基于制造特征的復(fù)雜箱體零件數(shù)控工藝規(guī)劃方法和技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-17 09:37
針對復(fù)雜箱體零件工藝設(shè)計(jì)復(fù)雜、工藝數(shù)據(jù)龐大、多變的特點(diǎn),本文以軍用車輛復(fù)雜箱體結(jié)構(gòu)零件為加工對象,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理、工藝知識庫等技術(shù)應(yīng)用到復(fù)雜箱體零件數(shù)控工藝設(shè)計(jì)中,采用C#作為編程軟件,CAMWorks作為系統(tǒng)開發(fā)軟件,完成了復(fù)雜箱體零件數(shù)控工藝規(guī)劃系統(tǒng)的構(gòu)造及實(shí)現(xiàn),即SF-CAPP系統(tǒng)。論文主要介紹了SF-CAPP系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、箱體零件信息的識別與提取、加工方法決策與工藝排序,建立豐富工藝知識庫,結(jié)合我校自主研發(fā)的精密復(fù)合式鏜銑加工中心,開發(fā)出SF-CAPP系統(tǒng)。首先,選擇與國際接軌的產(chǎn)品數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)(STEP-NC)作為中間文件實(shí)現(xiàn)零件工藝信息的識別與提取,通過產(chǎn)品數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)的分析,工藝信息用EXPRESS語言進(jìn)行描述,實(shí)現(xiàn)語言之間的映射以及與標(biāo)準(zhǔn)中間文件的一一解析,實(shí)現(xiàn)了零件信息的識別與提取。其次,在箱體零件數(shù)控工藝規(guī)劃過程中,利用BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)特征加工方法的智能決策,同時(shí)將Hopfield網(wǎng)絡(luò)解決(TSP)商旅問題的優(yōu)勢應(yīng)用到工藝排序問題上,對工藝排序進(jìn)行合理的優(yōu)化,完成箱體零件工藝路線的擬定。建立工藝知識庫系統(tǒng),以Microsoft Access2003為數(shù)據(jù)...
【文章來源】:沈陽理工大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
論文整體概況
在特征知識庫的支持別出箱體零件特征的加工方法。4、箱加工參數(shù)并生成刀具軌跡。6、如果生碼,否則返回步驟 4,重新定義箱體33]。該加工中心集鉆、鏜、銑、攻絲夾,可以完成多個(gè)面加工,工序集中。
與圖 2.3 可見,通過特征識別技術(shù)識別出的加工特征散亂如果我們將每一個(gè)特征都單獨(dú)進(jìn)行加工的話,總的刀具多而爆炸性的增加,同時(shí)在加工時(shí)會因頻繁換刀、多次,加工精度得不到保證。為克服以上問題,本文將特征,零件在數(shù)控加工中心加工時(shí),以刀具切入零件的方向零件時(shí)在刀具的進(jìn)給方向沒有改變的前提下,該面所有 2.2 與圖 2.3 所示,該零件有七個(gè)加工面分別用 S1、S示,規(guī)定零件中面的特征用 SM 來編號,M 是 1-7 的自一次裝夾下完成,刀具的進(jìn)給方向沒有改變。因此將加主要有以下加工特征,規(guī)定用 FNN 對零件特征進(jìn)行編號 表示特征所在的特征面,第二個(gè) N 表示特征的編號。3S31F
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]淺談箱體類零件的加工原理及先進(jìn)檢測技術(shù)[J]. 王金花. 中國科技信息. 2012(18)
[2]數(shù)控銑加工工藝知識庫的構(gòu)建及應(yīng)用[J]. 彭曦. 物流工程與管理. 2011(06)
[3]淺析數(shù)控機(jī)床的發(fā)展趨勢[J]. 劉永兵. 考試周刊. 2011(40)
[4]箱體零件數(shù)控加工路線研究[J]. 徐躍增. 制造業(yè)自動化. 2011(02)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控加工銑削參數(shù)優(yōu)化[J]. 蔡安江,姚艷,郭師虹,豆衛(wèi)濤. 模具工業(yè). 2010(09)
[6]數(shù)控機(jī)床發(fā)展趨勢[J]. 梁偉,王先. 桂林航天工業(yè)高等專科學(xué)校學(xué)報(bào). 2010(02)
[7]基于模糊邏輯的銑削加工參數(shù)智能選擇方法研究[J]. 陳瑞華,趙玉梅,陳賀宏. 機(jī)床與液壓. 2009(11)
