CN107704927A - 蒙皮零件检测数据向知识转化的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种蒙皮零件检测数据向知识转化的方法,用于解决现有检测数据向知识转化的方法实用性差的技术问题。技术方案是通过比对分析蒙皮零件工件扫描模型与设计模型,进行设计模型截面线和工件扫描模型截面线等曲率圆弧分割,提取到蒙皮零件的检测数据。通过蒙皮零件精确成形工艺知识分类检索,确定检测数据转化的方向,然后进行蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征直接筛选匹配,通过对定量特征进行主观客观组合赋权,采用灰色欧几里德加权平均关联度计算方法进行相似度计算,完成蒙皮零件检测数据向蒙皮零件精确成形工艺知识的转化。本发明扩大了检测数据向知识转化方法的适用范围,相似度计算考虑因素更多,说服力更强,实用性好。
Description
技术领域
本发明涉及一种检测数据向知识转化的方法,特别涉及一种蒙皮零件检测数据向知识转化的方法。
背景技术
文献“成形件检测数据向知识转化方法,计算机集成制造***,2017,Vol23(8),p1612-1619”公开了一种成形件检测数据向知识转化的方法。该方法通过框肋零件橡皮囊成形的弯边回弹检测数据与知识组成结构的对比分析,提出知识转化方法,主要包括数据导入、结构转换、状态判别、知识融合四个步骤。采用基于灰色关联系数的相似度计算方法建立了冗余及冲突检测机制,较好地解决了知识获取中将生产数据转化为知识的问题。文献所述方法采用的灰色关联赋权法只能针对冲突检测属性为单一属性的情况,适用范围不广,另外,文献中采用的灰色关联度相似度计算方法没有考虑各属性的关联系数相对于灰色关联度的波动值,计算结果说服力不强。
发明内容
为了克服现有检测数据向知识转化的方法实用性差的不足,本发明提供一种蒙皮零件检测数据向知识转化的方法。该方法通过比对分析蒙皮零件工件扫描模型与设计模型,进行设计模型截面线和工件扫描模型截面线等曲率圆弧分割,提取到蒙皮零件的检测数据。通过蒙皮零件精确成形工艺知识分类检索,确定检测数据转化的方向,然后进行蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征直接筛选匹配,通过对定量特征进行主观客观组合赋权,采用灰色欧几里德加权平均关联度计算方法进行相似度计算,完成蒙皮零件检测数据向蒙皮零件精确成形工艺知识的转化。本发明扩大了检测数据向知识转化方法的适用范围,相似度计算考虑因素更多,说服力更强,实用性好。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案:一种蒙皮零件检测数据向知识转化的方法,其特点是包括以下步骤:
步骤一、在Geomagic Qualify比对分析软件里进行设计模型Md与工件扫描模型Mw的比对。采用最佳拟合对齐方式进行设计模型Md与工件扫描模型Mw的对齐,使工件扫描模型Mw通过刚体变换后每一个点到设计模型Md的距离平方和最小。
步骤二、设计模型截面线Cd与工件扫描模型截面线Cw截取。以设计模型外形面A为依据,作平行于A的切平面S,以平面S所在的面创建草图基准面,作能够包络外形面A的轮廓四边形Q,使所构造外形包络轮廓四边形的一组边界线必须保证与零件的拉伸方向一致,沿着此组边界线上等距离取N个点(P1,P2...Pn),并作各点的法平面分别与设计模型Md外形面与工件扫描模型Mw外形面相交,得到设计模型截面线Cu d(u=1,2,…,N)与工件扫描模型截面线Cu w(u=1,2,…,N)。
步骤三、设计模型截面线Cd分段拟合圆弧。对于任意一条设计模型截面线Ci d,根据轮廓线离散分段等曲率圆弧拟合的方法,将Ci d分为左半段Ci dL和右半段Ci dR,将Ci dL分为a1个圆弧段Segu dL(u=1,2,…,a1),得到a1个圆弧半径Ru dL(u=1,2,…,a1),Ci dR分为a2个圆弧段Segv dR(v=1,2,…,a2),得到a2个圆弧半径Rv dR(v=1,2,…,a2)。对于任意一段设计模型分段圆弧Segi d,根据圆弧长度L和圆弧半径Ri d得到圆弧角度αi d,即Segi d=(Ri d,αi d)。
步骤四、工件扫描模型截面线Cw分段拟合圆弧。按照与设计模型截面线Ci d最高点重合并且分段圆弧弧长相等的原则,将Ci w分为左半段Ci wL和右半段Ci wR,左半段Ci wL分为a1个曲线段Segu wL(u=1,2,…,a1),Ci wR分为a2个曲线段Segv wR(v=1,2,…,a2)。对于任意一段工件扫描模型曲线段Segi w,利用CATIA软件离散为Q个点,导出Q个点的二维坐标asc格式文件得到Q个点的二维坐标(Xi,Yi)(i=1,2,…,Q),并采用最小二乘法进行圆弧拟合,即由:
得到:从而得到工件扫描模型圆弧半径根据圆弧长度L和Ri w计算得到工件扫描模型圆弧角度αi w,即Segi w=(Ri w,αi w)。
步骤五、蒙皮零件检测数据D提取。考虑蒙皮零件的材料厚度t,得到蒙皮零件检测数据定量特征FD q=(t,Rd,αd,Rw,αw),构件类型Mc、材料牌号Mt、材料状态Ms、材料品种Mv共同组成蒙皮零件检测数据定性特征FD c=(Mc,Mt,Ms,Mv),定量特征和定性特征共同构成蒙皮零件检测数据D=(FD c,FD q)。
步骤六、蒙皮零件精确成形工艺知识K分类检索。蒙皮零件精确成形工艺知识分为蒙皮基础试件精确成形工艺知识Kb、蒙皮不同结构件精确成形工艺知识Ks,蒙皮基础试件检测数据Db向Kb转化,蒙皮不同结构件检测数据Ds向Ks转化。
步骤七、蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征Fc直接筛选匹配。通过精确匹配的方式对定性特征FD c=(Mc,Mt,Ms,Mv)进行直接筛选匹配,选取定性特征与待转化检测数据Di=(FD c,FD q)的定性特征完全相同的蒙皮零件精确成形工艺知识K=(FK c,FK q),得到m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km。
步骤八、定量特征Fq组合赋权。利用主观赋权法确定蒙皮零件定量特征的主观权重向量为α=(α1,α2,α3,α4,α5)。利用熵值法进行客观赋权,对于m条知识,n个权重指标,指标值为xij(1≤i≤m,1≤j≤n),对权重指标矩阵X=(xij)m×n用线性比例变换法作标准化处理,得到标准化矩阵Y=(yij)m×n,其中对标准化矩阵进行归一化处理,得:计算第j个指标的熵值计算第j个指标的差异系数hj=1-ej(1≤j≤n),计算各指标的权重得到蒙皮零件定量特征的客观权重向量为β=(β1,β2,β3,β4,β5),采用乘法合成法对权重指标进行组合赋权,组合权重式中αk和βk分别为利用主观赋权法和熵值法确定的第k个指标的权重,ωk为第k个指标的组合权重。
步骤九、定量特征Fq相似度计算。对于任意一条蒙皮零件检测数据定量特征FD q=(t0,R0 d,α0 d,R0 w,α0 w)和经过直接筛选匹配得到的m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km定量特征FK q=(ti,Ri d,αi d,Ri w,αi w)(i=1,2,…,m),采用规一化的方法:其中xk0为FD q的第k个属性的值,xki为FK q第k个属性的值。计算si(k)=|xk0-xki|,定义FK q对FD q在第k个属性的关联系数为:其中ρ=0.5,计算灰色加权平均关联度为:考虑到FD q与FK q在各属性的关联系数ξ0i(k)相对于灰色加权平均关联度的波动值计算灰色欧几里德加权平均关联度
步骤十、蒙皮零件检测数据D向蒙皮零件精确成形工艺知识K的转化。转化分为四种情况,第一种情况:待转化检测数据Di和经过直接筛选匹配得到的m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km的相似度计算结果都小于阀值K1,直接将Di转化为一条知识Ki=(FK c,FK q);第二种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K1,Di与Km的相似度计算结果都小于阀值K2,不进行转化;第三种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K2,并且这些相似度计算结果大于K2的工艺知识中至少存在一条工艺知识Ku与Di的冲突检测结果大于阀值K3,说明已经存在了相似的知识,不进行转化;第四种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K2,Di与所有工艺知识的冲突检测结果都小于阀值K3,说明Di与蒙皮零件精确成形工艺知识产生冲突,则由工艺人员选择标记转化、替换冲突知识或者放弃转化。
