复杂夹具智能设计系统关键技术及应用分析 郝首成

复杂夹具智能设计系统关键技术及应用分析郝首成

摘要：提高夹具设计的质量和效率在产品生产制造中具有重要的意义，计算机

辅助夹具设计技术（Computer Aided Fixture Design，CAFD）的提出，为夹具设计

提供了一条非常有效的途径。但是，当前基于CAD的夹具设计系统大多还停留在

解决设计过程中的几何建模层次上，即使引入了一些智能机制，但在处理复杂夹

具设计时仍然存在一些问题，主要表现在大多数CAFD系统忽略了工件的几何特

征或者其求解机制很少结合这些几何特征，使得实现智能化的夹具详细设计困难。另一方面，工件几何拓扑特征直接决定了夹具结构，在应用广泛的基于实例推理

的夹具设计系统中几何拓扑信息无法利用，限制了实例检索效率，也限制了实

例重用效率。此外，夹具设计中常用的专家系统等推理方式，知识获取困难，在

很大程度上限制了智能设计系统的应用。

关键词：夹具设计；计算机辅助夹具设计；几何推理；几何分析；特征识别；智能设计

引言

随着对于夹具在生产中的重要性认识，CAD技术逐渐被引入到夹具设计领域，从而形成了计算机辅助夹具设计（Computer Aided Fixture Design ,CAFD）研究领域。并将产品设计的许多先进思想也引入到夹具设计领域，其中包括CBR（Case-based Reasoning）、专家系统技术（Expert System）旧和基于知识的夹具设计等。使得夹具CAD从提高设计绘图的效率、辅助夹具绘图，发展成为以提高夹具设计

