CN104008181A - 一种基于三维模型特征的电子零件相似数控工艺检索方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于三维模型特征的电子零件相似数控工艺检索方法，其根据零件工艺实例模型，利用相似工艺层次检索算法对数据库中已有的工艺实例进行检索，将结果按照相似度由高到低排列，并显示给工艺设计人员。本发明在相似度计算时，一方面摒弃了依靠零件单个特征之间相似度简单叠加，而不考虑特征之间关系的传统相似度计算方法，采用特征三角形作为计算相似度的基本单元，从而更全面的考虑了零件之间拓扑结构方面的相似度信息，使得相似度检索精度提高；另一方面摒弃了传统的单层检索多因素同时考虑的实例检索方法，采用逐层过滤检索的方法，每层考虑较少因素，一定程度上缩短了检索时间，提高了检索效率。

Description

一种基于三维模型特征的电子零件相似数控工艺检索方法

技术领域

本发明属于机械制造数控加工工艺设计领域，尤其涉及电子关键零件数控工艺设计领域。 

背景技术

随着制造业和电子技术的发展，对电子类零件的加工质量和精度提出了更高的要求，数控加工因其加工精度和效率高等特点，被广泛应用，数控工艺设计结果的好坏和设计周期的长短，直接影响产品的质量和生产效率，因此数控工艺设计的质量和效率问题得到了广泛的关注和研究。 

数控工艺(以下简称F)可以看做是由零件中所有结构特征的工艺信息(以下简称特征工艺元Foi)按照一定次序组合而成的，即： 

F＝{Fo1，Fo2，Fo3……Fon} 

其中Foi＝{fi1，fi2，fi3……fim}，第i个特征工艺元fij，(j＝1……m)可以表示为： 

fij＝{f_id，f_t，f_m，f_p} 

其中，fij为第i个特征的第j个工步，f_id代表特征编号，f_t代表特征类型，f_m代表特征的加工精度要求，f_p代表特征对应加工精度下的工艺参数(切削用量、切削液、机床、刀具、冷却方式等)。 

为满足企业定制生产的需求，应尽可能压缩数控工艺设计的过程和时间，因此可以对企业中现有的设计信息和制造信息进行合理的组织和重用，通过信息的重用来缩短设计周期、降低工艺设计成本、保证工艺设计的质量。在重用电子关键零件工艺信息过程中，相似性检索机制起着关键作用，检索机制由检索标准或算法来体现。 

然而现有的算法在相似度检索时都是从单个结构特征的几何和工艺相似度入手，只考虑了单个特征的材料、精度等属性。本发明认为相似度判定必须要比较全面的考虑零件的总体信息和几何信息、以及结构特征间的拓扑关系。为此提出了基于零件工艺实例信息模型的三级相似度检索策略。第一级为零件的类别信息的检索，第二级为零件材料信息的检索，第三级为零件的特征拓扑信息的检索。 

发明内容

本发明针对电子关键零件数控工艺设计过程中，工艺人员重复劳动量大，对以前的设计经验和工艺知识不能重复利用的问题，提出了一种相似工艺层次检索方法。根据待工艺设计电子关键零件的信息，从工艺实例数据库中检索与其相似的实例零件的数控工艺，对其进行 适当修改作为待设计零件的数控工艺，并将设计后的数控工艺有选择的存入实例数据库，扩大数据库的容量，实现工艺实例库的自学习。 

为了解决以上问题本发明提供了一种基于三维模型特征的电子零件相似数控工艺检索方法，其特征在于：包括以下步骤： 

步骤1：对电子关键零件三维模型进行预处理：根据CAD开发接口计算三维模型的质心，对模型坐标进行平移变换操作，将世界坐标中心的原点平移变换到模型的质心； 

步骤2：基于特征建立零件的工艺实例模型：将电子关键零件的典型结构特征进行分类，并对各类特征进行编码，确定各类特征的基准点，此基准点用来确定特征在零件上的具体位置； 

