Jump to content

Распознавание функций

Термин « особенность » подразумевает разные значения в разных инженерных дисциплинах. Это привело к появлению множества неоднозначных определений функции. Элемент в системе автоматизированного проектирования (САПР) обычно относится к области детали с некоторыми интересными геометрическими или топологическими свойствами. [1] Точнее, это так называемые особенности формы. Элементы формы содержат как информацию о форме, так и параметрическую информацию об интересующей области. Сейчас они повсеместно распространены в большинстве современных программ САПР, где используются в качестве основного средства создания 3D-геометрических моделей. Примерами элементов формы являются вытянутая бобышка, лофт и т. д. Элемент формы — не единственный тип элемента, обсуждаемый в литературе по САПР. Иногда предметом внимания являются функциональные или производственные особенности детали. [2] [3] Хотя вполне возможно видеть, что особенности формы и особенности изготовления называются одним и тем же именем, это не совсем одни и те же понятия. Например, можно использовать имя «карман» для обозначения прорезания по границе модели детали или для обозначения следа, оставленного на границе детали в результате определенной операции обработки. Первый касается исключительно геометрической формы, тогда как второй касается как геометрической формы, так и производственной операции, и для его определения требуется больше параметров. Таким образом, производственный признак может быть минимально определен как признак формы (если он имеет форму, которая может однозначно его представлять), но не обязательно наоборот (формы могут интерпретироваться по-разному в разных областях производства). [2] Особенности обработки являются важным подмножеством производственных функций. Особенность обработки можно рассматривать как объем, охватываемый «режущим» инструментом. [4] который всегда является отрицательным (вычтенным) объемом. Наконец, существует также концепция особенности сборки, которая кодирует метод сборки между соединенными компонентами.

Данные объектов в САПР могут быть заданы либо как набор поверхностей, либо как объемы. Элементы поверхности можно использовать для описания производственных допусков или расположения поверхностей при проектировании сборки. С другой стороны, объемные элементы можно использовать при построении траектории инструмента и т. д. Производственную информацию (особенно при механической обработке) лучше отображать с помощью объемных элементов. [1]

Первая опубликованная работа по функциям была посвящена оригинальной системе моделирования граничных представлений BUILD и была выполнена Ликом Киприану. [5] Вскоре последовали другие работы, основанные на других надежных представлениях. Обзоры работы над функциями можно найти у Shah et al.; [6] Субрахманьям и Возны; [7] Саломонс и др. [8]

Технология

[ редактировать ]

Работу над функциями (обычно называемую технологией функций) можно разделить на две грубые категории: проектирование по функциям и распознавание функций. При проектировании по элементам, также известном как проектирование на основе элементов (FBD), структуры элементов вводятся непосредственно в модель с помощью определенных операций или путем сшивания фигур. С другой стороны, целью распознавания элементов (FR) является алгоритмическое извлечение объектов более высокого уровня (например, производственных элементов) из элементов более низкого уровня (например, поверхностей, кромок и т. д.) модели САПР.

Модель создания признаков формы

[ редактировать ]

Полнота набора функций очень субъективна, зависимость от предметной области ускользает от формального определения. Модель генерации признаков, предложенная Наллури и Гурумурти. [9] пытается определить полноту набора функций. Они определяют независимую от предметной области функцию формы как набор граней с различными топологическими и геометрическими характеристиками. Они смоделировали создание элемента формы как добавление/вычитание твердого тела (точный минимальный требуемый объем) к базовому телу или из него. Они определяют «Тип» элемента на основе локальной топологии участвующих граней базового тела и «форму» на основе формы тела-элемента. На основе этих определений перечислены и классифицированы признаки формы. Например, они перечислили 94 типа объектов формы развертки, причем каждый тип объектов может иметь неограниченное количество форм. Они предоставили доказательства того, что эти 94 типа полностью подходят для развертки. Они смоделировали извлечение признаков как обратный процесс своей модели генерации признаков. Они разработали алгоритм распознавания признаков, основанный на концепции вычисления динамического топологического статуса лиц. Они также определили структуру для сопоставления этих независимых от предметной области функций с конкретной интересующей областью.

