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汽车焊装夹具智能设计系统的研发

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机械设计与制造 第2期 Machinery Design&Manufacture 2014年2月 汽车焊装夹具智能设计系统的研发 禹化宝,张俊华 (烟台大学机电汽车工程学院,山东烟台264005) 摘要:从汽车焊装夹具的结构出发,在国内外研究现状的基础上,指出了焊装夹具研究方面的不足,详细论述了汽车焊 装夹具智能设计系统研究与开发的意义。应用成组技术(GT)编码并构建智能系统的基础类库,采用CBR和RBR推理模 式相结合的方法,给出了系统开发的设计流程图。利用相似度算法、变换矩阵算法,并通过NX8.0软件建模,开发vc++ 6.0辅助工具的动态链接库,实现了汽车焊装夹具智能设计系统。此系统可调用汽车焊装夹具元件库、模块库、案例库的 三维组件,实现了标准件库的可移植性,满足了设计周期短、设计制造失误少、设计成本低的设计要求。 关键词:汽车焊装夹具;智能设计;成组技术;CBR;RBR 中图分类号:TH16;TP182 文献标识码:A 文章编号:1001—3997(2014)02—0246—04 For the Development of Automobile Welding Jig Intelligent Design System YU Hua—bao.ZHANG Jun—hua (School of Mechatronical and Automotive Engineering,Yantai University,Shandong Yantai 264005,China) Abstract:On the basis ofthe research overview foautomotive weldingfixtures,it notes the disadvantages in Current reserach, which discusses the signi ̄cance of automotive research and development of intelligent design s ̄tem for weldingfixture.It adopts group technology(GT)to code and buildfoundation clsas library fointelligent s ̄tem.Using hybrid reasoning method foRBR and CBR,theflowchart fointelligent desing is given.The intelligent desing s ̄temfor weldingfixture is developed in the for,n of dynamic link library of VC++6.0 based on similarity algorithm.transformation matrix algorithm and models in NX8.0 CAD¥oftware.The s ̄tem can export the three dimensional components from component database,module datbaase nad case database ofweldingfixture,which sat@the portbaility of standard parts librray and the desing requirement of shortening desingperiod,deceasing the error fo s and manufacture and design cost. Key Words:Welding Fixture;Intelligent Design;Group Technology;CBR;RBR 1引言 构变异、资源管理、误差校验等各方面的开发和研究 ,但国内的 CAD/CAM/CAE技术自20世纪60年代问世以来,在各行各 研究普遍存在以下问题: 业都得到了广泛的应用,并且收到了良好的生产效益,被誉为是 (1)目前的夹具设计主要集中在组合夹具和敏捷夹具设计 自电力发明以来最具生产潜力的技术手段。作为计算机辅助机械 上,针对汽车焊装夹具的智能化CAD设计非常少,对基于知识的 设计的一个重要方面,计算机辅助夹具设计受到了广泛的重视, 汽车车身焊装生产线的研究还处于初始阶段。 