Распознавание функций
Из Википедии, свободной энциклопедии
  (Перенаправлено из Feature (CAD) )
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта статья посвящена обнаружению элементов в CAD/CAM. Другие варианты использования см . в разделе Обнаружение функций .

Термин « особенность » подразумевает разные значения в разных инженерных дисциплинах. Это привело к появлению множества неоднозначных определений признаков. Элемент в системе автоматизированного проектирования (САПР) обычно относится к области детали с некоторыми интересными геометрическими или топологическими свойствами. [1]Точнее их называют чертами формы. Элементы формы содержат как информацию о форме, так и параметрическую информацию об интересующей области. В настоящее время они широко распространены в большинстве современных программ САПР, где они используются в качестве основного средства создания трехмерных геометрических моделей. Примерами элементов формы являются вытянутая бобышка, лофт и т. д. Элемент формы — не единственный тип элемента, который обсуждается в литературе по САПР. Иногда функциональные или производственные особенности детали предмета внимания. [2] [3]Хотя вполне возможно увидеть, что элементы формы и производственные элементы называются одним и тем же именем, это не совсем одно и то же понятие. Например, можно использовать название «карман» для обозначения разреза по траектории на границе модели детали или для обозначения следа, оставленного на границе детали конкретной операцией механической обработки. Первый связан исключительно с геометрической формой, тогда как второй связан как с геометрической формой, так и с производственной операцией, и для его определения требуется больше параметров. Таким образом, производственный элемент может быть минимально определен как элемент формы (если он имеет форму, которая может однозначно его представлять), но не обязательно наоборот (формы могут интерпретироваться по-разному в разных областях производства). [2]Элементы обработки являются важным подмножеством производственных элементов. Элемент обработки можно рассматривать как объем, охватываемый «режущим» инструментом [4] , который всегда является отрицательным (вычитаемым) объемом. Наконец, существует также понятие элемента сборки, которое кодирует метод сборки между соединенными компонентами.

Элементарные данные в САПР могут быть указаны либо в виде набора поверхностей, либо в виде объемов. Поверхностные элементы можно использовать для описания производственных допусков или установочных поверхностей при проектировании сборки. С другой стороны, объемные элементы можно использовать при создании траекторий движения инструмента и т. д. Производственная информация (особенно при механической обработке) лучше отображается с использованием объемных элементов. [1]

Первая опубликованная работа над функциями была для оригинальной системы моделирования представления границ BUILD и была выполнена Lyc Kyprianou. [5] Вскоре последовала другая работа, основанная на других твердых представлениях. Обзоры работы над функциями можно найти в Shah et al.; [6] Субрахманьям и Возны; [7] Саломонс и др. [8]

Технологии

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

Модель генерации признаков формы

Полнота набора функций очень субъективна, предметная зависимость не поддается формальному определению. Модель генерации признаков, предложенная Наллури и Гурумурти [9]пытается определить полноту набора функций. Они определяют независимый от домена элемент формы как набор граней с различными топологическими и геометрическими характеристиками. Они смоделировали создание элемента формы как добавление/вычитание элемента-тела (требуется точный минимальный объем) в/из тела-основы. Они определяют «Тип» элемента на основе локальной топологии участвующих граней основного тела и «форму» на основе формы тела элемента. На основе этих определений они перечислили и классифицировали признаки формы. Например, они насчитали 94 типа элементов формы развертки, причем каждый тип элемента может иметь неограниченное количество форм. Они предоставили доказательства того, что 94 типа полны для сплошной развертки. Они смоделировали извлечение признаков как процесс, обратный их 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 домена функций с конкретной интересующей областью.

Дизайн по функциям

Благодаря использованию элементов для создания моделей форм процесс проектирования становится 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 элементов для проектирования детали имеет свои недостатки: [2] Элементы, используемые для проектирования детали, не обязательно представляют собой лучший способ изготовить его. Таким образом, разработчик несет ответственность за оценку всех методов, с помощью которых можно изготовить деталь. Кроме того, производственные элементы — не самый естественный способ проектирования детали.

