朱學(xué)敏， 王宗彥， 楊 芬， 吳淑芳， 陸春月

（中北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院，山西 太原 030051）

三維參數(shù)變型技術(shù)的研究成果層出不窮，這為產(chǎn)品的快速設(shè)計(jì)提供了有力的方法?，F(xiàn)階段由于技術(shù)的限制，工程圖仍是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的最終輸出，是指導(dǎo)后續(xù)加工、組裝及維護(hù)維修的重要技術(shù)文檔[1]。但是根據(jù)三維模型參數(shù)化后自動(dòng)更新生成的工程圖，存在視圖布局混亂、視圖比例不合理、尺寸標(biāo)注交叉混亂、注釋錯(cuò)位等缺點(diǎn)，如圖1所示，因此，需要對(duì)參數(shù)化變型后的工程圖進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。目前，國內(nèi)外專家學(xué)者已經(jīng)對(duì)工程圖的自動(dòng)調(diào)優(yōu)技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，并取得了一定的成果。文獻(xiàn)[2]根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和基于知識(shí)的專家系統(tǒng)，研究了型號(hào)工程專用機(jī)床夾具CAD系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了基于形狀特征三維尺寸模型工程視圖的分配、布置及尺寸自動(dòng)標(biāo)注。文獻(xiàn)[3]研究了基于三維參數(shù)化工程圖模板驅(qū)動(dòng)后的視圖位置、比例大小、尺寸位置、注釋位置及材料明細(xì)表的自動(dòng)生成與調(diào)整。文獻(xiàn)[4]研究了進(jìn)化策略在無比例工程圖布局優(yōu)化中的應(yīng)用，建立了基于目標(biāo)分解的多目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，很好地滿足了實(shí)際工程中對(duì)圖紙的可讀性和出圖效率的要求。但是，當(dāng)前工程圖的自動(dòng)調(diào)優(yōu)技術(shù)仍存在以下幾個(gè)不足：

1）參數(shù)化變型范圍具有局限性；

2）圖紙中出現(xiàn)漏調(diào)、誤調(diào)的視圖及注釋；

3）部分尺寸、注釋無法調(diào)整；

4）調(diào)整效率低。

以上問題出現(xiàn)的根本原因是三維模型驅(qū)動(dòng)后，自動(dòng)更新生成的工程圖出現(xiàn)的問題是原設(shè)計(jì)變量變?yōu)檫B續(xù)變量和離散變量的混合化問題。針對(duì)這些問題及不足，本文提出了基于免疫遺傳算法的工程圖自動(dòng)調(diào)優(yōu)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了工程圖變型后的自動(dòng)調(diào)整優(yōu)化，提高了工程圖的出圖效率和質(zhì)量。

圖1 參數(shù)化時(shí)工程圖出現(xiàn)的問題

1 基本原理

參數(shù)化變型設(shè)計(jì)是指在保持產(chǎn)品基本功能、原理和總體結(jié)構(gòu)不變的情況下，根據(jù)需求的變化，對(duì)產(chǎn)品局部結(jié)構(gòu)、尺寸和約束關(guān)系進(jìn)行調(diào)整或變更，以形成適應(yīng)性強(qiáng)的新產(chǎn)品[5]。機(jī)械產(chǎn)品的參數(shù)化變型設(shè)計(jì)不僅包括傳統(tǒng)參數(shù)化通過驅(qū)動(dòng)相關(guān)特征尺寸或壓縮特征進(jìn)行三維模型變型，而且包括其變型后與之相關(guān)聯(lián)的工程圖視圖布局、比例、尺寸、注釋、BOM表等信息的自動(dòng)更新，生產(chǎn)制造過程中參數(shù)化的關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)，乃至整個(gè)產(chǎn)品生命周期的參數(shù)化變型設(shè)計(jì)[6]。因此，工程圖的自動(dòng)更新與調(diào)整優(yōu)化也是參數(shù)化變型設(shè)計(jì)的重要組成部分。