效率为目的的多种技术综合应用。但是这些技术往往与产品设计中使用的方法相似，产品设计经验的重用，基于规则的方法的应用，而忽略了夹具本身的特点。

夹具设计具有强经验弱理论的特点，对于夹具设计的专家系统等技术存在知识难

以获取等不利因素，同时夹具设计较之普通的机械产品设计具有大量的几何信息

可以利用。而夹具设计的布局规划、元件选择等各个方面都与这些几何信息有着

直接的联系，这样的背景下几何推理技术被引入到夹具设计过程。目前，国外的

研究已经将几何推理技术应用到夹具设计领域，但是这些研究还主要集中在二维

规划方面，对于日益兴盛的三维设计技术，这样的规划方法一定程度上已经不能

满足集成化的要求，而几何推理的最新成果也没有能够在夹具领域得到应用。本

文在这样的背景下，提出了针对三维夹具自动化智能化设计要求的几何推理技术

的研究，以实现CAFD技术与CAD/CAM的集成，提高生产准备的效率，探索几何

推理技术在产品智能化设计中的应用途径。

一、计算机辅助夹具设计（CAFD）

1.1 CAFD发展概述

CAFD作为CAD应用的一种专业系统，基本上是和CAD技术同步进行研究的。从文献[20]上可见，俄罗斯学者在20世纪70年代开始夹具CAD的工作，由于计

算机硬件和软件的限制，进-步发展受到很大的阻碍。20世纪80年代，欧美学者

投入这一工作。80年代后期以后我国也开始进行研究。目前CAFD的研究可以分

为以下几个阶段：

1）第一阶段：交互式计算机辅助夹具设计系统。

与20世纪80年代初CAD软件的水平相配合，这是一种交互式设计系统。设

计人员简单应用CAD软件的图形功能，建立一个标准夹具元件数据库，结合定位

方法选择、工件信息检索、元件选择、元件安装等功能，在计算机屏幕上装配成

夹具图，这在一定程度上增强了计算机的辅助图功能，避免了一些重复性的劳动。

随着三维CAD逐渐成为计算机辅助设计的主流和参数化技术的发展，标准件库技

术也得到了相应的发展，并具有了一定可扩展能力，提高了标准件库的适用范围，交互式计算机辅助夹具设计也逐渐转向三维设计环境，为夹具设计提供了良好的

设计平台。无论自动化设计还是智能化设计都不能完全解决夹具设计的所有问题，因此交互式夹具设计在目前很多智能化和自动化夹具设计系统中仍然需要应用。

2）第二阶段：基于成组技术（GT）的计算机辅助夹具设计系统。

基于GT的CAFD出现于20世纪80年代中期。其基本思想是利用成组技术根

据零件的几何形状的信息、零件的装夹信息，即定位、夹紧及零件的加工工艺信

息等进行编码，由夹具编码系统在典型夹具图形库中检索出相似夹具，或直接选

用过去使用效果良好且技术成熟的夹具，经过手动修改成合乎需要的夹具，并将

修改后的夹具按照GT编码，输入夹具库完成夹具的设计。成组技术的主要缺点

是编码过程复杂，而且编码对于夹具信息的描述准确程度有限，而且需要确定如

何评价夹具之问的相似性系数，需要专家给出，否则检索不到合适的夹具。但是

对于不同的夹具的相似性评价方法不一，因此，这种设计方法的柔性不好，需要

对于各个企业订制。而且这种方法中，夹具修改的自动化程度也比较低。

3）第三阶段:自动化计算机辅助夹具设计系统。

20世纪80年代中期以后，以Brost-Goldberg算法为代表，人们开始试图采用一定算法来自动设计出符合要求的夹具。这些算法包括自动确定夹具的定位方案，确定零件的夹紧方案，夹具安装规划等。但是最初这些算法主要解决的二维和准

二维的零件的夹具规划，算法适用性有限，并且也只能对于简单的零件进行夹具

规划。随着三维CAD软件的逐渐普及，目前自动化夹具设计方法已经开始转向

三维夹具规划，相对于二维夹具的定位规划，三维情况更加复杂，规划与装配应

该同时予以考虑。但是，这些算法对于解决三维环境下的夹具设计都显现出或多

或少的不足，特别是对于复杂零件。而且，这些算法支持的是过于刚性的自动化，只能适用于某一类零件，对于其他零件则无能为力。例如Brost-Goldberg算法只

能支持棱柱类零件。由于自动化的刚性，智能化的夹具设计开始受到人们的重视。 4）第四阶段:智能化的计算机辅助夹具设计系统。

智能化的计算机辅助夹具设计技术是随着CAD技术和人工智能技术的发展而

逐渐发展起来的。智能化夹具设计的研究主要包括以下几个方面：夹具设计专家

系统、基于实例的夹具设计、基于智能算法的夹具规划方法等。夹具设计专家系

统主要是收集人类夹具专家的知识整理成知识库中的规则，然后通过专家系统的

推理机得到各种决策。这类系统主要解决定位、夹紧方法的选择，位置的确定。

在目前的研究中，有的专家系统已经收集了上千条的规则，但因工件的多样性和

夹具设计的复杂性，也只能设计工件形状较简单的夹具。基于实例的夹具设计，

针对于夹具设计规则抽取困难的弊端，采用一种利用经验知识来解决夹具设计问题，并取得了较好的效果。基于实例的夹具设计主要研究对于夹具设计实例的检索,对于实例的存储、实例的修改、实例重用的研究则很少涉及。并且目前夹具检

索算法也主要是对于夹具的宏观属性进行比较，这种实例检索算法与基于GT技

术的夹具设计基本没有分别，没有充分发挥CBR技术的潜力，因此在基于实例推

理方面的夹具设计还有待进- -步研究。面向夹具设计的知识挖掘技术是智能化夹

具设计的另一个研究方向。这类研究针对夹具设计知识获取困难的问题，将数据

挖拥技术和神经网络技术引入到夹具设计学习过程，从夹具实例中提取出支持夹

具设计的知识。但是这些方法中没有考虑到夹具设计工序件的几何拓扑特征，而

几何拓扑特征恰恰是决定夹具设计的关键因素，需要进-步改进。其他应用于夹具