本发明的有益效果是:该方法通过比对分析蒙皮零件工件扫描模型与设计模型,进行设计模型截面线和工件扫描模型截面线等曲率圆弧分割,提取到蒙皮零件的检测数据。通过蒙皮零件精确成形工艺知识分类检索,确定检测数据转化的方向,然后进行蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征直接筛选匹配,通过对定量特征进行主观客观组合赋权,采用灰色欧几里德加权平均关联度计算方法进行相似度计算,完成蒙皮零件检测数据向蒙皮零件精确成形工艺知识的转化。本发明扩大了检测数据向知识转化方法的适用范围,相似度计算考虑因素更多,说服力更强,实用性好。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
附图说明
图1是本发明蒙皮零件检测数据向知识转化的方法实施例中蒙皮零件示意图。
图2是本发明蒙皮零件检测数据向知识转化的方法实施例中设计模型截面线、工件扫描模型截面线分段拟合圆弧结果。
具体实施方式
参照图1-2。本发明蒙皮零件检测数据向知识转化的方法具体步骤如下:
步骤一、在Geomagic Qualify比对分析软件里进行设计模型Md与工件扫描模型Mw的比对。采用最佳拟合对齐方式进行设计模型Md与工件扫描模型Mw的对齐,使工件扫描模型Mw通过刚体变换后每一个点到设计模型Md的距离平方和最小。
步骤二、设计模型截面线Cd与工件扫描模型截面线Cw截取。以设计模型外形面A为依据,作平行于A的切平面S,以平面S所在的面创建草图基准面,作能够包络外形面A的轮廓四边形Q,使所构造外形包络轮廓四边形的一组边界线必须保证与零件的拉伸方向一致,沿着此组边界线上等距离取N个点(P1,P2...Pn),并作各点的法平面分别与设计模型Md外形面与工件扫描模型Mw外形面相交,得到设计模型截面线Cu d(u=1,2,…,N)与工件扫描模型截面线Cu w(u=1,2,…,N)。
步骤三、设计模型截面线Cd分段拟合圆弧。对于任意一条设计模型截面线Ci d,根据轮廓线离散分段等曲率圆弧拟合的方法,将Ci d分为左半段Ci dL和右半段Ci dR,将Ci dL分为a1个圆弧段Segu dL(u=1,2,…,a1),得到a1个圆弧半径Ru dL(u=1,2,…,a1),Ci dR分为a2个圆弧段Segv dR(v=1,2,…,a2),得到a2个圆弧半径Rv dR(v=1,2,…,a2)。对于任意一段设计模型分段圆弧Segi d,根据圆弧长度L和圆弧半径Ri d得到圆弧角度αi d,即Segi d=(Ri d,αi d)。
步骤四、工件扫描模型截面线Cw分段拟合圆弧。按照与设计模型截面线Ci d最高点重合并且分段圆弧弧长相等的原则,将Ci w分为左半段Ci wL和右半段Ci wR,左半段Ci wL分为a1个曲线段Segu wL(u=1,2,…,a1),Ci wR分为a2个曲线段Segv wR(v=1,2,…,a2)。对于任意一段工件扫描模型曲线段Segi w,利用CATIA软件离散为Q个点,导出Q个点的二维坐标asc格式文件得到Q个点的二维坐标(Xi,Yi)(i=1,2,…,Q),并采用最小二乘法进行圆弧拟合,即由:
得到:从而得到工件扫描模型圆弧半径根据圆弧长度L和Ri w计算得到工件扫描模型圆弧角度αi w,即Segi w=(Ri w,αi w)。
步骤五、蒙皮零件检测数据D提取。考虑蒙皮零件的材料厚度t,得到蒙皮零件检测数据定量特征FD q=(t,Rd,αd,Rw,αw),构件类型Mc、材料牌号Mt、材料状态Ms、材料品种Mv共同组成蒙皮零件检测数据定性特征FD c=(Mc,Mt,Ms,Mv),定量特征和定性特征共同构成蒙皮零件检测数据D=(FD c,FD q)。
步骤六、蒙皮零件精确成形工艺知识K分类检索。蒙皮零件精确成形工艺知识分为蒙皮基础试件精确成形工艺知识Kb、蒙皮不同结构件精确成形工艺知识Ks,蒙皮基础试件检测数据Db向Kb转化,蒙皮不同结构件检测数据Ds向Ks转化。
步骤七、蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征Fc直接筛选匹配。通过精确匹配的方式对定性特征FD c=(Mc,Mt,Ms,Mv)进行直接筛选匹配,选取定性特征与待转化检测数据Di=(FD c,FD q)的定性特征完全相同的蒙皮零件精确成形工艺知识K=(FK c,FK q),得到m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km。
步骤八、定量特征Fq组合赋权。利用主观赋权法确定蒙皮零件定量特征的主观权重向量为α=(α1,α2,α3,α4,α5)。利用熵值法进行客观赋权,对于m条知识,n个权重指标,指标值为xij(1≤i≤m,1≤j≤n),对权重指标矩阵X=(xij)m×n用线性比例变换法作标准化处理,得到标准化矩阵Y=(yij)m×n,其中对标准化矩阵进行归一化处理,得:计算第j个指标的熵值计算第j个指标的差异系数hj=1-ej(1≤j≤n),计算各指标的权重得到蒙皮零件定量特征的客观权重向量为β=(β1,β2,β3,β4,β5),采用乘法合成法对权重指标进行组合赋权,组合权重式中αk和βk分别为利用主观赋权法和熵值法确定的第k个指标的权重,ωk为第k个指标的组合权重。