在工程圖調(diào)優(yōu)的過程中，視圖布局、視圖比例、尺寸、零件序號(hào)、注釋的調(diào)整屬于典型的NP問題，且優(yōu)化過程中的設(shè)計(jì)變量突顯為連續(xù)變量和離散變量的混合化問題。目前，對(duì)于視圖布局、視圖比例、注釋的調(diào)整具有局限性、漏調(diào)、誤調(diào)的缺點(diǎn)，而且耗費(fèi)時(shí)間長；而對(duì)于尺寸及注釋位置的調(diào)整極其繁雜，有時(shí)候甚至不能調(diào)整。通過深入研究工程圖自動(dòng)更新后的特點(diǎn)及出現(xiàn)的問題和目前工程圖調(diào)整中存在的缺陷后，結(jié)合生物在自然界歷史進(jìn)化中的演變規(guī)律及生物免疫系統(tǒng)的功能特性，提出將生物遺傳和免疫系統(tǒng)自適應(yīng)特性應(yīng)用于工程圖的調(diào)整與優(yōu)化中。

遺傳算法(Genetic Algorithm)[7]是一種仿生進(jìn)化算法，其基本原理是仿照生物界中“物競(jìng)天擇、適者生存”的演化法則。遺傳算法把問題參數(shù)編碼為染色體，利用遺傳迭代的方式進(jìn)行選擇、交叉及變異等運(yùn)算來交換種群中染色體的信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)染色體的優(yōu)化。但是遺傳算法在求解多峰函數(shù)、多目標(biāo)函數(shù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)“早期”收斂。

免疫是指生物體抵抗外界異物感染自身所具有的能力。免疫系統(tǒng)是由免疫器官和組織、免疫細(xì)胞、免疫分子等組成，其具有高度的辨別能力，能精確識(shí)別自身和異物，以維持自身機(jī)體的相對(duì)穩(wěn)定，同時(shí)還能接受、傳遞、擴(kuò)大、記憶和存儲(chǔ)相關(guān)的免疫信息；所以其表現(xiàn)為免疫防御、免疫自穩(wěn)和免疫監(jiān)督。免疫算法(Immune Algorithm)[8]正是受免疫系統(tǒng)的啟發(fā)，在免疫學(xué)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興智能算法，它利用免疫系統(tǒng)的多樣性產(chǎn)生和維持機(jī)制來保持群體的多樣性，避免出現(xiàn)多峰函數(shù)“早期”收斂的問題，但是免疫算法是以搜索多峰值函數(shù)的多個(gè)極值為目標(biāo)，易收斂于局部解。

免疫遺傳算法(Immune Genetic Algorithm)[9]是將免疫理論和遺傳算法各自的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合的一個(gè)多學(xué)科相互交叉、滲透的優(yōu)化算法。該算法既保留了遺傳算法的全局搜索特性，又結(jié)合了免疫算法的多機(jī)制求解多目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的自適應(yīng)特性，避免了算法出現(xiàn)“早熟”收斂和收斂于局部的問題。其借鑒了生物免疫系統(tǒng)自適應(yīng)識(shí)別和清楚入侵有機(jī)體內(nèi)的抗原性異物的功能，將生物免疫系統(tǒng)的接受、傳遞、擴(kuò)大、記憶和存儲(chǔ)的特點(diǎn)引入遺傳算法，其流程框圖如圖2所示。

圖2 免疫遺傳算法流程圖

免疫遺傳算法通過抗原與抗體的適應(yīng)度程度來描述可行解和最優(yōu)解的逼近程度，并且通過抗體自身濃度來計(jì)算子代發(fā)展的趨勢(shì)：促進(jìn)或抑制，然后通過遺傳對(duì)抗體進(jìn)行復(fù)制、交叉和變異，最終形成下一代抗體群，以此循環(huán)，直到找到滿足條件的解。

在設(shè)計(jì)優(yōu)化調(diào)整過程中，定義工程圖模板及*.DAT記錄文件為目標(biāo)函數(shù)——抗原，定義調(diào)優(yōu)后的工程圖為問題的解——抗體，定義抗原和抗體之間的親和力為適應(yīng)度，其主要用于評(píng)價(jià)解的收斂性和優(yōu)化成效。

2 基于免疫遺傳算法的工程圖調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵技術(shù)

基于免疫遺傳算法的工程圖調(diào)優(yōu)技術(shù)是以參數(shù)化模板為基礎(chǔ)，將免疫遺傳算法應(yīng)用于產(chǎn)品參數(shù)化變型時(shí)工程圖自動(dòng)更新后，解決工程圖中出現(xiàn)的視圖布局混亂、視圖比例不合理、尺寸標(biāo)注混亂、零件序號(hào)注釋錯(cuò)誤等問題。