步骤3：检索相似工艺：根据零件工艺实例模型，利用相似工艺层次检索算法对数据库中已有的工艺实例进行检索，将结果按照相似度由高到低排列，并显示给工艺设计人员； 

步骤4：更新数据库：将新的数控工艺按照工艺实例模型存储至数据库中。 

所述步骤2中，电子关键零件的典型结构特征分类和编码规则以编码+特征名称的形式给出，具体如下： 

孔类：1简单孔、2沉头孔、3埋头孔；槽类：4直槽、5型槽；6腔类；台阶类：7方形台阶、8半圆形台阶、9U形台阶；孔阵列：10直线阵列、11圆形阵列。 

所述步骤2中，各类特征基准点确定方法如下： 

孔类：孔的中轴线与所在平面的交点；槽类：槽所在平面上槽中心线的中点处； 

台阶类：台阶所在平面中轴线的中点处；腔类：腔所在平面上腔中轴线的中点处； 

孔阵列：阵列孔所在平面的阵列中心。 

步骤2中所述的实例模型的信息包括工艺设计中需要的总体信息、特征拓扑信息和各特征工艺信息的分层模型； 

第一层为电子类关键零件的总体信息层，包括：零件名称、零件大类、零件小类、零件图号、整件图号、工作令号、主制车间、材料牌号、材料体积去除量、派工日期、模型设计人、全批数量、工艺设计员信息； 

第二层：特征拓扑层：借鉴圆的知识，将每个特征抽象为以基准点为其圆心的圆，规定特征与特征之间存在3种关系，即相离、相交、包含；特征拓扑信息用以基准点为圆心的圆表示，位置关系采用圆的位置关系来描述； 

第三层：特征工艺信息层，包括特征类型、特征名称、加工精度、表面粗糙度、加工所需刀具、机床、切削用量、切削液、切削力、切削温度信息，将上述零件工艺信息，按照实例模型结构存入数据库，以备后续相似工艺层次检索使用。 

步骤3中所述的相似工艺层次检索算法包括以下步骤： 

(1)第一层检索：检索零件大小类的相似度： 

从数据库中获取待工艺设计零件的大小类信息，作为检索相似度依据，根据是非型相似度计算公式(1)计算待设计零件与数据库实例的相似度sim(x,y)_DX； 

$\mathrm{sim}{(x,y)}_{\mathrm{DX}}=\begin{array}{cc}0& x\≠y\\ 1& x=y\end{array}---\left(1\right)$

其中sim(x,y)_DX代表待工艺设计零件和所有工艺实例的大小类相似度，x和y分别为二者的大小类信息；过滤掉相似度为0，选择相似度为1的工艺实例，直到所有实例比较完毕，将检索结果作为第二层检索的实例来源； 

(2)第二层检索：检索零件材料牌号和材料体积去除量的相似度： 

首先，获取待设计零件的材料牌号和零件从毛坯到加工成形的材料体积的去除量信息；然后，从零件材料数据信息库中查找该零件牌号下的材料硬度、抗拉强度、屈服强度、延伸率信息，同时获取经第一层过滤后所有实例的对应材料信息；利用相似度计算公式(2)和(3)分别计算零件的材料牌号相似度和材料体积去除量的相似度；对材料牌号和材料体积去除量分别设定权重ω_c1和ω_c2，利用公式(4)计算总体相似度； 

$\mathrm{sim}{(x,y)}_{\mathrm{CLPH}}=1\sqrt{\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ξ}}_i\frac{{\mathrm{\σ}}_i^x{\mathrm{\σ}}_i^y}{\max ({\mathrm{\σ}}_i^x,{\mathrm{\σ}}_i^y)}}---\left(2\right)$

$\mathrm{sim}{(x,y)}_{\mathrm{CLTJ}}=1\frac{\left|\begin{array}{cc}x& y\end{array}\right|}{\max (x,y)}---\left(3\right)$

sim(x,y)_CL＝ω₁*sim(x,y)_CLPH+ω₂sim(x,y)_CLTJ    (4) 

同样采用类似于第一层的过滤机制：如果sim(x,y)_CL<0.7则过滤掉实例，否则保留实例，直至所有实例检索完毕，将检索结果作为第三层相似度检索的实例来源； 

(3)第三层检索：零件特征拓扑相似度计算： 

设待工艺设计零件编号为A，实例库其中一条实例零件编号为B，采用基于面特征三角形零件拓扑结构相似度计算方法，为每个对应面设定权重ω_i，ω_i＝1/M_d，其中M_d为零件A、B对应面的个数，最后利用公式综合各个面的相似度情况，确定零件最终相似度。 