步骤九、定量特征Fq相似度计算。对于任意一条蒙皮零件检测数据定量特征FD q=(t0,R0 d,α0 d,R0 w,α0 w)和经过直接筛选匹配得到的m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km定量特征FK q=(ti,Ri d,αi d,Ri w,αi w)(i=1,2,…,m),采用规一化的方法:其中xk0为FD q的第k个属性的值,xki为FK q第k个属性的值。计算si(k)=|xk0-xki|,定义FK q对FD q在第k个属性的关联系数为:其中ρ=0.5,计算灰色加权平均关联度为:考虑到FD q与FK q在各属性的关联系数ξ0i(k)相对于灰色加权平均关联度的波动值计算灰色欧几里德加权平均关联度
步骤十、蒙皮零件检测数据D向蒙皮零件精确成形工艺知识K的转化。转化分为四种情况,第一种情况:待转化检测数据Di和经过直接筛选匹配得到的m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km的相似度计算结果都小于阀值K1,直接将Di转化为一条知识Ki=(FK c,FK q);第二种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K1,Di与Km的相似度计算结果都小于阀值K2,不进行转化;第三种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K2,并且这些相似度计算结果大于K2的工艺知识中至少存在一条工艺知识Ku与Di的冲突检测结果大于阀值K3,说明已经存在了相似的知识,不进行转化;第四种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K2,Di与所有工艺知识的冲突检测结果都小于阀值K3,说明Di与蒙皮零件精确成形工艺知识产生冲突,则由工艺人员选择标记转化、替换冲突知识或者放弃转化。
应用实施例:
步骤一、模型比对。
在Geomagic Qualify比对分析软件里进行设计模型与工件扫描模型的比对,通过最佳拟合对齐方式对齐设计模型与工件扫描模型。
步骤二、截面线截取。
等距离取5个点(P1,P2,P3,P4,P5),并作各点的法平面分别与设计模型外形面与工件扫描模型外形面相交,得到设计模型截面线C1 d、C2 d、C3 d、C4 d、C5 d和工件扫描模型截面线C1 w、C2 w、C3 w、C4 w、C5 w。
步骤三、设计模型截面线分段拟合圆弧。
以设计模型截面线C2 d为例,对C2 d进行等曲率圆弧分段拟合,将C2 dR分为6段Seg1 dR、Seg2 dR、Seg3 dR、Seg4 dR、Seg5 dR、Seg6 dR,每段的圆弧半径分别为19.724mm、23.636mm、34.962mm、63.756mm、130.555mm、174.643mm,每段的圆心角分别为29.127度、24.539度、16.863度、10.713度、8.591度、2.218度,每段的弧长分别为10.027mm、10.123mm、10.29mm、11.92mm、19.575mm、6.761mm。将C2 dL分为5段Seg1 dL、Seg2 dL、Seg3 dL、Seg4 dL、Seg5 dL,每段的圆弧半径分别为23.704mm、39.852mm、74.724mm、130.197mm、184.091mm,每段的圆心角分别为26.751度、18.561度、13.766度、10.83度、3.328度,每段的弧长分别为11.067mm、12.91mm、17.953mm、24.609mm、10.741mm。
步骤四、工件扫描模型截面线分段拟合圆弧。
根据设计模型截面线C2 d的分段结果按照各分段弧长相等的原则对工件扫描模型截面线C2 w分段,将C2 wR分为6段Seg1 wR、Seg2 wR、Seg3 wR、Seg4 wR、Seg5 wR、Seg6 wR,将C2 wL分为5段Seg1 wL、Seg2 wL、Seg3 wL、Seg4 wL、Seg5 wL,运用最小二乘法计算出各段半径,C2 wR各段圆弧半径分别为23.326mm、25.435mm、36.108mm、65.509mm、135.951mm、220.639mm,C2 wL各段圆弧半径分别为26.670mm、41.772mm、77.546mm、146.494mm、189.062mm,根据各段圆弧长度和圆弧半径计算各段圆弧的圆心角,C2 wR各段圆弧的圆心角分别为24.629度、22.803度、16.328度、10.426度、8.2498度、1.7557度,C2 wL各段圆弧的圆心角分别为23.775度、17.708度、13.265度、9.6249度、3.2551度。
