一种基于相似度的汽车内饰注塑模具设计复用系统外文翻译资料

 2022-03-29 09:03

一种基于相似度的汽车内饰注塑模具设计复用系统

摘要汽车内饰注塑模具设计是知识密集型的和耗时的;因此,重要的是做好已经有的设计而不是重新设计。这项工作提出了一个系统的基于相似性的方法来重用设计资源。将原始CAD格式转换为STEP以进行全局和局部检索,重用过程包括五个步骤:(i)候选部分的初始检索,(ii)基于典型表面检索的类似情况的精确检索,(iii) (iv)基于部分检索详细特征相似性的重用形成机制,以及(v)基于部分相似性的实例检测和形成机制的自动定位。虽然在我们以前的工作中提出的CAD模型的分层表示作为检索的核心,但是参数化装配建模和基于视觉的自动化测试在步骤(iii)中被集成在模具基部的重用过程中。提供了所提出的重用方法的案例研究,汽车内饰行业的反馈验证了其可行性。

关键词 模具设计。 设计重用。 CAD模型检索

1引言

汽车内饰部件的注塑模具设计是知识密集和耗时的。 设计师总是回顾以前成功案例的经验,或在初始化新任务之前浏览现有设计示例。 同时,还有许多类似或重复的设计活动会花费时间和精力。 例如,在设计汽车内饰注塑模具时,产品的特征分布和边框尺寸被用于模具设计等模具规划中。此外,汽车内饰产品还有许多细节特征, 需要选择相对的成型机构,例如导销,滑块和升降机等。对于缺乏经验的新设计师来说,选择兼容型,计算相关参数以进行建模和组装对设计人员来说很容易出错。

随着设计的长期积累,重新使用以前的设计来提高效率而不是从头开始设计非常重要。 传统的模具设计主要依靠设计师的经验。 很难从存储库中找到类似的情况以供参考。 参考案例适应新任务也很困难。 检索产品的类似CAD模型并重新使用相关的模具规划将有助于设计师专注于腔体和芯体设计的创新,并减少其他重复性工作。 根据所讨论的要求,这项工作为汽车内饰件的注塑模具设计开发了一个基于相似性的设计重用系统。

本文的其余部分组织如下:“相关作品”部分回顾了相似性评估和设计重用领域的相关作品。 “概述”部分提供了开发规范,功能模块,用户接口和提议的重用工作流程的框架。 “相似性评估”部分介绍了我们之前工作中提出的相似性评估算法。 “重用过程”部分研究应用实施的系统进行设计重用。 “结论”部分结束本文,讨论可能的研究方向。

2相关作品

2.1相似性评估

已经在基于内容的一般模型检索领域提出了广泛的研究,例如全局形状特征[1,2],形状分布[3],空间映射[4-6],局部特征[7],基于拓扑的[8,9],基于视觉[10,11]和加权点集[12]。虽然通用模型着重于多边形肥皂,但这些方法可以在三角测量后适应CAD模型。例如,D2形状分布因其效率和鲁棒性而广泛用于粗集群。随着特征复杂度的增加,D2曲线趋于正态分布[13]。由于最常用的CAD模型具有B-Rep(边界表示)形式的精确拓扑关系,拓扑对于相似性评估至关重要。由于图匹配的复杂性是NP难的,以前的研究直接基于模型的人脸相邻图(FAG)研究了图匹配[14,15]或不精确匹配[16]的优化。虽然这些方法专注于匹配阶段,但拓扑方法骨架[17]和Reeb图[18]研究了表示阶段。尽管模型的拓扑结构很直观,但它对局部特征很敏感。为了降低FAG的复杂性,提出了基于特征的方法。例如,Cheng等人[19]代表负面特征,例如细节水平上的洞和槽。 Li等人[20]提取基于特征的CAD模型来构建特征依赖有向无环图。 Bai等人[21]将多种功能分类,以多分辨率组织模型。基于特征的方法具有灵活性和设计重用性,但需要准备或定义特征类别,这在各种CAD平台中是不同的。但是,粗到细的表示对于匹配和部分重用来说是有益的。如何建立一个基于FAG的分层表示,并且需要研究多分辨率下的相似性评估标准。

2.2设计重用

设计重用是一种有效的方法,当许多类似设计资源得到精确计算后,设计任务重复进行。 在案例推理(CBR)工作流程中,有4R包括检索,修改,重用和保留,其中检索是第一步[22]。 文献中有许多基于相似性的重用。 Chu和Hsu [23]和Hong等人。 [24]检索了类似的机械部件以重用现有的设计。 Deshmukh等人 [25]和陈等人。 [26]评估大会相似性重用。 Li等人 [20],Bai等人。 [27],You和Tsai [14]使用局部检索重用局部特征。 这些作品主要集中在产品设计重用或模具规划参考。 如何提取模具设计与全局/局部特征之间的内在关系,以及如何系统地适应新模具设计任务中的检索结果需要进一步研究。

