[发明专利]一种船用柴油机关键件的可制造性智能评价方法

说明书

本发明公开了一种船用柴油机关键件可制造性的智能评价方法，包括如下步骤：步骤1：对船用柴油机关键件的加工特征进行分类；步骤2：分析MBD模型，提取加工特征几何元素并降维处理；步骤3：构建加工特征分类器，采用基于多角度图像识别综合分析方法进行特征识别；步骤4：提取MBD模型标注信息，构建零件信息模型和加工特征信息模型；步骤5：收集企业制造资源信息，构建制造资源信息模型；步骤6：收集典型案例并采用数据挖掘技术，挖掘船用柴油机关键件的加工特征结构设计工艺规则，生成结构工艺性智能决策模型；解决当前可制造性评价体系人为干预因素过多的问题，完善了可制造性评价内容，使得可制造性评价方式由规则化向智能化转变。

技术领域

本发明涉及一种船用柴油机关键件的可制造性智能评价方法，尤其涉及一种使可制造性评价方式由规则化向智能化转变的船用柴油机关键件的可制造性智能评价方法。

背景技术

作为机械领域内一种常用的重要零件，柴油机关键件加工过程复杂且精度要求较高。在生产制造过程中，设计部门和制造部门往往缺乏信息交流，前者在设计中很少考虑到下游阶段的工艺、制造、装配、检测等内容，大量难以制造甚至无法制造的设计结构由此产生。在这种情况下，引入可制造性评价技术对零件进行工艺性分析及制造合理性评价，可以从制造角度判断零件设计的合理性并提供给设计人员修改，使得零件的生产效率、经济效益最优化。当前，可制造性评价的研究多基于规则匹配方法。

在《现代制造技术与装备》2018年第1期，题目为：“基于零件三维模型的可制造性分析技术研究”文章中，采用面向加工特征的特征识别技术建立加工特征模型，通过构建加工工艺性评价知识库、规则库，实现模型的结构工艺性评价。但该文章不足之处是可识别特征范围较小，且只针对零件的结构工艺性展开，整体评价体系的设计具有一定的缺陷性。此外，未阐述工艺规则的构建方法，存在由人工构建规则库的不准确问题，使得工艺规则的不同表达方式造成评价结果的不同。在中国专利“基于特征-资源知识的船用柴油机关重件可制造性三级优化方法”(申请号：201911073722.9)中，采用面和规则的特征识别方法进行特征识别，在此基础上构建了加工元信息模型和加工制造能力知识库，并通过规则匹配方法解决结构工艺性和加工可行性评价问题。该方法虽考虑到了制造资源的动态更新问题，但评价体系设计的仍不够全面，未涉及对零件层面信息的评价。此外，评价体系依旧是基于规则匹配模式，在特征识别和结构工艺性评价方面存在大量主观人为因素，从而影响评价的准确性。

发明内容

发明目的：本发明旨在提供一种船用柴油机关键件可制造性的智能评价方法，解决了当前可制造性评价体系人为干预因素过多的问题，完善了可制造性评价内容，使得可制造性评价方式由规则化向智能化转变。

技术方案：本发明所述的船用柴油机关键件的可制造性智能评价方法，所述船用柴油机关键件的可制造性智能评价方法包括如下步骤：

步骤1：对船用柴油机关键件的加工特征进行分类；

步骤2：分析MBD模型，提取加工特征几何元素并降维处理；

步骤3：构建加工特征分类器，采用基于多角度图像识别综合分析方法进行特征识别；

步骤4：提取MBD模型标注信息，构建零件信息模型和加工特征信息模型；

步骤5：收集企业制造资源信息，构建制造资源信息模型；

步骤6：收集典型案例并采用数据挖掘技术，挖掘船用柴油机关键件的加工特征结构设计工艺规则，生成结构工艺性智能决策模型；

步骤7：采用结构工艺性智能决策方法判断零件的结构工艺性；采用基于约束能力的制造资源双层筛选方法判断零件的加工可行性；

步骤8：基于NX10.0开发此平台，输出可制造性评价报告，所述可制造性评价报告分为结构工艺性评价报告和加工可行性评价报告，所述评价报告包括在可制造性为通过条件下的制造资源列表以及不通过条件下的具体原因。