基于知识重用的刀具选配技术研究.pdf

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1、基于知识重用的刀具选配技术研究Researchon1’oolSeIectionrI'echnolOgyBasedon】}【nowledgeReuse中航工业沈阳黎明航空发动机(集团)有限责任公司李新徐宁[摘要】在分析了传统刀具选配模式存在的不足的基础上，对基于知识重用的刀具选择技术进行了研究。采用实例推理技术进行刀具智能选择，对刀具智能选择过程中涉及的特征提取、知识表示、检索策略、相似度计算等实例推理的关键技术进行了研究。关键词：刀具选配知识表示实例推理相似度刀具信息提取[ABSTRACT】Thetoolselection

2、technologybasedonknowledgereuseisstudiedonthebasisoftheanalysisoftheshortcomingsoftraditionaltoolmatchingmode．TheintelligenttoolselectionisachieVedthroughthecase—basedreasoningtechnology．Duringthisselectionprocess，researchonkeytechnoIogiesrelatedtomecase-basedrea—

3、soning，suchasfeatureextraction，knowledgerepresenta—tion，searchstrategy’similaritycalculations，etc，isc硎edOUt．Keywords：7I'00lselectionKnowIedgerepresen—tationCBRSimnarity7roolinformationextractioⅡDoI：10．16080／i．issnl67l一833x．2015．05．082作为制造资源的重要组成部分，刀具的合理选择对产品的生产效率及

4、加工成本等方面有着很大影响。随着新刀具材料和新刀具结构不断涌现，刀具的种类不断增多，给刀具选配带来了很大的难度。传统的依靠技术人员的知识和经验，并查阅相关手册和规范来选择刀具的选配方式已不能适应企业信息化的需要，故开发出适应现代企业发展要求的刀具选配系统成为机械加工企业的迫切要求。刀具选配是一个利用以往知识和经验来解决新问题的过程，目前前人的经验不能很好地被推广和保留。基于实例的推理(CBR)是一种类比推理方法，可以利用以往解决问题的成功经验来解决当前的问题，实现了对已有知识的重用。实例库比规则库容易构造、维护，而且推理速

5、度快，有较强的学习能力，并且对于制造企业而言，实例比规则更容易获得。本文主要研究了基于知识重用的刀具选配技术，结合实例推理技术理论，直接使用以往的刀具选配方案来82航空制造技术·2015年第5期解决当前的选配问题。提取了刀具选配实例的特征，给出了刀具选配实例的知识表示。对实例的检索策略、相似度的计算等实例推理的关键技术进行了研究。1刀具选配知识提取1．1刀具选配特征根据刀具智能选配的实际需要，将选配的基础信息划分为3个部分：工件信息、加工方法和刀具信息。需要对这些基础信息进行分类、归纳、提取，转化为刀具选配知识库中的知识，

6、用于与刀具选配历史方案匹配，选出合适的加工刀具。刀具选配过程需要的工件信息主要包含工件形状、加工面类型、工件材料、加工精度和表面质量。工件按形状进行分类可分为轴类、套筒类、活塞类、连杆类、齿轮类、箱体类等；将加工面可分为平面、曲面、端面、外圆、光孑L、阶梯孔、直槽、圆弧槽、倒直角、倒圆角、螺纹等类型；工件材料包含材料牌号、硬度范围、热处理方式等；加工精度采用公差等级来衡量，公差等级值越小，加工精度越高，反之，加工精度越差；表面粗糙度是目前表面质量考核最常用的指标。在对工件信息进行了分析之后，需要综合考虑各种加工方法的优缺点

7、，选择合适的加工方法。将基本的切削加工方法划分为车削、铣削、钻削、拉削、刨削、磨削等⋯。刀具信息包括刀具材料和刀具几何参数。根据不同刀具材料可将刀具分为工具钢(包括碳素工具钢、合金工具钢)、高速钢、硬质合金、陶瓷和超硬材料(包括金刚石、立方氮化硼等)5大类【2】。刀具切削部分的材料确定以后，它的切削性能便由其几何参数来决定。主要涉及的刀具几何参数包括切削刃形状、前角、后角、主偏角、副偏角、刃倾角、刀尖、刃区形式等。1．2刀具选配知识表示知识表示是一种用来在专家系统的知识库中对知识编码的方法口】，目前对知识表示方法的研究已经

8、比较深入，常用的知识表示方法主要有语义网络表示法、产生式表示法、框架表示法、面向对象表示法、谓词逻辑表示法、基于本体的知识表示法等p巧l。经过对常见知识表示方法的综合比较，产生式表示法便于知识的获取和知识库的维护，本文采用产生式表示法作为知识表示的基础，同时结合粗糙集理论对实例库进行优化，提升刀具智能选