一种MBD模型加工特征识别及信息提取方法技术

本发明专利技术提供一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其步骤如下：一：解析MBD模型；二：遍历圆柱面，识别孔特征；三：初始化属性邻接图存储矩阵，构造属性邻接图；四：遍历预定义加工特征及其特征子图；五：用子图同构方法识别出所有该类型的加工特征面集；六：根据加工特征类型计算其关键几何尺寸；七：提取模型三维标注信息；八：提取零件注释信息；九：交互识别自定义加工特征；十：可视化加工特征识别结果；十一：结构化输出特征识别及信息提取结果；通过以上步骤，能识别出MBD模型中加工特征面集并自动计算其关键几何尺寸，能提取出零件三维标注和注释信息，并将最终结果以XML形式输出，为后续工艺设计奠定了良好的数据基础。

A method of processing feature recognition and information extraction for MBD model

【技术实现步骤摘要】
一种MBD模型加工特征识别及信息提取方法
本专利技术提供一种MBD模型加工特征识别及信息提取方法，它是一种基于模型定义(Model-basedDefinition,MBD)模型的加工特征识别及信息提取方法。具体是指一种用于解析MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，能够自动将输入的MBD模型分解成一系列的加工特征，并提取出加工特征的几何信息和工艺要求，从而为后续工艺决策提供数据支持，属于计算机辅助工艺设计(ComputerAidedProcessPlanning，CAPP)领域。
技术介绍
计算机辅助工艺设计(CAPP)是连接设计和制造的桥梁与纽带，在产品数字化设计制造过程中起着承上启下的作用，是提高数字化制造技术整体水平的关键。CAPP是在一定目标(时间、成本、质量)的驱动下，在实际生产资源(机床设备、刀量夹具、人员配置)的约束下，辅助工艺设计人员规划和确定从毛坯到产品的加工路线和工艺参数的决策过程。一个良好的CAPP系统，首先必须解决好零件信息的描述与输入问题。简明、准确地描述及获取零件信息是实现CAPP系统的前提条件和进行工艺决策分析的可靠保证，也是CAPP系统运行的基础和依据，同时对于CAPP系统的输出质量和运行效率也具有决定性的影响。零件的信息包括两方面的内容：零件的几何信息和工艺信息。零件的几何信息亦即零件的图形信息，包括零件的几何形状、尺寸等；零件的工艺信息则包括零件各表面的精度、粗糙度、热处理要求、材料和毛坯类型等多种信息。基于加工特征的零件信息描述法是目前最常用的方法，该方法将零件按照其结构划分为各种孔、面、槽、腔等一系列加工特征单元。由于加工特征单元与加工方法之间存在着一定的联系，因此这种描述方法为后续工艺设计提供了良好的数据基础。在此背景下，加工特征识别及信息提取技术能够自动解析来自于计算机辅助设计(ComputerAidedDesign，CAD)系统的零件MBD模型，并将其自动拆解为一系列加工特征单元，对于提升CAPP的自动化水平具有重要的意义，因此得到了广泛的研究。但是已有的研究中，特征识别算法的运行效率较低，同时已有成果多针对于CAD几何模型，对MBD模型的研究较少，本专利技术克服了以上研究的不足，基于组件应用架构(ComponentApplicationArchitecture，CAA)对建模软件CATIA(ComputerAidedThree-dimensionalInteractiveApplication,即CATIA)进行二次开发，提出了一种针对MBD模型的加工特征识别及信息提取方法。
技术实现思路
(一)本专利技术的目的在于提供一种用于机加工艺设计的MBD模型加工特征识别及信息提取方法，以改善现有技术存在的不足，一方面提高了加工特征的识别效率，另一方面不仅能够提取出加工特征的几何信息，还能够将依附在加工特征表面的三维标注信息及模型结构树上的工程注释信息提取出来，添加到模型的加工特征单元上。从而减少人工参与，提高了CAPP系统中零件信息读取与输入的效率。(二)技术方案本专利技术主要包括两个部分，第一部分是加工特征面集的识别，第二部分是加工特征几何信息与非几何信息的提取。其中在加工特征识别部分本专利技术采用了基于子图同构的特征识别算法，核心理论就是将零件的边界模型用“属性邻接图”这种数据结构来表示。属性邻接图对于不同的零件模型具有唯一性，其中，零件的每一个面对应图中的一个顶点，零件的边对应图中顶点之间的弧，根据边在零件中的凹凸性对图中弧的属性进行赋值。同理，也可以将预定义的加工特征根据此规则也用“属性邻接图”来表示。这样，加工特征的识别问题就转化为了在零件的“大图”中搜索加工特征的“小图”的过程。这个问题是经典的子图同构问题，可以通过图的搜索来解决。本专利技术基于回溯算法，通过对“大图”进行深度优先搜索，同时采用一系列剪枝操作缩小搜索空间，实现了加工特征的快速识别。