陶晶

(湖北理工學(xué)院機電工程學(xué)院，湖北黃石435003)

隨著計算機科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)根據(jù)自身產(chǎn)品特點設(shè)計了相關(guān)的智能設(shè)計系統(tǒng)，雖然相對于工程師傳統(tǒng)的經(jīng)驗設(shè)計而言智能設(shè)計系統(tǒng)具有無可比擬的優(yōu)勢，但它還是存在很多的問題［1－4］，主要體現(xiàn)在以下2個方面:

1)設(shè)計參數(shù)問題。目前智能設(shè)計系統(tǒng)一般采用參數(shù)化技術(shù)來表達(dá)設(shè)計中的知識和知識模型［5－6］，但是在實際的設(shè)計過程中機械產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)繁多，參數(shù)之間存在著或強或弱的耦合關(guān)系，有時甚至是互相矛盾的，導(dǎo)致在產(chǎn)品設(shè)計過程中無法確定各參數(shù)之間的變化規(guī)律、趨勢和范圍，得不到令人滿意的設(shè)計結(jié)果。

2)知識表達(dá)問題。在傳統(tǒng)的智能設(shè)計系統(tǒng)中采用面向?qū)ο蟮姆椒ǎ柚鷧?shù)化驅(qū)動、表格驅(qū)動和產(chǎn)生式規(guī)則3種驅(qū)動方法進(jìn)行機械產(chǎn)品的智能設(shè)計，實現(xiàn)了設(shè)計知識的表達(dá)和重用［7－8］。但是這些知識表達(dá)方式比較單一，對于尺寸約束關(guān)系要求嚴(yán)格準(zhǔn)確，同時容易破壞模型的拓?fù)潢P(guān)系，模型屬性缺乏相應(yīng)的類和繼承關(guān)系，不利于知識的重用以及機械產(chǎn)品的集成化設(shè)計。

本文通過分析機械產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)的內(nèi)在聯(lián)系建立產(chǎn)品的設(shè)計參數(shù)信息模型，明確機械產(chǎn)品主要設(shè)計參數(shù)，利用有限元仿真計算結(jié)果并結(jié)合粗糙集、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取大量數(shù)據(jù)背后的知識和規(guī)則，實現(xiàn)了知識表達(dá)和進(jìn)一步重用。采用CATIA/Automation API模塊，將知識工程(KBE)的推理機制與三維CAD平臺的幾何數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)直接通訊，實現(xiàn)KBE/CAD的無縫集成，構(gòu)建了門式啟閉機智能設(shè)計系統(tǒng)。

1 設(shè)計參數(shù)的優(yōu)化

機械產(chǎn)品設(shè)計變量多達(dá)上千個，函數(shù)也有幾百個，設(shè)計包含如此多設(shè)計變量和函數(shù)的設(shè)計程序是十分困難的。針對該問題，本文在設(shè)計過程中建立了結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)計參數(shù)信息模型，如圖1所示。

圖1 設(shè)計參數(shù)信息模型

圖1中首先根據(jù)用戶要求提取 x1，x2，x3，…，xn為基本設(shè)計參數(shù)，屬于數(shù)據(jù)輸入階段。F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，…，F(xiàn)N表示目標(biāo)函數(shù);G1，G2，G3，…，GN為約束函數(shù)，該過程屬于數(shù)據(jù)分析、處理階段。W(X，C)表示修正函數(shù)，為最終的輸出階段。數(shù)據(jù)在輸入階段和分析、處理階段通過數(shù)據(jù)傳遞系數(shù)Ck(X，G)(k=1，2，3，…，N)完成由設(shè)計變量構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)的過程。在數(shù)據(jù)分析、處理階段和最終數(shù)據(jù)輸出階段通過數(shù)據(jù)修正因子Ck(G，W)(k=1，2，3，…，N)建立由目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)構(gòu)成的修正函數(shù)W(X，C)。使用該信息模型對機械產(chǎn)品種類繁多的設(shè)計參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，明確主要設(shè)計參數(shù)。

2 機械產(chǎn)品設(shè)計知識的提取

2.1 條件屬性的選擇

本文依據(jù)工程實際，改變參數(shù)化模型中各個主要設(shè)計參數(shù)值(主要設(shè)計參數(shù)由本文第1部分得到的參數(shù)最小屬性集確定)得到不同的設(shè)計實例，對這些實例進(jìn)行有限元仿真計算得到計算結(jié)果，將這些計算結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)離散化方法來存儲配置數(shù)據(jù)及有限元結(jié)果，然后使用粗糙集這種機器學(xué)習(xí)方法分析有限元結(jié)果，并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取大量數(shù)據(jù)背后的知識，最后將其歸納存入智能設(shè)計系統(tǒng)知識庫中。

