本文關鍵詞：復雜曲面云制造加工過程知識服務建模與實現(xiàn)

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【摘要】：復雜曲面越來越廣泛的應用在能源、汽車、航空航天、造船等裝備制造領域,這些領域的企業(yè)既是國家戰(zhàn)略性高科技企業(yè),也是典型的科技資源密集型企業(yè),其產品研制過程中高效配置制造資源、共享研制知識、增強管控能力、降低信息化成本等均向云制造模式提出了迫切需求,尤其在復雜曲面零件加工制造過程中,知識資源的按需配置、精準推送能力在不斷惡化。因此,云制造模式下一方面需要針對復雜曲面零件加工過程中的工藝規(guī)劃、刀軌計算、加工仿真、性能分析、質量控制等環(huán)節(jié),主動推送與加工活動相關的各種知識資源,另一方面也需要對加工過程中某個特定工藝活動,通過封裝相應的參數(shù)、方法、模型、工具以動態(tài)服務的形式推送到各個制造環(huán)節(jié)。本文以復雜曲面類零件加工過程作為研究對象,對云制造模式下復雜曲面零件加工過程知識服務建模與實現(xiàn)的關鍵技術進行了相關研究。首先分析了云制造加工過程知識服務需求及難點,根據(jù)復雜曲面零件的特點和特殊工藝,給出了相應的知識服務模式；然后,針對復雜曲面零件加工技術難點及其加工過程與知識資源相互耦合的特點,建立了復雜曲面零件加工過程知識服務的多領域本體模型,實現(xiàn)了知識的表示與組織,并以靜態(tài)和動態(tài)兩種方式實現(xiàn)復雜曲面零件加工過程知識服務的建模；在此基礎上,針對復雜曲面零件變曲率、大扭曲等特征及其加工質量難以控制等問題,通過研究刀軌計算方法、粗糙度預測云推理模型,構建與封裝刀軌計算和粗糙度預測知識服務組件,提出了復雜曲面零件加工刀位軌跡計算和粗糙度預測知識服務方法；最后以復雜曲面中的葉片類零件為例,通過分析復雜產品在云模式下的知識服務流程,搭建了云制造模式下復雜曲面零件加工過程知識服務實現(xiàn)框架,建立了復雜曲面零件中葉片類零件的加工過程知識服務實現(xiàn)模型,完成了葉片類零件加工過程的刀軌計算以及粗糙度預測知識服務,縮短了葉片的刀軌生成時間,提高了葉片加工效率和質量。本論文研究成果為云制造模式下復雜曲面類零件加工過程知識推送提供了實現(xiàn)策略,也為形成復雜曲面類零件加工過程知識服務框架體系提供了實現(xiàn)機制,為復雜曲面制造由數(shù)控到智慧模式升級探索了方法和途徑,具有一定的理論意義和應用價值。
【關鍵詞】：云制造 加工過程 知識服務 刀軌計算 粗糙度預測
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;TH16
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-26
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 復雜曲面零件加工技術概述13-20
• 1.2.1 復雜曲面零件特殊加工工藝規(guī)劃13-15
• 1.2.2 多種加工刀軌計算15-17
• 1.2.3 切削加工過程仿真17-19
• 1.2.4 加工殘留控制19-20
• 1.3 面向云制造的加工過程知識服務研究現(xiàn)狀20-23
• 1.3.1 面向云制造的加工過程知識服務需求及難點20-21
• 1.3.2 面向云制造的加工過程知識服務21-22
• 1.3.3 面向云制造的加工過程知識服務建模方法22-23
• 1.4 主要研究工作安排23-24
• 1.5 本章小結24-26
• 第二章 云制造模式下加工過程知識服務相關理論26-38
• 2.1 云制造的定義及內涵26-29
• 2.1.1 云制造的定義26
• 2.1.2 云制造的內涵26-28
• 2.1.3 云制造與已有模式的區(qū)別28-29
• 2.2 云制造加工過程知識表示與獲取29-32
• 2.2.1 云制造加工過程知識特點29-30
• 2.2.2 云制造加工過程知識表示30-31
• 2.2.3 云制造加工過程知識獲取31-32
• 2.3 云制造加工過程知識服務32-37
• 2.3.1 基于多領域本體的知識服務32-33
• 2.3.2 跨領域知識的分布式索引33-34
• 2.3.3 基于加工流程的知識服務封裝34-35
• 2.3.4 云制造加工過程知識服務流程35-37
• 2.4 本章小結37-38
• 第三章 面向云制造的復雜曲面零件加工過程知識服務建模38-56
• 3.1 復雜曲面零件加工過程知識多領域本體構建38-46
• 3.1.1 復雜曲面零件加工過程知識特點與表示38-39
• 3.1.2 復雜曲面零件加工過程知識獲取39-41
• 3.1.3 復雜曲面零件加工過程知識多領域本體構建41-46
• 3.2 復雜曲面零件加工過程知識服務封裝46-47
• 3.3 復雜曲面零件加工過程知識服務建模47-54
• 3.3.1 復雜曲面零件加工過程知識服務應用模式47-49
• 3.3.2 復雜曲面零件加工過程知識服務體系架構49-51
• 3.3.3 復雜曲面零件加工過程知識服務建模51-54
• 3.4 本章小結54-56
• 第四章 刀軌計算與粗糙度預測知識服務56-76
• 4.1 復雜曲面零件加工刀軌計算服務56-63
• 4.1.1 刀軌計算理論知識56-59
• 4.1.2 刀軌計算知識服務組件構建59-62
• 4.1.3 刀軌計算知識服務封裝62-63
• 4.2 復雜曲面零件加工粗糙度預測服務63-75
• 4.2.1 粗糙度預測概述63-64
• 4.2.2 粗糙度預測云模型描述64-68
• 4.2.3 粗糙度預測多維多規(guī)則推理算法68-69
• 4.2.4 粗糙度預測云模型應用69-73
• 4.2.5 粗糙度預測知識服務組件構建73-74
• 4.2.6 粗糙度預測知識服務封裝74-75
• 4.3 本章小結75-76
• 第五章 面向云制造的葉片類零件加工過程知識服務實現(xiàn)76-86
• 5.1 復雜曲面零件加工過程知識服務實現(xiàn)過程分析模型76-77
• 5.2 面向云制造的葉片類零件加工過程知識服務實現(xiàn)模型77-78
• 5.3 葉片類零件加工刀軌計算知識服務實現(xiàn)78-82
• 5.3.1 刀軌計算靜態(tài)知識服務78-79
• 5.3.2 刀軌計算動態(tài)知識服務79-82
• 5.4 葉片類零件加工粗糙度預測知識服務實現(xiàn)82-84
• 5.5 本章小結84-86
• 第六章 總結與展望86-88
• 6.1 工作總結86-87
• 6.2 不足與展望87-88
• 致謝88-90
• 參考文獻90-96
• 附錄 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及參與的項目96

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本文編號：568998