基于属性邻接图的制造特征识别方法

制造特征的识别是实现CAD/CAPP/CAM集成的关键技术 ,既要将特征交互的区域合理分解 ,又要避免在识别过程中把单个特征不恰当地分解为两个或多个特征。本文使用辅助面、延伸面相结合的方法 ,对零件的属性邻接图表示进行扩展 ,同时引入了联合加工特征的概念及识别方法 ,使扩展后得到的图被分解后能够真实地表示零件的制造特征 ,从而使加工方法的推理更确切、更快捷。

基于边环属性邻接图方法的STEP模型特征识别

针对基于图的特征识别方法中,子图搜索算法时间复杂度高且难以识别相交特征的问题,提出了一种基于边环属性邻接图的特征识别方法。该方法可为多环相交特征建立分离的子图,从而可有效分解零件的属性邻接图,且其子图建立算法时间复杂度仅与特征子图复杂度相关。使用该方法实现了STEP模型的特征识别:解析STEP模型,进行多环判定和混合环判定,建立基面链表;为基面的每个边环建立边环属性邻接图实现属性邻接图分解;将每个边环属性邻接图转换为属性邻接图,通过子图匹配识别特征,并根据特征与基面的相对位置判定相交特征凸凹性。验证结果证明了该方法的有效性。

基于属性邻接图匹配的三维CAD模型搜索方法

为了重用三维CAD模型中包含的设计知识,提出一种用拉格朗日乘子法求解属性邻接图匹配的三维CAD模型搜索方法。首先应用三维CAD模型中的边界表示信息,将搜索目标三维CAD模型与待搜索三维CAD模型转化为属性邻接图;然后计算搜索目标三维CAD模型与待搜索三维CAD模型属性邻接图之间的顶点和边的相似程度矩阵,并利用它建立两个三维CAD模型相似程度的度量作为选择不同顶点匹配矩阵M的优化目标函数;将目标函数松弛为等式约束后,采用拉格朗日乘子法进行求解。实验结果表明,该方法能够搜索到相似的三维CAD模型,并对模型的相似程度进行排序。

基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法

为了重用装配体模型中包含的设计、制造和装配工艺等信息,需要在装配体模型数据库中搜索相似的装配体模型作为参考.为此提出一种基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法.首先提取装配体模型中零件的接触面信息,将装配体模型及其零件模型分别转化为零件属性邻接图和接触面属性邻接图;然后计算用于零件模型匹配的成功匹配接触面数量、接触面关系编码数量以及用于装配体模型搜索的零件相似度矩阵,将其作为零件模型和装配体模型相似度度量;最后由最优匹配Kuhn-Munkres算法得到零件相似度矩阵最优匹配加权和,作为装配体模型相似度.实验结果表明,该方法能有效地搜索到相似的装配体模型,并且对模型的相似度进行了排序.

基于属性邻接图的轴类零件制造特征识别方法

CAD系统与CAPP系统的集成是企业内部各种应用系统集成的基础,制造特征的识别是实现CAD/CAPP集成的关键技术。本文应用基于属性邻接图的方法在AC IS平台上对轴类零件的制造特征进行识别,有效地识别出该类零件的主特征和常见的辅助特征,并利用AC IS提供的类库提取模型底层的几何参数,从而得到定义各项特征所需的几何尺寸信息。最后以XML中性文件的形式输出识别结果,为后续进行的工艺自动生成提供初始数据。

基于属性邻接图的加工特征识别

研究了从中性文件STEPAP203文件中得到加工几何特征的方法。首先分析了STEPAP203文件的组织结构,然后从中提取有关面和面之间的连接信息,用属性邻接图表示出来。讨论了属性邻接图的分解以及基于特征子图匹配的特征识别方法。用此特征识别方法实现了中等复杂程度机械零件的特征识别。

基于混合属性邻接图的MBD模型参数化方法

为解决MBD模型设计变更过程中维护几何信息与技术信息一致性的问题,提出一种MBD模型参数化方法.首先将MBD模型参数化问题分解为几何信息之间、几何信息与技术信息之间以及技术信息之间的参数化问题;其次提出采用混合属性邻接图表达MBD模型中元素间的结构关系和数值关系,通过定义混合属性邻接图中节点和边构建混合属性邻接图;然后提出MBD模型参数化流程,为设计人员生成MBD模型变更决策表.最后以某型号飞机销钉零件为例描述MBD模型参数化方法的过程,验证文中方法的有效性.