2.1 參數(shù)化模板

參數(shù)化模板是將產(chǎn)品變型設(shè)計(jì)中需要的各種配置及屬性固定組合為統(tǒng)一的模板模型，為產(chǎn)品的變型設(shè)計(jì)提供變型的圖形基礎(chǔ)，其中包括參數(shù)化的三維模型模板、二維的工程圖模板及相關(guān)的文檔[10]。

2.1.1 參數(shù)化模板的建立原則

1）相似性原則：根據(jù)相似性原理，用統(tǒng)一的參數(shù)化模板描述產(chǎn)品族中具有功能和結(jié)構(gòu)相似的單元及組件，以減少模塊化參數(shù)化模板的數(shù)量，提高模板的利用率；

2）最大化原則：制作模板時(shí)最大化考慮產(chǎn)品的變型，綜合考慮產(chǎn)品的全息模型和變化的可能性，采用配置設(shè)計(jì)使零部件實(shí)現(xiàn)可能存在的各種組合配置，同時(shí)在設(shè)計(jì)時(shí)定義好變型擴(kuò)展的接口，以達(dá)到模板功能最全，變化結(jié)構(gòu)最廣；

3）參數(shù)定義歸一化原則：模板建立時(shí)定義設(shè)計(jì)的總體主參數(shù)，其附屬各子功能單元與主參數(shù)之間以不同的函數(shù)形式建立聯(lián)系，從而達(dá)到不同的結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)模板定制時(shí)按照歸一化原則組織參數(shù)和尺寸鏈；

4）結(jié)構(gòu)歸一化原則：模塊化參數(shù)化模板通過不同模塊相互組合變型得到系列產(chǎn)品；在模塊劃分時(shí)，理清各模塊之間或模塊內(nèi)部的主從關(guān)系，依據(jù)模塊的主結(jié)構(gòu)建立產(chǎn)品的主要模型，對(duì)于依附于主結(jié)構(gòu)需要變化的從結(jié)構(gòu)進(jìn)行結(jié)構(gòu)歸一化歸并，并在主模型上建立其相關(guān)的配置，這樣可以達(dá)到減少部分零部件的建模，提高知識(shí)的重用度。

2.1.2 參數(shù)化模板的建立

對(duì)機(jī)械產(chǎn)品按其功能結(jié)構(gòu)進(jìn)行模塊化參數(shù)化劃分分析，同時(shí)以拓?fù)潢P(guān)系約束和相關(guān)約束尺寸為基礎(chǔ)的驅(qū)動(dòng)技術(shù)，分析模塊與模塊、模塊內(nèi)部的參數(shù)變型關(guān)系，提取其主變型參數(shù)和從變型參數(shù)，確定其模型變型空間；采用三維設(shè)計(jì)軟件（如SolidWorks）依據(jù)變型的主從參數(shù)建立產(chǎn)品的零部件三維參數(shù)化全息模型模板、工程圖模板及相關(guān)的文檔，其中包括：最大化模板的三維模型、最大化模板的工程圖、最大化模板材料明細(xì)欄、最大化模板材料庫、最大化模板焊接符號(hào)庫、最大化模板工程圖*.DAT記錄文件、*.DWG文件等。此外，在建立參數(shù)化全息模型模板時(shí)建立BOM表以記錄產(chǎn)品的零部件組成信息，并通過文檔記錄產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)和非幾何信息以及工程圖圖樣模板等工程圖文檔。參數(shù)化模板建立流程如圖3所示[11]。

2.2 視圖的調(diào)優(yōu)

目前，視圖位置的調(diào)整主要是根據(jù)工程圖模板建立時(shí)的*.DAT記錄文件中的視圖位置信息對(duì)參數(shù)化驅(qū)動(dòng)后的圖紙視圖進(jìn)行位置復(fù)原。

視圖比例調(diào)整的主要方法有兩種，下面分別給予簡(jiǎn)單介紹：

方法1[12]遍歷所有的視圖，計(jì)算更新后的視圖最大邊界與需預(yù)留空白的大小之后的最大方向尺寸與圖幅進(jìn)行比較計(jì)算，從而得出視圖比例。其公式為：

