基于案例的加工夹具设计的推理方法

H. Hashemi ；A. M. Shaharoun；I. Sudin

收到：2013年10月31日/接受：2014年5月6日

在线发布：2014年5月29日/copy;Springer-Verlag London 2014

摘要： 适当的夹具设计可以缩短加工时间、降低成本、提高产品质量。本文提出了一种基于案例的推理方法（CBR），改进索引和检索是机械加工夹具设计系统中的关键问题。开发了一种用于夹具设计案例索引的案例存储方法，以便将数据库构建为两个级别——管理和分类许多相关夹具设计。数据包括现有工件和相关的夹具设计和单元存储作为解决方案。基于这种方法，提出了一个具有两个步骤的案例检索的CBR方法。目的是提高数据库中的加工夹具设计的搜索结果。在这种基于CBR的夹具设计方法中，通过使用设计要求找到第一级数据库中的适当工件。然后，通过第二级检索相关的装置案例从而可以实现适当的概念装置设计。该方法通过参考过去的设计案例来促进夹具设计，以快速且容易地生成概念夹具设计。它还通过建议一些替代夹具案例从而在最终设计中有所帮助。最后，使用几个案例研究来验证和陈述所提出的方法的适用性和可用性。

关键词：加工夹具设计；夹具单元设计；基于案例的推理（CBR）

1.简介

夹具是专用工具，其主要用于在制造操作期间精确地并且牢固地定位工件。夹具被用于加工，焊接，组装，检查和其他操作^[1，2]。加工夹具直接影响生产率，加工质量和加工零件的成本。研究表明，约40％的零件不被选择的主要是由于这些夹具设计的尺寸误差大^[2]。事实上，夹具设计和生产占制造工艺总支出的10-20％^[3]。夹具设计的过程是复杂的，经验性强，所以夹具设计者需要有10多年的实践经验，并且自始至终也没有任何理论支持它^[4]。传统上，加工夹具是通过反复试验的方法设计和制造的。因此迫切需要开发工具，用以消除昂贵且耗时的传统夹具设计方法，并简化固定装置的设计方法^[5]。

自20世纪80年代以来，已经进行了计算机辅助夹具设计（CAFD）的研究以改进夹具设计过程。在这个基础上，CAFD已经使用一些人工智能（AI）技术，以帮助夹具设计师们^[3]。然而，夹具设计仍然是当前制造领域关注的问题^[2]。在最近几十年中，对固定装置布局的搜索和优化已经引起了很多关注，而对知识驱动装置设计的研究仍然需要深入^[6,7]。关于夹具设计的复杂性和经验性，CBR已经成为AI技术中最流行和最有效的方法，但是现有的基于CBR的夹具设计的应用仍然存在一些缺点^[4]。CBR需要利用知识和经验克服新的挑战。

当遇到夹具设计问题,许多制造公司都有丰富的可用夹具设计的潜在解决方案^[1，4]。但是，由于案例检索策略（相似函数）的不准确性，当前基于CBR的夹具设计系统面临的问题是难以提供单个最佳解。大多数系统最终得到多个夹具设计解决方案。然后由设计者选择最佳解决方案。提高案例检索的准确性将减少所建议的选定夹具设计的数量。因此，如果我们可以研究并确定更好的相似度函数，以便在数据库中的许多夹具中找到最相似的夹具设计，则有机会改进基于CBR的CAFD的案例检索方法^[1,4–6]。本文的目的是提高案例检索的效率作为系统的核心，提出一个新的相似性函数，然后提高索引策略作为系统的基础与新的检索策略的兼容性。

2.相关研究

固定装置通常由四个部件组成：定位器，夹具，支撑件和基板。通常，夹具设计是考虑如何将部件放置在工件上，以便在加工或其他操作期间实现工件的静止和稳定。一般来说，夹具设计分为四个子步骤，即（1）配置规划，（2）夹具计划，（3）单元设计和（4）验证。图1显示了夹具设计过程的主要阶段^[8]。

配置规划：

- 识别配置

- 确定定位基准

夹具规划：

- 定义夹具要求

- 确定夹具布置图

单元设计：

- 概念单元设计

- 详细的单元设计

验证：

- 检查夹具是否满足夹具要求

工件CAD模型

加工信息

设计注意事项

完成配置计划

夹具设计 材料列表

图1.设计夹具的主要阶段^[8]