面向STEP文件基于属性邻接图的加工特征识别研究

研究了从中性文件STEPAP203文件中得到加工几何特征的方法。首先分析了STEPAP203文件的组织结构,然后从中提取有关面和面之间的连接信息,用属性邻接图表示出来。讨论了基于特征子图匹配的特征识别方法以及属性邻接图的分解。用此特征识别方法实现了中等复杂程度机械零件的特征识别。

基于属性邻接图的加工特征识别研究

从零件的CAD模型中获取工艺设计所需的加工特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP与CAD集成的关键。研究旨在探讨中等复杂程度机械零件的加工特征识别方法。采取方法是从三维设计软件中得到CAD模型,对该模型输出的STEP AP203文件进行处理,获得面特征及其连接边的凹凸性,得到属性邻接图,将其进行处理得到全凹(或全凸)连接的子图,然后将子图中所有代表毛坯面的节点去掉,剩下的就是各特征对应的特征子图。再按照特征子图匹配法,将每个子图与预先定义的特征图进行匹配,就得到了所需要识别的特征。实例结果显示该方法是简便有效的,大大减少了图匹配的计算量。

基于属性邻接图的STEP-NC制造特征识别实现

针对于STEP-NC(ISO14649)中规定的的制造特征,论述了基于属性邻接图(AAG)的特征识别方法及其实现过程:首先分析STEP AP203的文件结构,然后提取文件中所包含的几何拓扑信息,判断两个面公共边的凹凸性,构造零件属性邻接图和属性邻接矩阵,通过一定的算法对其进行分解并完成特征子图的匹配,最后在VS 2005平台下开发软件原型系统,验证该特征识别方法的正确性。

反求工程中基于属性邻接图的凸块特征提取

反求工程(RE)中组合特征提取有利于提高建模精度及捕捉原始设计意图,但目前对于组合特征的研究还不够深入。为了从点云数据中直接提取凸块类组合特征,提出了一种反求工程中基于属性邻接图的凸块特征提取方法。首先使用基于属性邻接图的方法识别出凸块特征;接着提取凸块特征基本参数并判断识别出凸块特征的类型。实例结果表明,该方法能直接、高效地从点云数据中提取出不同类型凸块特征。

基于扩展属性邻接图的切削体过程模型统一描述方法研究

为了实现工艺设计过程中对产品设计数据的有效重用,以扩展属性邻接图为基础,描述了切削体扩展属性邻接图、工序切削特征模型和单元切削体模型,最后提出扩展属性邻接矩阵和扩展属性信息表两种特征信息存储方式。

基于图神经网络的零件机加工特征识别方法

针对现有基于深度学习的方法存在的难以识别相交特征、无法精确确定加工特征面的问题,提出基于图神经网络的加工特征识别方法.通过压缩激励模块提取节点与邻接边的特征,构建节点级与邻接边级的双层注意力网络,分割每个节点对应的加工特征.该方法充分利用了零件模型的面特征与边特征,结合零件模型的拓扑结构,基于注意力机制对特征信息进行深度学习,可以有效地解决非面合并相交特征的识别问题.在多加工特征零件数据集上,将该方法与其他3种特征识别方法进行实验对比,在准确率、平均类准确率和交并比3项指标上均取得最优结果,识别准确率高于95%.