[8]Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解路網(wǎng)最優(yōu)路徑[J]. 張麗霞,趙又群,潘福全. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(09)
[9]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械加工參數(shù)自動選擇研究[J]. 王玲. 機(jī)械工程師. 2009(09)
[10]基于C#.NET的Solidworks二次開發(fā)在數(shù)字礦山中的應(yīng)用[J]. 唐敏康,李永兵. 現(xiàn)代礦業(yè). 2009(05)
碩士論文
[1]基于模糊推理的機(jī)械加工方法決策研究及應(yīng)用[D]. 高慧娟.華中科技大學(xué) 2008
[2]基于STEP-NC銑削模型的數(shù)控程序生成方法研究[D]. 李梅竹.哈爾濱工程大學(xué) 2008
[3]數(shù)控加工工藝決策與切削參數(shù)規(guī)范化的研究[D]. 許玲萍.沈陽工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號:3347528
【文章來源】:沈陽理工大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
論文整體概況
在特征知識庫的支持別出箱體零件特征的加工方法。4、箱加工參數(shù)并生成刀具軌跡。6、如果生碼,否則返回步驟 4,重新定義箱體33]。該加工中心集鉆、鏜、銑、攻絲夾,可以完成多個(gè)面加工,工序集中。
與圖 2.3 可見,通過特征識別技術(shù)識別出的加工特征散亂如果我們將每一個(gè)特征都單獨(dú)進(jìn)行加工的話,總的刀具多而爆炸性的增加,同時(shí)在加工時(shí)會因頻繁換刀、多次,加工精度得不到保證。為克服以上問題,本文將特征,零件在數(shù)控加工中心加工時(shí),以刀具切入零件的方向零件時(shí)在刀具的進(jìn)給方向沒有改變的前提下,該面所有 2.2 與圖 2.3 所示,該零件有七個(gè)加工面分別用 S1、S示,規(guī)定零件中面的特征用 SM 來編號,M 是 1-7 的自一次裝夾下完成,刀具的進(jìn)給方向沒有改變。因此將加主要有以下加工特征,規(guī)定用 FNN 對零件特征進(jìn)行編號 表示特征所在的特征面,第二個(gè) N 表示特征的編號。3S31F
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]淺談箱體類零件的加工原理及先進(jìn)檢測技術(shù)[J]. 王金花. 中國科技信息. 2012(18)
[2]數(shù)控銑加工工藝知識庫的構(gòu)建及應(yīng)用[J]. 彭曦. 物流工程與管理. 2011(06)
[3]淺析數(shù)控機(jī)床的發(fā)展趨勢[J]. 劉永兵. 考試周刊. 2011(40)
[4]箱體零件數(shù)控加工路線研究[J]. 徐躍增. 制造業(yè)自動化. 2011(02)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控加工銑削參數(shù)優(yōu)化[J]. 蔡安江,姚艷,郭師虹,豆衛(wèi)濤. 模具工業(yè). 2010(09)
[6]數(shù)控機(jī)床發(fā)展趨勢[J]. 梁偉,王先. 桂林航天工業(yè)高等專科學(xué)校學(xué)報(bào). 2010(02)
[7]基于模糊邏輯的銑削加工參數(shù)智能選擇方法研究[J]. 陳瑞華,趙玉梅,陳賀宏. 機(jī)床與液壓. 2009(11)
[8]Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解路網(wǎng)最優(yōu)路徑[J]. 張麗霞,趙又群,潘福全. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(09)
[9]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械加工參數(shù)自動選擇研究[J]. 王玲. 機(jī)械工程師. 2009(09)
[10]基于C#.NET的Solidworks二次開發(fā)在數(shù)字礦山中的應(yīng)用[J]. 唐敏康,李永兵. 現(xiàn)代礦業(yè). 2009(05)
碩士論文
[1]基于模糊推理的機(jī)械加工方法決策研究及應(yīng)用[D]. 高慧娟.華中科技大學(xué) 2008
[2]基于STEP-NC銑削模型的數(shù)控程序生成方法研究[D]. 李梅竹.哈爾濱工程大學(xué) 2008
[3]數(shù)控加工工藝決策與切削參數(shù)規(guī)范化的研究[D]. 許玲萍.沈陽工業(yè)大學(xué) 2006
本文編號:3347528
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