Дизайн по функциям

[ редактировать ]

Использование функций для создания моделей форм делает процесс проектирования более эффективным, поскольку форма элементов может быть задана заранее. Функции в FBD могут быть напрямую связаны с производственной информацией. [10] чтобы эту информацию можно было получить в последующих приложениях. Таким образом, вся система CAD / CAM может быть полностью автоматизирована, однако идея использования производственных особенностей для проектирования детали имеет свои недостатки: [2] Характеристики, использованные при проектировании детали, не обязательно представляют собой лучший способ ее изготовления. Следовательно, на проектировщике лежит ответственность оценить все методы, с помощью которых можно изготовить деталь. Более того, производственные особенности — не самый естественный способ проектирования детали.

Распознавание функций

[ редактировать ]

Метод, предложенный Киприану [5] был нацелен на кодирование деталей для групповой технологии (GT). Целью GT является систематическая классификация объектов на основе метода их производства. Работа Киприану включала классификацию лиц на первичные и вторичные группы, а затем идентификацию особенностей в соответствии с образцами этих первичных или второстепенных лиц. Первичная грань — это грань с несколькими границами (также называемыми «петлями отверстий») или смешанными вогнутыми и выпуклыми границами. Вогнутая граница — это набор вогнутых ребер, телесный угол которых превышает 180. Второстепенными гранями являются все остальные грани. Работу Киприану продолжили и расширили Джаред и др. чтобы охватить ряд важных особых случаев, когда функции взаимодействуют.

Автоматическое распознавание элементов (AFR) считается идеальным решением для автоматизации процессов проектирования и производства. Успешная автоматизация систем CAD и CAM является жизненно важной связью при создании систем компьютерного интегрированного производства (CIM). [11] Это та часть исследования FR, которая привлекла большое внимание. Еще одним важным применением AFR является оценка технологичности. [12] Система AFR должна иметь возможность интерпретировать проект по-разному, основываясь на альтернативных функциях, и сообщать проектировщику о технологичности и стоимости этих интерпретаций.

Существует большой набор различных методов AFR, предложенных для интеграции CAD/CAM и планирования процессов. Хан и др. [13] содержит критический и подробный анализ некоторых существующих подходов. Наиболее распространенные методы по мнению Han et al. варьируются от алгоритмов на основе графов до методов объемной декомпозиции на основе подсказок. При распознавании элементов на основе графов создается график, показывающий топологию детали (соединение граней). Графу часто приписывают атрибуты, например, ребра отмечают как вогнутые или выпуклые. [14] Затем этот граф анализируется для извлечения подмножества узлов и дуг, соответствующих любому предопределенному шаблону. Это делается с помощью различных методов, включая алгоритмы изоморфизма графов. [15]

Подходы, основанные на графах, подвергались критике за ряд недостатков. Они не учитывают технологичность признанных элементов из-за того, что сильно полагаются на топологические закономерности, а не на геометрию. Пересечение объектов вызывает взрывной рост числа возможных шаблонов объектов, что сводит на нет любую попытку сформулировать шаблоны объектов. Чтобы решить эти трудности, Ванденбранде и Рекича. [16] предложил искать «минимально необходимую часть границы объекта», называемую подсказками, а не полные шаблоны объектов. Например, наличие двух противоположных плоских граней является намеком на потенциальное существование паза. Подсказки не обязательно ограничиваются геометрией детали. Их также можно извлечь из допусков формы и конструктивных атрибутов. Например, «атрибут резьбы можно рассматривать как указание на отверстие». [13] Этот подход оказался более успешным в распознавании пересекающихся особенностей. Однако эффективность этого подхода оспаривается, поскольку может существовать огромное количество трассировок, которые не приведут к действительным функциям. [13] Некоторые авторы высказываются за использование гибрида FR на основе графов и подсказок для повышения эффективности рассуждений на основе подсказок. В гибридном подходе рассуждения на основе графов используются для обнаружения тех областей детали, которые определенно приводят к действительным функциям при использовании рассуждения на основе подсказок. [17] [18] Другими существующими подходами FR являются объемное разложение, [19] [20] Искусственные нейронные сети, [21] и экспертные системы [22] Бабич и др. [23] кратко представляет многие из них.