伴随着用于提升有效的CAFD系统的许多工作的实施，夹具设计系统可以根据其自动化程度分为三类，即完全自动化，半自动化和互动类^[5，9]。通过将设计者的经验和知识结合到规则和算法中以便自动选择固定元件和定位点，建立了基于全自动化和半自动化夹具设计系统的系统。使用设计师知识的交互式夹具设计器使设计者能够选择夹具结构的固定面，点和元件^[10]。

CAFD^[11]的第一个研究主要是基于对工件和过程信息的理解，开发交互式应用程序。这些系统通常提供给夹具设计师评估设计规则和要交互使用的组件列表^[12]。他们把那些通常用于帮助夹具设计者在交互式环境中实现夹具设计解决方案，特别是夹具配置设计^[13]的专门系统作为经验设备。

许多与夹具设计有关的研究集中在夹具设计的微观方面，夹具设计自动化问题，这些问题被称为奇异问题，例如变形分析，稳定性评估，夹具重复性，公差分析，几何推理，等等。例如，Subramaniam等人^[14]和Sentil Kumar等人^[15]应用混合遗传算法/神经网络和机器学习方法自动实现单个夹具单元的概念设计。这些方法是相当可观的，虽然产出的是一个高度概念的夹具单元。最近，Wan等人应用了一种方法来匹配设计环境，使用智能模块化夹具单元构造来满足固定设计配置的夹具设计要求。智能设备可以自己感知设计环境，并自动完成适当的设计活动。

根据夹具设计是高度经验的事实，一些研究人员通过使用组合夹具设计知识和现有夹具设计经验提出了半自动化夹具设计系统。这些方法大多采用基于案例的推理（CBR）技术，通过使用前面提到的现有的好的夹具设计来解决夹具设计问题^[1,5,9]。Kumar和Nee^[9]提出了基于CBR的重要方法，它仍然被用作基于CBR的夹具设计系统的基础。他们提出了一个基于案例的夹具设计系统的框架，以便通过使用要设计夹具的工件的属性来索引过去的设计案例。然后，Sun和Chen^[16]提出了另一种方法，将夹具设计案例存储在数据库中，从中根据功能特征检索满足设计要求的类似案例;从而通过修改现有案例获得新的夹具设计。这种方法的弱点是数据库中逐渐增长夹具数量，然后，由于计算量，检索过程将需要很长时间。

在基于CBR的夹具设计应用中，大量的数据需要保留和重用^[1]。数据保留和重用与分别基于CBR的应用的索引和检索过程相关。从而导致了对系统化夹具设计的领域知识的需求的增长，用以阐明CAFD设计要求。典型地，Li等人^[17]提出了基于案例的夹具设计系统的流程图，使定义来用于考虑设计夹具的工件的特征被用于指示现有设计案例。Fan等人^[18]介绍了基于XML的CBR技术，将夹具设计的数据分为三组，包括零件，配置和夹具表示的属性。

因此，Boyle等人^[3]报道了一种称为lsquo;lsquo;CAFixD”的索引CBR方法，具有两级数据库。第一级数据库包含概念夹具设计，第二级数据库包含单个夹具单元。案例库的配置使得在考虑第一级的结果的情况下检索第二级的夹具单元。为了开发Boyle索引方法，Wang和Rong^[1]提出了一个基于XML的三层CBR方法，它具有三个层次的数据库。在本研究中，三个级别的数据库包括工件和过程信息，考虑夹具规划和夹具单元，使得每个级别可以通过先前检索步骤的结果，设计者的反馈以及它们的组合来导航。尽管在信息表示和案例索引方面已经做了一些努力，但是在夹具设计领域仍没有用于索引方法的结构，并且索引主要取决于设计者的经验和知识。设计者选择几个重要的属性，这对于本设计案例在检索过程中是必不可少的^[3,4]。

CBR的检索过程是应用程序的最重要的部分，在数据库中找到合适的案例^[19]。传统上，大多数情况下通过属性——值配对索引，然后，检索过程就像在数据库中查询^[9]。在夹具设计问题中，由于需要考虑许多的属性，所以难以在案例库中测量案例之间的相似性^[1,9]。最近，基于“类似工件具有相似的夹具设计”的假设，提出了通过使用距离度量方式的一些基于相似性的检索方法。Wang和Price^[1,20]应用基于余弦公式度量法的距离度量方法。这种方法的搜索结果不复杂，但该方法存在另一个问题，使得彼此为线性倍数的两种案例（例如，一个工件是另一个工件的n倍）将被视为相同的案例，而不是相似的。