下面以門式啟閉機的重要承載部件門架為例對知識的提取方法進(jìn)行說明。根據(jù)實踐經(jīng)驗和大量的有限元模擬分析結(jié)果，確定以下7個邊界條件參數(shù)和幾何參數(shù)與門架結(jié)構(gòu)特性相關(guān):①主梁的厚度(簡寫為ZYT);②下懸臂梁的厚度(簡寫為ZFT);③門架所受轉(zhuǎn)矩Rated Torsion(簡寫為RT1);④門架所受垂直方向載荷Rated Thrust(簡寫為RT2);⑤初始情況下支腿與垂直方向的夾角?;⑥立柱桿徑Push_pole _R(簡寫為PPR);⑦回轉(zhuǎn)盤直徑Turn_R(簡寫為TPR)。門架有限元模型如圖2所示。

圖2 門架有限元模型

選擇以上7個數(shù)據(jù)來分析它們對門架結(jié)構(gòu)的影響，即條件屬性。參數(shù)配置關(guān)系是否合理，即決策屬性，由各關(guān)鍵組件的應(yīng)力情況來定。各關(guān)鍵組件的選擇以及各組件應(yīng)力是否能滿足工程要求，則由領(lǐng)域?qū)＜腋鶕?jù)樣機實際受力情況進(jìn)行確定。不同參數(shù)條件下的有限元模擬結(jié)果如表1所示。

2.2 設(shè)計參數(shù)的離散化

由表1可知，一般情況下，出現(xiàn)應(yīng)力最大的區(qū)域集中在回轉(zhuǎn)盤、立柱和下橫梁聯(lián)接板以及主梁局部等區(qū)域，在進(jìn)行知識和規(guī)則提取之前，首先應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，即對特征不明顯的若干組數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，以及實現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)和實數(shù)數(shù)據(jù)的離散化?；陬I(lǐng)域知識，通過公式(1)判斷某組數(shù)據(jù)是否特征不明顯:

a=|S1－S2|/max(S1－S2)×100% (1)

S1和S2表示上述區(qū)域的最大應(yīng)力，如某組數(shù)據(jù)a≤10%，則該組數(shù)據(jù)特征不明顯。

表1 不同參數(shù)下有限元分析結(jié)果

通過比較，第4、6、7和18組數(shù)據(jù)雖然回轉(zhuǎn)盤應(yīng)力最大，但其主梁應(yīng)力也比較大，分別達(dá)到了261、462、360和255 MPa，因此這幾組數(shù)據(jù)特征不明顯，應(yīng)予以刪除;第5、27、28組數(shù)據(jù)雖然主梁局部區(qū)域應(yīng)力最大，但回轉(zhuǎn)盤應(yīng)力也比較大，分別達(dá)到了 287、262和 327 MPa，因此這幾組數(shù)據(jù)的特征不明顯，應(yīng)予以刪除;第8組數(shù)據(jù)雖然聯(lián)接板的應(yīng)力最大，但主梁的應(yīng)力達(dá)到了353 MPa，因此該組數(shù)據(jù)的特征也不明顯，應(yīng)予以刪除。結(jié)合增類減類法劃分法和行列計算劃分法，通過數(shù)據(jù)聚類并結(jié)合領(lǐng)域知識對表1中數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，此時有限元數(shù)據(jù)可被離散為2個水平，取值1和2，分別代表結(jié)構(gòu)比較合理、結(jié)構(gòu)失效。最大應(yīng)力所在位置可分別用1、2和3表示，分別表示回轉(zhuǎn)盤、主梁局部以及聯(lián)接板，參數(shù)離散化方法如表2所示。

表2 參數(shù)離散化方法

2.3 設(shè)計知識的提取

由表2所提供的各參數(shù)離散化方法對表1進(jìn)行離散，最終可形成用于數(shù)據(jù)挖掘的決策表，如表3所示。表3的各邊界條件參數(shù)以及幾何參數(shù)均為條件屬性，而有限元數(shù)據(jù)即結(jié)構(gòu)的有效性及最大應(yīng)力所在位置均作為決策屬性。

決策表生成后，就可以利用粗糙集理論對其進(jìn)行知識提取，首先進(jìn)行屬性約簡找到最小屬性集，再形成約簡后的決策表。由于分析數(shù)據(jù)的不完整性以及各參數(shù)的離散化存在主觀因素，因此有時約簡后的決策表可能存在不完全約簡和過約簡等現(xiàn)象，因此應(yīng)由經(jīng)驗對約簡后的決策表進(jìn)行修正。通過約簡后的決策表，可以得到以下規(guī)則:

1)RT1=3，ZFT=1。此時，最大應(yīng)力所在位置為1，這表明當(dāng)門架所受扭矩很大，而下懸臂梁比較薄的時候，由于下懸臂梁前后區(qū)域變形不協(xié)調(diào)，因此導(dǎo)致回轉(zhuǎn)盤應(yīng)力最大。

2)ZYT=1，RT2=2或3，?=2。此時，最大應(yīng)力所在位置為2，這表明當(dāng)主梁厚度比較薄，所受壓力比較大并且初始情況下支腿與垂直方向的夾角比較小時，主梁局部應(yīng)力較大。當(dāng)RT2=3時，最大應(yīng)力會超過材料許用應(yīng)力，出現(xiàn)局部材料失效，在實際處理時，應(yīng)避免這種現(xiàn)象的發(fā)生。

3)ZYT=3，RT2=2或3，?=3。此時，最大應(yīng)力所在位置為1，這表明當(dāng)主梁厚度比較厚，所受壓力比較大并且初始情況下支腿與垂直方向的夾角比較大時，位于立柱和下梁區(qū)域交界的聯(lián)接板應(yīng)力最大。當(dāng)RT2=3時，最大應(yīng)力會超過材料許用應(yīng)力，出現(xiàn)局部材料失效，在實際處理時，應(yīng)避免這種現(xiàn)象的發(fā)生。

4)RT2=2或3，?=3。此時，最大應(yīng)力所在位置為1，這表明當(dāng)壓力比較大，且初始情況下支腿與垂直方向的夾角比較大時，立柱和下梁區(qū)域交界的聯(lián)接板應(yīng)力最大。

5)PPR和 TPR。此時，立柱桿徑和回轉(zhuǎn)盤桿桿徑與門架總體受力特性并無直接關(guān)系，它們只與自身局部受力有關(guān)，因此可作為無關(guān)屬性在決策表中去除。

表3 決策表

3 智能設(shè)計系統(tǒng)的實現(xiàn)

基于CATIA/Automation API模塊，借助本文第2部分所描述的知識提取方法并與參數(shù)化驅(qū)動、表格驅(qū)動2種驅(qū)動方式結(jié)合進(jìn)行智能設(shè)計，構(gòu)建了門式啟閉機的智能設(shè)計系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有以下幾個模塊:

1)人機交互模塊。該模塊主要包括產(chǎn)品型號的選擇、產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)的輸入、實體裝配模型的交互式修改、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)有限元的分析和計算、工程圖紙的輸出等產(chǎn)品設(shè)計過程。

2)后臺分析模塊。該模塊包括2部分內(nèi)容:一是對產(chǎn)品基本設(shè)計參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，確定描述機械產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)的最小參數(shù)屬性集;二是提取設(shè)計知識。

3)知識庫及規(guī)則庫的管理維護模塊。該模塊負(fù)責(zé)對知識庫和規(guī)則庫的定義、裝入、操作、維護以及一致性和完整性檢查。

門式啟閉機通常由門架、小車架、回轉(zhuǎn)吊車、大車運行機構(gòu)和輔助裝置所組成，其中門架、小車架等是關(guān)鍵的承載構(gòu)件。門式啟閉機車架的設(shè)計界面如圖3所示。

在用戶界面引導(dǎo)下設(shè)計步驟如下:①選擇新建實例或已有實例;②選擇設(shè)計機型，輸入設(shè)計參數(shù)，對現(xiàn)有實例進(jìn)行檢索;③選擇符合要求實例，進(jìn)行詳細(xì)參數(shù)設(shè)計;④針對該實例，對零部件進(jìn)行設(shè)計。

圖3 門式啟閉機智能設(shè)計系統(tǒng)

4 結(jié)論

本文開發(fā)了門式啟閉機智能設(shè)計系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有以下的特點:①使用信息模型對機械產(chǎn)品繁多的設(shè)計參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，明確主要設(shè)計參數(shù);②結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和粗糙集理論提取了用于指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計的知識和規(guī)則，實現(xiàn)了智能設(shè)計系統(tǒng)中知識的表達(dá)和重用。最后以門式啟閉機智能設(shè)計系統(tǒng)為例證明該系統(tǒng)為機械產(chǎn)品的設(shè)計提供了良好的技術(shù)體系支撐和智能化的集成設(shè)計平臺，大大縮短了研發(fā)周期。

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