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CAPP的分类
CAPP(ComputerAidedProcessPlanning,计算机辅助工艺设计)系统的功能是指利用计算机软硬件作为辅助工具,依据产品设计所给出的信息,对产品的加工、装配等制造过程进行设计。
一般认为,CAPP包括毛坯设计、加工方法选择、工序设计、工艺路线制定和工时定额的计算等。
其中,工序设计又可包含工装夹具的选择或设计、加工余量分配、切削用量选择以及机床、刀具的选择、必要的工序图生成等。
派生式CAPP系统
1、系统的基本工作原理
派生式CAPP系统用GT码描述与输入零件信息。
系统要预先对现有零件进行分组,得到所谓的零件组。
每个零件组对应一个样件(可以是实际零件,也可以是虚构零件),每一个样件对应一个通用的制造过程,即样件的标准工艺规程。
派生式系统需要有零件组矩阵文件(用于对标准工艺规程的搜索和筛选)、样件的标准工艺规程文件及各种加工工程数据文件(如切削用量、设备、刀具、夹具、量具、辅具、工时定额等资料)供生成新零件时检索调用。
在工艺设计时,系统以被设计零件的GT码为依据,首先搜索到该零件所属的零件组矩阵,再通过系统预先制定的筛选逻辑,从标准工艺规程中筛选派生出当前零件的工艺规程,然后调用有关工艺数据,对工艺规程文件进行必要的补充,最后得到当前零件的工艺过程。
其系统结构如图6.7所示。
派生式CAPP系统的结构
2、系统的设计过程
第一步,选择或制定合适的零件分类编码系统(即GT码)。
其目的是用GT码对零件信息进行描述与输入和对零件进行分组,以得到零件组矩阵和制定相应的标准工艺规程。
第二步,进行零件分组。
为了合理制定样件,必须对零件分组。
一个零件组一般包含了若干个相似零件,可以把每个相似零件组用一个样件来代表(也可以用一个零件族矩阵来代表)。
这个样件的制造方法就是组内零件的公共制造方法,即标准工艺规程。
它除了包括样件的加工内容外,还包括了加工设备、刀具和夹具等信息。
它是集中了专家和工艺人员的集体智慧与经验,并通过对生产实践的总结制定出来的。
第三步,进行样件的设计。
样件是一个零件组的抽象,它是一个复合零件。
一个零件组矩阵就是一个样件。
设计样件的目的是为了制定标准工艺和便于对标准工艺进行检索。
在设计样件之前,要检查各零件组的情况,每个零件组只需要一个样件。
对于简单零件组,零件品种不超过100为宜;形状复杂的零件组可包含20个左右的零件。
设计样件时,应对零件组的零件进行认真分析,取出最复杂的零件作为设计基础,把其他图纸上不同的形状特征加到基础件上去,从而得到样件。
对于比较大的零件组,可先分成几个小的零件组,合成一个组合件,然后再由若干个组合件合成整个零件组的样件。
第四步,制定标准工艺规程。
样件的工艺规程应能满足该零件组所有零件的加工,并能反映工厂的实际加工水平,使之尽可能是合理可行的。
一般是在认真分析组内零件加工工艺并在征求有经验的工艺人员、专家和工人的意见的基础上,选择其中一个工序最多、加工过程安排合理的零件工艺路线作为基本路线,然后把其他零件特有的、尚未包括在基本路线之内的工序,按合理顺序加到基本路线中去,构成代表零件组的样件工艺路线,即标准工艺规程。
综上所述,派生式CAPP系统具有如下的特点:
①相似零件的工艺过程可以达到一定程度上的一致性;②技术上较易实现;③可减轻工艺文件编制工作;④操作人员仍需是有经验的工艺人员;⑤标准工艺规程没有考虑生产批量的因素;⑥适合零件相似程度较高的企业。
派生式CAPP系统的建立过程
创成式CAPP系统
创成式CAPP系统是根据程序中所反映的决策逻辑和制造工程数据信息而生成工艺规程的。
这些信息主要是有关各种加工方法的加工能力和对象、各种设备及刀具的适用范围等一系列的基本知识。
而工艺决策中的各种决策逻辑或者植入程序代码(一般的创成式CAPP系统),或者以规则的形式存入相对独立的工艺知识库,供主控程序调用(基于AI或专家系统的CAPP系统)。
