一种基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备技术方案

本说明书公开了一种基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备，能够快速准确地确定出加工目标零件需要的复用工艺，实施效率高、成本低、实用性强。所述方法包括：从工艺规则库中选取确定与所述目标零件相应的相似零件；对所述目标零件及相应的所述相似零件进行特征分解配准，确定与所述目标零件的多个子特征相匹配的相似特征；将多个所述相似特征的加工工艺映射至所述目标零件中的多个所述子特征，根据多个所述子特征对应的所述加工工艺对所述目标零件进行加工生产。所述系统包括相似零件确定模块、特征分解配准模块及工艺复用加工模块。所述电子设备中的处理器用于执行所述基于相似零件的工艺复用加工方法。述基于相似零件的工艺复用加工方法。述基于相似零件的工艺复用加工方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及机械制造加工工艺设计
，具体涉及一种基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]随着CAD/CAM系统的不断发展和广泛应用，大量的数字化三维CAD模型及关联的工艺数据/知识不断地生成并存储在企业的数据/知识库中。对于企业来说，制造产品并不是完全独立的，新旧产品的结构设计和数控工艺等方面具有一定的相似性和继承性。如何利用已经设计好的数控加工案例，在相似件上有效复用特征与工艺进行自动加工，节约工程师时间，对促进数控加工甚至整个制造业工艺设计的一致性与高效性、提高产品开发效率和质量、缩短生产准备周期具有重要意义。
[0003]在一些相关技术中，采用特征识别加工艺决策的方式实现工艺复用，首先对需要加工的给定零件进行特征识别，在过往的工艺规则库中检索与给定零件中特征对应的加工工艺方案、参数，最后根据加工方案、参数自动生成工艺程序组。这样的方式，难以对复杂零件特征进行精准有效识别，工艺决策过程中所用到的工艺规则库覆盖面有限，仍然需要较大程度的人工介入，方案实施效率较低、实用性差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备，能够快速准确地确定出加工目标零件需要的复用工艺，方案实施效率高、成本低、实用性强。
[0005]根据第一方面，本说明书实施例提供了一种基于相似零件的工艺复用加工方法，所述方法包括：
[0006]通过将目标零件与工艺规则库中的多个历史零件进行对比，从所述工艺规则库中选取确定与所述目标零件相应的相似零件，所述目标零件为给定的待加工零件；
[0007]通过对所述目标零件及相应的所述相似零件进行特征分解配准，在所述相似零件中确定与所述目标零件的多个子特征相匹配的相似特征；
[0008]将多个所述相似特征的加工工艺(元素)映射至所述目标零件中的多个所述子特征，根据多个所述子特征对应的所述加工工艺对所述目标零件进行加工生产。
[0009]可选的，所述工艺规则库中包括多个所述历史零件相应的结构拓扑图与加工工艺集；
[0010]所述结构拓扑图包括多个结构拓扑子图；
[0011]所述加工工艺集包括多个加工工艺，多个所述加工工艺与多个所述结构拓扑子图相对应。
[0012]可选的，通过将目标零件与工艺规则库中的多个历史零件进行对比，从所述工艺规则库中选取确定与所述目标零件相应的相似零件，包括：
[0013]确定所述目标零件的结构拓扑图；
[0014]计算确定所述目标零件的结构拓扑图与所述工艺规则库中多个所述历史零件的结构拓扑图之间的相似度；
[0015]根据所述相似度从多个所述历史零件中选取确定所述相似零件。
[0016]可选的，计算确定所述目标零件的结构拓扑图与所述工艺规则库中多个所述历史零件的结构拓扑图之间的相似度，包括：
[0017]利用图卷积神经网络的注意力网络层分别计算所述目标零件、所述历史零件对应的所述结构拓扑图的节点嵌入向量；
[0018]以所述目标零件、所述历史零件相应的所述节点嵌入向量为输入，利用所述图卷积神经网络的全连接网络层计算所述目标零件与所述历史零件对应的所述结构拓扑图之间的所述相似度。
[0019]可选的，利用图卷积神经网络的注意力网络层分别计算所述目标零件、所述历史零件对应的所述结构拓扑图的节点嵌入向量，包括：
[0020]所述节点嵌入向量：
[0021][0022]其中，h表示注意力机制作用下的所述节点嵌入向量，N表示所述结构拓扑图中的节点总数，u
m
,u
n
分别表示第m,n个节点的嵌入，σ为sigmoid函数，W表示所述图卷积神经网络中所述注意力网络层相应的权重矩阵。
[0023]可选的，通过对所述目标零件及相应的所述相似零件进行特征分解配准，在所述相似零件中确定与所述目标零件的多个子特征相匹配的相似特征，包括：
[0024]将所述目标零件的所述结构拓扑图拆分为多个特征子图作为所述目标零件的所述子特征；
[0025]通过将所述目标零件的多个所述特征子图与所述相似零件对应的多个所述结构拓扑子图进行对比匹配，确定与多个所述特征子图相对应的所述结构拓扑子图作为所述相似特征。