Распознавание функций

Метод, предложенный Киприану [5] , был направлен на кодирование частей для групповой технологии (ГТ). Целью GT является систематическая классификация объектов на основе метода их изготовления. Работа Киприану включала в себя классификацию лиц на первичные и вторичные группы, а затем определение черт в соответствии с образцами этих первичных или вторичных лиц. Первичная грань - это грань с несколькими границами (также называемыми «петлями-дырками») или смешанными вогнутыми и выпуклыми границами. Вогнутая граница представляет собой набор вогнутых ребер, где телесный угол над краем больше 180. Второстепенными гранями являются все остальные грани. Работа Киприану была продолжена и расширена Джаредом и др. чтобы охватить ряд важных частных 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 важным звеном в построении систем автоматизированного 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 по-разному интерпретировать проект на основе альтернативных функций и сообщать проектировщику о технологичности и стоимости этих интерпретаций.

Существует большой набор различных методов AFR, которые были предложены для интеграции CAD/CAM и планирования процессов. Хан и др. [13] дает критический и подробный анализ некоторых из существующих подходов. Наиболее распространенные методы согласно Han et al. варьируются от алгоритмов на основе графов до методов объемной декомпозиции на основе подсказок. При распознавании элементов на основе графа создается граф, показывающий топологию детали (соединение граней). Граф часто атрибутируют, например ребра помечают как вогнутые или выпуклые. [14] Затем этот граф анализируется для извлечения подмножеств узлов и дуг, которые соответствуют любому предварительно определенному шаблону. Это делается с помощью различных методов, включая алгоритмы изоморфизма графов. [15]

Подходы, основанные на графах, подвергались критике за несколько недостатков. Они не учитывают технологичность распознанных признаков из-за их сильной зависимости от топологических моделей, а не от геометрии. Пересечение признаков приводит к взрывному росту числа возможных паттернов признаков, что портит любую попытку сформулировать паттерны признаков. Для решения этих проблем Vandenbrande и Requicha. [16]предложено искать «минимальную обязательную часть границы объекта», называемую подсказками, а не полные шаблоны объектов. Например, наличие двух противоположных плоских граней является намеком на возможное существование прорези. Подсказки не обязательно ограничиваются геометрией детали. Они также могут быть извлечены из допусков формы и атрибутов конструкции. Например, «атрибут потока может быть воспринят как намек на дыру». [13] Этот подход более успешен в распознавании пересекающихся признаков. Тем не менее, эффективность подхода обсуждалась, поскольку может быть огромное количество трассировок, которые не приведут к действительным функциям. [13]Некоторые авторы выступают за использование гибрида FR на основе графа и подсказок для повышения эффективности рассуждений на основе подсказок. В гибридном подходе рассуждения на основе графов используются для выявления тех областей детали, которые, безусловно, приводят к действительным функциям при использовании рассуждения на основе подсказок. [17] [18] Другими существующими подходами к FR являются объемная декомпозиция, [19] [20] искусственные нейронные сети, [21] и экспертные системы [22] Babic et al. [23] кратко знакомит многих из них.

Однако создание систем распознавания признаков, которые эффективно функционировали бы на реальных промышленных продуктах, было труднодостижимым. Реальный продукт с сотнями граней и концевых ребер приводит к остановке почти всех вышеперечисленных подходов из-за вычислительной сложности. Кроме того, особенности, изучаемые в этих подходах, обычно чрезмерно упрощены. Большая часть литературы по распознаванию признаков обычно имеет дело с 2,5D-признаками (теми, которые создаются путем перемещения 2D-профиля вдоль линейной оси). Графические представления, определения подсказок или объемные декомпозиции гораздо сложнее определить для трехмерных объектов и объектов произвольной формы. Работа, проделанная Сундарараджан [24]ориентирован на поверхности свободной формы, но опять же ограничен в применении. Упрощение также очевидно даже в ходе 2,5D-функций. Например, алгоритмы распознавания элементов обычно предполагают острые вогнутые края в геометрии элемента. Однако такие кромки почти не используются в реальных конструкциях механических компонентов из-за производственных ограничений. Рахмани и Арезу изучали некоторые из этих проблем, такие как наличие в модели скругленных краев и поверхностей произвольной формы. [17]

