CAD/CAPP/CAM的集成下的工艺优化理论方法研究

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随着科技的进步，制造行业新技术、新设备不断出现，使得工艺创新不断深入。尤其是在数控加工中，集成化的数控工艺过程设计[31]、工艺决策支持系统、基于知识、神经网络、遗传算法的自动工艺设计等都极大的提高了数控加工效率。并且，工艺过程优化[32]、基于工艺设计的制造过程建模方法[33],都可以预测、分析和优化工艺设计效果。

  

另一方面，随着制造业数字化的不断深入，产品模型信息在设计、工艺、制造和检测等阶段的共享都变得日益重要起来。统一的产品模型、双向信息的共享都是提高提高产品制造能力的基础，研究人员一直在深入CAD/CAPP/CAM的集成研究。人们对CAD/CAPP/CAM/CNC集成的理论体系和关键技术进行了大量的探索和研究,围绕集成中数据传递、共享的核心问题，进行基于产品数据管理(PDM)平台的系统集成研究[34]，基于关联特征以及知识工程的集成[35]研究，在已有基于自动特征实现集成的基础上的集成特征识别理论(IFRM)[36]结合中性文件(IGES、STEP[37][38])作为介质的各种CAD/CAM系统的集成研究等。
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由于现有的商业CAD软件都采用特征造型技术，所以实现从设计特征到制造特征信息的转换是解决集成问题所要研究的重要途径之一。国内外研究人员基于特征在特征识别[39][40]、特征映射[41]等方面展开了大量卓有成效的工作。特别是面向加工阶段，Arbab在他的博士论文中首次提出了特征分解造型[42],使用这种方法的系统中使用预定义的特征集,使得工艺规划随每次设计改动而生成并检测。浙江大学的张凤军专注于具有健壮性的加工特征识别系统的研究[43]。北航刘雪峰等提出将工件的复杂结构简化为一些规范的近似结构，并将近似结构分解成若干简单结构的组合，实现基于特征的数控铣削加工数据库[44]。西北工业大学的顾小峰应用特征识别实现零件设计特征向加工特征的映射，并生成刀路轨迹[45]。天津工业大学的孙建军等实现基于特征的回转类零件CNC/CAD/CAM集成系统开发研究[46]。
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此外，设计、制造阶段的实际经验变得日益重要起来，如何把已有的经验积累传递，从设计到制造完成统一的知识描述、知识获取、知识传递，进而实现知识的复用。是制造业智能化的发证趋势。面向现代机械工程的知识工程技术研究现状及发展。

  
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随着技术的发展，人工智能领域新崛起的一种重要的基于知识的问题求解和学习方法——基于实例的推理CBR（case-based reasoning）[47]为制造业数字化提供了一种新的解决方案。CBR的机理同人类日常解决问题的方式十分接近，其主要思想是借鉴以前对类似问题的处理经验来解决当前的问题。飞机零件加工中过程，十分强调经验的作用，在飞机频繁的改型过程中，有很多类似的问题会多次出现，相似的问题会有相似的解，即使在新机的研制过程中，也同样会出现一些相似的问题。因此，把CBR技术应用到飞机复杂零件制造工艺过程中，实现工艺数字化，有望进一步提高工艺水平。

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基于知识的CBR在制造领域取得了很多研究成果，在智能CAD研究方面，不仅构建了若干CAD系统，而且研究重点转入智能CAD中知识体系结构研究，并以CBR技术为设计知识推理使用方法,实现智能CAD对产品设计过程的多个设计阶段的智能支持[48][49]。在工艺设计方面，基于实例推理的CAPP[50][51][52]研究极大的提高了工艺设计水平。在加工领域，由于加工过程中积累的切削数据和经验需要经常复用，所以基于实例推理的高速切削刀具研究、数据库研究等也提高了加工效率[53][54][55]，特别是Newman和Nassehi提出的统一CNC加工平台强调CAD/CAM/CNC下知识的传递而减少后置处理[56]，是智能化集成统一CNC平台发展的方向。

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