步骤五、蒙皮零件检测数据提取。
选取构件类型为机身,材料牌号为2024,材料状态为O,材料品种为薄板,材料厚度为1.5mm,设计模型圆弧半径为19.724mm,设计模型圆弧角度为29.127度,工件扫描模型圆弧半径为23.326mm,工件扫描模型圆弧角度为24.629度的检测数据为待转化检测数据。
步骤六、蒙皮零件精确成形工艺知识分类检索。
确定待转化检测数据转化的方向是蒙皮不同结构件精确成形工艺知识。
步骤七、蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征直接筛选匹配。
选取构件类型为机身,材料牌号为2024,材料状态为O,材料品种为薄板的蒙皮不同结构件精确成形工艺知识为相似度计算对象。
步骤八、定量特征组合赋权。
对材料厚度、设计模型圆弧半径、设计模型圆弧角度三个属性进行组合赋权,权值分别为0、0.555、0.445,对工件扫描模型圆弧半径、工件扫描模型圆弧角度两个属性进行组合赋权,权值分别为0.577、0.423。
步骤九、定量特征相似度计算。
利用灰色欧几里德加权平均关联度方法计算待转化检测数据与匹配到的所有精确成形工艺知识的相似度,分别为0.994、0.967、0.955、0.860、0.843、0.714、0.698、0.560、0.553、0.489、0.488。
步骤十、蒙皮零件检测数据向蒙皮零件精确成形工艺知识的转化。
设定阀值K1为0.2,K2为0.8,K3为0.8,相似度计算结果表明存在5条蒙皮零件精确成形工艺知识与待转化检测数据的相似度计算结果为0.994、0.967、0.955、0.860、0.843,都大于阀值K2,相似度计算结果大于K2的这5条蒙皮零件精确成形工艺知识与待转化检测数据的冲突检测结果为0.998、0.815、0.859、0.454、0.445,存在3条蒙皮零件精确成形工艺知识与待转化检测数据的冲突检测结果为0.998、0.815、0.859,大于阀值K3,则说明已经存在了相似的知识,不进行转化。
Claims (1)
1.一种蒙皮零件检测数据向知识转化的方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一、在Geomagic Qualify比对分析软件里进行设计模型Md与工件扫描模型Mw的比对;采用最佳拟合对齐方式进行设计模型Md与工件扫描模型Mw的对齐,使工件扫描模型Mw通过刚体变换后每一个点到设计模型Md的距离平方和最小;
步骤二、设计模型截面线Cd与工件扫描模型截面线Cw截取;以设计模型外形面A为依据,作平行于A的切平面S,以平面S所在的面创建草图基准面,作能够包络外形面A的轮廓四边形Q,使所构造外形包络轮廓四边形的一组边界线必须保证与零件的拉伸方向一致,沿着此组边界线上等距离取N个点(P1,P2...Pn),并作各点的法平面分别与设计模型Md外形面与工件扫描模型Mw外形面相交,得到设计模型截面线Cu d(u=1,2,…,N)与工件扫描模型截面线Cu w(u=1,2,…,N);
步骤三、设计模型截面线Cd分段拟合圆弧;对于任意一条设计模型截面线Ci d,根据轮廓线离散分段等曲率圆弧拟合的方法,将Ci d分为左半段Ci dL和右半段Ci dR,将Ci dL分为a1个圆弧段Segu dL(u=1,2,…,a1),得到a1个圆弧半径Ru dL(u=1,2,…,a1),Ci dR分为a2个圆弧段Segv dR(v=1,2,…,a2),得到a2个圆弧半径Rv dR(v=1,2,…,a2);对于任意一段设计模型分段圆弧Segi d,根据圆弧长度L和圆弧半径Ri d得到圆弧角度αi d,即Segi d=(Ri d,αi d);
步骤四、工件扫描模型截面线Cw分段拟合圆弧;按照与设计模型截面线Ci d最高点重合并且分段圆弧弧长相等的原则,将Ci w分为左半段Ci wL和右半段Ci wR,左半段Ci wL分为a1个曲线段Segu wL(u=1,2,…,a1),Ci wR分为a2个曲线段Segv wR(v=1,2,…,a2);对于任意一段工件扫描模型曲线段Segi w,利用CATIA软件离散为Q个点,导出Q个点的二维坐标asc格式文件得到Q个点的二维坐标(Xi,Yi)(i=1,2,…,Q),并采用最小二乘法进行圆弧拟合,即由:
