将line[]写入node[].adj_line中；

最后，添加数组node[]、line[]各元素的其它成员信息；包括：

①确定node[]的其它信息，具体为：根据node[].surface_id获得面的类型，若面为平面，则node[i].node_type＝1，若面为圆柱面，则node[i].node_type＝2，若面为圆锥面，则node[i].node_type＝3，若面为其它曲面，则node[i].node_type＝4；根据node[].surface_id获得面的凹凸性，若面为凹面，则node[i].node_at＝-1，若面为凸面，则node[i].node_at＝1；若ID为node[].surface_id的面为分解基面，则node[i].d_face＝true，否则node[i].d_face＝false；若ID为node[].surface_id的面为特征基面，则node[i].f_face＝true，否则node[i].f_face＝false；若ID为node[i].surface_id的面与ID为node[j].surface_id的面为联合基面，则node[i].c_face＝node[j].c_face＝k，k为一个整数；

②确定line[]的其它信息，具体为：若ID为line[i].edge_id的边分别为直线边、圆弧边、其它类型的边，则分别对应line[i].line_type＝1、line[i].line_type＝2、line[i].line_type＝3；若ID为line[i].edge_id的边分别为凹边、光滑边、凸边，则分别对应line[i].line_at＝-1、line[i].line_at＝0、line[i].line_at＝1；若ID为line[i].edge_id的边是内轮廓边，则line[i].in_contour＝true，否则line[i].in_contour＝false。

根据本发明优选的，步骤3中，包括步骤如下：

301.分解AAG

以结构体数组node[]为基础，根据节点间的连接关系以及分解基面、特征基面、联合基面属性信息，将其拆分为多个子部分，通过子部分包含的节点获取其节点连线，最后输出每个子部分对应的节点连线与节点；

进一步优选的，分解AAG的具体实现过程如下：

首先，遍历node[]，若其中的元素的分解基面属性为true，则遍历与该节点相连接的节点连线，若节点连线具有内轮廓属性以及凹边属性，标记该节点为-1，并将该节点连线删除；若节点连线具有内轮廓属性以及凸边属性，标记该节点为1，并将该节点连线删除；

然后，重新遍历数组node[]，若节点标记为-1，获取与该节点相连接的node[]与line[]，并删除具有凹边属性的line[]，将结果写入数组node1[][]与line1[][]中；若节点标记为1，获取与该节点相连接的node[]与line[]，分别写入数组node1[][]与line1[][]中；

再次，删除line[]与node[]已提取的元素，重新遍历node[]，若node[]具有凸面属性，则删除与其有连接关系的line[]；

最后，再重新遍历node[]，若node[]具有特征基面属性，提取与node[]有连接关系的line[]以及与line[]相连接的其它node[]，将结果写入node1[][]与line1[][]中。

302.重构特征子图

步骤301将存储AAG信息的数组line[]与node[]被分解为多个子部分，并用node1[][]、line1[][]分别存储各子部分所包含的节点以及节点连线，在node1[][]中搜寻具有相同联合基面属性的节点，合并其所在的子部分，实现特征子图的重构。

进一步优选的，重构特征子图的具体实现过程如下：

遍历数组node[][]，若某一数组元素node[i][k]具有联合基面属性，则继续在数组node[][]中寻找与该数组元素node[i][k]的联合基面属性相同的元素node1[j][m]，并将node1[j][m]的成员数据信息写入node1[i][k]中，更新line1[][]、node1[][]得line2[m][]、node2[m][]。

根据本发明优选的，步骤4中，将特征子图转化为AAM，实现特征的匹配，包括步骤如下：

401：建立AAM

AAM使用二维数组M[n][n]来表示，其结构如式(I)所示：

式(I)中，n-特征子图的节点数；m

矩阵M[n][n]中元素的取值规则定义如下：

以三位正整数表示数组元素m

以两位正整数表示数组元素m

402：AAM的匹配

首先，判断特征子图AAM与预定义AAM阶数是否相同；

然后，判断特征子图AAM与预定义AAM的对角线元素所构成的集合是否相等；

最后，判断特征子图AAM与预定义AAM的每一行元素所构成的集合是否相似；每一行元素所构成的集合是否相似，是指：特征子图AAM每一行元素构成的集合与预定义AAM每一行元素构成的集合存在一一映射的关系；