Коммерческие системы распознавания признаков

Также доступно несколько коммерческих систем распознавания признаков. Хотя технология распознавания элементов может применяться для различных приложений, коммерческое программное обеспечение эффективно использует технологию распознавания элементов для воссоздания дерева признаков из импортированных моделей, так что даже импортированные модели можно редактировать, как если бы это была исходная твердотельная модель. Основные специалисты по 3D-моделированию в САПР имеют распознавание функций для преобразования импортированных 3D-моделей в собственные модели на основе функций. Программное обеспечение CAM и дизайн для производственного программного обеспечения также создаются с использованием этой технологии распознавания элементов. Немногие программы CAD/CAM используют коммерчески доступные сторонние библиотеки распознавания элементов, которые распознают различные элементы 3-D моделей B-Rep. Отдельные библиотеки доступны для приложений Design, Manufacturing и Sheet metal.Библиотека распознавания элементов конструкции может идентифицировать такие элементы, как отверстия различных типов, разделенные отверстия, цепочки отверстий, скругления, фаски, вытянутые вырезы, вытянутые бобышки, вытянутые вытянутые элементы, повернутые вырезы, повернутые бобышки, ребра, уклоны, лофты и развертки. Библиотека распознавания производственных элементов обеспечивает распознавание производственных элементов, таких как простые отверстия, конические отверстия, раззенкованные отверстия, потайные отверстия, раззенкованные отверстия, цепочки отверстий, шаблоны отверстий, такие как линейные, прямоугольные и круглые шаблоны, скругления, фаски , глухие карманы, сквозные карманы, уклонные карманы, скругленные и скошенные карманы, простые прорези, уклонные прорези, скругленные и скошенные прорези, островки в карманах и прорезях, обрабатываемые объемы, обрабатываемые плиты, множественные пересекающиеся элементы, осесимметричные элементы, такие как внешнее точение профили,внутренние токарные профили, точеные канавки, такие как клиновидные канавки и канавки типа «ласточкин хвост», а также элементы токарной 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 стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.точеные канавки, такие как V-образные канавки и канавки типа «ласточкин хвост», а также токарные элементы, 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 стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.точеные канавки, такие как V-образные канавки и канавки типа «ласточкин хвост», а также токарные элементы, 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 стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.и токарно-фрезерные детали, 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 стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.и токарно-фрезерные детали, 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 стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.Библиотека распознавания элементов листового металла извлекает элементы с точки зрения листового металла. Различные элементы, идентифицированные с помощью этой библиотеки, включают стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.Библиотека распознавания элементов листового металла извлекает элементы с точки зрения листового металла. Различные элементы, идентифицированные с помощью этой библиотеки, включают стенки, изгибы, отверстия, вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, пазы, открытые края, закрытые края, края каплевидного сечения, скрученные края (завитки), выступающие фланцы, краевые фланцы, контурные фланцы, штампы, такие как жалюзи, копье, мост, ямочка, бусины, тиснения и ребра. Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, выемки, открытые кромки, закрытые кромки, каплевидные кромки, валиковые кромки (завитки), ступенчатые кромки, краевые кромки, контурные кромки, штампы, такие как жалюзи, пики, перемычки, ямочки, валики, тиснения и ребра . Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.вырезы, фланцевые отверстия, фланцевые вырезы, выемки, открытые кромки, закрытые кромки, каплевидные кромки, валиковые кромки (завитки), ступенчатые кромки, краевые кромки, контурные кромки, штампы, такие как жалюзи, пики, перемычки, ямочки, валики, тиснения и ребра . Хотя такие коммерческие системы могут идентифицировать различные функции, перечисленные выше, дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.дальнейшие исследования могут быть направлены на определение типов функций, которые не идентифицируются такими коммерческими системами. Производственные функции, такие как 3-осевое и 5-осевое распознавание элементов, обычно недоступны в таких коммерческих системах.