步骤(3)在计算零件特征拓扑结构时，采用的基于面特征三角形的零件拓扑结构相似度计算方法，提出了特征三角形作为相似度计算的基本单元以及独创的特征三角形元素关系矩阵生成方法，主要包括以下步骤： 

(3-1)零件对应面的确定 

首先利用三维建模工具二次开发接口函数获得零件A三维模型上的所有面信息P＝{m₁…m_i…m_nf}，其中nf为零件面的数量；m_i＝{Id，S_m，N_m}，Id为面的标识符，S_m和N_m分别代表面m_i的面积和特征数量；从数据库中取出其中一条实例零件B获得其对应信息，然后根据面积信息计算聚类凝聚点，并划分面的三个聚类等级：大、中、小，分别对零件A和B的各个面进行聚类分析； 

具体聚类方法如下： 

第一步：获取所有面面积的最大值S_max和最小值S_min； 

第二步：计算出聚类间隔Δ₀＝(S_max-S_min)/3； 

第三步：计算凝聚点，D_i+1＝D_i-Δ₀； 

第四步：判断D_i+1是否小于等于S_min，如果是则输出凝聚点的集合D＝{D₁，D₂……D_c}，c为凝聚点的数量和聚类结果J，否则执行第三步； 

选取聚类等级为“大”的A和B的所有面，存入数据矩阵J₁和J₂，利用以下算法求解零件对应面； 

4.1：将J₁和J₂内面信息按照面积降序排列； 

4.2：读取J₁内第一条面信息J₁₁，利用公式(5)依次计算J₂内所有面与J₁₁的相似度，公式中w_m1和w_m2分别为面积和特征数量的权重、S_m1和N_m1分别代表J₁₁的面积和特征数量、S_m2和N_m2分别代表J₂其中一面的面积和特征数量，取相似度最大的面作为对应面； 

$\mathrm{sim}(J_{11},J_{2i})-w_{m1}*(1-\frac{|S_{m1}-S_{m2}|}{\max (S_{m1},S_{m2})})+w_{m2}*(1-\frac{|N_{m1}-N_{m2}|}{\max (N_{m1},N_{m2})})---\left(5\right)$

4.3：删除J₁和J₂内已配对的面； 

4.4：检查J₁是否为空，为空则退出否则执行下一步； 

4.5：检查J₂是否为空，为空则输出所有配对结果和配对数量M_d并退出，否则执行下一步； 

4.6：对J₂重新进行降序排列，返回执行第二步； 

(3-2)建立相似度计算模型 

零件各个对应面上的特征用特征编码a表示，重复的特征用a’表示；设零件A的面F_i上存在n个特征，随机在该n个特征中选择3个特征形成特征三角形，重复该过程，共形成C_n ³个不重复的特征三角形；将各特征三角形按行排列，生成特征三角形矩阵Ma，并基于Ma生成特征三角形元素关系矩阵Ma’，Ma’的第m行对应矩阵Ma的第m行特征三角形内部元素的关系，由四列组成，第m行第一列代表Ma第m行三角形中元素1和元素2之间的关系，即相离用0表示，相交用1表示，包含用2表示；第m行第二列代表Ma中第m行三角形元素2和元素3之间的关系，其表示方法同上；第m行第三列以数对的形式表示，代表Ma中第m行的特征三角形三个内角角度最大元素的编码和最大角的度数，分别用a_max和α_max表示，如果出现多个最大角相等的情况，取相等角度对应的特征编码最小的元素作为a_max，相等角中任意一个角度作为α_max，第m行第四列同样以数对的形式给出，代表Ma中第m行特征三角形重心与该特征三角形所在三维坐标系下的平面的+X边和+Y边的距离分别表示为d_x和d_y；同理实例库零件B的对应面F_i也采用上述方法生成矩阵Mb和Mb’，存入数据库以备后续相似度计算使用； 

(3-3)计算零件拓扑相似度 

首先对Ma和Mb中的特征三角形行进行归类，不考虑元素中带“’”的情况，只要是元素类型均相同即可，即(a，a’，b)和(a，a，b)是同一类“a，b为特征编码”；然后利用式(6)求A、B两零件对应面F_i上总特征三角形类型数目C； 

C＝C1+C2-C3    (6) 