在向创成式CAPP系统输入待加工零件的信息后,系统能自动生成各种工艺规程文件,用户不需或略加修改即可。
派生式CAPP系统的缺点可以说正是创成式系统的优点。
创成式CAPP系统主要解决两个方面的问题:
零件工艺路线的确定(也叫工艺决策)
工序设计
前者的目的是生成工艺规程主干,即指明零件加工顺序(包括工序与工步的确定)以及各工序的定位与装夹表面;
后者主要包括工序尺寸的计算、设备与工装的选择、切削用量的确定、工时定额的计算以及工序图的生成等内容。
前者是后者的基础,后者是对前者的补充。
1、一般创成式CAPP的工艺决策
创成式CAPP系统的软件设计,其核心内容主要是各种决策逻辑的表达和实现。
尽管工艺过程设计决策逻辑很复杂,包括各种性质的决策,但表达方式却有许多共同之处,可以用一定形式的软件设计工具(方式)来表达和实现,最常用的是决策表和决策树。
用它们来表示知识,并按一定条件选择工艺方案十分有效、直观。
(1)决策表
决策表是将一组用语言表达的决策逻辑关系,用一个表格来表达,从而可以方便地用计算机语言来表达该决策逻辑的方法。
例如选择孔加工方法的决策可以表述为:
①如果待加工孔的精度在8级以下,则可选择钻孔的方法加工。
②如果待加工孔的精度为7-8,但位置精度要求不高,可选择钻、扩加工;若位置精度要求高,则可选择钻、镗两步加工。
③如果待加工孔的精度为7级以上,表面未做硬化处理,但位置精度要求不高,则可选择钻、扩、铰加工;若位置精度要求高,则选择钻、扩、镗加工。
④如果待加工孔的精度为7级以上,表面经硬化处理,但位置精度要求不高,则可选择钻、扩、磨加工;若位置精度要求高,则选择钻、镗、磨。
将上述文字描述的孔加工方法表达为决策表的形式,则决策逻辑如表6–1所示。
在决策表中,某特定条件得到满足,则取值为T(真);不满足时,取值为F(假)。
表的一列算作一条决策规则,采用“×”标志所选择的动作。
表6–1孔加工方法选择决策表
从表6–1可以看出,决策表由四部分构成。
双横线的上半部代表条件,下半部代表动作(或结果),右半部为项目值的集合,每一列就是一条决策规则。
当以一个决策表来表达复杂决策逻辑时,必须仔细检查决策表的准确性、完整性和无歧义性等内容。
完整性是指决策逻辑各条件项目的所有可能的组合是否都考虑到了。
它也是正确表达复杂决策逻辑的重要条件。
无歧义性是指一个决策表的不同规则之间不能出现矛盾或冗余。
无矛盾或冗余的规则可称为无歧义规则,否则为有歧义规则。
(2)决策树
树不仅是一种常用的数据结构,当将它用于工艺决策时,也是一种常用的与决策表功能相似的工艺逻辑设计工具。
同时,它很容易和“如果(IF)……,则(THEN)……”这种直观的决策逻辑相对应,很容易直接转换成逻辑流程图和程序代码。
决策树由各种结点和分支(边)构成。
结点中有根结点、终结点(叶子结点)和其他结点。
根结点没有前趋结点,终结点没有后继结点,其他结点则都具有单一的前趋结点和一个以上的后继结点。
结点表示一次测试或一个动作。
拟采取的动作一般放在终结点上。
分支(边)连接两个结点,一般用来连接两次测试或动作,并表达一个条件是否满足。
满足时,测试沿分支向前传送,以实现逻辑与(AND)的关系;不满足时,则转向出发结点的另一分支,以实现逻辑或(OR)的关系。
所以,由根结点到终结点的一条路径可以表示一条决策规则。
图6.9孔加工方法选择决策树
决策树有如下优点:
①决策树容易建立和维护,可以直观、准确、紧凑地表达复杂的逻辑关系,而且决策表可以转换成决策树,表6–1所示的决策表可以转换成图6.9所示的决策树。
②决策树便于程序实现,其结构与软件设计的流程图很相似。
决策树是表示“IF……THEN……”类型的决策逻辑的很自然的方法。
条件(IF)可放在树的分支上,而预定的动作(THEN)则放在结点上,因此很容易转换成计算机程序。
③决策树便于扩充和修改,适合于工艺过程设计。
另外,选择形状特征的加工方法,选择机床、刀具、夹具、量具以及切削用量等都可以用决策树。