先后经历了计算机辅助绘图夹具设计、计算辅助夹具设计系统的 (2)知识的获取不够完善。知识获取一直是构造基于知识的 夹具设计、柔性焊接夹具设计、可重构焊接夹具设计及基于知识/ 汽车焊装夹具系统的“瓶颈”问题,设计领域的知识复杂多变,相 智能化汽车焊接夹具设计lI等l5个阶段。 当一部分是非文字数据,设计经验占有很重要的地位,而设计经 从2O世纪70年代开始,一些工业大国先后对夹具设计进 验只能从设计专家那里获得,一些公司出于保密使得设计经验很 行了大量研究。德国的夹具CAD系统、法国的面向夹具功能的 难公开,也难以表示成数据的形式,很大程度上制约了CAD的发 SERF专家系统、美国的AIFIX系统等对夹具智能化设计的开发 展。 做出了贡献,他们结合Prolog语言、Lisp语言阐述了焊装夹具的 (3)推理研究方面多种模式联合较少,很多研究只停留在理 参数化设计方法及创成式设计方法 。国内在2O世纪80年代也 论层次,实际应用较少,定位方面很难实现,自动化程度较低。 开始了这方面的研究,科研人员组合夹具设计系统MFDS— 因此,对汽车焊装夹具智能设计系统的研究与开发显得尤 HTF01,科研人员开发的BMFCAD2.0系统,科研人员夹具敏捷设 为重要,它不仅具有一定的经济意义,而且具有很大的社会价值。 计系统等在VB、vC++等软件工具的辅助下进行了流程分析、结 随着汽车工业的高速发展,人们对汽车的需求量越来越大,汽车 来稿日期:2013-07—28 - 基金项目:山东省科技发展计划项目(2012YD03113) 作者简介:禹化宝,(1988一),男,山东泰安人,硕士研究生,主要研究方向:CAD/CAM/CAE; 张俊华,(1971一),男,山东腾州人,博士,副教授,主要研究方向:CAD ̄AE、车身丁程 No.2 248 机械设计与制造 Feb.2014 理,完成夹具智能化设计。到目前为止,汽车焊装夹具的研究主要 (9)判断是否完成整个夹具单元的设计,是进入(5),否进入 有CBR(Case—Based Reasoning)和RBR(Rule—Based Reasoning) (7)继续匹配。 两种推理模式。基于案例推理(CBR)是近年来人工智能领域中兴 3.2推理过程中解决的关键问题 起的一项重要的推理技术,与基于规则模式不同的是,它通过访 在基于CBR和RBR混合推理的模式中,我们需要解决两 问案例库中的同类案例(源案例)的求解从而获得当前问题(目标 个关键问题:案例相似度问题和案例定位的问题。其中对于案例 案例)的解决方法。一个典型的CBR问题求解过程基本步骤可以 的相似度问题我们首先进行案例参数的假定: 归纳为R4:案例检索(Retireve)、案例重用(Reuse)、案例修改 (Revise)和案例保留(Retain) 。 规则来描述出来,将相关领域问题与解答联系起来,再通过规则 预解决问题案例JD:(p :……P ),已存在夹具单元案例c= (c ic ……c ),问题案例对象P =( …・・ ),已存在夹具单元案例 Sim(尸,C):一Ywi'Sim(Pi,ci) 三 基于规则的推理(RBR)是指把相关领域知识形式转化为由 对象c (c。c:……C ),在此基础上我们进行如下相似度定义: (1) 来模仿专家在求解过程中的关联推理过程。20世纪70年代, Newell和Simon等学者在对人类认知模型研究中,开发了基于规 则的产生式系统等[81。从那时开始,产生式系统成为专家系统的最 用,按推理方向分为正向推理、逆向推理和双向推理。 两种推理模式各有优缺点,在汽车焊装夹具智能设计系统 _s ): ¨ (2) 基本的结构。从此,产生知识表示在人工智能中得到了广泛的应 式中:Sim(P,c)一指预解决问题案例与以存在夹具单元案例的相 似度; 『_寸旨权重,是第i个描述符对案例的重要程度 , c厂第问题的第i个对象和案例中第i个对象;Sim(P ,C )一 指问题中的第i个对象与案例中的第i个对象的相似度 , 6,中将CBR与RBR联合使用能够形成互补,较好的解决单一推 理方式存在的孤立工作、冗余诊断等问题。其中流程,如图3 所示。 问题案例P中第i个对象的第i个属性值和夹具案例 C中第i个对象的第i个屙『生值; 一指屙I生权重。 案例定位问题主要是指夹具单元案例在汽车车身焊装工位 中的位置分布,我们通过检索将案例或组件调入工位总成装配 时,能否确定正确的加紧位置至关重要。因此实现单元案例坐标 与车身焊装工位坐标的变换是目前面临的主要问题,在此可以通 过以下两步来实现,第1步:平移坐标系统,使它与新坐标原点重 合;第2步:进行一些旋转变换,实现坐标轴的重合。 