其中，C1代表零件A中F_i面上存在的但是零件B中对应面上不存在的特征三角形类型数目，C2代表零件B中F_i面上的存在但是零件A的对应面上不存在的特征三角形类型数目，C3代表A、B面F_i上相同类型的特征三角形数目； 

然后利用式(7)求c(i) 

c(i)＝min(N_a,N_b)(i＝1……C3)    (7) 

c(i)代表零件A中Fi面上第i种特征三角形类型的数目Na和零件B中对应面F_i上第i种特征三角形类型数目Nb的最小值，Na＝Nb时Na，Nb均可选； 

利用(8)式计算C₃类特征三角形中，可配对的特征三角形总数目 

$C^{\&prime;}=\underset{i=1}{\overset{C_3}{\mathrm{\&Sigma;}}}c\left(i\right)---\left(8\right)$

然后逐一计算每类特征三角形中，可配对特征三角形相似度，计算方法如下：零件A、B的C3类配对特征三角形中的每一类，类内特征三角形数目不等，因此选择数目较少的一组作为基准，利用公式(9)依次计算基准组内任一特征三角形Δ_i与另一组所有特征三角形Δ'_i的相似度； 

sim(Δ_i,Δ'_i)＝ω'1_δ(x_i1,y_j1)+ω'₂δ(x_i2,y_j2)+ω'₃δ(x_i3,y_j3)f(x_i3,y_j3)+ω'₄g(x_i4,y_j4)    (9) 

设ω'₁、ω'₂、ω'₃、ω'₄分别为零件A的面F_i上的特征三角形关系矩阵Ma’或零件B的面对应面F_i上的特征三角形关系矩阵Mb’每一列的权重，x_in和y_jn(n＝1，2，3，4)分别代表Ma’和Mb’第i或j行，第n列的元素，上式中 

$\mathrm{\&delta;}(x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})=\left\{\begin{array}{cc}1& x_{\mathrm{in}}=y_{\mathrm{ni}}\\ 0& x_{\mathrm{jn}}\&NotEqual;y_{\mathrm{jn}}\end{array}\right.---\left(10\right)$

$f(x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})=1-\frac{|x_{\mathrm{in}}-y_{\mathrm{jn}}|}{\max (x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})}---\left(11\right)$

$g(x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})=\left\{\begin{array}{cc}1& |1-\frac{a_1/a_2}{b_1/b_2}|=0\\ 0& |1-\frac{a_1/a_2}{b_1/b_2}|\&NotEqual;0\end{array}\right.---\left(12\right)$

其中，a₁、a₂、b₁、b₂分别代表Ma’和Mb’中第四列数据对； 

将计算结果存入矩阵Pm_n*3中； 

${\mathrm{Pm}}_{n*3}=\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\&Delta;}}_1& {{\mathrm{\&Delta;}}_1}^{\&prime;}& \mathrm{sim}({\mathrm{\&Delta;}}_1,{{\mathrm{\&Delta;}}_1}^{\&prime;})\\ ......& ......& ......\\ {\mathrm{\&Delta;}}_n& {{\mathrm{\&Delta;}}_n}^{\&prime;}& \mathrm{sim}({\mathrm{\&Delta;}}_n,{{\mathrm{\&Delta;}}_n}^{\&prime;})\end{array}\right]$

矩阵按照基准组内同一类型特征三角形类型，并且相似度由高到低排序； 

选择矩阵Pm_n*3中第一行数据，作为Δ₁的配对特征三角形，相似度为sim(Δ₁,Δ'₁)；同时，删除矩阵Pm_n*3中含有Δ₁和Δ'₁所有行，循环执行上述步骤，直到矩阵Pm_n*3为空； 

最后将所有可配对特征三角形相似度sim(Δ_i,Δ'_i)相加； 

$\mathrm{sim}{(A,B)}_{\mathrm{\&Delta;}}=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{count}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{sim}({\mathrm{\&Delta;}}_i,{{\mathrm{\&Delta;}}_i}^{\&prime;})---\left(13\right)$

其中count为基准组内特征三角形个数； 

综合考虑特征三角形类型相似度和可配对三角形相似度，并分设权重ω₁和ω₂，利用式(14)计算出各个面的相似度sim(ABF_i)： 

$\mathrm{sim}\left({\mathrm{ABF}}_i\right)={\mathrm{\&omega;}}_1*\frac{C_3}{C}+{\mathrm{\&omega;}}_2*\frac{1}{C^{\&prime;}}\left(\mathrm{sim}{(A,B)}_{\mathrm{\&Delta;}}\right)(---\left(14\right)$

