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基于案例推理的金属冲压模具设计中的索引与检索
摘要
本文提出了一种基于案例推理的金属冲压模具设计方法，重点解决了模具设计案例的索引和检索问题。利用冲压金属零件的特征关系图表示建立较高层次的几何抽象，用于快速、准确地对设计用例进行索引。尽管案例检索的潜在搜索空间很大，但本文所提出的检索策略通过在实例库中采用一种新的冲压零件与现有零件的双步相似分析可以有效地缩小搜索空间，在合理的时间内检索出最相似的情况。最后通过一个实例说明了该方法的有效性，证明了该方法在加快冲压模具设计中的有效性。
关键词:案例推理；模具设计；特征表示；图论表示
- 引言
金属冲压模具包括简单模具、复合模具和批量生产钣金零件的级进模，广泛应用于航空航天、电子、机床、汽车、制冷等行业，生产自动化程度高、成本低。然而，众所周知，即使经过多年的学术研究，模具设计仍然是一门艺术，而不是一门科学。因此，设计经验是通过试验和错误实验获得的，而且往往很难表达。
人工智能(AI)领域的最新进展为构建基于人工智能的系统提供了机会，特别是基于知识的专家系统，其中包含了适用于解决模具设计问题的启发式知识边缘(例如生产规则)。与我们的研究相关的一些基于知识的模具设计工作的讨论可以在下一节中找到。然而，由于在冲压模具设计应用领域的启发式知识本质上是隐性的、非结构化的，因此在基于知识的专家系统中很难获得和很好地表示，因此这些系统大多不具有实用性和可扩展性。
人们普遍认为，常见的设计实践严重依赖于搜索和重用过去的设计经验来解决新问题，而不是从头开始设计一切。从人工智能的角度来看，这是一种人类形式的基于案例的推理(CBR)范式，用于设计中的智能问题解决。CBR的基础是人类认知的心理学理论[1]。本文提出了一种金属冲压模具设计的CBR方法。该方法的目的是提高模具设计过程的生产率。在模具设计中使用CBR方法比传统的基于知识(例如基于规则的)推理方法有几个主要优点。首先，CBR方法通过搜索和重用过去的设计用例来快速推断出设计解决方案，从而避免了从头开始设计一切的需要。其次，CBR方法通过重新记忆以前的经验，具有从过去的错误中学习的能力，而基于规则的系统很容易重复过去的错误，直到它们的规则库完全更新。最后，模具设计领域非常复杂，将所有的知识都写成简洁的规则既不可能也不实际，而设计案例总是可以给出的，即使设计方案没有被完全理解。
检索机制在CBR系统中起着非常重要的作用。其效率主要取决于案例库中冲压件的表示、标引和相似性分析这三个因素，这也是本文的重点。设计案例的索引以冲压金属零件的特征关系图表示为指导，它在几何抽象的高水平上对零件进行建模。图论是用来构造特征关系图的，它明确地定义了特征之间的空间关系，成为快速、准确地索引设计用例的一个重要标准。虽然实例检索的搜索空间很大，但通过在实例库中使用一种新的冲压零件和现有的(旧)零件之间的一种新的双步相似性分析方法，提出的检索机制能够有效地缩小搜索空间，在合理的时间内检索出最相似的案例。这种方法在模具设计研究的文献中没有被提及。在C语言集成生产系统(CLIPS)中实现了检索机制的原型系统[2]，并与Solid Edge CAD系统进行了接口。CLIPS由NASA/Lyndon B软件技术处开发。约翰航天中心促进了软件的发展，以模拟人类的知识或专长。最后给出了一个模具设计实例，说明了所提出的设计方法。
- 相关成果
自20世纪70年代以来，提高模具设计生产率和辅助设计任务的研究得到了广泛的报道。从70年代中期到80年代中期，开发了第一代用于冲压模具设计的CAD/CAM系统[3-6]，特别是先进模具的设计。这些早期的系统以基本的计算机绘图设施、模具组成的标准化和设计程序的标准化为特点，从而缩短了设计和绘图时间。然而，由于这些系统以传统的程序编程语言的形式表达了设计知识，因此只有计算机才能生成模具零件清单和起草装配和零件图。设计师仍然需要交互地做出大多数重要的决定，例如条带和模具的布局。
自20世纪80年代末以来，世界各地的研究人员做出了重大努力，将各种特征建模、人工智能和传统的CAD方法结合起来，开发出一个智能的模具设计系统。