3概述

3.1系统规格

系统规格如表1所示。虽然采用与设计人员相同的本地CAD平台来确保一致性,但STEP格式是通过其数据交换API从本地CAD平台转换而来的。 相似性比较模块是基于几何内核PythonOCC和PythonXY科学软件包实现的。

3.2功能模块

图1提供了设计重用系统的框架,主要由用户交互层,相似内核层,资源层和本地CAD层组成。 它支持设计案例和设计案例之间的双向沟通。 虽然可以检索和修改设计案例以便在新设计中重复使用,但成功的新设计可以保留回设计库,以丰富设计案例。

3.3用户界面

用户界面如图1和图2所示。 2和3,其中包括两种功能:

1.查询曲面模型,实体模型和装配设计资源。

从大型机中,可通过选择“Surface model design repository”,“Solid model repository”或“Related mold base repository”来激活存储库浏览器。

2.根据设计工作流程配置模具设计参数。

“表面提取”(图3a),“类似的部分特征”(图3b)“模具基础重用”和“机构重用和自动装配”等设计任务工作流程中提供了重用工具。 工具(图3c)可以从主机的下拉菜单中激活。 通过单击主机上的“应用”,可以在检索模块和NX会话之间传递参数。

3.4工作流程

在室内模具设计过程中,以汽车门板为例,应从设计库中选择合适的模具规划以及模具基地。 该过程基于考虑车门面板的典型表面特征。 诸如加强筋,安装孔和槽特征等的详细特征与形成机制有关,这也在再利用工作流程中考虑。

基于相似度的重用系统的工作流程如图4所示。该过程主要由五个步骤组成:

1.对产品进行粗略的相似性滤波以获得可重复使用的设计资源。

2.精确检索典型表面特征以获得适当的参考案例。

3.参考重复使用的模具规划和模具库来更新由产品边框驱动的参数和尺寸。

4.从参考案例中部分检索产品的详细特征,找出相似的特征和相关的成型机制。

5.部分检索产品实例,将适配的成型机构定位到相对位置。

4相似性评估

为了支持全局和局部检索,在我们以前的工作[34]中提出了分层表示和相似性评估算法[34],本节将简要介绍这些算法。

4.1分层表示

三维模型的分层分区图(HPG)是由树状结构(TR)和特征间相邻图(ADJ)组成的特征分区组成的。如图5a所示,分辨率为0的根节点表示整个模型,可以是完整的实体,曲面或装配体。更高分辨率级别的方形节点表示一组局部特征,其可以是实体模型的特征组,表面的区域或子组装。圆形叶节点表示最详细的特征,可以是实体模型的单一面,最详细的表面分割或装配中的单个部分。虽然实线表示特征之间的相邻关系,但虚线表示包含的关系。相邻关系和包含关系之间的区别在于,前者是以单一分辨率级别描述的,后者在粗略描述和不同分辨率级别的更精确描述之间。每个ADJ由TR的非叶节点引用。图5b以实体模型为例,其中灰色的面与HPG中相对分辨率级的节点相对应。

层次结构是基于内在属性的优先级驱动组织特征。 对于实体模型,种子线用作几何推理的提示,其中子特征被视为从父特征的单个面上的线生长,同胞特征通过多个面上的线相邻。 对于曲面模型,通过评估平均采样主曲率,首先识别具有多个单面的复合曲面,并将其分组为平面型和弯曲型。 平面和弯曲组之间的形态关系用于构建层次结构。 例如,虽然平面弯曲表示包含关系,但平坦弯曲邻接关系是兄弟关系。 对于装配模型,装配结构是TR。 ADJ的边缘属性捕捉零件之间的运动对,其中涉及C-空间(配置空间)功能中描述的高配对和六种低配对(平面,棱柱,旋转,球形,圆柱和螺钉)中描述的高对。

4.2相似性评估

基于分层表示,匹配过程从粗到精。 给定两个HPG,默认情况下,匹配最低分辨率的根节点。 然后调用根节点的ADJ来进行图匹配。 改进的VF2算法[35]因其鲁棒性和效率而被采用在子图同构中,其中匹配条件要求边的属性相同。 例如,凹形和凸形种子线是不同的,以致它们的相关特征对无法匹配。 由于子图同构的匹配结果是多个场景,因此在迭代到子分辨率级之前,选择父级分辨率中具有最高相似度的最佳匹配。 如果没有可用的匹配或叶节点到达,则深度优先迭代停止。

匹配层次的相似度计算通过积分来计算。虽然分层表示是对多个分辨率进行匹配的描述,每个分辨率代表相似性度量。 因此总的相似性是:

由于运动对的面积等于其两部分的面积,因此1/2表示每个分辨率下的匹配面积与所有分辨率下面积之间的比率。 虽然S0是分辨率为0的匹配装配的相似度,但S1是匹配的相似度分辨率1中的部分:

其中D2sim是形状分布曲线的相似度。部分是单个零件对之间的相似度,它遵循公式(1)。 omega;k是匹配的比率一对零件的面积和整个零件的总配合面积。

5重用过程

5.1过滤相似的候选人

图6示出了来自模具公司的车门面板。其结构特征如下:典型的复合表面特征,以及螺钉组装特征和槽特征等众多细节特征。

由于存储库中有各种型号,可能与车门面板无关,因此提前进行粗过滤以提高检索效率。基于KNN算法对六种典型的模型类型进行了分类,包括梁类型,块类型,圆形类型,覆盖类型,案例类型和框架类型[36]。高效的形状分布算法被用来评估粗糙的相似性,参数K被选择为6,局部权重函数被设置为投票和K之间的比率,其中投票是同一类别中最大匹配的最大数目。系统返回了车门面板的类别作为盖板类型,并返回了255个模型中的53个零件(图7),作为进一步精确检索的候选对象。

5.2检索参考案例

鉴于车门面板具有复杂的特征,典型的表面特征被提取出来(图8a),以便基于粗略过滤的候选模型进行精确检索。 系统返回图8b中的最佳匹配(相似性0.816),其对应于图8c中的车门面板。

精确检索采用分层方法阶段。 检索结果显示目标车门板和最好的匹配是最高的相似度,全球形状,在左下方切出特征,复合特征中心和弯曲是主要的区别。等级返回的典型曲面表示其对应关系与人类的看法。 因此,使用精确检索寻找汽车门板的典型表面是可行的。基于在最佳匹配上,相关的模具规划和模具基地都可以修改以供重用。

5.3模具底座的调整

5.3.1参数化组件重用准备

典型表面特征检索的目的是确定适当的现有案例和适应模具基础。

通常,模具基座等大型组件由许多部件组成。 尽管这些部件大部分都是标准件,但不同类型的模架的尺寸和布置会有所不同,其中型号与产品特性有关。 鉴于现有的几个设计案例都在散布参数空间中,类似的案例可能不符合新的要求。 调整每个部分的所有参数具有复杂性。 随着资料库不断积累的资源日益增多,需要对类似的模具基础进行分类,以建立连续的参数化模板以便快速适应。

该分类基于组件和KNN算法的相似性。 过程如下:从105个典型模具基地中抽取20%的培训实例,根据设计师的经验,包括汽车门板,仪表,控制台,普通保险杠,保险杠和门槛将其分为六类。 KNN用于对其余80%的情况进行分类,其中参数K被设置为类别编号6,局部权重函数是投票和类别编号之间的比率,投票是排在六个最相似案例中的某个类别的重复时间。对于每个分类的模具基地,其类别信息都在标准适应阶段重新使用。

参数化模板方法是在图9中的框架之后实现的。共享类似主要结构的每个类别的组件汇总到一个参数化模块中。

在模型层中,组件模型采用自顶向下的结构,部件特征从粗到精。 主体结构体积相对较大,同一产品系列的变化很小。 对于汽车内饰模具底座,与固定板,支撑板等部件的功能和典型特征相关的主要结构是不同类别的主要区别,不太重要的部件,如螺丝,取决于 主要结构(见图10)。

驱动层包含NX建模环境支持的几何参考和参数参考。 前者包含部分抑制和特征抑制,实现零件和相关特征(如螺钉和安装孔)之间的设计变化和关系连接。 后者与设计规则一起使用,将参数分解为主和相关参数,从上到下更新参数,这与分层装配结构兼容。

功能层是用C 和MFC实现的。 由于每个类别中的装配都共享一个参数化模板,因此用户界面设计有用于类别切换的选项卡(参见图11)。 在每个选项卡中,可以手动输入参数或按照预定义的建议规则通过有限的板参数进行驱动。 后端功能包括参数验证和CAD接口,它以动态链接库(.dll)的形式存在。 这个参数模块可以独立使用,也可以被重复使用系统调用,其中存储在模具基准参考案例中的类型信息用于调用相关的会话。

服务层是为了消除可能发生的错误在更新参数模板期间。 鉴于有每个部分都有很多功能,它们遵循不同的设计规则表达式,冲突规则或者形式建模错误会导致局部特征干扰,等在整个模板更新期间。 因此,系统实施后需要进行测试。 由于测试用例的参数组合会很多,所以需要手动测试采样情况下查找参数的故障配置和修改模板都很耗时且容易出

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