科技成果學術(shù)論文基于實例推理的工藝規(guī)劃Case-Based Reasoning Process Planning北京理工大學機械與車輛工程學院張恒文丁霞慶蔡穎吳俊杰[摘要]在研究基于實例推理(CBR)基本原理和要求,設計者的腦海里往往首先浮現(xiàn)出以前工作中曾實例特征屬性權(quán)重的確定方法的基礎(chǔ)上,建立了CBR經(jīng)出現(xiàn)過的類似的設計條件,找出兩者之間的區(qū)別,并的工藝規(guī)劃模型,提出了CBR工藝規(guī)劃算法。根據(jù)這種以此作為依據(jù)聯(lián)系標準的設計準則,確定新的設計方算法,描述了 BITCAPP中CB技術(shù)應用的過程,并分析案。經(jīng)過一定的積累,企業(yè)中已經(jīng)存在的工藝和圖紙了基于分層遞階思想的實例組織和匹配模型等關(guān)鍵技體現(xiàn)了工藝師的豐富實踐經(jīng)驗,與待設計的目標之間術(shù)。最后以箱體類零件為例對CBR技術(shù)在工藝規(guī)劃中具有極大的相似性,對于當前工藝設計有很大的借鑒的應用進行了驗證。意義?；趯嵗墓に囈?guī)劃利用CBR技術(shù),采用類比的關(guān)鍵詞:基于實例推理實例庫相似性實例設計方法,根據(jù)過去實際中存在的實例和經(jīng)驗來解決匹配CBR工藝規(guī)劃新問題,直接利用以往的設計結(jié)果進行推理。由于它模ABSTRACT] Based on the basic principle of擬人的思維方式來解決相似性問題,從實例工藝庫中ease- based reasoning(CBR) and the determination meth-獲得的工藝包含了大量的知識,不經(jīng)過修改或者稍加od of the case feature attribute weight, the CBr process修改就可以作為新零件的工藝,因此,這種工藝規(guī)劃策planning model is established and the CBR process略效率很高。planning algorithm is put forward. According to this alg純創(chuàng)成式CAPP系統(tǒng)對企業(yè)的要求較高,需要大量orithm, the application process of CBR technology in的工藝規(guī)則和知識,智能化程度較高,在一定程度上限BITCAPP system is described and the key technology,制了它在企業(yè)中的應用。而基于實例的工藝規(guī)劃方法such as case organization and matching model based on綜合了檢索式CAP和創(chuàng)成式CAPP的優(yōu)點,對知識和hierarchic ideology is analyzed. In the end, CBR tech-規(guī)則要求較低,具有很強的實用性。因此開展對基于nology is verified in the process planning with taking the實例的工藝規(guī)劃研究具有很重要的現(xiàn)實意義。box type part as an example.要利用基于實例的推理和設計,獲得一個較滿意的Keywords: CBR Case library Similarity初始設計,需要解決好兩方面的問題:(1)設計實例的Case match CBR process planning表達和組織,著重解決設計實例的邏輯表達結(jié)構(gòu)及存取模式。(2)設計實例的動態(tài)檢索、匹配和提取,重點研品開發(fā)在整個生命周期內(nèi)占有越來越重要的位究設計實例的動態(tài)檢索和匹配原理,實現(xiàn)基于實例的置,雖然設計階段實際投人的費用只占產(chǎn)品總成本的推理過程。