得到:从而得到工件扫描模型圆弧半径根据圆弧长度L和Ri w计算得到工件扫描模型圆弧角度αi w,即Segi w=(Ri w,αi w);
步骤五、蒙皮零件检测数据D提取;考虑蒙皮零件的材料厚度t,得到蒙皮零件检测数据定量特征FD q=(t,Rd,αd,Rw,αw),构件类型Mc、材料牌号Mt、材料状态Ms、材料品种Mv共同组成蒙皮零件检测数据定性特征FD c=(Mc,Mt,Ms,Mv),定量特征和定性特征共同构成蒙皮零件检测数据D=(FD c,FD q);
步骤六、蒙皮零件精确成形工艺知识K分类检索;蒙皮零件精确成形工艺知识分为蒙皮基础试件精确成形工艺知识Kb、蒙皮不同结构件精确成形工艺知识Ks,蒙皮基础试件检测数据Db向Kb转化,蒙皮不同结构件检测数据Ds向Ks转化;
步骤七、蒙皮零件精确成形工艺知识定性特征Fc直接筛选匹配;通过精确匹配的方式对定性特征FD c=(Mc,Mt,Ms,Mv)进行直接筛选匹配,选取定性特征与待转化检测数据Di=(FD c,FD q)的定性特征完全相同的蒙皮零件精确成形工艺知识K=(FK c,FK q),得到m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km;
步骤八、定量特征Fq组合赋权;利用主观赋权法确定蒙皮零件定量特征的主观权重向量为α=(α1,α2,α3,α4,α5);利用熵值法进行客观赋权,对于m条知识,n个权重指标,指标值为xij(1≤i≤m,1≤j≤n),对权重指标矩阵X=(xij)m×n用线性比例变换法作标准化处理,得到标准化矩阵Y=(yij)m×n,其中对标准化矩阵进行归一化处理,得:计算第j个指标的熵值计算第j个指标的差异系数hj=1-ej(1≤j≤n),计算各指标的权重得到蒙皮零件定量特征的客观权重向量为β=(β1,β2,β3,β4,β5),采用乘法合成法对权重指标进行组合赋权,组合权重式中αk和βk分别为利用主观赋权法和熵值法确定的第k个指标的权重,ωk为第k个指标的组合权重;
步骤九、定量特征Fq相似度计算;对于任意一条蒙皮零件检测数据定量特征FD q=(t0,R0 d,α0 d,R0 w,α0 w)和经过直接筛选匹配得到的m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km定量特征FK q=(ti,Ri d,αi d,Ri w,αi w)(i=1,2,…,m),采用规一化的方法:其中xk0为FD q的第k个属性的值,xki为FK q第k个属性的值;计算si(k)=|xk0-xki|,定义FK q对FD q在第k个属性的关联系数为:其中ρ=0.5,计算灰色加权平均关联度为:考虑到FD q与FK q在各属性的关联系数ξ0i(k)相对于灰色加权平均关联度的波动值计算灰色欧几里德加权平均关联度
步骤十、蒙皮零件检测数据D向蒙皮零件精确成形工艺知识K的转化;转化分为四种情况,第一种情况:待转化检测数据Di和经过直接筛选匹配得到的m条蒙皮零件精确成形工艺知识Km的相似度计算结果都小于阀值K1,直接将Di转化为一条知识Ki=(FK c,FK q);第二种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K1,Di与Km的相似度计算结果都小于阀值K2,不进行转化;第三种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K2,并且这些相似度计算结果大于K2的工艺知识中至少存在一条工艺知识Ku与Di的冲突检测结果大于阀值K3,说明已经存在了相似的知识,不进行转化;第四种情况:至少存在一条蒙皮零件精确成形工艺知识Kj与Di的相似度计算结果大于阀值K2,Di与所有工艺知识的冲突检测结果都小于阀值K3,说明Di与蒙皮零件精确成形工艺知识产生冲突,则由工艺人员选择标记转化、替换冲突知识或者放弃转化。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113393145A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-14 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 一种模型相似度获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113626954A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-09 | 中国地质大学(武汉) | 基于分解的多目标信息处理方法、***、计算机设备、终端 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20010049671A1 (en) * | 2000-06-05 | 2001-12-06 | Joerg Werner B. | e-Stract: a process for knowledge-based retrieval of electronic information |