然后，Peng^[5]提出了CBR中的RBR模糊和切比雪夫距离度量的组合，以改善数据库中的搜索结果。RBR和模糊用于在通过减少搜索空间的搜索情况下帮助CBR。然后，切比雪夫距离度量用于在数据库中找到类似的案例作为解。这种方法的结果比现有的更好，但问题是案例的最大属性高度影响结果过程。因此，一个最大的属性不会提供足够的数据集描述，用以准确的类似选择和最终预测。已经在检索阶段作为CBR的引擎进行了许多努力，但是在案例搜索精度难以实现更适用的CAFD系统的情况下，仍然需要一些深入的研究以改善基于CBR的夹具设计应用的性能。

3.基于CBR的计算机辅助加工夹具设计方法

CBR是在人工智能领域开发的。CBR是基于相似性的一种明显类型的比较。它使用过去的经验来解决新的问题。因此，通过存储过去的问题及其相关解决方案来构建数据库，然后通过从数据库中确定最佳匹配的案例，将面临问题的新案例分类^[21]。因此，基于CBR的方法的输出将是匹配目标问题的数据库中的案例^[22]。为了开发基于CBR的系统，影响整个过程的性能的关键要素是正确的案例描述（索引方法），相似性函数（检索策略）和数据库中案例数的组织。在夹具设计的情况下，CBR技术应能够通过使用适当的索引和检索策略来识别数据库中的现有案例中的最佳匹配案例与目标设计要求。然后，该系统使得设计者能够修改检索的工件和相关夹具以满足新设计难度中的设计需要（如果需要）。典型的CBR夹具设计系统的一般步骤如图2所示。

3.1基于CBR的夹具设计应用概述

提出的CAFD应用可能是一个有效的辅助工具来执行夹具设计过程。提出的系统，其工作图如图3所示，主要由以下部分组成：

bull;系统的输入是从零件的草图或CAD模型中提取的信息和加工过程信息。在该步骤准备数据以在下一步骤中使用。

bull;数据库或案例库，它由具有内部关系的两个级别构建。级别1包含所有部件信息。2级由夹具设计，设计要求，具有规格的夹具单元，3D模型和夹具设计图等组成。

bull;案例检索部分包括两个顺序步骤，以第一步（模板搜索）作为第二步的助手，但主要和关键步骤是第二步（基于欧几里德的最近方法）。检索过程作为系统的引擎，使得引擎对整个系统的性能具有显着影响。

bull;案例复用和案例修改。案例复用是根据上一步骤的结果选择合适的夹具设计作为解决方案。案例修改作为一种验证策略，像一种设计师完成夹具设计的顾问工具。

在下面的章节中，我们将详细解释夹具设计中提到的CBR系统的各个部分。

新工件

修订夹具

解决夹具

检索工件

新工件

问题

检索

案件图书馆

修改

答案

图2.CBR的一般步骤图（改编自Aamodt，Plaza^[22]）

3.2数据存储的索引方法

索引是为了识别过去解决方案中可能与现有问题有关的特征。案例索引是CBR中的一个关键问题，并且索引方式不足的CBR系统可能不能完美地工作，因为不能分离案例^[3]。另一方面，案例索引对作为任何CBR系统的主要阶段的案例检索具有高度影响。案例检索关注的是在数据库中发现受索引方法高度影响的相关案例。

一般来说，建议的索引方法是将设计过程分为两个相关子过程，首先在第一步中搜索案例库（数据库）中的子解作为主搜索过程，然后在基于第一步的结果在案例库中查找解决方案。在夹具设计系统中，当提出索引方法时，需要考虑两个因素。首先，工件规格和加工过程信息作为客户属性是开始夹具设计的唯一可用信息。第二，应该主要考虑的夹具设计系统的假设是“类似的工件将具有类似的夹具解决方案”^[9]。因此，在案例库中搜索类似工件应该是这种情况下的第一步，第二步是使用相关夹具设计作为解决方案。

根据上面的想法，这种方法需要有一个两级的案例库。一个包含工件和过程信息，并在查找类似案例时使用，第二个包括夹具规划，夹具单元和支撑详细设计的详细信息。因此，在检索过程中，重点在评估设计案例的相似性。使用这种基

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