本文從原理、策略和實現(xiàn)方法3個方面對20%左右,但它影響著許多后續(xù)環(huán)節(jié),決定了產(chǎn)品總成CBR工藝規(guī)劃進行研究,并通過北京理工大學自行開本的80%。工藝規(guī)劃是產(chǎn)品開發(fā)的重要內(nèi)容是聯(lián)系發(fā)的BIT℃APP系統(tǒng)對其進行了驗證設計和制造的橋梁,也是生產(chǎn)調(diào)度和控制的重要信息源頭,對整個產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)起著至關(guān)重要的作用。有1定義關(guān)資料表明,企業(yè)大約有80%的設計是沿襲或者對以定義1:實例工藝,即在滿足特定設計要求條件下往的產(chǎn)品開發(fā)成果加以改進,而真正的創(chuàng)新設計在產(chǎn)所獲得的工藝設計結(jié)果不足以形成典型工藝,但具有品開發(fā)中只占了很少的比例。目前的CBR方法,是近定代表性或參考價值的零件的工藝。年來人工智能領(lǐng)域的重要研究方向。為了加快產(chǎn)品開定義2:實例工藝庫,也稱實例工藝空間,是所有實發(fā)速度,提高產(chǎn)品開發(fā)質(zhì)量,早在80年代,人們就把它例工中國煤化工實例空間的一個元應用到工藝規(guī)劃中來解決變型設計問題。素CNMHG藝都保存到實例工工藝設計一般不會從零開始,面對一個新的設計藝庫中。2006年第9期航空制造技術(shù)77科技成果學術(shù)論文定義3:相似度,即新設計的產(chǎn)品和實例工藝之間具有參考價值。相似程度的一種度量。實例的相似性與實例相似的特(3)實例工藝檢索。征數(shù)目以及每個特征的相似程度有關(guān),而且常常是不根據(jù)輸入的待設計零件信息,從實例工藝庫中檢確定的、模糊的。索出與當前零件特征相匹配或者相似度大于指定閾值定義4:相似實例,即滿足一定相似度的實例,基于的實例工藝。實例工藝的檢索主要有3種方法:最臨近實例工藝規(guī)劃就是從實例工藝庫中尋求與目標產(chǎn)品或法、歸納法和知識導引法。 BITCAPP系統(tǒng)把最臨近法和零件的相似實例歸納法綜合在一起,大大提高了實例工藝的檢索速度定義5:實例匹配,即按照一定的算法,從實例空間和效率尋求與目標產(chǎn)品或零件的相似實例的過程。(4)實例修正和存儲。定義6:實例模型,即基于實例的特征和特征屬性釆用人機交互模式編輯、修改提取到的實例工藝。值描述的實例,可以表示為兩元組M={FP=P,可以對提取到最大相似性的工藝方案進行修改,也可其中M代表實例模型F代表實例的特征/組成的向量,以對獲取的所有相似實例進行重組和修改。 BITCAPPP的代表特征屬性值構(gòu)成的向量的修改方法是以最相似實例作為框架,對于不滿足設2基于實例工藝規(guī)劃模型計要求的部分由其中實例中的相應部分手工補充。CBR工藝規(guī)劃的 BITCAPP系統(tǒng)由目標零件模型、3基于實例推理原理實例工藝庫、實例檢索機制、實例修正和存儲等幾個部3.1實例特征相似的計算分組成,模型如圖1所示實例庫中共有m個實例,每個實例有n個特征屬目標零件模型權(quán)重系數(shù)和閾值性。后表示第i個實例的第j個特征,其中i=1,2,m;j=1,2,…,n。函數(shù)PG)表示實例特征,對應的屬性工藝設計實例推理輸入界面值,P()表示新零件特征屬性f對應的屬性值,f表示新零件的第j個特征(實例推理算法實例匹配實例索引根據(jù)特征值數(shù)據(jù)類型的不同,采用如下不同方法計算第個實例和新零件在第j個特征的相似度S(G)實例提取「實例工藝庫(1)連續(xù)數(shù)值型特征相似度S存入實實例修改S()=max(P.(2)離散數(shù)值型特征相似度S工藝設計實例推理輸出界面1P)=PSda)=圖1基于實例推理的 BITCAPP工藝規(guī)劃框架-0P/G)≠P0)。