基于STEP-NC程序可加工性评价的数控机床信息建模

在新的数控编程接口标准ISO14649(即STEP-NC)下,提出了一种在加工前进行零件可加工性评价的数控机床信息模型,目的是实现STEP-NC数控程序的加工不依赖于具体的数控机床。通过分析STEP-NC程序对零件加工工艺的描述,得出STEP-NC程序对机床信息的要求在此基础上建立了基于STEP-NC数控程序可加工性评价的数控机床资源信息模型,从而实现了数控机床资源信息对STEP-NC数控程序需求的完备性和透明性,为进行STEP-NC数控程序针对特定数控机床的可加工性评价奠定了基础。

CE 环境下基于实例的零件设计可加工性评价

在描述零件设计可加工性评价内容的基础上，提出了基于神经网络算法的零件设计可加工性评价原理，主要包括：可加工性评价的神经网络算法，齿轮零件加工方向的二进制形式描述，齿轮零件加工工艺描述和基于实例的齿轮设计可加工性评价。

基于STEP-NC的零件可加工性评价指标体系研究

为了实现基于STEP-NC的零件加工程序可加工性评价,提出了一种面向STEP-NC的数控加工零件可加工性评价指标体系。在建立机床资源信息模型的基础上,分别以零件装夹性、机床性能、刀具资源、辅助功能等四个方面对零件在特定机床上的可加工性进行评价。使用Visual C#平台开发了零件可加工性评价系统,实现了STEP-NC信息提取及可加工性评价算法。

基于不同隶属度函数的金属材料切削加工性模糊综合评价

随着各种高性能工程材料的不断出现,为快速准确地制定这些材料的加工工艺,需要可靠地评估其切削加工性。目前常用且合理的评价方法是模糊综合评价法,确定最佳隶属度函数是其关键。本文分别构建正态型和分段型隶属度函数模型,对8种金属材料的可加工性进行模糊综合评价。结果表明:正态型隶属度函数所含参数较多且计算较复杂,但模糊综合评价结果优于基于分段型隶属度函数的结果;分段型隶属度函数形式简单,所含参数较少且计算较为快捷;当评价因素远离非模糊子集边缘区域时,评价结果与基于正态型隶属度函数的模糊综合评价结果一致。