如果特征子图AAM与预定义AAM阶数相同，对角线元素所构成的集合相等，且AAM的每一行元素所构成的集合相似，则匹配成功，否则，则匹配不成功。

根据本发明优选的，步骤5中，处理方法为：

构建结构体Featrue_data描述加工特征及其相关信息，以结构体Featrue_data定义结构体数组featrue[]存储加工特征；

结构体Featrue_data的具体成员包括：字符串类型变量featrue_id和featrue_type；Surface_data类型变量surface；刀具接近方向int类型变量TAD；double类型变量Ra；Gtol_data类型变量gtol，分别存储加工特征的ID、类型、特征面、刀具接近方向、粗糙度以及形位公差；其中，刀具接近方向int类型变量TAD取值为1～6，分别代表+x、-x、+y、-y、+z、-z六个方位。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法的步骤。

本发明的有益效果为：

本发明中基于AAG的MBD模型的加工特征识别，通过提取模型面与边的几何拓扑信息，构建模型AAG，并扩展了AAG的表达内容，使得AAG对模型的表达更准确，根据一定的算法规则，对模型AAG进行分解，并通过AAM实现加工特征的匹配，识别出加工特征的类型，通过对识别结果的处理，获得加工特征的其它信息，实现加工特征与工艺信息的关联。

附图说明

图1为分解基面的示意图；

图2为特征基面的示意图；

图3为联合基面的示意图；

图4为本发明实施例中的MBD模型示意图；

图5为本发明实施例中的MBD模型的表面示意图；

图6为基于AAG的MBD模型加工特征识别方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步限定，但不限于此。

实施例1

一种基于AAG的MBD模型加工特征识别方法，是指：以在Creo软件中建立的MBD模型为基础，提取MBD模型的信息，构建MBD模型的AAG，通过分解AAG得到其特征子图，将特征子图与预定义特征匹配，实现加工特征的识别。基于MBD的模型中除了包含模型结构、尺寸外，还定义了表面粗糙度和形位公差。

实施例2

根据实施例1所述的一种基于AAG的MBD模型加工特征识别方法，其区别在于：根据MBD模型的信息，自动识别模型中的加工特征，并与工艺信息相关联，如图6所示，包括步骤如下：

步骤1：提取MBD模型的信息；

MBD模型的信息包括MBD模型的几何拓扑信息与注释信息；几何拓扑信息包括两个方面：一是面与边的连接关系，表现在面与边的凹凸性、面的邻接面以及边的邻接面；二是面与边的几何数据，面的几何数据为面的ID、面的类型以及面上的轮廓信息，边的几何数据为边的ID、边的类型；注释信息包括公差信息及粗糙度信息，公差信息包括公差符号、公差类型、公差值以及关联几何元素的ID、公差有无基准要求、基准面的ID，粗糙度信息包括粗糙度数值和粗糙度注释的关联面ID；

步骤2：构建MBD模型的AAG；

根据MBD模型的信息，定义AAG中的节点以及节点连线的属性，构建MBD模型的AAG；

步骤3：分解AAG得到其特征子图；

通过基于模型面的AAG分解算法，从模型面具有的属性出发，在AAG中搜寻具有分解基面属性的节点，根据其内轮廓组成边的凹凸属性，分类别提取凹凸特征的子图，并判断凸特征子图中是否仍含有凹特征子图；然后删除剩余AAG中非加工面对应的节点，并提取具有特征基面属性节点的最大凹连接子图；通过基于联合基面的子图重构算法，实现分割特征的子图合并；

步骤4：将特征子图与预定义特征匹配；

以AAM表示特征子图，通过基于AAM的特征匹配算法，识别模型中的加工特征，并得到其类型；

步骤5：加工特征识别结果的处理；

获得加工特征的特征面、刀具接近方向int类型变量TAD、粗糙度、公差信息，构造存储识别结果的数据结构，将加工特征与加工特征相关的工艺信息统一存储。刀具接近方向int类型变量TAD存储时用整型变量存储。