Fig 1 CBR BITCAPP process planning frame(3)字符串型特征相似度SPv=P(a(1)建立目標零件模型。S,(0P0)≠P在基于實例工藝規(guī)劃之前,必須先獲取設計零件(4)編碼型特征相似度S的信息,建立目標零件模型。零件的信息模型包括零件P的類型結(jié)構(gòu)信息零件本身的總體信息和特征信息特S()=新零件與實例相同編碼數(shù)P)≠PMO征信息包括形狀信息和工程語義信息。新零件或?qū)嵗畲缶幋a位數(shù)(2)建立工藝實例庫。工藝實例庫是工藝師多年知識和經(jīng)驗的積累,是干盲士抽成共術(shù)要求等特征項的匹企業(yè)的寶貴資源。實例工藝一般具有以下3種性質(zhì):具配中國煤化工目的加工方式、熱處理有一定代表性而又不足以作為典型工藝;具有某些可繼或CNMHG后用新零件的特征編承的特征,例如,目標零件可以繼承實例的工藝路線;碼和實例的特征編碼進行匹配。78航空制造技術(shù)2006年第9期科技成果學術(shù)論文32實例特征屬性權(quán)重的確定步驟8:工藝師評判設計結(jié)果,并決定是否作為新根據(jù)匹配因子彼此間相對重要程度,經(jīng)過兩兩比的實例工藝保存到實例工藝庫。較得到矩陣cOM=q,其中a表示第i個特征相對4CBR應用于 BITCAPP的關(guān)鍵技術(shù)于第j個特征在確定工藝規(guī)劃方案中的重要程度41分層遞階匹配策略12,…,m,12…,n。由第i行算術(shù)平均值m∑aha實例庫的組織關(guān)系到實例的檢索和存儲效率。實算出第i個匹配因子的權(quán)重例庫的組織通常有2種方式(1)平直型(Flat)。在這種方式中,實例被存儲為描(5)述實例內(nèi)容特征及其值對,實例的相似性是通過很顯然,這樣求得的權(quán)重滿足下式比較特征和值來完成(2)層次型( Hierarchy)根據(jù)與領(lǐng)域知識相關(guān)的特(6)征將實例劃分為組,并形成一定的層次,層次隨特征由對于按照匹配因子之間重要度確定的權(quán)重,用戶抽象到具體逐漸拓展。還可以進一步調(diào)整?；蛘?權(quán)重w全部由用戶手工指為了加快實例檢索速度,采用了三級遞階匹配策定,但要滿足公式(6)。略:零件類型層、總體信息層和特征信息層,如圖2所33實例匹配算法「實例零件實例推理過程是一個提取相似實例和修改相似實例從而獲得新工藝的過程包括以[形體為[回轉(zhuǎn)體[國定義為下幾個階段:建立實例庫,匹配,修改。基于實例模型的推理算法如下[機槍國槍類[槍為四定義類步驟1:輸入設計要求P(f),其中j=1n,并設定相似性閾值T。5.6mm 7.62mm9mm12.7mm自定義層步驟2:由公式(5)設定實例i的第j個特征的權(quán)重因子y,滿足公式(6)。槍機機匣機座自定義類步驟3:設定實例庫中的實例總數(shù)為m,執(zhí)行循環(huán)r(i=1;槽類孔類7的相似實例。如果獲得實例個數(shù)等于0,則取特征信息層相似度最大的實例,S=Max|s,2…s5,把它作零件編號為當前設計要求的相似實例;如果獲得實例個零件名稱數(shù)大于0,則由工藝師來確定被選實例。尺寸公差步驟7:由工藝師對確定的實例工藝進行中國煤化工評價,并根據(jù)評價結(jié)果修改實例工藝內(nèi)容,直圖2CNMH(構(gòu)模型至滿意。Fig2 Case structure model based on part classification2006年第9期航空制造技術(shù)79科技成果·學術(shù)論文示零件類型層是實例的組織層,而總體信息層和特征S為1,否則S為0)。則計算實例和新設計零件的相似性信息層是實例的表達層。首先根據(jù)功能、形狀把實例零系數(shù)S的公式為件劃分為具有一定層次的不同類別,并以多叉樹的結(jié)構(gòu)形式表示,抽象的、共性的特性位于頂層,特性越具S=∑w1S(4,t)/kK+∑w2S(P,p)/體、越個性化就越傾向于底層。