2、基于专家系统的工艺决策方法
人工智能技术(AI)的发展,为CAPP的进一步发展开辟了新的道路。
其主要原因如下:
①传统的程序设计方法中,对一个待解决的问题,首先要建立其数学或物理模型,最后以算法的形式安排在计算机中。
但在工艺过程设计中,主要的工作不是计算,工艺决策方法主要依靠工艺人员在长期的生产实际中积累起来的经验性知识,这带有明显的专家个人的技巧和智能性质,难以用数学模型表示,求解的过程是逻辑、判断和决策过程。
而专家系统正具有处理这些不确定性和多意性知识的特长。
②专家系统本身具有较大的灵活性。
在专家系统中,解决问题所需的知识(知识库)同使用知识的方法(推理)是独立分开的,机器求解问题不是按预先确定的步骤进行,而是根据环境条件及达到的目标,在控制策略(推理机)指导下,通过搜索来寻找问题的解答。
解决问题所需的知识(存于知识库中)可以根据用户的需要进行增删和修改。
也就是说,当系统应用环境改变时,用户只要对原有知识库进行更新与扩充即可。
③CAPP专家系统具有对话能力,用户可向机器“寻问”推理过程。
④CAPP专家系统可以具有学习功能,其学习方法目前主要有基于实例的学习方式、基于神经元网络的样本学习方式等。
CAPP专家系统主要由零件信息输入模块、推理机与知识库三部分组成,其中推理机与知识库是相互独立的。
CAPP专家系统不再像一般CAPP系统那样在程序的运行中直接生成工艺规程,而是根据输入的零件信息去频繁地访问知识库,并通过推理机中的控制策略,从知识库中搜索能够处理零件当前状态的规则,然后执行这条规则,并把每次执行规则得到的结论部分按照先后次序记录下来,直到零件加工到终结状态,这个记录就是零件加工所要求的工艺规程。
专家系统以知识结构为基础,以推理机为控制中心,按数据、知识、控制三级结构来组织系统,其知识库和推理机相互分离,这就增加了系统的灵活性。
当生产环境变化时,可通过修改知识库来加入新的知识,使之适应新的要求,因而解决问题的能力大大增强。
CAPP专家系统有处理多意性和不确定性问题的能力,并且可以在一定程度上模拟人脑进行工艺设计,使工艺设计中的许多模糊问题得以解决。
特别是对箱体、壳体类零件的工艺设计,由于它们结构形状复杂、加工工序多、工艺流程长,而且可能存在多种加工方案,工艺设计的优劣主要取决于人的经验和智慧,因此一般CAPP系统很难满足这些复杂零件的工艺设计要求。
而CAPP专家系统能汇集众多工艺专家的经验和智慧,并充分利用这些知识进行逻辑推理,探索解决问题的途径与方法,因而能给出合理的甚至是最佳的工艺决策。
(1)专家系统的组成
专家系统由知识库和推理机两大部分组成。
这两部分既彼此分离,又通过综合数据库互相联系。
知识库存贮从专家那里得到的有关该领域的专门知识和经验,推理机运用知识库中的知识对给定的问题进行推导并得出结论。
专家系统的组成如图6.10所示。
专家系统结构
(2)知识的获取
知识的获取就是将解决问题所用的专门知识从某些知识来源变换为计算机程序。
知识库包括专家经验、专业书籍和教科书的知识或数据以及有关资料等。
(3)知识的表达
专家系统中知识表达是数据结构和解释过程的结合。
知识表达方法可分成说明型方法和过程型方法两大类。
说明型方法将知识表示成一个稳定的事实集合,并用一组通用过程控制这些事实;过程型方法是将一组知识表示为如何应用这些知识的过程。
在CAPP系统中,工艺知识可以采用说明型方法表达,控制性知识可以采用过程型方法表达。
①产生式规则。
产生式规则(ProductiveRule)将领域知识表示成一组或多组规则的集合,每条规则由一组条件和一组结论两部分组成。
产生式规则的一般表达方式如下所示:
IF<领域条件1>and/or
<领域条件2>and/or
…
…
<领域条件n>
THEN<结论l>and
<结论2>and
…
…
<结论m>
CAPP系统的控制程序负责将事实和规则的条件部分作比较,若规则的条件部分被满足,则该规则的结论部分就可能被采纳。