实施例3

根据实施例1所述的一种基于AAG的MBD模型加工特征识别方法，其区别在于：

步骤1中，提取MBD模型的信息的过程如下：

首先，定义结构体数据Surface_data、Edge_data、Contour_data、Surffinish_data以及Gtol_data，Surface_data包括surface_id、surf_type、surface_at、in_contour、surffinish_value以及gtol_data，分别用于存储面的ID、面的类型、面的凹凸性、面的内轮廓属性、面的粗糙度数值以及面的公差数据；Edge_data包括edge_id、edge_type、edge_at、adj_surf_id以及edge_in，分别用于存储边的ID、边的类型、边的凹凸性、边的相邻面ID以及边的内轮廓属性；Contour_data包括contour_type、c_edge_id，分别用于存储轮廓的类型、轮廓的组成边ID；Surffinish_data包括sur_symbol、sur_value、sur_asso_element，分别存储粗糙度的符号、数值、粗糙度关联元素ID；Gtol_data的成员包括gtol_symbol、gtol_type、gtol_value、gtol_asso_element、reference_id，分别用于存储公差的符号、类型、数值、关联几何元素ID、基准面ID；

然后，定义MBD模型信息结构体数组存储提取的MBD模型的信息，MBD模型信息结构体数组包括以Surface_data定义的模型表面信息结构体数组surface[]、以Edge_data定义的模型边信息结构体数组edge[]、以Contour_data定义的轮廓信息结构体数组contour[]、以Surffinish_data定义的表面粗糙度信息结构体数组surffinish[]、以Gtol_data定义的公差信息结构体数组gtol[]。

各结构体数组定义如表1所示。

表1

通过Creo软件的二次开发工具Creo TOOLKIT，开发应用程序读取Creo模型的内部数据结构，提取MBD模型的信息，并将其存储到定义的MBD模型信息结构体数组中。

MBD模型的几何拓扑信息的提取方法为：

通过函数ProMdlCurrentGet获取MBD模型句柄，将MBD模型句柄作为遍历函数的输入参数，首先，调用ProSolidSurfaceVisit遍历MBD模型的面，输出面的句柄数组，将面的句柄数组元素作为输入参数，调用函数依次获取MBD模型的面的ID、面的类型、面的凹凸性以及邻接面ID；然后，调用ProSurfaceContourVisit，遍历面上的轮廓，判断轮廓类型并获得轮廓组成边ID；最后，调用ProContourEdgeVisit获取边的句柄数组，将其作为函数的输入参数，依次调用函数获取边的ID、边的类型、边的凹凸性、边的相邻面ID。

MBD模型的注释信息的提取方法为：

通过调用ProSolidSurffinishVisit获得粗糙度的句柄数组，以粗糙度的句柄数组的元素作为函数的输入参数，调用函数获得粗糙度符号、粗糙度数值、粗糙度关联元素ID；调用ProMdlGtolVisit遍历MBD模型公差，获取其句柄数组并将句柄数组元素作为函数的输入参数，调用函数获得公差符号、公差类型、公差数值以及关联几何元素的ID、基准面的ID。

其流程如下面伪代码所示：

具体的，本实施例中的MBD模型如图4所示，MBD模型的表面如图5所示，结果如表2-表5所示。表2为模型面的数据，表3为模型边的数据，表4为粗糙度信息，表5为公差信息。

表2

表3

表4

表5

步骤2中，构建MBD模型的AAG，包括步骤如下：

201：定义AAG中的节点以及节点连线的属性；

AAG中的节点对应MBD模型中的面，AAG中的节点连线对应MBD模型的边；其定义如下：

AAG中的节点的属性包括面的类型、面的凹凸性、分解基面、特征基面及联合基面；

面的类型：用整型变量标识面的类型属性，分为平面、圆柱面、圆锥面、以及其他曲面；

面的凹凸性：用整型变量标识面的凹凸性；

分解基面：用布尔变量标识面的分解基面属性，如果该面为分解基面，则标识为True；否则，标识为False；

特征基面：用布尔变量标识面的特征基面属性，如果该面为特征基面，则标识为True；否则，标识为False；

联合基面：用整型变量标识面的联合基面属性，如果两面为联合基面，则将两面的联合基面属性标识为相同的整型数值；

节点各属性的属性值定义如表6所示。

表6

AAG中的节点连线的属性包括边的类型、边的凸凹性及内轮廓边；

边的类型：用整型变量标识边的类型，分为直线边、圆弧边和其他曲线边；

边的凸凹性：用整型变量标识边的凸凹性，分为凹边、凸边和光滑边；

内轮廓边：用布尔变量标识边的内轮廓边属性；

节点连线各属性的属性值定义如表7所示。

表7

202：构建MBD模型的AAG；

通过搜索步骤1中已经提取的MBD模型的信息，建立AAG；本发明使用结构体数组表达AAG节点信息、节点连线信息以及其属性信息。模型AAG建立步骤如下：

(1)通过访问模型表面信息结构体数组surface[]、模型边信息结构体数组edge[]，获取B-Rep，表示模型的几何拓扑信息；

(2)建立存储AAG中的节点的数据结构Node，建立存储节点连线的属性的数据结构Line，以此为基础，分别定义数据类型为Node的结构体数组node[]以及类型为Line的结构体数组line[]；