[0026]可选的，将所述目标零件的所述结构拓扑图拆分为多个特征子图作为所述目标零件的所述子特征，包括：
[0027]利用预训练的图卷积神经网络针对所述目标零件的所述结构拓扑图进行处理，从所述结构拓扑图中预测并分割成多个所述特征子图。
[0028]可选的，根据多个所述子特征对应的所述加工工艺对所述目标零件进行加工生产，包括：
[0029]根据多个所述子特征对应的所述加工工艺生成加工流程，对所述加工流程中多个加工工艺的工艺参数进行调整；
[0030]在调整工艺参数后，基于所述加工流程对所述目标零件进行加工生产。
[0031]在第二方面，本说明书实施例还提供了一种基于相似零件的工艺复用加工系统，所述系统包括：
[0032]相似零件确定模块，用于将目标零件与工艺规则库中的多个历史零件进行对比，
从所述工艺规则库中选取确定与所述目标零件相应的相似零件，所述目标零件为给定的待加工零件；
[0033]特征分解配准模块，用于对所述目标零件及相应的所述相似零件进行特征分解配准，在所述相似零件中确定与所述目标零件的多个子特征相匹配的相似特征；
[0034]工艺复用加工模块，用于将多个所述相似特征的加工工艺映射至所述目标零件中的多个所述子特征，根据多个所述子特征对应的所述加工工艺对所述目标零件进行加工生产。
[0035]在第三方面，本说明书实施例还提供了一种基于相似零件的工艺复用加工电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法。
[0036]从上面可以看出，本说明书实施例所提供的一种基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备，具有如下的有益技术效果：
[0037]所述基于相似零件的工艺复用加工方法、系统及电子设备，通过将目标零件与工艺规则库中的多个历史零件进行对比选取确定相似零件，通过对所述目标零件及相应的所述相似零件进行特征分解配准，在所述相似零件中确定与所述目标零件的多个子特征相匹配的相似特征，最后将多个所述相似特征的加工工艺映射至所述目标零件中的多个所述子特征，根据多个所述子特征对应的所述加工工艺对所述目标零件进行加工生产。这样的方式以基于相似零件的思路为所述目标零件确定有效对应的复用工艺，能够快速准确地确定出加工目标零件需要的复用工艺，方案实施效率高、成本低、实用性强。
附图说明
[0038]通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于相似零件的工艺复用加工方法，其特征在于，所述方法包括：通过将目标零件与工艺规则库中的多个历史零件进行对比，从所述工艺规则库中选取确定与所述目标零件相应的相似零件，所述目标零件为给定的待加工零件；通过对所述目标零件及相应的所述相似零件进行特征分解配准，在所述相似零件中确定与所述目标零件的多个子特征相匹配的相似特征；将多个所述相似特征的加工工艺映射至所述目标零件中的多个所述子特征，根据多个所述子特征对应的所述加工工艺对所述目标零件进行加工生产。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工艺规则库中包括多个所述历史零件相应的结构拓扑图与加工工艺集；所述结构拓扑图包括多个结构拓扑子图；所述加工工艺集包括多个加工工艺，多个所述加工工艺与多个所述结构拓扑子图相对应。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过将目标零件与工艺规则库中的多个历史零件进行对比，从所述工艺规则库中选取确定与所述目标零件相应的相似零件，包括：确定所述目标零件的结构拓扑图；计算确定所述目标零件的结构拓扑图与所述工艺规则库中多个所述历史零件的结构拓扑图之间的相似度；根据所述相似度从多个所述历史零件中选取确定所述相似零件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算确定所述目标零件的结构拓扑图与所述工艺规则库中多个所述历史零件的结构拓扑图之间的相似度，包括：利用图卷积神经网络的注意力网络层分别计算所述目标零件、所述历史零件对应的所述结构拓扑图的节点嵌入向量；以所述目标零件、所述历史零件相应的所述节点嵌入向量为输入，利用所述图卷积神经网络的全连接网络层计算所述目标零件与所述历史零件对应的所述结构拓扑图之间的所述相似度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用图卷积神经网络的注意力网络层分别计算所述目标零件、所述历史零件对应的所述结构拓扑图的节点嵌入向量，包括：所述节点嵌入向量：其中，h表示注意力机制作用下的所述节点嵌入向量，N表示所述结构拓扑图中的节点总数，u
m
,u
n
分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：武双艺，程少杰，许田贵，吴超，
申请(专利权)人：上海优集工业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：