一种计算系统(100)，可包括约束学习引擎(110)和约束生成引擎(112)。约束学习引擎(110)可以被配置为：访问包括多个计算机辅助设计(CAD)零件的CAD组件(130)；生成CAD组件(130)的表示图；确定CAD组件(130)中的约束，其中，约束限制CAD组件(130)中的不同CAD零件的几何面之间的移动程度；将表示所确定的约束的约束边插入到表示图中；以及将表示图提供为训练数据以训练机器学习模型(120)。约束生成引擎(112)可以被配置为通过将机器学习模型(120)应用于不同CAD组件来生成不同CAD组件的约束。约束。约束。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】计算机辅助设计(CAD)组件的约束的基于机器学习的生成
技术介绍
[0001]现代计算机系统可用于创建、使用和管理产品和其它物品的数据。例如，计算机辅助技术(Computer
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Aided Technology，CAx)系统可以用于辅助产品的设计、分析、模拟或制造。CAx系统的示例包括计算机辅助设计(Computer
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Aided Design，CAD)系统、计算机辅助工程化(Computer
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Aided Engineering，CAE)系统、可视化和计算机辅助制造(Computer
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Aided Manufacturing)系统、产品数据管理(Product Data Management，PDM)系统、产品生命周期管理(Product Lifecycle Management，PLM)系统等。这些CAx系统可以包括便于产品结构和产品制造过程的设计和模拟测试的组件(例如CAx应用)。
附图说明
[0002]在以下具体描述中并参考附图描述了某些示例。
[0003]图1示出了支持基于机器学习(ML)生成CAD组件的约束的计算系统的示例。
[0004]图2示出了根据本专利技术的由支持基于ML的约束生成的约束学习引擎进行的表示图的示例性生成。
[0005]图3示出了根据本专利技术的由支持基于ML的约束生成的约束学习引擎将约束边插入到表示图中的示例。
[0006]图4示出了由约束生成引擎使用机器学习模型生成约束的示例。
[0007]图5示出了系统可以实现以支持基于ML生成CAD组件的约束的逻辑的示例。
[0008]图6示出了支持基于ML生成CAD组件的约束的计算系统的示例。
具体实施方式
[0009]现代技术的进步已经引起了跨越许多不同行业的各种类型的日益复杂的产品的设计、模拟和制造。CAx系统可以支持产品系列的设计和跟踪，该产品系列可能包括数量为数十万、数百万、数千万和可能更多的CAD零件。如本文所用的，CAD零件可以指能够数字地表示(例如作为CAD数据)的任何离散对象，并且CAD零件可以被组合以形成产品或其部件。连同零件一起，现代CAx系统可以支持CAD组件的设计和管理，这可以指CAD零件如何组合以形成特定产品或产品部件的任何表示。由此可见，CAD组件可以表示不同的产品(例如用于硬盘驱动器的给定CAD组件，该硬盘驱动器包括表示为CAD零件的多个部件，例如外壳、螺栓、光存储部件等)。CAD组件还可表示给定产品的不同子系统或部件(例如服务器机架的电气和冷却子系统)、给定产品的不同变型(例如基础车辆模型、中档车辆模型、高端车辆模型)等。
[0010]现代CAx背景下的组件创建可以涉及相对小的组件中的数百个单独CAD零件到相对大的组件中的数十万个零件(或更多)的设计和定位。而且，形成CAD组件的各种零件可以以各种方式互连，常见示例是在特定直径和几何形状的孔处装配到其它CAD零件中的螺母、螺栓、轴或螺钉。这样的CAD零件可以根据特定的物理位置和特定的取向而相互关联，在该特定的物理位置和特定的取向，CAD零件在给定的CAD组件中互连。具体地，CAD组件可以支
持限制形成CAD组件的CAD零件的约束。如本文所用的，约束可以指对CAD组件的CAD零件的移动程度的任何指定限制。CAD模型中的CAD零件可以具有关于例如沿着其中设计CAD零件的3D系统的“x”、“y”或“z”维度轴的移动、和/或沿着、绕或围绕“x”、“y”或“z”轴的旋转的多个自由度。
[0011]可以为给定CAD零件或在多个CAD零件之间指定约束，以限制(例如约束或防止)沿着CAD零件或在CAD零件之间的至少一个移动程度的移动。由此可见，CAD组件中的约束可以限制CAD零件如何能够或不能相对于另一CAD零件移动。CAD组件中的这种约束可以反映在由这种CAD组件表示的物理产品的构造时对移动的物理限制。作为说明性示例，针对CAD组件的板和螺栓零件设定的约束可限制螺栓零件侧向漂移穿过板(例如沿着“x”或“y”方向)或防止螺栓未穿过板中的孔(例如沿着“z”方向)，其中螺栓在孔处固定到CAD组件中的板。虽然这样的示例看起来简单，但是为包括几十万个CAD零件或更多的CAD组件设定适当的约束将是一项挑战。
[0012]在当前CAD背景下确定和指定约束可能是耗时、耗费资源并且乏味的。例如，CAD组件中的CAD零件的配合可以通过在各个CAD零件上手动标记互补特征来执行，但是这样的过程需要手动设计工作并且可能易于出错。用户指定的约束可以是手动指定互连CAD零件之间的移动限制的另一种方式。然而，给定的CAD组件将以几乎无限数量的方式来约束，许多时候实现相同程度的移动限制，但是基于用户偏好具有不同的约束设定。这种手动过程可能是耗时的、易出错的、不一致的且非最佳的。