知识工程是一种应用于智能模具设计系统的人工智能技术。例如，新加坡国立大学(National University of Singapore)的研究人员自上世纪80年代末以来一直在开发一种智能渐进模(IPD)设计系统。他们采用有限元建模和基于规则的方法，实现了冲头形状的自动选择、带材布局开发和三维模具成形[7,8]。印度理工学院的研究人员开发了一种基于启发式规则推理和准参数编程技术[9]的金属板坯计算机辅助模具设计系统。利夫-埃尔普尔大学的研究人员致力于渐进冲孔和冲裁模具的设计自动化[10,11]。他们的工作是应用编码技术来描述冲压零件的几何特性，然后用来生成冲模的类型和布局，然后利用基于知识的技术自动开发带钢排样。韩国釜山国立大学的研究人员开发了用于级进模设计的紧凑CAD/CAPP/CAM系统[12]，特别是在半导体引线框架的应用领域[13]。该系统利用生产规则，实现了毛坯、带材、模具的自动排样。中国上海交通大学的研究人员开发了一个面向对象的黑板模型，它可以实现混合知识表示，如生产规则，框架和程序，以支持智能条形布局设计的渐进冲压技术[14]。排样过程知识存储在不同层次的知识资源中，由信息驱动的黑板事件激活。
虽然知识工程在冲压模具设计中取得了很大的成功，但以上所述的基于知识的模具设计原型大多局限于特定的应用领域，或需要经验丰富的设计师进行大量的交互输入。这些局限性是基于知识的技术所固有的，这些技术很难获得隐性知识，即难以用言语表达的知识。
国立台湾理工学院的研究人员采用了各种人工智能技术，包括模糊推理、模式识别、基于规则的推理、反向传播神经网络、遗传算法和petri网等，来设计渐进剪切和弯曲模具[15-17]。然而，他们的工作缺乏一个明确和一致的模型来将这些AI技术集成到一个全面的设计环境中。
本文采用另一种新兴的人工智能技术CBR开发了基于案例的模具设计系统。Schank[18]是CBR技术的先驱，它通过在计算机中表示人类记忆，作为更流行的基于知识的推理技术的替代。在过去的二十年中，CBR已经成功地应用于许多领域，例如cyrus[19]用于语义推理理解故事，WOK[20]用于烹饪建议，BOLERO[21]用于临床问题解决。CBR也被应用于设计和制造领域，例如Archie[22]用于建筑设计，Cadet[23]用于机械设计，processplanner[24]用于机械加工工艺规划。在过去的几年里，CBR方法已经被证明是适合于工具设计，如夹具设计[25]和注塑设计[26]。然而，目前还没有关于CBR在冲压模具设计中的应用的文献。
- 提出模具设计CBR系统的框架
图1展示了用于模具设计的CBR系统的框架。主要模块有:案例索引器、案例检索器、案例适配器和案例库。
成功的模具设计案例以结构化的方式存储在案例库中。最初，案例库只包含少数使用传统的基于知识的系统或由设计人员输入的案例。为了方便案例检索，每个新冲压件首先使用一个特征关系图表示方案进行描述(后面会详细介绍)，然后输入到案例输入器中，可以准确识别冲压件的特征和特征关系。然后将索引用例传递给用例检索器，由它(从用例库)提取与输入用例最相似的用例。该检索机制采用双步相似度分析(后面会详细介绍)，将新冲压件与案例库中的现有件进行相似度分析，有效地缩小搜索空间，在合理的时间内检索出最相似的案例。如果检索到的最接近的用例与查询部分的设计不完全匹配，则将其传递给用例适配器，该适配器对检索到的用例进行裁剪，以满足新部分的需求。一旦通过检索或引用一个历史案例来解决当前问题，最终的模具设计解决方案(包括带钢布局、模具组件、模具配置等)将输出给用户，并存储在案例库中的一个新的历史案例中。这样，每当一个新的模具设计问题得到解决时，就可以通过扩展案例库来不断改进CBR系统。
图1模具设计CBR系统框架
- 案例表述
4.1 冲压特点及其分类。
由于传统的几何建模技术不能捕获设计意图(例如，为制造而设计)，它们通常无法支持复杂的和智能的推理能力，例如，基于案例的过程规划或设计。最近，机械加工特性的概念被引入，以在设计和制造[27]之间建立直接的联系。以类似的方式，本文利用冲压特征对冲压件进行建模，并提供一套设计和制造信息，包括形状、公差和表面光洁度等地理度量信息，公差和表面光洁度，以及材料硬度等非几何信息。这些冲压功能中的每一个都可以通过特定的冲压操作或冲压操作的组合来制造。利用Chen等人[28]提出的通用设计特征的层次分类结构，冲压金属零件可分为四类冲压特征建模：
