本文關(guān)鍵詞：軸類零件的智能化CAPP系統(tǒng)設(shè)計及研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：工藝規(guī)劃是聯(lián)系產(chǎn)品設(shè)計和產(chǎn)品制造之間的橋梁,基于三維環(huán)境的CAPP是實現(xiàn)工藝規(guī)劃自動化、智能化的重要平臺,對于提高產(chǎn)品開發(fā)效率、研發(fā)水平具有重要意義。在對國內(nèi)外CAPP系統(tǒng)研究現(xiàn)狀仔細分析基礎(chǔ)上,針對零件制造信息自動獲取問題和傳統(tǒng)工藝排序分階段分層次的不足,基于軸類零件在三維環(huán)境下研發(fā)CAPP系統(tǒng)的兩個關(guān)鍵技術(shù):零件信息的提取和基于專家系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則與遺傳算法的集成對工藝排序進行了研究工作。主要工作如下:針對CAPP系統(tǒng)所需要的信息由幾何特征和工藝特征兩部分組成,采用特征建模的方式建立零件信息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對三維軟件Pro/e進行尺寸標注和尺寸提取做了二次開發(fā),實現(xiàn)了CAPP系統(tǒng)對零件信息的提取,解決了系統(tǒng)對零件信息的識別和提取。分析傳統(tǒng)CAPP系統(tǒng)分層次分階段的推理方式的不足,專家系統(tǒng)獨立推理的缺陷。運用專家系統(tǒng)中的產(chǎn)生式規(guī)則和遺傳算法集成解決工藝推理的問題。避免了傳統(tǒng)系統(tǒng)的不足和專家系統(tǒng)獨立推理的缺陷。研究了遺傳算法在工藝排序中的應用。從遺傳算法的運行過程和遺傳算法的算子操作兩個方面對遺傳算法的基本理論做了簡單的論述,并建立了基于遺傳算法解決工藝排序的數(shù)學模型�；谀ゴ仓鬏S這樣一個零件,運用建立的遺傳算法模型對磨床主軸的加工單元排序得到最后的優(yōu)化結(jié)果,也驗證了遺傳算法在工藝排序方面的運用是可行的。論文在探討理論的過程中聯(lián)系實際,應用于實際零件的工藝排序,驗證了本文研究工作的實用性和科學性,具有一定的理論意義和使用價值。
【關(guān)鍵詞】：CAPP 工藝規(guī)程 遺傳算法 工藝推理
【學位授予單位】：上海工程技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH162
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 符號和縮略詞說明10-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 CAPP研究概述11-14
• 1.1.1 傳統(tǒng)工藝規(guī)劃的弊端11-12
• 1.1.2 傳統(tǒng)的CAPP技術(shù)12-13
• 1.1.3 智能CAPP技術(shù)13-14
• 1.2 課題研究的意義14-16
• 1.3 國內(nèi)外CAPP研究的動態(tài)16-19
• 1.3.1 國外CAPP研究的動態(tài)16-18
• 1.3.2 國內(nèi)CAPP研究的動態(tài)18-19
• 第二章 系統(tǒng)框架體系的研究19-27
• 2.1 CAPP系統(tǒng)框架的基本結(jié)構(gòu)19-20
• 2.2 系統(tǒng)開發(fā)的基本思想20-23
• 2.3 系統(tǒng)的總體概況23-25
• 2.3.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)23-24
• 2.3.2 系統(tǒng)流程24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于特征技術(shù)的零件特征識別與提取27-58
• 3.1 引言27
• 3.2 CAPP對零件信息的要求27-28
• 3.3 CAPP系統(tǒng)零件信息的描述與輸入分類28-29
• 3.4 特征信息描述29-30
• 3.5 VS.NET2005 開發(fā)PorE Wildfire 4.030-51
• 3.5.1 VS.NET2005 與PorE Wildfire 4.0 的接口連接30-43
• 3.5.2 創(chuàng)建幾何公差43-50
• 3.5.3 以顏色編碼形式創(chuàng)建表面粗糙度信息50-51
• 3.6 特征信息的提取51-55
• 3.6.1 幾何尺寸的提取51-54
• 3.6.2 零件表面粗糙度值的提取54-55
• 3.7 零件信息提取實例55-57
• 3.8 本章小結(jié)57-58
• 第四章 工藝決策方法和零件特征工藝鏈的產(chǎn)生58-65
• 4.1 工藝決策的推理方法形成58-60
• 4.1.1 傳統(tǒng)工藝決策存在問題58-59
• 4.1.2 專家系統(tǒng)在工藝決策方面的問題59-60
• 4.1.3 工藝決策推理方法60
• 4.2 零件特征工藝鏈產(chǎn)生60-64
• 4.2.1 知識表示60-61
• 4.2.2 知識獲取61-62
• 4.2.3 知識表達62-63
• 4.2.4 加工方法鏈產(chǎn)生的推理機制63-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 第五章 基于遺傳算法對加工工藝鏈排序65-87
• 5.1 遺傳算法的基本理論65-68
• 5.1.1 遺傳算法的運行過程66-68
• 5.1.2 遺傳算法的基本操作68
• 5.2 基于遺傳算法的工藝排序68-76
• 5.2.1 基因編碼69-70
• 5.2.2 原始種群70
• 5.2.3 適應度函數(shù)的建立70-73
• 5.2.4 選擇73-74
• 5.2.5 交叉74-75
• 5.2.6 變異75
• 5.2.7 遺傳算法終止準則75-76
• 5.3 基于遺傳算法的工藝排序?qū)嵗?/span>76-86
• 5.3.1 加工特征76
• 5.3.2 磨床主軸的特征加工方法和編碼76-79
• 5.3.3 工藝排序的約束79-81
• 5.3.4 原始種群81
• 5.3.5 計算適應度值81
• 5.3.6 個體選擇81-83
• 5.3.7 個體交叉83-84
• 5.3.8 個體變異84-86
• 5.4 本章小結(jié)86-87
• 第六章 總結(jié)與展望87-89
• 6.1 全文總結(jié)87-88
• 6.2 展望88-89
• 參考文獻89-93
• 附錄93-98
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果98-99
• 致謝99-100

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：軸類零件的智能化CAPP系統(tǒng)設(shè)計及研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：251464