Смотрите также

  • Средство моделирования на основе параметрических признаков
  • Космическое картографирование
  • ШАГ-NC

использованная литература

  1. ^ a b Pratt MJ и Wilson PR, 1985, Требования к поддержке элементов формы в системе твердотельного моделирования, CAM-I , R-85-ASPP-01
  2. ^ a b c Regli WC, 1995, Геометрические алгоритмы распознавания признаков из твердотельных моделей, докторская диссертация, Univ. Мэриленд, Колледж-Парк, Мэриленд.
  3. ^ Shah JJ, Mäntylä M., 1995, CAD/CAM на основе параметров и функций, Wiley-Interscience Publication, John Wiley Sons Inc.
  4. ^ Chang TC, 1990, Экспертное планирование производственного процесса, Аддисон-Уэсли, Нью-Йорк.
  5. ^ a b Киприану, Л., 1980, Классификация форм в автоматизированном проектировании, доктор философии. Диссертация, Кембриджский университет.
  6. ^ Шах, Дж. Дж., Андерсон, Д., Ким, Ю. С., Джоши, С., 2001, Рассуждение о распознавании геометрических элементов из моделей САПР, Журнал вычислительной техники и информатики в технике, Том 1, стр. 41-51.
  7. ^ Субраманьям, С., Возны, М. (1995). «Обзор методов автоматического распознавания признаков для автоматизированного планирования процессов». Компьютеры в промышленности . 26 : 1–21. doi : 10.1016/0166-3615(95)80003-4 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  8. ^ Саломонс, О., ван Хаутен, Ф.Дж., Калс, Х.Дж., 1993, Обзор исследований в области проектирования на основе признаков, Журнал производственных систем , Vol. 12, № 2, стр. 113-132.,
  9. ^ Сиварама Наллури, Модель создания функций формы для технологии функций, доктор философии. Диссертация, Индийский научный институт, Банаглоур, 1994 г.
  10. ^ Shah JJ и Rogers MT, 1988, Оболочка для моделирования функций экспертной формы, Computer Aided Design, Vol. 20, № 9, стр. 515-524.
  11. ^ Шолениус Г., 1992, Параллельное проектирование, 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. ^ a b c Хан Дж. Х., Пратт М. и Регли В. К., 2000 г., Распознавание производственных признаков по твердотельным моделям: отчет о состоянии, IEEE Trans. О робототехнике и автоматизации, 16 (6): 782-796.
  14. ^ С. Джоши и Т. К. Чанг, 1988, Эвристика на основе графиков для распознавания механических элементов из трехмерной твердотельной модели, JCAD, 20 (2): 58-66.
  15. ^ М. Марефат и Р.Л. Кашьяп, 1990, Геометрические рассуждения для распознавания характеристик трехмерных объектов, IEEE Trans. Анальный узор. Машинный интеллект. , 12(10):949-965.
  16. ^ JH Vandenbrande и AAG Requicha, 1993, Пространственные рассуждения для автоматического распознавания обрабатываемых элементов в твердотельных моделях, IEEE Trans. Анальный узор. Машинный интеллект., Vol. 15, стр. 1-17.
  17. ^ a b 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 структура на основе подсказок и графиков для распознавания взаимодействующих функций фрезерования, Компьютеры в промышленности, 58 (4): 304-312.
  19. ^ Ю. Ким, 1990, Выпуклая декомпозиция и твердотельное геометрическое моделирование, докторская диссертация, Стэнфордский университет.
  20. ^ H. Sakurai и C. Chin, 1993, Определение и распознавание полости и выступа по объему, в Proc. Компьютеры ASME в Engineering Conf., стр. 59-65.
  21. ^ Хван Дж., 1991, Применение персептрона для распознавания трехмерных объектов, доктор философии, Университет штата Аризона.
  22. ^ Хендерсон М.Р., 1984, Извлечение информации об элементах из трехмерных данных САПР, докторская диссертация, Университет Пердью, Уэст-Лафайет, Индиана, США.
  23. ^ Бабич Б., Несич, н., Милькович З., 2008, Обзор автоматического распознавания признаков с распознаванием образов на основе правил, Computers in Industries, 59 (4): 321-337.
  24. ^ В. Сундарараджан, Пол К. Райт, 2004, Распознавание объемных элементов для обработки компонентов с поверхностями произвольной формы. Компьютерный дизайн 36(1): 11-25

внешняя ссылка

  • Распознавание элементов — недостающее звено автоматизированного CAM
  • Распознавание производственных характеристик для интеграции с планированием процессов
  • Распознавание производственных характеристик: отчет о состоянии
  • гибридное распознавание признаков на основе подсказок и графов
Получено с https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Feature_recognition&oldid=947362073 "
Contribute a better translation