一种属性图同构的三维CAD模型局部匹配算法

由于三维模型整体检索算法无法实现局部结构的匹配,因此提出一种基于B-Rep模型属性邻接图的局部匹配算法,通过提取模型的B-Rep信息,将局部结构和CAD模型分别用属性邻接图表示.根据面和边的属性,先在CAD模型中查找与局部结构属性相同的边,再对这些边进行组合,将局部结构从CAD模型中分离出来.通过比较欲检索的局部结构和从CAD模型中分离出的局部结构的邻接矩阵是否相等,可以判断CAD模型中是否含有该局部结构.实验表明,该算法实现了CAD模型局部结构的匹配,检索效率能够满足工程检索的要求.

基于图神经网络的机匣特征自动识别方法

特征自动识别技术是数控加工编程中的重要组成部分,针对航空发动机机匣的特征自动识别问题,提出一种基于图神经网络的特征识别方法,在机匣模型的属性邻接图基础上,通过边界关系对属性邻接图进行分解得到特征子图,利用图神经网络的拓扑学习机制将特征子图的识别问题转换为图分类问题,避免传统BP神经网络编码特征子图的复杂性。实验表明,本文方法能够准确识别机匣特征,具有可行性。

基于图和规则的混合式特征识别技术

制造特征的识别是解决CAD/CAPP/CAM间"自动化"孤岛的有效方法,以往的特征识别方法只是简单的把制造特征识别出来,并没有对其形状进行准确区分,而对于不同形状的同种类特征,加工方法却是不同的。针对这一问题,采用基于图和规则的混合识别方法,对零件的属性邻接图表示进行扩展,添加邻接面垂直属性,既将交互特征进行有效合理的分解,又对识别后的制造特征形状进行准确定义。使扩展图分解后能够准确表示零件的制造特征,从而使后续CAPP系统制定出来的加工工艺更准确,更有效。

基于改进图匹配的角盒类零件型腔加工特征自动识别

为满足角盒类零件型腔特征识别需求,提出了一种基于改进图匹配的型腔特征自动识别方法。分析了角盒类零件型腔特征,提取了特征简化模型的共性模板属性。获取了模型栅格高度点云数据,以高度中值作为阈值并将其转换为0-1特征值矩阵,提取了型腔面投影特征值以分离识别型腔壁边面。采用共性模板面邻接属性判定搜索型腔侧壁面,最终识别出了包含底板面集、壁边面集和侧壁面集的完整型腔加工特征。实例验证结果表明,相较于固定模板匹配的特征识别方式,采用所提方法识别角盒类零件型腔加工特征时具有更高的效率和更好的鲁棒性。

基于图的体积分解的加工特征识别方法

为有效提取实体边界模型中的2.5维加工特征,提出了一种实用、可行的特征识别方法。该方法参考毛坯的实际加工过程,从零件毛坯模型中分解出待加工体积;沿待加工体积的进刀方向逐层分解出局部组合特征;依据局部组合特征顶面凹凸性特点,进一步分解,重新组合为通用型加工特征;匹配特征相互关系,构成特征关系图。研究了每个步骤的相应算法,这些算法以基于图的布尔运算为基础,通过特征边界的重构,形成完整的特征边界,并最终生成体积特征。该方法适用于与设计下游单元的有效集成。通过对典型2.5维加工零件的测试,证明了该方法的有效性和实用性。

基于知识与图的形状特征层次识别方法

为解决特征识别中对特征间关系缺乏有效处理的问题,提出基于知识与图的形状特征层次识别方法。将形状特征进行分层识别,由低到高依次分为面关系图、简单形状特征关系图、组合形状特征关系图,给出模型的数据结构及特征识别算法。实验证明,该方法可以简化零件的属性邻接图表达方法,丰富图表示法的工程含义,为建立零件间的关联功能级装配特征提供一条新的途径。

基于图同构的机械CAD模型特征识别算法

为了实现CAD和CAPP之间的信息集成,提出一种CAD模型特征识别算法.首先通过提取模型的B-Rep信息,将CAD模型用属性邻接图来表示;然后利用面的凹凸性将CAD模型分解为若干独立的特征子图;最后利用图同构算法实现CAD模型的特征识别,并用一个实例来验证了该算法.