执行一条规则,可能要修改数据库中的事实集合,增加到数据库中的新事实也可能被规则所引用。
②语义网络。
语义网络(SemanticNetwork)是一种基于网络结构的知识表示方法。
语义网络由结点和连接这些点的弧组成。
语义网络的结点代表对象、概念或事实;语义网络的弧则代表结点和结点之间的关系。
语义网络如图6.11所示。
图中含义是:
回转件是一种零件,光轴是一种回转件,倒角是回转件的一部分,非回转件是一种零件,圆孔是零件的一部分。
零件的语义网络
③框架。
框架(Frame)是一种表达一般概念和情况的方法。
框架的结构与语义网络类似,其顶层结点表示一般的概念,较低层结点是这些概念的具体实例。
框架的一种表示方法是表示成嵌套的连接表。
连接表由框架名、槽名、侧面名和值组成。
框架的表示方式如下:
(<框架名>(<槽名1>……)
(<槽名2>……)
……
(<槽名i>(<侧面名1>……)
(<侧面名2>……)
……
(<侧面名j>(<值1>)
(<值2>)
……
(<值k>))
……
(<侧面名m>……))
……
(<槽名n>……))
式中1≤i≤n,1≤j≤m。
(4)知识的存贮
①知识库的结构。
知识库(KnowledgeBase)是领域知识和经验的集合,它存贮一组或多组领域知识。
知识库形式有两种。
一种是用文件库模拟知识库,将知识经过专门处理后得到知识库文件;另一种是包含在程序中的知识模块。
为了提高解题效率,根据系统处理问题的需要,可将领域知识分块存放。
②知识库的管理。
知识库的管理是对已有的知识库进行维护,其主要功能是规则的增加、删除、修改和浏览。
知识库的维护应尽可能直观地进行,并应有测试知识可靠性、一致性等的功能。
(5)基于知识的推理
设计专家系统推理机(InferenceEngine)时,必须解决采取何种方式进行推理。
推理方式和搜索方式体现了一个专家系统的特色。
推理方式有以下几种:
①正向推理。
正向推理是从一组事实出发,一遍遍地尝试所有可执行的规则,并不断加入新事实,直到问题解决。
对于产生式系统,正向推理可分两步进行:
第一步,收集IF部分被当前状态所满足的规则。
如有不只一个规则的IF部分被满足,就使用冲突消解策略选择某一规则触发。
第二步,执行所选择规则的THEN部分的操作。
正向推理适用于初始状态明确而目标状态未知的场合。
图6.12说明了正向推理过程,图中已知事实是A,B,C,D,E,G,H,要证明的事实为Z,已知规则有三条。
图6.12正向推理过程
②反向推理。
反向推理是从假设的目标出发,寻找支持假设的论据。
它通过一组规则,尝试支持假设的各个事实是否成立,直到目标被证明为止。
反向推理适用于目标状态明确而初始状态不甚明确的场合。
③正反向混合推理。
正反向混合推理分别从初始状态和目标状态出发,由正向推理提出某一假设,反向推理证明假设。
在系统设计时,必须明确哪些规则处理事实,哪些规则处理目标,使系统在推理过程中,根据不同情况,选用合适的规则进行推理。
正反向推理的结束条件是正向推理和反向推理的结果能够匹配。
④不精确推理。
处理不精确推理常用的方法有概率法、可信度法、模糊集法和证据论法等,有关这些方法的详细内容,可参见有关书籍。
CAPP工艺决策专家系统一般具有如下特点:
①工艺知识库和推理机相分离,有利于系统维护。
②系统的适应性好,并具有良好的开放性。
当CAPP系统所面向的零件范围发生变化时,只需要修改或扩充知识库中的知识,无需对整个系统进行全面改造。
③有利于追踪系统的执行过程,并对此作出合理解释,使用户确信系统所得出的结论。
如有必要,用户也可以通过人机交互方法改变系统的推理路线,使系统按用户的要求执行。
④系统生成工艺文件的合理程度取决于系统所拥有知识的数量和质量。
⑤系统工艺决策的效率取决于系统是否拥有合适的启发式信息。
由于工艺决策专家系统难以避免无效搜索,它和非专家系统工艺决策相比,效率要低些。
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