- 正次特征：标签，卷发，浮雕，下摆，珠，法兰等。
- 负次特征：孔、挤压孔、型材、变形、槽、台阶等。
- 连接次特征：弯曲、混合等。
主要特征是形成冲压件主要形状的冲压特征，次要特征是用于修改零件形状的冲压特征。次要特征包括积极特征、消极特征和连接特征。正特征是附加在其他冲压特征上的冲压特征，负特征是附加在其他冲压特征上的冲压特征。连接特征是用来连接两个或多个特征的冲压特征。
4.2冲压件的特征关系图表示。
本文利用Solid Edge作为一个商用CAD系统，对机箱库中所有冲压金属零件的特征模型进行表示和提取。在Solid Edge中还创建了新的部件，因此系统可以利用CAD系统的按特征设计的界面及其内置的功能(子例程)来促进特征识别。然而，由于缺乏拓扑学(即邻接)信息。为了检测特征之间的拓扑信息，本文提出了一种特征关系的综合表示方法。特征关系的数据不仅保证了与冲压工艺规划相关的所有冲压特征都被考虑在内，而且对于确定冲压操作的顺序以及冲压操作本身也很有用。
冲压特征通过空间交互和精度要求相互关联。每一个单独的冲压特征都可以与许多其他的冲压特征相关。虽然在各种冲压特征之间可以有许多关系，但既不实际，也没有必要将它们全部考虑在内，因为其中一些可能与冲压工艺规划无关。本文定义了冲压特征之间的四种关键关系类型是-in关系、is-on关系、邻接关系和精度关联关系。前三种关系类型is-in、is-on和邻接-to采用Chen等人的[28]定义一般设计特征之间的关系。在冲压金属零件的特定领域内，当一个负向冲压特征出现在另一个冲压特征(如主特征)中时，可使用-in关系来表示空间相互作用。类似地，is-on关系可以用来指示当一个正的冲压特征是在另一个冲压特征(例如，主要特征)上时产生的空间交互，而相邻的-to关系可以用来指示当连接冲压特征与另一个冲压特征相邻时发生的空间相互作用(例如，主要特征)。然而，这三种关系类型只考虑有限差分之间的空间交互作用，而不考虑特征需要定位的精确性，这是冲压顺序的一个重要因素。例如，假设要刺穿两个孔，但它们并不相邻。如果两孔之间的距离有较高的精度要求，则应在同一模台上同时打孔。因此，一个精度相关的关系类型被引入来表示设计约束，当一个冲压特征没有直接连接到另一个冲压特征上，而是通过一个公差尺寸与之关联时产生的设计约束。特征关系如图2所示，它展示了一个带有一套冲压有限元模型的冲压金属零件样品，如平面、弯曲、孔、槽、挤压孔和凸台。请注意，挤压孔1通过一个in关系连接到平面1, 凸台1通过一个is-on关系连接到平面1, 平面1通过一个邻接关系连接到弯曲1，而孔4通过一个精度关联关系连接到孔5。
定义好冲压特征之间的关系后，生成特征关系图G5=(N,A)。将与特征相关的信息存储在图中，可以提高构建、修改和访问特征模型的效率。N是一组存储基本冲压特征信息的节点，A是一组存储特征关系信息的弧。在特征关系图中，有向虚线、有向实线、无向实线和无向虚线分别表示四种类型的特征关系:In、is-on、邻接和精度相关。对于is-in/is-on关系，从Feature1到Feature2的定向线表示前者在后者中或上。图3为图2中零件的特征关系图。
图2金属冲压件样品的三维特征模型
图3冲压件样品特征关系图
图4相似度分析第一阶段的案例检索算法流程图
图6相似度分析第二阶段的案例检索算法流程图
4.3案例库设计。
案例库由许多历史设计案例组成，它们以框架结构的形式描述设计需求和解决方案。设计需求是使用前面描述的特性表示来定义的。设计方案是指将坯料加工成最终零件的工艺方案，如排样、模具零件、模具配置、相关属性和参数等。
由于应用的多样性，历史设计案例可能以不同的形式存在，如CAD文件或数据文件、数据库或库、图形或数据表、扫描蓝图生成的图片、硬拷贝蓝图等;并可能存在于本地或远程数字站点(通过网站或ftp访问)或物理档案中。为建立完整的机箱库，节约开发成本，建议模具设计信息保留原始形式(不编译成统一形式)。数字信息由存储在案例库中的数据指针链接，而硬拷贝信息由存储在案例库中的引用位置标记。 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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