CN101093559A (zh) * | 2007-06-12 | 2007-12-26 | 北京科技大学 | 一种基于知识发现的专家***构造方法 |
CN103605845A (zh) * | 2013-11-14 | 2014-02-26 | 西安工业大学 | 一种基于装配知识描述的机床夹具库管理*** |
CN105205537A (zh) * | 2015-10-28 | 2015-12-30 | 武汉开目信息技术有限责任公司 | 一种基于本体的特征加工工艺知识表达推理的装置及方法 |
CN105373590A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 知识数据的处理方法及装置 |
-
2017
- 2017-09-29 CN CN201710902568.6A patent/CN107704927B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20010049671A1 (en) * | 2000-06-05 | 2001-12-06 | Joerg Werner B. | e-Stract: a process for knowledge-based retrieval of electronic information |
CN101093559A (zh) * | 2007-06-12 | 2007-12-26 | 北京科技大学 | 一种基于知识发现的专家***构造方法 |
CN103605845A (zh) * | 2013-11-14 | 2014-02-26 | 西安工业大学 | 一种基于装配知识描述的机床夹具库管理*** |
CN105373590A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 知识数据的处理方法及装置 |
CN105205537A (zh) * | 2015-10-28 | 2015-12-30 | 武汉开目信息技术有限责任公司 | 一种基于本体的特征加工工艺知识表达推理的装置及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ZHANG HOUDAO,AND ETC: "An object-oriented modeling approach to process knowledge management", 《2008 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED COMPUTER THEORY AND ENGINEERING》 * |
袁磊等: "基于领域本体的数据-知识转换模型研究", 《数据库与信息处理》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113393145A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-14 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 一种模型相似度获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113626954A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-09 | 中国地质大学(武汉) | 基于分解的多目标信息处理方法、***、计算机设备、终端 |
CN113626954B (zh) * | 2021-08-17 | 2023-08-18 | 中国地质大学(武汉) | 基于分解的多目标信息处理方法、***、计算机设备、终端 |
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