模具设计制造过程的智能化技术

模具设计制造过程的智能化技术
1 .智能CAD 和智能NC 的实质
传统的CA 瓜心AM 系统仅仅是趁立在计算机图形学的基础上的。

随着人工智能技术的发展，人们就试图用它来解决以前无法解决的工程领域问题，智能CAD ( Intelligence CAD , ICAD )和智能NC ( Intelligence NC , INC ;也称Intelligence CAM , ICAM )就是在这种背景下提出的。

如果说传统CAD / CAM 是解决工程问题的一种简化方法，那么智能CAD 和智能NC 实质就是在计算机处理过程中考虑了各种复杂的工艺问题，力图在一种拟实环境下用计算机处理原来只有人类才有可能解决的问题。

模具CAD / CAM 是CAD / CAM 技术最早的应用领域之一，由于模具设计制造技术是一门经验性很强的技术，涉及许多专业领域的经验知识，这一过程的智能化技术研究也是人工智能技术的一个很重要的分支。

2 .产品建模过程中工艺特征模型的表示、抽取与识别技术
产品建模就是通过某种模式将设计过程计算机化，依靠计算机进行分析和计算，最后获得设计结果的过程。

产品模型的建立是CAD 的关键技术之一，实际上也是实现模具设计制造智能系统的关键，是设计制造过程中各个环节的知识与信息传递的基础。

当前产品信息模型正沿着几何模型、特征模型和集成化产品模型等方向发展。

特征定义一个零件(或部件)的几何描述的工程意义，它们可以是关于功能、行为或制造的定义等。

特征是与应用相关的，它们可以支持产品活动不同过程、不同层次的需求，实现这些过程之间的信息传递。

特征建模技术实际上就是在非几何的工艺信息和几何信息之间建立起可以沟通的信息桥梁，是工艺特征模型自动抽取与识别的基础。

它也是〔’Ax 智能化集成过程中工艺集成的关键，并为集成化产品建模提供重要的愈考。

而集成化产品建模的一个主要方面就是将专家的设计经验和设计过程的有关知识，表示在产品信息模型中，为实现模具设计制造智能化、自动化提供足够的信息.因此在模具设计制造智能系统中应采用集成化产品模型，而其甲工艺特企模型的表示、抽取与识别技术是关键。

3 .模具设计过程集戊化智能框架技术
所谓集成化智能框架.就是将知识系级、有限元分析系统和几何造型系统集成在一个智能设计环境(Intelligent Design Environment , IDE )中。

IDE 运用启发式知识自动调用恰当的有限元分析代码，选择关键的设计参数，管理各种技术之间的通信和交互使用。

CAD / CAE 的集成化研究主要包括两个方面的内容，即有限元的前处理和后处理，目前正在从单纯的手工处理及图形显示方式发展到了引人人工智能技术的全/半智能处理方式。

在有限元的前处理过程中，应保持CAD 的设计模型与有限元分析模型之间的联系，从而保证设计模型的修改与变化可以反映到有限元模型中，反之，对有限元分析模型的修改与变化也应能够放映到设计模型中。

比如在板料成形分析过程中常常会对坯料的形状进行改进优化，那么在CAD / CAE 的集成模型中必须可以直接将优化后的坯料几何信息反映给CAD 系统，并保留相应的坯料修改版本信息，类似于这样的过程应该是自动而不是人工的。

经过分析结果与设计模型的多次迭代，就可以实现设计过程优化。

在有限元的后处理过程中，目前的商品化软件通常是仅仅局限于图形的显示，并不能对分析的结果作出合理的解释。

在集成化智能环境中，则应加强系统的知识推理和解释能力，使之具有真正意义上的对设计建议、修改和优化的指导能力。

这一过程实际上就是建立工艺知识系统的过程，同类工艺事例的积累，工艺知识的挖掘，工艺知识的推理机制和对推理结果的解释都是巫待解决的关键问题。

此外，由于有限元分析模型是一个离散化的数学模型，实际上已经丢失了所有在设计过程中建立的特征信息，当然这些信息并不是有限元分析过程所要关心的，所以，如果要实现CAD / CAE 真正意义的集成，CAE 系统的模型结构必须进行扩充，以保留离散以前的各种特征信息，并且还要研究一种将离散模型的分析结果映射到离散前模型的信息传递机制。