(3)确定结构体数组node[]所代表的模型面以及结构体数组line[]所代表的模型边，以模型面与模型边的拓扑关系为依据，确定结构体数组node[]与结构体数组line[]的连接关系；

(4)以模型表面信息结构体数组surface[]中储存的信息为基础，根据模型面的相关属性定义，为结构体数组node[]添加对应属性；以模型边信息结构体数组edge[]中储存的信息为基础，根据模型边的相关属性定义，为结构体数组line[]添加对应属性。

具体过程如下：

首先，构造存储AAG节点的数据结构Node以及存储节点连线的数据结构Line，结构体Node包括surface_id、adj_line、node_type、node_at、d_face、f_face以及c_face，分别存储面的ID、与节点相连接的节点连线、节点的类型属性、节点的凹凸性属性、节点的分解基面属性、节点的特征基面属性以及节点的联合基面属性；结构体Line包括edge_id、node1、node2、line_type、line_at以及in_contour，分别用于存储边的ID、节点连线连接的节点一、节点连线连接的节点二、节点连线的类型属性、节点连线的凹凸属性以及节点连线的内轮廓属性；分别定义数据类型为Node的结构体数组node[]以及类型为Line的结构体数组line[]；节点连线连接的节点一、节点连线连接的节点二是指节点连线的两端节点；

其次，初步构建AAG：令node[].surface_id等于surface[].surface_id，令line[].edge_id等于edge[].edge_id；

再次，根据模型面与边的拓扑关系判断节点与节点连线的连接关系：根据node[]中元素所代表的模型面，获得该模型面上的边的ID，若line[]中某元素含有该ID，则将对应的node[]写入line[].node1或者line[].node2，将line[]写入node[].adj_line中；

最后，添加数组node[]、line[]各元素的其它成员信息；包括：

①确定node[]的其它信息，具体为：根据node[].surface_id获得面的类型，若面为平面，则node[i].node_type＝1，若面为圆柱面，则node[i].node_type＝2，若面为圆锥面，则node[i].node_type＝3，若面为其它曲面，则node[i].node_type＝4；根据node[].surface_id获得面的凹凸性，若面为凹面，则node[i].node_at＝-1，若面为凸面，则node[i].node_at＝1；若ID为node[].surface_id的面为分解基面，则node[i].d_face＝true，否则node[i].d_face＝false；若ID为node[].surface_id的面为特征基面，则node[i].f_face＝true，否则node[i].f_face＝false；若ID为node[i].surface_id的面与ID为node[j].surface_id的面为联合基面，则node[i].c_face＝node[j].c_face＝k，k为一个整数；

②确定line[]的其它信息，具体为：若ID为line[i].edge_id的边分别为直线边、圆弧边、其它类型的边，则分别对应line[i].line_type＝1、line[i].line_type＝2、line[i].line_type＝3；若ID为line[i].edge_id的边分别为凹边、光滑边、凸边，则分别对应line[i].line_at＝-1、line[i].line_at＝0、line[i].line_at＝1；若ID为line[i].edge_id的边是内轮廓边，则line[i].in_contour＝true，否则line[i].in_contour＝false。

其流程如下面伪代码所示：

具体的，本实施例中AAG的节点数据以及AAG的节点连线数据如表8、表9所示。

表8

表9

步骤3中，包括步骤如下：

301.分解AAG

以结构体数组node[]为基础，根据节点间的连接关系以及分解基面、特征基面、联合基面属性信息，将其拆分为多个子部分，通过子部分包含的节点获取其节点连线，最后输出每个子部分对应的节点连线与节点；