用矩阵表示如下: N ( 】,Yl,z1,1)=( 2,Y2,Z2,1)・A・B 1 0 (3) 0 1 0 0 0 0 1 0 0 式中:A一指平移矩阵A: —O  0 — 01 (Xo,y 。)—新坐标系原点。 UxI Uyl  10 Y 图3 CBR和RBR混合推理流程图 Fig.3 Flowcha ̄of Hybrid Reasoning of CBR and RBR Ux2 Uy2 u2 0 ,旋转矩阵 = 3 Uy3 (i=x,Y,z =1,2,3)是指新坐 u3 0 1 (1)进入CBR推理模式,并输入单元信息; (2)与案例库中的案例进行检索匹配; (3)相似度的值是否大于给定的值,如果大于给定值符合要 0 0 0 标系原点相对于原坐标系的单位坐标矢量。 求进入(4),如果小于给定值则不符合要求,进入(6); (4) ̄JJ断是否存在唯一一个最大的相似度值,如果存在进入 (5),否则进入(1)重新输入单元信息; (5)输出夹具单元三维模型; (6)进入RBR推理模式,并输入结构变量信息; (7)与规则库中的规则进行匹配; (8)匹配成功选择零部件,并从模块库、元件库中调用零件 进行装配; 通过式(1)、式(2)进行相似度的计算,从而确定适合的相似 度值,用来查找部件;通过式(3)进行坐标变换,从而确定焊装夹 具单元的定位装配关系,从而结合知识库中的模块库、案例库、元 件库,用式样书中的工艺知识和设计知识作为输入,运用Vc++编 程工具,经过混合推理模式生成夹具单元模型,进而完成整个工 位的设计(代码略)。 4结束语 基于国内外对夹具的研究和发展趋势可见夹具的智能化设 No.2 FeB.2O14 机械设计与制造 1 1.Number4:381-401. 249 计还不成熟,而针对汽车焊装夹具的智能化设计更是寥寥无几, 4]余建军,任治军,王辉.先进焊接。T:装夹具及其在机械装备制造业中的 为提高汽车车体生产线设计制造的标准化水平,缩短设计时间, [提高设计质量,开发一个能够智能设计而且具有元件库、零件图、 设计规则以及推理规则的焊装夹具智能化CAD系统就显得愈来 愈重要。 应用成组技术对基础件库和案例库进行层次分类,使组件 应用[J].机床与液压,201 1,39(12):1 15—121. (Yu Jian-ju,Ren Zhi-jun,Wang Hui.Advanced modular fixture and its applications in the manufacturing of mechanical equipments[J].Machine Tool&hydraulics,2011,39(12):】15—121.) 实现了多个单元1 位间的移植调用,在此基础上给出了CBR和 RBR混合推理流程图,并通过代码的编程实现组件的快速选取 和定位,缩短了设计周期,具有较强的应用研究意义。 [5]宋冬芳.组合夹具CAD技术的研究进展[J】_太原科技,2004(5):76— 78. (Song Dong-fang.The research process of modular fixture CAD[J】_ Taiyuan Sci—Tech,2004(5):76—78.) 参考文献 [1]姚春玲,张俊华,李宝顺.基于遗传算法的汽车车身焊装夹具优化设计 及MATI AB实现[J].机械设计与制造,2007(10):237—239. (Yao Chun—ling,Zhang Jun-hua,Li Bao—shun.Using matlab to realize [6]胡新阳.汽车车身冲压件拉延方向自动确定算法研究l J].制造业自动 化,2012,34(3):58—60. (Hu Xin—yang.Research on automatic algorithm ot drawing direetion or fauto body stamping[J].ManufacturingAutomation,2012,34(3):58—60.) the optimization design of car body wehting jig based on genetic algorithm [7]周凯波,左保河,冯珊.基于案例推理的信息系统构建方法研究[J1.华 [J_.Machiner.yDesign&Manufacture,2007(1 0):237—239.) 中理工大学学报,2000(9):13一l5. 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