實例工藝保存到實例工藝庫中,不僅保存實例工藝的工藝信息,還要保存與實w, S(, f )/M+2w4 S(K,, K",)/N, (8)例工藝對應的零件的總體信息和特征信息,總體信息式中,K為實例與零件類型相同和相異的個數(shù)總和:L包括實例名稱、實例類型、長徑比或方位面、材料類型為實例與零件總體信息相同和相異的個數(shù)總和M為等,特征信息包括特征類型和特征參數(shù)等實例與零件方位面相同和相異的個數(shù)總和;N為實例這種實例的組織結(jié)構(gòu)對實例推理十分有利,按照與零件特征相同和相異的個數(shù)總和;S(4,t')為實例這種逐層遞進檢索模式,對于每層信息都可設置不與零件類型相似性;S(p,p')為實例與零件在總體信同的權(quán)重m、2、21,使得m+2+1在工藝設計中,檢息方面的相似性;s(G,f)為實例與零件在方位面方索到最大相似性實例工藝后,發(fā)現(xiàn)該實例工藝在某個面的相似性;S(kn,k')為實例與零件的方位面上各層層次相似性低,如果可以檢索到該層相似性大的實例面特征信息上的相似性工藝,然后由人工進行比較,對最終工藝方案作部分修應用改即可。依據(jù)這種模型可以方便、準確地提取實例。設現(xiàn)有某一產(chǎn)品型號箱體類零件(圖3)有6個方位42相似度計算面,在Z負向方位面上有一個通槽特征和一個通孔特BITCAPP系統(tǒng)從零件類型、總體信息和特征信息上征,在Y負方位面上有一個通孔,取m=0.2m2=0.3,my=考慮零件與實例的相似性,零件類型指零件在產(chǎn)品中的02,m.03位置或零件的功能類型,特征包括零件特征形狀信息以7=槍械類,箱體類,機匣體](7有3個分類層次);及特征在零件上的位置信息特征在零件上的位置可用P=(鋁合金,淬火,…500,500為生產(chǎn)批量P有10個元其所在的方位和層次來表示。因此,本文將零件類型素,其余與P相同);F={Z正向,Z負向,X正向,X負向,Y總體信息、特征形狀信息和特征定位信息作為相似性正向,Y負向表示有6個方位面K=0(第一層,通比較因素,根據(jù)各影響因素的重要性,對各影響因素的相似系數(shù)加權(quán)求和形成零件與實例的相似性系數(shù)。零件與實例的相似性系數(shù)計算方法如下7={1,t…4表示零件的類型信息,4代表零件在層類型樹中的k個類型;P={p,P2…表示新輸入零件總體信息,P代表第個零件屬性;F=/i,f…f為零件的方位面信息,表示零件的第m個方位面信息;K={K,K2…K}為零件的方位面上各層面的特征信息,K表示零件的第n個層面特征信息;T"={t',t',…t'表示實(a)實例例的類型信息,'代表實例在類型樹中的k個類型;Pp',p'a…p'l表示實例零件總體信息,p'代表第個實例屬性;F"="1,f2,…∫小為實例零件的方位面信息,m表示實例零件的第m個層面特征信息K′={K",K2…K'川為實例零件的方位面上各層面的特征信息,K表示實例零件的第n個層面特征信息。W={g,ln.yl∈[0,1表示相似性影響系數(shù)的權(quán),1、u23、u4依次為零件類型、總體信息、零件的方位面信息中國煤化工和零件的形狀特征信息的權(quán)值,滿足公式(6);S=SCNMHG較s')表示零件與實例屬性的相似性(當s與s相同時,取Similarty comparison80航空制造技術(shù)2006年第9期科技成果學術(shù)論文槽),(第二層,通孔),(第一層,通孔),口,口,,[第一(上接第76頁)層,通孔]。中外翼檢索到一個實例的零件信息如下T={槍械類,箱體類,機匣體}P=[鋁合金,退火前緣中外翼翼盒1000,1000為生產(chǎn)批量};F=(Z正向,Z負向,X正向,X負向,正向,Y負向};K=(第一層,通槽),(第一層,通孔),(第一層,通孔),(第二層,通孔),幾,D,,Ⅲ。