[0013]本文的公开内容可以提供用于基于ML生成CAD组件的约束的系统、方法、设备和逻辑。如本文更详细描述的，提出了各种特征以支持通过机器学习生成CAD组件的约束。本专利技术的基于ML的约束生成特征可以支持CAD组件的CAD零件的约束的自动检测、应用和验证，并且可以支持约束生成而无需将CAD零件实际放置到CAD组件中。而且，用于这种基于ML的解决方案的训练数据不需要包括明确约束的CAD模型，因为本文提出的基于ML的约束生成特征可以支持根据现有设计推断约束。通过本专利技术，通过提出CAD组件中可能的CAD零件位置，可以使CAD组件中的约束和CAD零件确定、指定和定位更简单和更快速，这可以降低CAD用户巡览CAD组件的3D空间的负担。如果CAD组件的最终布置是未知的，则所提出的特征还可以使得能够检测CAD组件中的互补CAD零件，因此提高CAD处理效率。
[0014]这些和其它基于ML的约束生成特征以及技术益处在本文中更详细地描述。
[0015]图1示出了支持基于ML生成CAD组件的约束的计算系统100的示例。计算系统100可以采取单个或多个计算设备(例如应用服务器、计算节点、台式或膝上型计算机、智能电话或其他移动设备、平板设备、嵌入式控制器等)的形式。在一些实现方式中，计算系统100实现CAx工具、应用或程序，以帮助用户设计、分析、模拟或3D制造产品。
[0016]作为支持本文所述的基于ML的约束生成特征的任何组合的示例实现方式，图1所示的计算系统100包括约束学习引擎110和约束生成引擎112。计算系统100可以以各种方式(例如硬件和编程)实现引擎110和112(包括其组件)。用于引擎110和112的编程可以采取存储在非瞬态机器可读存储介质上的处理器可执行指令的形式，并且用于引擎110和112的硬件可以包括执行这些指令的处理器。处理器可以采取单处理器或多处理器系统的形式，并且在一些示例中，计算系统100使用相同的计算系统特征或硬件组件(例如公共处理器或公共存储介质)来实现多个引擎。
[0017]在图1所示的示例中，计算系统100还包括机器学习模型120。计算系统100本身可以实现ML本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：通过计算系统(100、600)：访问(502)包括多个计算机辅助设计(CAD)零件的CAD组件(130)；生成(504)所述CAD组件(130)的表示图(210)，其中，所述表示图(210)中的节点表示所述多个CAD零件的几何面，并且所述表示图(210)中的边表示所述多个CAD零件的几何边；确定(506)所述CAD组件(130)中的约束，其中，所述约束限制所述CAD组件(130)中的不同CAD零件的几何面之间的移动程度；将表示所确定的约束的约束边插入(508)到所述表示图(210)中；将所述表示图(210)提供(510)为训练数据以训练机器学习模型(120)；以及通过将所述机器学习模型(120)应用于不同CAD组件(410)来生成(512)所述不同CAD组件(410)的约束(430)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述CAD组件(130)中的所述约束包括识别所述CAD组件(130)中的用户指定的约束。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，确定所述CAD组件(130)中的所述约束包括根据所述CAD组件(130)的几何形状推断所述约束。4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述CAD组件(130)的所述几何形状推断所述约束包括：确定给定约束类型的公式表示；以及使用所述公式表示来比较所述CAD组件(130)的所选几何面，以确定所述所选几何面之间的所述给定约束类型的约束。5.根据权利要求4所述的方法，其中，比较所述CAD组件(130)的所述所选几何面包括：识别所述CAD组件(130)的给定CAD零件的几何面；确定在距所述给定CAD零件的所述所识别的几何面的阈值距离内的其他CAD零件的几何面；以及在所述给定CAD零件的所述所识别的几何面与所述其他CAD零件的各个几何面之间应用所述给定约束类型的所述公式表示，以确定所述给定约束类型的所述约束。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，还包括：将特征向量(230)插入到所述表示图(210)中的所述节点中，其中，给定特征向量表示所述CAD组件(130)的给定几何面的拓扑和几何特征。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述CAD组件(130)的给定几何面的所述特征向量(230)表示所述给定几何面的图元类型、与所述给定几何面相邻的其它几何面的数量、所述给定几何面的面积、所述给定几何面的周长、所述给定几何面的图元半径、所述给定几何面的法向量、所述给定几何面的旋转或尺度不变描述符、或其任何组合。8.一种系统(100)，包括：约束学习引擎(110)，其被配置为：访问包括多个计算机辅助设计(CAD)零件的CAD组件(130)；生成所述CAD组件(130)的表示图(210)，其中，所述表示图(210)中的节点表示所述多个CAD零件的几...
【专利技术属性】
技术研发人员：W，
申请(专利权)人：西门子工业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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