【精品】工艺决策技术

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1、钻孔（A1）孔1-本身精度要求高（E2〉位置精度翌求低（E3）位覽•精度要求高＜E4）钻一校（A2）钻一tt（A3）图2J3判定树示例2.3.1判定表与判定树CAPP的工艺决策方法分为三类：逻辑决策、计算决策和创造性决策。逻辑决策是指对于长期生产实践中积累的工艺经验进行了系统的总结，并且成为被人们广泛认可的确定性工艺知识。在具体应用时，对建立该应用范围内相应的决策规则，利用常规程序并根据逻辑推理便可实现工艺决策，而无需依赖匸艺人员的创造性思维。目前，人部分创成型CAPP系统均是届于此类决策方法，它被广泛应用于零件表面切削加工方法选择、机床选择、刀具选样等。最常用的决策逻辑表达

2、利实现方法便是判定表少判定树。在工序设计中还有许多决策具有较大的模糊性，需要十分灵活的推理策略，如基准选择、装夹方案确定等，它们在很大程度依赖于工艺人员的经验及创造性思维，这样常规程序就暴露出极人的局限性，往往需要采用人工智能技术来实现决策。计算决策主要包括公式计算和查数据表，它主要用于能够建立数学模型和己具备较完善的经验数据的情况，如工序尺寸计算、切削用量选择以及时间定额计算、生产费用让算等。本节重点介绍逻辑决策方法。判定表与判定树是传统的表达和实现逻辑决策的工具。现以选择孔加工方法的决策逻辑为例，当卅文字形式表达时，如果孔的精度要求低，则可用钻孔方法加工；如果孔的本身梢度

3、要求高，而且位置梢度要求也高，则可用钻一撞加工；如果孔的本身粘:度要求高，但位置精度要求不高，则用钻一饺加工。当用判定树形式表达时，如图2.13所示。当用判定表形式表达时，则如表2.1所示本身精度要求低（E1）判定树由结点和分支组成，结点中没有前趋结点的称之为根结点，没有后继结点的称之为终结点，其它结点都有一个前趋结点和一个以上的示继结点。拟采取的动作，亦即决策的结果放在终结点上，其它结点表示一次测试，分支连接两个结点，表达一最2.1判定表示例孔TTT本身ffiSS求低T本身糟度要求高TT位置将度烫求低T位置精度要求高T钻扎J•J纹孔VW孔个条件是否满足。若满足，测试就沿分支

4、向前传送，以实现逻辑“与”（AND）的关系；若不满足，则转向出发节点的另一分支，以实现逻辑“或”（oR）的关系。这样，从根结点到终结点的任一条路径都表达了一•条决策规则。判定树很容易改写为程序流程框图。图2.14是图2.13所示判定树对应的流程框图。E2.14决策桂对应的涼程框图判定表是由四部分组成（见表2.1）,双横线的上部两个区域是条件，其屮左上区是条件说明，右上区是满足这些条件的各种可能的组合，表中用T表示满足所在行的条件。双横线的下部是结果（动作），其中左下区是各种可能的行动，右下区是条件组合下采取的行动，用V表示。由此可见，判定表右部的每一列就是一条决策规则。判定表

5、的条件之间是“与”的关系，行动之间也是“与”的关系。判定表可通过分解（分成若干子表）、合并（儿个表合为一表）以及连接等方法，描述多层次联系的复杂决策逻辑。判定表的逻辑关系表达比判定树更清晰，而且格式紧凑。判定表可以先转换成判定树，再写成程序。2.3.2工艺决策及推理机1.工艺决策知识及其表示工艺设计是一项复杂的多层次、、多任务的决策过程（图2.15。），而且其工艺决策涉及的面较广，影响工艺决策的因索也比较多，实际应用屮的不确定性也较大。国内的研究习惯上把工艺决策分为加工方法决策和加工J帧序决策，而国外把刀具轨迹、加工过程的计算机模拟等也作为智能CAPP决策的一-部分。工艺设计

6、确定毛标识确疋工件毛坯材料类型类别确定去面特征元素特征特征元素元索制定工工序的各内图准备丁序毛坯尺寸流程规选装議具£fi设il确定工序半的丁匸步设计选择加确定丁选择切工时成工余址艺尺寸削用星本计算图2J5工艺设计任务树通常工艺决策屮的知识包括选择型决策逻辑（如毛坯类型及其尺寸的选择，加工方法的选样，机床及工、夹、量具选择，切削用量的选择等），规划型决策逻辑（如工艺路线安排、工序中加工步骤的确定等），以及加工方法知识（如加工能力、加工限度、预加工要求等）这些知识适合用产生式规则表达。2.工艺推理过程'.工艺过程设计的目标是产生工艺规程，而同一零件可以采用不同的加工方法达到设计要

7、求，因而同一零件的工艺规程又可以不同。故工艺推理不宜采用忖标驱动模式（反向推理策略），而适宜采用数据驱动模式（止向推理策略），即从零件的毛坏开始（此吋工艺规程为空），根据零件的基本信息调用工艺决策知识逐步形成工艺规程，最终完成工艺设计任务。图2.16所示是工艺推理的基本过程。工艺段汁30基于框架的推理控制根据工艺推理过程的特点，本节介绍一种而向加工表面对彖的多级推理方式，一个框架表示一个加工表而对象,整个框架构成了完整的零件加工表而对象树。在推理过程屮,系统B顶向下搜索，遍历每个节点。这种推理方式是以框