緣長隔前上根據(jù)公式(8)蒙桁壁門壁肋|/墻門/樁//后S=0.2xS(槍械類)+S(箱體類)+S(機匣體)3+03×[(鋁合金,鋁合金)+S(淬火,退火)+…+S(500,1000y圖5截集為0.85時工藝組件劃分的結(jié)果1040.2×S(Z正向,Z正向)+S(Z負向,Z負向)+…+S(YFig 5 Result of process-oriented component partition負向,H負向)16+0.3×{S(K1K'1,),S(K2K'2,…S(K6,when cut-set is 0.85K'6)y5=0.2×3/3+0.3×8/10+0.2×66+0.3×3/5=082。如果當初指定相似度閾值7=06,則該實例將被提5結(jié)束語取作為相似實例。本課題提出了飛機工藝組件劃分的模糊聚類方法。首先通過確定裝配結(jié)構(gòu)來建立裝配體的主體結(jié)構(gòu),5結(jié)束語然后基于模糊理論對裝配單元進行聚類分析,得到工本文結(jié)合CBR技術(shù)在 BITCAPP中的應用,分析了藝組件劃分方案。在進行模糊聚類求解時采用了剛度、CBR原理和工藝規(guī)劃算法,并采用分層遞階思想組織裝配操作難易程度以及裝配對象空間鄰近性3個指標實例庫,實施三級匹配策略,最終得出相似實例,優(yōu)化進行評判。設計手段。這項技術(shù)已經(jīng)初步應用到有關(guān)企業(yè),結(jié)果參考文獻表明,CBR工藝規(guī)劃方法較好地解決了企業(yè)工藝知識1楊璽,范玉青波音飛機裝配工藝流程數(shù)據(jù)的來源與的缺乏和獲取困難的問題,實例庫在使用中不斷豐富,流動,航空工藝技術(shù),1998(6):3-5工藝結(jié)果也逐漸逼近企業(yè)的工藝規(guī)范,為CAPP在企業(yè)2楊培林,朱均,陳曉南.裝配規(guī)劃中裝配體的表達及中應用提供了一條便捷的途徑,可以說該技術(shù)具有很子裝配的識別西安交通大學學報,199,33(12):4043好的應用前景。3 Ong N S, Wong Y C. Automatic subassembly detectionom a product model for disassembly sequence generation參考文獻Intermational Joumal of Advanced Manufacturing Technology, 1999(15):425-431J, Parsaei H R, Wong J P.4李磊.數(shù)字化產(chǎn)品預裝配序列生成評價與優(yōu)化研究:engineering: the manufacturing philosophy for the90s. Computer[學位論文西安:西北工業(yè)大學,2002Industry Engineering, 1991, 21(1-4): 35-395 Lee Sukhan. Subassembly identification and evaluation for2王玉,邢淵,阮雪榆機械產(chǎn)品設計重用策略研究機械工程學報,2002,38(5):145-148Cybernetics,1994,24(3):493~5033 Bardasz T, Dejavu Z L. Case-based reasoning: foundation-6 Sebaaly Milad, Fujimoto Hideo, Mrad Fuad. Linear andal issues, methodological variations, and system approaches. non-linear assembly planning, fuzzy graph representation and GAAICOM,19947(1):39-59search. 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