在第二部分中，加工特征的尺寸信息包括孔类特征的直径、深度，槽类特征的长度、宽度、高度、倒角半径等关键数据，本专利技术主要通过对加工特征面集的计算来获得；非几何信息包括尺寸公差、粗糙度等精度要求数据，本专利技术主要借助CAD提供的API接口通过提取加工特征面上依附的三维标注以及零件结构信息树上的工程注释信息来获得。本专利技术一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其步骤如下：步骤一：解析MBD模型，获得其表面列表集合(ListFace)和边列表集合(ListEdge)；步骤二：遍历ListFace中的圆柱表面，通过判断是否构成封闭内圆识别孔特征；在ListFace中去除识别出的孔特征面，得到构成属性邻接图的面列表(ListAAGFace)；步骤三：初始化属性邻接图的存储矩阵(AAGMatrix)，遍历ListEdge，计算其凹凸性并写到AAGMatrix中，完成属性邻接图的构造；步骤四：加载预定义加工特征及其特征子图，遍历每一个预定义加工特征，若遍历结束转步骤六，否则执行步骤五；步骤五：调用子图同构方法，识别出零件上的所有该类型的加工特征的面列表，将识别结构存储到已识别特征容器(vectorRecognizedFeatures)中；步骤六：遍历vectorRecognizedFeatures，获取每一个加工特征的面列表，根据加工特征类型及面列表计算该加工特征关键几何尺寸；步骤七：获取MBD模型的标注集列表，读取每一条标注的类型和数据，获取到尺寸公差等级和表面粗糙度数据，找到其所依附的零件元素，并根据依附元素关联到对应的加工特征上；步骤八：获取MBD模型的工程注释列表，提取出该零件的材料信息和所属的产品信息；步骤九：用户自定义加工特征交互识别；预定义特征能够包含大多数的加工特征，但一些设计者有特殊用途或者较为少见的加工特征程序无法自动识别，这种程序无法自动识别的加工特征叫做用户自定义加工特征；用户自定义加工特征需要交互识别；步骤十：加工特征识别结果可视化；为更直观的展示零件加工特征识别结果，程序对已识别出的加工特征进行涂色；步骤十一：采用可扩展标记语言(extensiblemarkuplanguage,XML)格式结构化输出vectorRecognizedFeatures及零件的产品信息和材料信息。其中，在步骤一中所述的“MBD模型”，是指在传统CAD几何实体模型基础上，增加了丰富的制造语义信息的模型集，典型MBD模型实例及其信息结构见附图1。其中，在步骤一中所述的“解析MBD模型”，其具体作法如下：获取编辑器中MBD模型指针pDoc，通过零件指针获取零件拓扑体Body，并两次调用系统提供的获取拓扑元素函数GetAllCells()分别获取零件的拓扑面列表和边线列表分别存储于ListFaceListEdge；其中，在步骤二中所述的“判断是否构成封闭内圆”，其具体作法如下：遍历ListFace中的圆柱表面，找到其圆柱面中心和外法矢(CATIA中圆柱面是两个半圆柱面拼接的)，若存在两个半圆柱面的外法矢是相向的，则可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：其步骤如下：/n步骤一：解析MBD模型，获得其表面列表集合即ListFace和边列表集合即ListEdge；/n步骤二：遍历ListFace中的圆柱表面，通过判断是否构成封闭内圆识别孔特征；在ListFace中去除识别出的孔特征面，得到构成属性邻接图的面列表即ListAAGFace；/n步骤三：初始化属性邻接图的存储矩阵即AAGMatrix，遍历ListEdge，计算其凹凸性并写到AAGMatrix中，完成属性邻接图的构造；/n步骤四：加载预定义加工特征及其特征子图，遍历每一个预定义加工特征，若遍历结束转步骤六，否则执行步骤五；/n步骤五：调用子图同构方法，识别出零件上的所有该类型的加工特征的面列表，将识别结构存储到已识别特征容器即vectorRecognizedFeatures中；/n步骤六：遍历vectorRecognizedFeatures，获取每一个加工特征的面列表，根据加工特征类型及面列表计算该加工特征关键几何尺寸；/n步骤七：获取MBD模型的标注集列表，读取每一条标注的类型和数据，获取到尺寸公差等级和表面粗糙度数据，找到其所依附的零件元素，并根据依附元素关联到对应的加工特征上；/n步骤八：获取MBD模型的工程注释列表，提取出该零件的材料信息和所属的产品信息；/n步骤九：用户自定义加工特征交互识别；预定义特征能够包含大多数的加工特征，但一些设计者有特殊用途及少见的加工特征程序无法自动识别，这种程序无法自动识别的加工特征叫做用户自定义加工特征；用户自定义加工特征需要交互识别；/n步骤十：加工特征识别结果可视化；为更直观的展示零件加工特征识别结果，程序对已识别出的加工特征进行涂色；/n步骤十一：采用能扩展标记语言即extensible markup language,XML格式结构化输出vectorRecognizedFeatures及零件的产品信息和材料信息。/n...