分解AAG的具体实现过程如下：

首先，遍历node[]，若其中的元素的分解基面属性为true，则遍历与该节点相连接的节点连线，若节点连线具有内轮廓属性以及凹边属性，标记该节点为-1，并将该节点连线删除；若节点连线具有内轮廓属性以及凸边属性，标记该节点为1，并将该节点连线删除；

然后，重新遍历数组node[]，若节点标记为-1，获取与该节点相连接的node[]与line[]，并删除具有凹边属性的line[]，将结果写入数组node1[][]与line1[][]中；若节点标记为1，获取与该节点相连接的node[]与line[]，分别写入数组node1[][]与line1[][]中；

再次，删除line[]与node[]已提取的元素，重新遍历node[]，若node[]具有凸面属性，则删除与其有连接关系的line[]；

最后，再重新遍历node[]，若node[]具有特征基面属性，提取与node[]有连接关系的line[]以及与line[]相连接的其它node[]，将结果写入node1[][]与line1[][]中。

其流程如下面伪代码所示：

302.重构特征子图

由于特征相交使部分特征被分割，经过AAG分解，被分割的特征被分解为两个特征子图，然后重构特征子图。步骤301将存储AAG信息的数组line[]与node[]被分解为多个子部分，并用node 1[][]、line1[][]分别存储各子部分所包含的节点以及节点连线，在node1[][]中搜寻具有相同联合基面属性的节点，合并其所在的子部分，实现特征子图的重构。

重构特征子图的具体实现过程如下：

遍历数组node[][]，若某一数组元素node[i][k]具有联合基面属性，则继续在数组node[][]中寻找与该数组元素node[i][k]的联合基面属性相同的元素node1[j][m]，并将node1[j][m]的成员数据信息写入node1[i][k]中，更新line1[][]、node1[][]得line2[m][]、node2[m][]。

其流程如下面伪代码所示：

具体的，本实施例各子部分的节点数据及各子部分的节点连线数据结果如表10、表11所示。

表10

表11

步骤4中，将特征子图转化为AAM，实现特征的匹配，包括步骤如下：

401：建立AAM

AAM使用二维数组M[n][n]来表示，其结构如式(I)所示：

式(I)中，n-特征子图的节点数；m

矩阵M[n][n]中元素的取值规则定义如下：

以三位正整数表示数组元素m

以两位正整数表示数组元素m

AAM建立流程如下面伪代码所示：

首先，判断特征子图AAM与预定义AAM阶数是否相同；

然后，判断特征子图AAM与预定义AAM的对角线元素所构成的集合是否相等；

最后，判断特征子图AAM与预定义AAM的每一行元素所构成的集合是否相似；每一行元素所构成的集合是否相似，是指：特征子图AAM每一行元素构成的集合与预定义AAM每一行元素构成的集合存在一一映射的关系；

如果特征子图AAM与预定义AAM阶数相同，对角线元素所构成的集合相等，且AAM的每一行元素所构成的集合相似，则匹配成功，否则，则匹配不成功。

其流程如下面伪代码所示：

具体到本实施例中，AAM使用二维数组M[n,n]来表示，n表示节点数量。根据分解得到的各子部分的节点node2[][]以及节点连线line2[][]，本实施例生成对应特征子图的AAM如下所示：

M

通过将各AAM与预定义的AAM相匹配，识别出其所表示的加工特征类型，分别为：M

步骤5中，为使识别结果更好地应用于工艺设计中，对其进行处理。处理方法为：

构建结构体Featrue_data描述加工特征及其相关信息，以结构体Featrue_data定义结构体数组featrue[]存储加工特征；

结构体Featrue_data的具体成员包括：字符串类型变量featrue_id和featrue_type；Surface_data类型变量surface；刀具接近方向int类型变量TAD；double类型变量Ra；Gtol_data类型变量gtol，分别存储加工特征的ID、类型、特征面、刀具接近方向、粗糙度以及形位公差；其中，刀具接近方向int类型变量TAD取值为1～6，分别代表+x、-x、+y、-y、+z、-z六个方位。通过构建的数据结构，将加工特征与MBD模型信息相关联，丰富加工特征所表达的信息。

其算法流程如下面伪代码所示：

具体到本实施例中，以结构体数组featrue[]存储识别出的加工特征共计11个，其结果如表12所示。

表12

实施例4

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现实施例1-3任一所述的基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法的步骤。

实施例5

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1-3任一基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法的步骤。