Однако создать системы распознавания функций, которые эффективно функционировали бы на реальных промышленных продуктах, пока не удалось. Реальный продукт с сотнями граней и торцевых ребер приводит к остановке почти всех вышеперечисленных подходов из-за вычислительной сложности. Более того, функции, изучаемые в этих подходах, обычно слишком упрощены. Основная часть литературы по распознаванию объектов обычно посвящена 2,5D-объектам (созданным путем перемещения 2D-профиля вдоль линейной оси). Графические представления, определения подсказок или объемную декомпозицию гораздо сложнее определить для трехмерных объектов и функций произвольной формы. Работа, проделанная Сундарараджаном [24] ориентирован на поверхности свободной формы, но опять же ограничен в применении. Чрезмерное упрощение также заметно даже при работе с 2,5D-функциями. Например, алгоритмы распознавания объектов обычно предполагают острые вогнутые края геометрии объекта. Однако такие кромки практически не используются в реальном проектировании механических компонентов из-за производственных ограничений. Некоторые из этих проблем, такие как наличие в модели скругленных краев и поверхностей свободной формы, были изучены Рахмани и Арезу. [17]

Коммерческие системы распознавания признаков

[ редактировать ]

Также доступно несколько коммерческих систем распознавания функций. Хотя технология распознавания элементов может применяться для различных приложений, коммерческое программное обеспечение эффективно использует технологию распознавания элементов для воссоздания дерева функций на основе импортированных моделей, так что даже импортированные модели можно редактировать, как если бы это была собственная твердотельная модель. Основные разработчики 3D-CAD-моделей имеют функцию распознавания элементов, позволяющую преобразовывать импортированные 3D-модели в собственные модели на основе функций. Программное обеспечение CAM и программное обеспечение для проектирования производства также создаются с использованием этой технологии распознавания функций. Лишь немногие программы CAD/CAM используют коммерчески доступную стороннюю библиотеку распознавания элементов, которая распознает различные элементы трехмерных моделей B-Rep. Отдельные библиотеки доступны для приложений проектирования, производства и обработки листового металла. Библиотека распознавания конструктивных элементов может идентифицировать такие элементы, как отверстия различных типов, разделенные отверстия, цепочки отверстий, скругления, фаски, вырезы-вытяжки, вытяжки бобышек, вытянутые вытяжки, повернутые вырезы, повернутые бобышки, ребра, уклоны, чердаки и траектории. Библиотека распознавания производственных элементов обеспечивает распознавание таких производственных элементов, как простые отверстия, конические отверстия, отверстия с зенковкой, отверстия с зенковкой, отверстия с зенковкой, цепочки отверстий, схемы отверстий, такие как линейные, прямоугольные и круговые массивы, скругления, фаски. , глухие карманы, сквозные карманы, наклонные карманы, скругленные и скошенные карманы, простые пазы, наклонные пазы, скругленные и скошенные пазы, острова в карманах и пазах, обрабатываемые объемы, обрабатываемые плиты, множественные пересекающиеся элементы, осесимметричные элементы, такие как наружная обработка профили, внутренние точеные профили, точеные канавки, такие как V-образные канавки и канавки «ласточкин хвост», а также элементы фрезерной обработки, такие как пазы и карманы в точеных профилях. Библиотека распознавания элементов листового металла извлекает элементы с точки зрения листового металла. Различные элементы, идентифицированные с помощью этой библиотеки, включают стены, изгибы, отверстия, вырезы, отверстия с фланцами, вырезы с фланцами, выемки, открытые кромки, закрытые кромки, каплевидные кромки, прокатные кромки (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, пика, перемычка, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать множество функций, перечисленных выше, можно провести дальнейшие исследования для выявления типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3- и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б Пратт М.Дж. и Уилсон П.Р., 1985, Требования к поддержке функций формы в системе твердотельного моделирования, CAM-I , R-85-ASPP-01.