设A、B两零件总的对应面数量为M_d，根据各个面的相似度情况(sim(ABF_i))和每个面的权重大小(u_i)，利用式(15)计算出零件之间的总相似度： 

$\mathrm{sim}(A,B)=\underset{i=1}{\overset{M_d}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{u_i}\mathrm{sim}\left({\mathrm{ABF}}_i\right)---\left(15\right)$

对待设计零件和实例源中各实例，逐一执行上述算法，将最终相似度计算结果由高到低显示给工艺设计人员。 

本发明在相似度计算时，一方面摒弃了依靠零件单个特征之间相似度简单叠加，而不考虑特征之间关系的传统相似度计算方法，采用特征三角形作为计算相似度的基本单元，从而更全面的考虑了零件之间拓扑结构方面的相似度信息，使得相似度检索精度提高；另一方面摒弃了传统的单层检索多因素同时考虑的实例检索方法，采用逐层过滤检索的方法，每层考虑较少因素，一定程度上缩短了检索时间，提高了检索效率。 

附图说明

图1特征关系图； 

图2零件分层工艺实例信息模型； 

图3零件A的特征分布图； 

图4零件B特征分布图； 

图5零件相似工艺实例检索流程； 

图6电子类零件典型特征总结和基准点确定方法表 

图7可配对三角形相似度表 

图8零件A特征三角形分类表； 

图9零件B特征三角形分类表； 

图10可配对特征三角形相似度表。 

具体实施方式

下面通过实例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。 

本算法根据图5所示流程进行，以简图3所示待工艺设计零件模型为例。 

第一步：零件模型的预处理 

设通过CAD开发接口生成图3零件的凸包围盒，并获得的零件的质心为(x₀，y₀，z₀)。对模型实施坐标变换，将世界坐标系的中心的原点平移变换到当前模型的质心，变化矩阵为Ts。定义包围体的面积最大的面的方向为其主方向，获得世界坐标系该面与x，y，z坐标轴的夹角为(θ₁、θ₂、θ₃)，包围盒绕x轴的旋转矩阵为Tx，绕y轴的旋转矩阵为Ty，绕z轴的旋转矩阵为Tz，零件实体中的坐标变换前后的坐标分别为(x，y，z)和(x’，y’，z’)，总变换矩阵记为Tn。则变换方法如公式(16) 

经上述变换之后，零件模型包围盒的质点位于世界坐标系原点，各面法线平行或垂直于世界坐标系的坐标轴。 

第二步：待工艺设计零件信息提取和存储：首先通过CAD开发接口进行零件实例模型构建所需总体信息、材料牌号、材料体积去除量、模型上各特征的基准点位置等信息的提取。然后根据特征类别和编码方式，对零件各面上的结构特征，按照从左到右从上到下的顺序一一编号。 

第一层：假设零件大类为印制板类，小类为单面加工类、材料牌号和材料体积去除量均已知，其他与相似度检索无关的工艺信息不一一描述。 

第二层：假设在加工面上有2个简单孔、1个方形台阶、1个半圆形台阶、1个腔。基准点位置等详细特征拓扑结构见图3(以下简称零件A，由于是单面加工，故只考虑加工面结构信息。若是多面加工零件，则需分别考虑各面的特征拓扑信息)。 

第三层：零件各特征工艺信息为待求。 

将上述零件模型信息存入数据库，以备后续相似度检索使用。 

第三步：第一层检索考察零件大类和零件小类信息。利用公式(1)计算数据库中所存储的待设计零件和实例库所有实例的零件大类、小类的相似度，只有在大类和小类均相同，即相似度为1时，执行选择实例操作，否则过滤掉实例，直至所有实例比较完毕，将最终选择结果作为第二层检索的实例源。 

第四步：第二层检索考察零件材料牌号和材料体积去除量，二者分设权重0.6、0.4。对于材料的4个属性值分设权重(0.4、0.3、0.2、0.1)，运用公式(2)计算材料牌号相似度，公式(3)计算材料体积相似度，公式(4)计算第二层总相似度。根据待设计零件材料牌号和材料体积去除量信息，检索第一层过滤后实例源，如果sim(x，y)CL＞0.7，选择实例，否则过滤掉实例，直至检索结束，第二层检索结果作为第三层检索实例源。 

