System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种面向机加工零件的智能工艺方法、系统、设备及介质技术方案_技高网

一种面向机加工零件的智能工艺方法、系统、设备及介质技术方案

技术编号:41239449 阅读:9 留言:0更新日期:2024-05-09 23:52
本发明专利技术属于机加工零件技术领域,为了解决现有无法实现对零件全方位、自动表达的问题,提出了一种面向机加工零件的智能工艺方法、系统、设备及介质,结合零件的识别特征以及零件三维模型,将该零件基于预设的分类模型进行分类;将零件的识别特征以及零件三维模型与知识库内零件进行对比,判定待对比零件即相似零件及其工艺;将所识别工艺特征信息以及工艺知识库内工艺信息同步到知识图谱中,进行结构化管理与展示;实现对零件全过程的表达,并进行结构化数据的管理,提高生产效率;通过基于深度学习的工艺推理方法,实现已有工艺数据的挖掘以及工艺数据的重用,实现基于数据驱动的工艺数据推理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机加工零件相关,尤其涉及一种面向机加工零件的智能工艺方法、系统、设备及介质


技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。

2、零件是制造过程中的基本组成单元也是机加工的基本对象。工艺设计作为连接产品设计和产品制造的桥梁,其对零件对象,尤其是在保证零件质量、提高生产效率以及促使零件对象升级改进等方面,有着重要的影响。传统零件工艺设计过程需要工程师对零件进行分析、分类,随后按照待加工部分制订零件的工艺方案,并将其输入到capp或pdm等系统。

3、专利cn201911026801.4专利技术了一种变速箱箱体智能制造工艺系统,该系统实现了特征识别、工艺推理及生产排程,但该方法主要是基于规则的方法,且不包含零件分类、知识图谱等模块。现有方案有:基于机加工工艺知识建模与管理、基于知识匹配的骨架工艺生成、基于工艺约束的精准工艺生成三方面方法。基于三维模型的机加工艺设计系统,研究聚焦于特征识别和知识重用,建立了系统框架,开发了加工特征识别算法和工艺知识库。探讨了智能决策和工艺重用技术,系统提出了特征工艺链决策、零件潜在备选工艺路线生成、工艺路线综合决策等关键内容,通过模糊评价、复杂网络建模、相似性度量等方法实现了系统的智能决策。三维零件信息在由设计过程到工艺过程传递过程中,往往需要大量依赖人工介入,并且在已有工艺设计数据的再利用方法方面缺少相应的支撑。但是,现有技术主要表现为以下几点:1)需要由人工进行识别分类;2)需要由人工对其中特征进行识别,以支撑后续工艺设计的进行;3)人工或半人工的工艺设计;4)已有工艺数据的挖掘重用方法缺失;5)已有工艺数据结构化、可视化效果不佳。并且现有研究多是针对某一方面的研究,缺少成套的面向机加工零件的智能工艺管理、设计方法。

4、综上所述,在离散制造行业机加工领域中,如何将零件的三维设计到零件的工艺设计统一起来,实现对零件的全方位表达,并对已有工艺信息进行重用和挖掘进而实现工艺设计过程的自动化、可视化是目前急需解决的问题。


技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足,本专利技术提供了一种面向机加工零件的智能工艺方法、系统、设备及介质,实现零件特征识别、零件自动分类、零件工艺自动匹配、构建知识图谱进行结构化数据的管理以及零件工艺自动推理,提高生产效率。

2、为实现上述目的,本专利技术的第一个方面提供一种面向机加工零件的智能工艺方法,包括:

3、获取零件的识别特征和对应的零件三维模型;

4、将零件的识别特征和对应的零件三维模型输入至预设的零件分类模型中,得到零件的分类结果;在所述预设的零件分类模型中,具体包括:分别提取零件识别特征的语义关系和零件三维模型的关键信息;将所提取的零件识别特征的语义关系和零件三维模型的关键信息分别进行处理后进行信息融合,基于融合后的信息进行分类识别;

5、基于零件的分类结果,确定待对比零件,基于零件的识别特征和对应的零件三维模型,通过计算零件与所述待对比零件之间的特征相似度和三维模型相似度,进行零件工艺匹配;

6、根据所得到的零件的分类识别结果、零件工艺匹配结果构建知识图谱;

7、根据所构建的知识图谱,基于工艺推理模型对零件进行工艺数据推理。

8、本专利技术的第二个方面提供一种面向机加工零件的智能工艺系统,包括:

9、获取模块:获取零件的识别特征和对应的零件三维模型;

10、分类模块:将零件的识别特征和对应的零件三维模型输入至预设的零件分类模型中,得到零件的分类结果;在所述预设的零件分类模型中,具体包括:分别提取零件识别特征的语义关系和零件三维模型的关键信息;将所提取的零件识别特征的语义关系和零件三维模型的关键信息分别进行处理后进行信息融合,基于融合后的信息进行分类识别;

11、工艺匹配模块:基于零件的分类结果,确定待对比零件,基于零件的识别特征和对应的零件三维模型,通过计算零件与所述待对比零件之间的特征相似度和三维模型相似度,进行零件工艺匹配;

12、构建知识图谱模块:根据所得到的零件的分类识别结果、零件工艺匹配结果构建知识图谱;

13、工艺推理模块:根据所构建的知识图谱,基于工艺推理模型对零件进行工艺数据推理。

14、本专利技术的第三个方面提供一种计算机设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种面向机加工零件的智能工艺方法。

15、本专利技术的第四个方面提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行一种面向机加工零件的智能工艺方法。

16、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果:

17、在本专利技术中,结合零件的识别特征以及零件三维模型,将该零件基于预设的零件分类模型进行分类;将零件的识别特征以及零件三维模型与知识库内零件进行对比,判定待对比零件即相似零件及其工艺;将所识别工艺特征信息以及工艺知识库内工艺信息同步到知识图谱中,进行结构化管理与展示;实现对零件全过程的表达,并构建知识图谱进行结构化数据的管理,提高生产效率,根据构建的知识图谱对零件进行工艺推理,实现对零件的全方位表达。

18、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本专利技术的实践了解到。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,获取零件的识别特征,具体为:

3.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,在所述预设的零件分类模型中,具体包括:

4.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,采用BM25算法计算零件与所述待对比零件之间的特征相似度,具体为:

5.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,利用预设的连体深度学习网络计算零件与所述待对比零件之间的三维模型相似度,具体为:

6.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,基于所构建的知识图谱,基于典型工艺推理模型进行工艺数据推理,具体包括:

7.如权利要求6所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,通过序列工艺推理模型对零件进行工艺序列的推理,具体为:

8.一种面向机加工零件的智能工艺系统,其特征在于,包括:

9.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,获取零件的识别特征,具体为:

3.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,在所述预设的零件分类模型中,具体包括:

4.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,采用bm25算法计算零件与所述待对比零件之间的特征相似度,具体为:

5.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,利用预设的连体深度学习网络计算零件与所述待对比零件之间的三维模型相似度,具体为:

6.如权利要求1所述的一种面向机加工零件的智能工艺方法,其特征在于,基于所构建的知识图谱,基于典型工艺推...

【专利技术属性】
技术研发人员:李建勋邱慧慧魏亮梅敬成邵梦刘斌李龙传齐浩杰靳化振张金龙姜勇泉杨飞邵梅周超
申请(专利权)人:山东山大华天软件有限公司
类型:发明
国别省市:

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