比如说，在设计拉深模具的凹模圆角时，我们可以用倒角特征(Blend Feature )完成造型，经有限元分析反馈回来的结论是“圆角太小(事实上在离散模型中是判断不出圆角特征的，这一工作由知识推理机完成)，将导致拉裂”，人工操作的做法就是根据建议修改倒角特征的相关参数，而CAD / CAE 集成模型的自动处理机制则必须记录离散前凹模圆角的区域范围，并记录其相应的特征信息，以便当推理机得出结论后，可以把结果传递给相应的特征变量.
至今为止，像这样一些问题都无法得到圆满的解决。

4 .模具制造过程智能化集成技术
快速生产出高质量、低成本的产品是市场竞争中不可缺少的能力之一。

由于生产一个产品的途径并不是唯一的，要达到这一目标，就必须对不同的工艺方案进行评估，以获得最好的工艺方案。

其评判标准就是工艺方案的可制造性如何。

选择合适的可制造性评价方法是建立一个工艺集成系统的前提。

常用的可制造性评价方法有公理化方法、经验法、规则推理法、特征评估法、优化方法等。

前三种方法的主观性比较强，可靠性受到一定的限制。

特征评估法则试图通过对产品设计的干预来改善制造性，其适用空间有限。

优化方法综合考虑了主客观因素进行可制造性评估，是一种较好的分析方法。

可制造性评价的内容包括加工方法的选择，加工质量、加工成木、加工时间的评价等。

在模具设计制造周期中，因为制造过程(数控编程、数控加工、抛光等)占用了大部分的时间，所以，模具制造工艺的可制造性评价体系是首先要解决的问题。

其内容主要包括加工方法的普适性、加工质量、加工成本、加工时间等。

由于目前的商品化CAD / CAM 软件并没有实现完全集成，CAD 系统强调的几何拓扑信息不能完全表达出CAM 系统所强调的加工信息。

因此，如何从CAD 系统的几何信息中抽取加工特征是解决问题的关键。

特征抽取与识别方法可大致分成基于边界表示(B 一reP )结构的图形匹配特征识别法、基于体素构造法( C SG )的几何拆分特征识别法和基于知识特征识别法等三类，前面两种方法以计算机图形学为基础，比较容易在集成化产品模型中加以描述，是集成化CAD / CAM 的关键技术，而在目前建立集成化产品模型之前，由于各大CAD 系统的模型结构缺少这方面内容的表达，因此只能识别一些较简单的实体特征如孔、槽等。

在一些几何形状以自由曲面为主(如汽车菠盖件)的应用领域，目前常采用基于知识的特征识别方法。

在制造阶段，制造工程师着眼于如何将毛坯上多余的材料去除以获得所需产品的形状，因为他们更感兴趣的是加工方法、刀具选择及刀具运动轨迹的生成.基于知识的特征识别是行之有效的，比如在模具腔槽加工的时候，因为刀位轨迹的生成算法只要求定义出明确的加工区域，在加工区域中不同类型的几何元素(平面或曲面)的地位是一样的。

根据这一加工知识，就可以得到满意的加工特征表示，既满足了算法的要求，又可以进一步优化相关的加工工艺参数。

影响模具制造工艺方案选择的因素有很多，主要有加工材料、加工方法、加工设备、走刀方式、刀具参数、切削用量、加工精度、加工余量、装夹方式、下刀位置、进退刀方式等等。

就
CAD / CAM 集成而言，如何对不同的加工特征分别进行刀位轨迹规划并生成优化的刀位轨迹是关键问题。

在CAM 和仿真加工的集成方面，其关键是建立能反映实际加工场景的切削模型，并在模拟的基础上对切削用量进行优化。

作者：玻璃钢模具 。