【技术特征摘要】
1.一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：其步骤如下：
步骤一：解析MBD模型，获得其表面列表集合即ListFace和边列表集合即ListEdge；
步骤二：遍历ListFace中的圆柱表面，通过判断是否构成封闭内圆识别孔特征；在ListFace中去除识别出的孔特征面，得到构成属性邻接图的面列表即ListAAGFace；
步骤三：初始化属性邻接图的存储矩阵即AAGMatrix，遍历ListEdge，计算其凹凸性并写到AAGMatrix中，完成属性邻接图的构造；
步骤四：加载预定义加工特征及其特征子图，遍历每一个预定义加工特征，若遍历结束转步骤六，否则执行步骤五；
步骤五：调用子图同构方法，识别出零件上的所有该类型的加工特征的面列表，将识别结构存储到已识别特征容器即vectorRecognizedFeatures中；
步骤六：遍历vectorRecognizedFeatures，获取每一个加工特征的面列表，根据加工特征类型及面列表计算该加工特征关键几何尺寸；
步骤七：获取MBD模型的标注集列表，读取每一条标注的类型和数据，获取到尺寸公差等级和表面粗糙度数据，找到其所依附的零件元素，并根据依附元素关联到对应的加工特征上；
步骤八：获取MBD模型的工程注释列表，提取出该零件的材料信息和所属的产品信息；
步骤九：用户自定义加工特征交互识别；预定义特征能够包含大多数的加工特征，但一些设计者有特殊用途及少见的加工特征程序无法自动识别，这种程序无法自动识别的加工特征叫做用户自定义加工特征；用户自定义加工特征需要交互识别；
步骤十：加工特征识别结果可视化；为更直观的展示零件加工特征识别结果，程序对已识别出的加工特征进行涂色；
步骤十一：采用能扩展标记语言即extensiblemarkuplanguage,XML格式结构化输出vectorRecognizedFeatures及零件的产品信息和材料信息。


