本文關(guān)鍵詞：面向CAPP的智能工藝決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學(xué)》 2005年

面向CAPP的智能工藝決策方法研究

王志紅  

【摘要】：工藝決策是CAPP系統(tǒng)的核心,工藝決策能力決定了CAPP系統(tǒng)的主要性能,決策方式?jīng)Q定了CAPP 系統(tǒng)的類型。本文以回轉(zhuǎn)體零件為例,對CAPP 中的自動(dòng)工藝決策方法進(jìn)行了系統(tǒng)地研究,并建立了一個(gè)有效的智能化工藝決策系統(tǒng),一定程度上解決目前CAPP 發(fā)展中存在的一些問題,對以后的研究和發(fā)展具有借鑒意義。 本文的研究工作主要有以下幾個(gè)方面: 1. 針對傳統(tǒng)工藝決策中存在的問題,提出一種改進(jìn)的工藝決策機(jī)制和新的建立資源模型的方法,以使CAPP 中的工藝決策功能具有更強(qiáng)的實(shí)用性和靈活性。在此基礎(chǔ)上,建立了工藝決策模型,為CAPP 中工藝決策功能的實(shí)現(xiàn)提供一個(gè)系統(tǒng)且行之有效的總體方案,并提出了系統(tǒng)的決策實(shí)施方法。 2. 結(jié)合CAD/CAPP 集成系統(tǒng)對零件信息模型的要求,給出了工藝決策系統(tǒng)中建立零件信息模型的方法,并結(jié)合實(shí)際情況,介紹了本決策系統(tǒng)中的零件信息獲取的實(shí)現(xiàn)方法。 3. 采用專家系統(tǒng)原理,將決策推理程序與工藝知識(決策規(guī)則)分離,并有效地實(shí)現(xiàn)了工藝決策數(shù)據(jù)與知識的獲取、表達(dá)和相應(yīng)數(shù)據(jù)庫與知識庫的建造, 較為完整地實(shí)現(xiàn)了回轉(zhuǎn)體零件的自動(dòng)工藝決策功能。同時(shí),提出了將機(jī)器學(xué)習(xí)方法、分布式人工智能技術(shù)應(yīng)用于該工藝決策專家系統(tǒng)中,在改善系統(tǒng)智能水平和性能方面進(jìn)行了嘗試性研究。 4. 在得到初步工藝方案的基礎(chǔ)上,對工藝優(yōu)化與評估方法進(jìn)行了研究。建立了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃法和遺傳算法,把工藝路線層優(yōu)化和工序?qū)哟蝺?yōu)化相結(jié)合的綜合優(yōu)化模型,較為滿意地解決了工藝過程優(yōu)化問題。同時(shí),從工序加工時(shí)間、加工成本及資源利用率等幾個(gè)角度出發(fā),對工藝評估方法進(jìn)行了研究。 5. 在實(shí)現(xiàn)智能工藝決策功能的基礎(chǔ)上,完成了該智能工藝決策系統(tǒng)與制造仿真系統(tǒng)的功能集成。 系統(tǒng)運(yùn)行與實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果均較為滿意地達(dá)到了預(yù)期的效果,表明論文研究方法是合理并且有效的。系統(tǒng)的整體性能將在更深入的研究與開發(fā)中得到進(jìn)一步完善與發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：TH162
【目錄】：

