汽车覆盖件工艺智能设计系统关键技术研究

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1、汽车覆盖件工艺智能设计系统关键技术研究摘要u工艺设计是覆盖件产品开发的核心环节，它直接关系到产品的质量、成本、生产效率和模具的寿命。汽车工业的高速发展对覆盖件工艺设计提出了越来越高的要求．提高工艺设计集成化、系统化和智能化程度，实现经验设计向科学设计的飞跃是研究人员多年追求的目标。近年来，计算机软硬件技术、图形学技术、人工智能技术和板料成形理论的发展和交叉集成开创了利用智能化方法进行覆盖件成形工艺设计的新领域，显著提高了设计的效率和质量．减少了开发的周期和成本，其成果对推动我国汽车工业和模具工业的发展起到至芙重要的作用。本文在覆盖件工艺和模具设计

2、CADfCAE／CAMtCAPP技术发展现状全面回顾和分析的基础上，将基于知识的工程(Knowledge-basedEngineering，KBE)方法首次引入覆盖件工艺智能设计领域，根据不同设计任务和知识类型，将面向对象方法、基于规则推理、基于模型推理以及基于黑板结构的工艺知识组织和推理高度集成，提出了覆盖件工艺智能设计系统(IAP2S)。通过知识发现算法获取知识、集成推理的方法运用知识、面向对象的方法表示知识、EXPRESS描述与Intent!语言高度集成的形式表达产品知识模型和基于型面摄动矢量方法优化工序件模型，把覆盖件工艺智能设计的研究引

3、入崭新的阶段。本文对实现IAPs系统的四项关键技术——覆盖件产品集成知识建模、基于知识的覆盖件工艺设计、覆盖件工艺型面优化设计和基于数值模拟结果的知识发现进行了深入研究。首次提出并构造了覆盖件产品集成知识模型．建立了由工艺描述层、零件层、特征层、知识层和几何层组成的模型层次框架。通过对形状特征的定义和识别，提出了知识模型层次框架中各对象类面向对象的表达策略。本文以基于STEP标准的ExPREsS语言来表达覆盖件知识模型中工艺成形类、零件类、特征类和几何拓扑层的信息及相互关系，以集成于CAD平台的基于规则KBE系统开发语言Intent[来表达知识层

4、的信息，实现了知识跨平台多层次交互。在系统的开发中，通过面向对象的cH语言将两者联台编译，实现完备表达覆盖件产品知识模型的目的．支持集成化和智能化的工艺设计过程。创新性地提出了基于模型推理的覆盖件产品可成形性分析和工艺方案设计策略，通过对产品知识模型中特征层、知识层和几何层的描述，创建了面向对象的规则对象并阐述了相应的推理机制。通过产品成形特征与工艺方法的映射关系建立工序分解树，在描述树操作的基础上实现模型转换和工艺组合推理。提出了基于黑板结构覆盖件产品拉深工序件设计的方法。结合拉深工艺的特点，对黑板、控制策略和知识源及多任务协同工作技术进行了研

5、究分析。确定了运用设计规则和约束条件，进行参数化工艺补充面、压料面和拉延筋等主要型面设计的方法和过程。这一研究从多层次多角度集成了各种智能化、图形学和软件工程方法，实现了与产品可成形性分析和工艺方案设计的有效集成，对优化工艺设计过程、提高工艺设计质量和效率具有实用价值。针对覆盖件拉深工序件模型．提出了一种减小产品出现破裂和起皱趋势的行之有效工艺型面优化方法。建立了工艺型面优化设计数学模型，分析了目标函数、设计变量和约束条件的建模方法。通过节点沿摄动矢量方向的移动来描绘型面的变化，并将各单元基本矢量合理组合后形成设计变量。l采用改进扫描单纯形优化算

6、法与一步成形模拟法，实现信息和数据流的集成，保证数据的一致性和计算的高教性。创新性地提出了一种基于覆盖件数值模拟结果的知识发现方法。根据有限元数值模拟结果的特点，研究分析了知识发现的流程和关键技术与方法。在数据集成和预处理过程中建立了有限元结果数据模型，实现了粗糙集和主成分分析法相结合的挖掘策略。实例分析结果表明：对油箱箱体拉深成形影响最重要的两个工艺参数为压边力和短直边处拉延筋长度，挖掘后得到的规则能用于确定工艺与几何参数调整的方向、极限值以及相互间约束关系，对该类产品工艺设计具有指导意义。基于上述关键技术研究，本文在UGII平台上开发了覆盖件

7、工艺智能设计模块。该模块采用二个典型的覆盖件产品实例．验证了智能系统设计的可靠性和实用性，扩展了覆盖件工艺设计求解范围，提高了工序分解、工序组合、产品可成形性分析、工序件设计的智能化程度。同时利用优化和知识发现方法，开发了型面优化设计程序和知识发现原型系统．验证了方法的合理性和有效性。i关键词：覆盖件工艺基于§i翥婶工程智能设计产品集成印识模型差‘于弗黜理型面优化、知识发现夕II’ResearchonKeyTechnologiesofIntelfigentAutoPanelProcessPlanningSystemABSTRACTChalleng

8、esandpi_Iessuresfromgrowingglobalizationofmarketshavemadeautomotivee