2.根据权利要求1所述的一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：
在步骤一中所述的“MBD模型”，是指在传统CAD几何实体模型基础上，增加了丰富的制造语义信息的模型集；
在步骤一中所述的“解析MBD模型”，其具体作法如下：获取编辑器中MBD模型指针pDoc，通过零件指针获取零件拓扑体Body，并两次调用系统提供的获取拓扑元素函数GetAllCells()分别获取零件的拓扑面列表和边线列表分别存储于ListFaceListEdge。


3.根据权利要求1所述的一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：
在步骤二中所述的“判断是否构成封闭内圆”，其具体作法如下：遍历ListFace中的圆柱表面，找到其圆柱面中心和外法矢，若存在两个半圆柱面的外法矢是相向的，则能判定为构成封闭内圆。


4.根据权利要求1所述的一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：在步骤三中所述的“初始化属性邻接图的存储矩阵即AAGMatrix”，其初始化的作法如下：属性邻接图矩阵是一个n×n方阵，初始化默认所有面不相邻，每个元素初始化为-1；
在步骤三中所述的“凹凸性”，其含义是两个邻接面形成夹角的凹凸情况，当其邻接面形成的夹角(面向体外)小于180度时，称该边为凹边，反之当邻接面形成的面向体外的夹角大于180度时，称该边为凸边；
在步骤三中所述的“计算其凹凸性并写到邻接矩阵AAGMatrix中”，其边的凹凸性计算方法如下：
对于两个平面相交形成的直线边，设边e的两个邻接面分别为F1和F2，分别求出两个邻接面的外法线矢量，记为n1、n2；选定一个邻接面为基面，求边e的切线矢量ne，保证ne与基面的外法线矢量n1满足右手关系；计算并得到中间转换矢量n＝n1×n2，求n与基面的外法线矢量n1的夹角α，若α＞90°，e为凹边，若α＜90°，e为凸边；
在步骤三中所述的“属性邻接图”，其构建是在边凹凸性判断的基础上完成的，本发明用邻接矩阵存储零件的属性邻接图；邻接矩阵是一个方阵，行列对应零件的表面，元素取值则反映了模型中两个面之间的邻接属性，如果两个面相交的边为凸边，则对应边的属性为1，如果两个面相交的边为凹边，则对应边的属性为0。


5.根据权利要求1所述的一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：
在步骤四中所述的“加载预定义加工特征及其特征子图，遍历每一个预定义加工特征”，其作法如下：从预定义加工特征库中获取预定义加工特征列表，每次获取一个类型特征子图，并利用步骤五所述的“子图同构方法”在步骤三构建的属性邻接图中识别该子图对应的所有同构子图，保存为该类型预定义特征识别出的加工特征，直至遍历所有预定义特征库中加工特征，结束该操作。


6.根据权利要求1所述的一种MBD模型的加工特征识别及信息提取方法，其特征在于：
在步骤五中所述的“调用子图同构方法”，其具体作法如下：子图同构方法的实现是整个加工特征识别的关键和难点，本发明通过构建映射矩阵来记录大图与小图顶点之间的同构关系，将图匹配问题转化为对映射矩阵的深度优先搜索问题；具体流程如下：
设特征子图Gα的邻接矩阵为Mα，零件属性图Gβ的邻接矩阵为Mβ，其中小图Gα顶点个数m，大图Gβ顶点个数n；构建一个m×n的映射矩阵M，M的行对应小图顶点，列对应大图顶点，每个元素记录着两个顶点之间的同构关系，1代表匹配，0代表不匹配；当且仅当M满足每一行有且仅有一个元素为1，并且所有为1的元素不在同一列时，特征子图Gα与属性图Gβ子图同构；于是，在大图Gβ中找到所有同构的小图Gα，只需要找到所有满足同构关系的映射矩阵M即可；鉴于大图Gβ中可能有多个同构的小图Gα，本发明基...

【专利技术属性】
技术研发人员：于勇，李浩，胡德雨，戴晟，鲍强伟，赵罡，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11