第一章 緒論10-16

1.1 計(jì)算機(jī)輔助工藝規(guī)劃(CAPP)及發(fā)展概述10-13

1.1.1 CAPP 技術(shù)概述10

1.1.2 CAPP 技術(shù)的產(chǎn)生、發(fā)展及其分類10-12

1.1.3 CAPP 的發(fā)展趨勢12-13

1.1.4 CAPP 在CAD/CAM 集成系統(tǒng)中的作用13

1.2 課題背景及研究意義13-14

1.3 課題來源與主要研究內(nèi)容14-16

第二章 工藝決策模型及實(shí)施方法16-30

2.1 工藝決策模型的建立16-19

2.1.1 工藝決策問題的分解16-17

2.1.2 傳統(tǒng)工藝決策機(jī)制的缺點(diǎn)17-18

2.1.3 工藝決策機(jī)制的改進(jìn)方案18-19

2.2 基于特征表面的工藝路線決策19-21

2.2.1 基于特征表面的工藝路線決策原理19-20

2.2.2 基于特征表面的工藝路線決策實(shí)現(xiàn)方法20-21

2.3 加工方法的選擇21-26

2.3.1 加工方法選擇的規(guī)則21-24

2.3.2 規(guī)則的完善24-25

2.3.3 規(guī)則評分方法25-26

2.4 工藝決策中的資源模型26-27

2.4.1 制造資源模型26-27

2.4.2 制造資源環(huán)境模型27

2.5 工藝參數(shù)的選擇和優(yōu)化27-28

2.6 智能工藝決策的總體實(shí)施方案28-29

2.7 本章小結(jié)29-30

第三章 零件特征信息的獲取方法研究30-39

3.1 零件信息描述與輸入的基本方法介紹30-34

3.1.1 圖紙信息的描述與人機(jī)交互式輸入30-32

3.1.2 從CAD 系統(tǒng)直接輸入零件信息32-33

3.1.3 圖形掃描及識別技術(shù)的輸入方式33-34

3.2 CAD/CAPP 集成系統(tǒng)對零件信息模型的要求34-35

3.3 工藝決策系統(tǒng)中的零件信息模型35-36

3.4 零件信息輸入的軟件實(shí)現(xiàn)36-38

3.5 本章小結(jié)38-39

第四章 智能工藝決策原理及實(shí)現(xiàn)技術(shù)39-56

4.1 人工智能技術(shù)39-41

4.1.1 人工智能技術(shù)概述39-40

4.1.2 知識工程40-41

4.2 基于專家系統(tǒng)的工藝決策~[23]41-50

4.2.1 專家系統(tǒng)概述41-43

4.2.2 工藝決策專家系統(tǒng)中知識庫與數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)43-45

4.2.3 工藝決策專家系統(tǒng)中的推理機(jī)制45-46

4.2.4 工藝決策專家系統(tǒng)中的解釋機(jī)構(gòu)46-48

4.2.5 工藝決策專家系統(tǒng)中的知識獲取方法48-49

4.2.5 工藝決策專家系統(tǒng)的評價(jià)49-50

4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的研究50-53

4.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與分類50-51

4.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在工藝決策專家系統(tǒng)中的應(yīng)用51-53

4.4 分布式工藝決策專家系統(tǒng)53-55

4.4.1 分布式工藝決策專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)53-54

4.4.2 分布式工藝決策專家系統(tǒng)的特點(diǎn)54

4.4.3 解決沖突的兩種途徑54-55

4.5 本章小結(jié)55-56

第五章 工藝優(yōu)化與評估方法56-70

5.1 工藝優(yōu)化方法56-64

5.1.1 總體優(yōu)化方案56-57

5.1.2 遺傳算法在工序參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用57-60

5.1.3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃法在工藝路線優(yōu)化中的應(yīng)用60-61

5.1.4 工藝優(yōu)化實(shí)施方法舉例61-64

5.2 工藝評估方法64-69

5.1.1 加工時(shí)間和成本的計(jì)算64-68

5.2.2 資源利用率的計(jì)算68-69

5.3 本章小結(jié)69-70

第六章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及集成70-77

6.1 智能工藝決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)70-74

6.1.1 開發(fā)工具簡介70-71

6.1.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)71-74

6.2 系統(tǒng)集成74-76

6.3 本章小結(jié)76-77

第七章 結(jié)論與展望77-79

參考文獻(xiàn)79-82

致謝82-83

作者簡介83

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本文編號：123013