式中：SWidth、SHeight分別為圖框的寬、高；maxWDimi、maxHDimi分別為每個(gè)視圖在寬度、高度方向的最大尺寸；VScalei為每個(gè)視圖的比例；WSpacej、HSpacej分別為各個(gè)視圖在水平和豎直方向間的間距或視圖與圖框之間在水平和豎直方向需預(yù)留距離；k、l分別為圖框中需要水平和豎直放置的視圖數(shù)量，m、n分別為圖框中水平和豎直方向上的視圖間距與視圖與圖框間距的個(gè)數(shù)和。

方法2根據(jù)模板建立時(shí)生成的*.DAT文件中對(duì)各個(gè)視圖大小的記錄與參數(shù)化驅(qū)動(dòng)后更新的工程圖中對(duì)應(yīng)視圖大小進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，根據(jù)計(jì)算的結(jié)果對(duì)工程圖進(jìn)行比例調(diào)整。

方法1具有耗時(shí)短、計(jì)算調(diào)整效率高的優(yōu)點(diǎn)，其不足之處是不能對(duì)非圖紙比例的視圖進(jìn)行調(diào)整；方法2雖然可以調(diào)整圖紙中基本所有的視圖，但其調(diào)整時(shí)需要遍歷每一個(gè)視圖進(jìn)行調(diào)整，所以其效率低下，耗費(fèi)時(shí)間長；并且這兩個(gè)方法同時(shí)存在的一個(gè)問題是參數(shù)化變型具有局限性，如當(dāng)出現(xiàn)模型變化復(fù)雜導(dǎo)致圖紙中需要同時(shí)優(yōu)化視圖位置和比例時(shí)，上述兩種方法都達(dá)不到設(shè)計(jì)的要求。

為了解決以上問題，本文在深入研究免疫遺傳算法的基礎(chǔ)上，提出了基于免疫遺傳算法的工程圖視圖調(diào)整技術(shù)。以原始工程圖模板和*.DAT文件中記錄的圖紙各個(gè)視圖的位置及比例作為抗原，以工程圖圖幅內(nèi)所能達(dá)到視圖布局及比例的最優(yōu)調(diào)整解為抗體，結(jié)合方法一中視圖比例的計(jì)算方法，定義參數(shù)化驅(qū)動(dòng)更新后的工程圖中所有的視圖參數(shù)及模板工程圖中視圖參數(shù)為初始化種群，并進(jìn)行相應(yīng)的種群參數(shù)編碼；再根據(jù)初始種群進(jìn)行適應(yīng)度檢查，是否滿足優(yōu)化目標(biāo)；若不滿足要求，則對(duì)編碼種群進(jìn)行交叉及變異操作，并在交叉、變異時(shí)借助編碼種群的克隆選擇、免疫記憶、疫苗接種與抑制等機(jī)制進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整；在交叉、變異完成后，對(duì)編碼種群依據(jù)個(gè)體濃度及親和度進(jìn)行更新，生成新的種群；最后對(duì)新生成的種群進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)編碼種群的最優(yōu)化輸出。

這種對(duì)視圖布局和比例通過模擬生物界中，免疫、遺傳、自適應(yīng)進(jìn)化機(jī)制，在“產(chǎn)生——檢測(cè)”迭代過程中逐步收斂的方法，可以實(shí)現(xiàn)視圖布局及比例最美觀優(yōu)化、且符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，最終達(dá)到圖紙中視圖布局及比例的最優(yōu)解，并且存檔相關(guān)的調(diào)整參數(shù)為后續(xù)的尺寸調(diào)整、零件序號(hào)調(diào)整及材料明細(xì)表的更新與調(diào)整作基礎(chǔ)。

2.3 尺寸的調(diào)優(yōu)

根據(jù)傳統(tǒng)的尺寸調(diào)整方法（以*.DAT文件記錄為參考遍歷所有的尺寸進(jìn)行調(diào)整）會(huì)出現(xiàn)尺寸調(diào)整效率低、個(gè)別尺寸漏調(diào)等缺點(diǎn)，本文提出將*.DAT記錄與自適應(yīng)免疫遺傳算法相結(jié)合的尺寸調(diào)整技術(shù)。