  2. ^ Перейти обратно: а б с Регли В.К., 1995, Геометрические алгоритмы распознавания особенностей твердотельных моделей, Кандидатская диссертация, Univ. Мэриленд, Колледж-Парк, Мэриленд.
  3. ^ Шах Дж. Дж., Мянтюля М., 1995, Параметрические и функциональные CAD/CAM, Публикация Wiley-Interscience, John Wiley Sons Inc.
  4. ^ Чанг Т.К., 1990, Экспертное планирование процессов производства, Аддисон-Уэсли, Нью-Йорк.
  5. ^ Перейти обратно: а б Киприану, Л., 1980, Классификация форм в компьютерном проектировании, доктор философии. Диссертация, Кембриджский университет.
  6. ^ Шах, Дж. Дж., Андерсон, Д., Ким, Ю. С., Джоши, С., 2001, Рассуждение о распознавании геометрических характеристик на основе моделей САПР, Журнал вычислительной техники и информатики в инженерии, Том 1, стр. 41-51.
  7. ^ Субрахманьям С., Возны М. (1995). «Обзор методов автоматического распознавания функций для автоматизированного планирования процессов». Компьютеры в промышленности . 26 : 1–21. дои : 10.1016/0166-3615(95)80003-4 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  8. ^ Саломонс, О., ван Хаутен, Ф.Дж., Калс, Х.Дж., 1993, Обзор исследований в области функционально-ориентированного проектирования, Журнал производственных систем , Vol. 12, № 2, стр. 113-132.,
  9. ^ Сиварама Наллури, Модель создания элементов формы для технологии элементов, доктор философии. Диссертация, Индийский институт науки, Банаглор, 1994 г.»
  10. ^ Шах Дж. Дж. и Роджерс М. Т., 1988, Оболочка для моделирования функций экспертной формы, Компьютерное проектирование, Vol. 20, № 9, ПП. 515-524.
  11. ^ Шолениус Г., 1992, Параллельная разработка, основной доклад, Анналы CIRP, 41 (2): 645-655
  12. ^ Гупта С.К. и Нау С.К., 1995, «Систематический подход к анализу технологичности обрабатываемых деталей», Компьютерное проектирование , Vol. 27.
  13. ^ Перейти обратно: а б с Хан Дж. Х., Пратт М. и Регли В. К., 2000 г., Распознавание производственных характеристик твердотельных моделей: отчет о состоянии, IEEE Trans. О робототехнике и автоматизации, 16 (6): 782-796.
  14. ^ С. Джоши и Т. К. Чанг, 1988, Эвристика на основе графов для распознавания механически обработанных элементов твердотельной трехмерной модели, JCAD, 20 (2): 58-66.
  15. ^ М. Марефат и Р.Л. Кашьяп, 1990, Геометрические рассуждения для распознавания особенностей трехмерных объектов, IEEE Trans. Паттерн Анал. Машинный интеллект. , 12(10):949-965.
  16. ^ Дж. Х. Ванденбранде и AAG Requicha, 1993, Пространственное обоснование автоматического распознавания обрабатываемых элементов в твердотельных моделях, IEEE Trans. Паттерн Анал. Машинный интеллект., Том. 15, стр. 1–17.
  17. ^ Перейти обратно: а б К. Рахмани, Б. Арезу, 2006 г., Граничный анализ и геометрическое завершение для распознавания взаимодействующих элементов обработки. Компьютерное проектирование 38 (8): 845-856.
  18. ^ К. Рахмани, Б. Арезу, 2007, Гибридная система на основе подсказок и графиков для распознавания взаимодействующих функций фрезерования, Компьютеры в промышленности, 58 (4): 304-312.
  19. ^ Ю. Ким, 1990, Выпуклое разложение и твердотельное геометрическое моделирование, докторская диссертация, Стэнфордский университет.
  20. ^ Х. Сакураи и К. Чин, 1993, Определение и распознавание полости и выступания по объемам, в Proc. Компьютеры ASME на инженерной конференции, стр. 59-65.
  21. ^ Хван Дж., 1991, Применение перцептрона для распознавания трехмерных объектов, доктор философии, Университет штата Аризона.
  22. ^ Хендерсон М.Р., 1984, Извлечение информации об объектах из трехмерных данных САПР, докторская диссертация, Университет Пердью, Уэст-Лафайет, Индиана, США.
  23. ^ Бабич Б., Нешич, Н., Милькович З., 2008, Обзор автоматического распознавания признаков с помощью распознавания образов на основе правил, Компьютеры в промышленности, 59 (4): 321-337.
  24. ^ В. Сундарараджан, Пол К. Райт, 2004, Распознавание объемных элементов при обработке деталей с поверхностями произвольной формы. Компьютерное проектирование 36(1): 11-25
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: f521b5dd4914bea25d0844f1ea2e7a6b__1722386160
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/f5/6b/f521b5dd4914bea25d0844f1ea2e7a6b.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Feature recognition - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)