該尺寸調(diào)整技術(shù)以工程圖模板中尺寸的*.DAT記錄文件數(shù)據(jù)和調(diào)優(yōu)過的視圖作為抗原，以尺寸最優(yōu)化分層為抗體，通過計(jì)算優(yōu)化后視圖邊框的大小，對(duì)驅(qū)動(dòng)更新后的尺寸進(jìn)行分層編碼初始化種群，結(jié)合免疫遺傳算法中種群更新的克隆選擇、免疫記憶疫苗接種及自適應(yīng)的特點(diǎn)，對(duì)尺寸進(jìn)行智能優(yōu)化分層調(diào)整迭代，實(shí)現(xiàn)尺寸線對(duì)相應(yīng)視圖的分層化優(yōu)化。實(shí)踐證明這種優(yōu)化方法不僅解決了效率低的問題，而且不會(huì)出現(xiàn)尺寸漏調(diào)、誤調(diào)的現(xiàn)象。

2.4 零件序號(hào)及材料明細(xì)表的調(diào)整

目前，零件序號(hào)的調(diào)整基本上都運(yùn)用“程序調(diào)整法”，在編寫參數(shù)化系統(tǒng)時(shí)就需要知道將來零件或部件可能出現(xiàn)的變化，以可能出現(xiàn)的變化進(jìn)行編寫零件序號(hào)調(diào)整的子系統(tǒng)；這種系統(tǒng)只適合某特定變化，沒有通用性。

深入研究零件序號(hào)符號(hào)的特點(diǎn)，在制作模板時(shí)將零件序號(hào)的附著點(diǎn)固定于工程圖零件“內(nèi)部”；以工程圖模板中零件序號(hào)的*.DAT記錄文件數(shù)據(jù)和調(diào)整的視圖作為抗原，以零件序號(hào)排列對(duì)齊最美觀優(yōu)化為抗體，通過獲取視圖更新后零件序號(hào)附著點(diǎn)的位置，對(duì)零件序號(hào)進(jìn)行依視圖邊界的編碼種群初始化；然后結(jié)合免疫遺傳算法的自適應(yīng)進(jìn)化的特點(diǎn)，對(duì)零件序號(hào)的引出點(diǎn)和文本進(jìn)行優(yōu)化排序?qū)R調(diào)整；且在調(diào)整零件序號(hào)的同時(shí)調(diào)整相對(duì)應(yīng)的材料明細(xì)表，使其一一對(duì)應(yīng)。

3 應(yīng)用實(shí)例及效果

根據(jù)建立的全息模板，依據(jù)軟件工程的設(shè)計(jì)方法和產(chǎn)品數(shù)字化3D平臺(tái)（如SolidWorks），編寫基于免疫遺傳算法的工程圖調(diào)整與優(yōu)化程序，建立機(jī)械產(chǎn)品的模塊化參數(shù)化快速設(shè)計(jì)系統(tǒng)。以橋式起重機(jī)小車架為開發(fā)研究對(duì)象，建立小車架模塊化、參數(shù)化變型設(shè)計(jì)一體化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了三維模型的參數(shù)化驅(qū)動(dòng)變型及工程圖自動(dòng)更新后調(diào)整優(yōu)化，解決了目前產(chǎn)品參數(shù)化中出現(xiàn)的問題，小車架電機(jī)梁的工程圖調(diào)整優(yōu)化前和調(diào)整優(yōu)化后如圖4和圖5所示，視圖比例優(yōu)化過程曲線如圖6所示。

4 結(jié) 語

本文以免疫遺傳算法為基礎(chǔ)，深入研究目前三維產(chǎn)品參數(shù)化變型設(shè)計(jì)中存在的問題與不足；將免疫遺傳算法應(yīng)用于三維參數(shù)化驅(qū)動(dòng)后自動(dòng)更新的工程圖調(diào)整與優(yōu)化中，實(shí)現(xiàn)了工程圖中視圖布局及比例、尺寸、零件序號(hào)等的優(yōu)化調(diào)整，改變了傳統(tǒng)出圖的方式，提高了出圖的效率、縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。本技術(shù)已成功應(yīng)用于太重、大連重工、廣州起重、衛(wèi)華集團(tuán)等企業(yè)的智能化快速出圖系統(tǒng)中，并創(chuàng)造了可觀的經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)該研究方法對(duì)其它領(lǐng)域的研究也具有十分重要的意義。

圖5 工程圖優(yōu)化調(diào)整后

圖6 優(yōu)化過程曲線

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