第五步：第三层检索考察零件特征拓扑结构。第三层检索考察零件特征拓扑结构。以第三层实例源中的一个实例为例，介绍第三层检索方法，经过前两层过滤之后，剩余所有实例均为印制板类单面加工零件，故只需考虑一面相似度。假设剩余实例中的一个实例零件特征拓扑结构简图如图4(以下简称零件B)。 

首先，获取零件的对应面。两零件均为单面加工类型，且零件外形规则，分6个面，零件A、B尺寸均为(100mm*12mm*100mm)。经计算可知零件A、B的各个面的面积为： 

-Z和+Z面：100*100＝10000mm²

-X和+X面：100*12＝1200mm²

-Y和+Y面：100*12＝1200mm²

选取Δ＝[(10000)-(1200)]/3＝2934mm²，凝聚点分别为7066mm²和4134mm²。 

所以[10000mm²，7067mm²]归为面积为“大”类。(7067mm²，4134mm²]归为面积“中”类，(4132mm²，1198mm²]归类为面积“小”类。 

零件A的+Z面特征数量为5，B的+Z面特征数量为4，其它面特征数量均为0。 

一下所提到的(+X、-X、+Y、-Y、+Z、-Z)均根据图示坐标系坐标方向命名 

经聚类计算可知，零件A聚类等级为“大”的面为+Z和-Z面。零件B同样也为+Z和-Z面。根据公式(5)计算可知，A的+Z面和B的+Z面为对应面，A的-Z和B的-Z面为对应面。 

首先，按照特征三角形矩阵生成方法，生成两个零件的特征三角形和元素关系矩阵。式(17)为零件B的特征三角形矩阵，式(18)为零件B的特征三角形元素关系矩阵，式(19)为零件A的特征三角形矩阵，式(20)为零件A的特征三角形元素之间的关系矩阵。 

$\mathrm{Mb}=\begin{array}{ccc}1& 6& 7\\ 1& 6& 9\\ 1& 7& 9\\ 6& 7& 9\end{array}---\left(17\right)$     

$\mathrm{Ma}=\begin{array}{ccc}1& 1^{\&prime;}& 6\\ 1& 1^{\&prime;}& 7\\ 1& 1^{\&prime;}& 9\\ 1& 6& 7\\ 1& 6& 9\\ 1& 7& 9\\ 1^{\&prime;}& 6& 7\\ 1^{\&prime;}& 6& 9\\ 1^{\&prime;}& 7& 9\\ 6& 7& 9\end{array}---\left(19\right)$      

根据分类方法，零件A、B对应面F_i上的特征三角形分类情况图7，图8。 

然后运用公式(5)求A、B零件的总特征三角形类型数目 

其中，C1＝7、C2＝4、C3＝4。 

利用公式(7)求c(i) 

得δ₁＝δ₂＝δ₃＝δ₄＝1，C’＝4 

关系矩阵每列属性权重设为(0.3，0.3，0.2，0.2)，生成可配对特征三角形相似度图9，由图可知，sim(x，y)_Δ＝1+1+1+1＝4。对特征三角形类型数目和可配对三角形之间的相似度分设权重ω₁＝0.4和ω₂＝0.6。利用公式(14)、(21)计算零件A、B的面F_i的相似度。 

$\mathrm{sim}\left({\mathrm{ABF}}_i\right)=0.4*\left(\frac{4}{\begin{array}{cc}7+4& 4\end{array}}\right)+0.6*(\frac{1}{4}*4)=0.82---\left(21\right)$

最后利用零件A、B的相似度计算公式(22)，计算零件A、B的总相似度。 

$\mathrm{sim}(A,B)=\underset{i=1}{\overset{M_d}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{w_i}\mathrm{sim}\left({\mathrm{ABF}}_i\right)=\underset{i=1}{\overset{M_d}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{1}*0.82=0.82---\left(22\right)$

M_f代表零件A和零件B面的数目。 

第6步：对第三层实例源依次执行上述算法，将检索结果按照相似度由高到低的顺序显示给工艺设计人员，设计人员根据经验和其他技术要求，适当增加或者删除相应工步信息，将修改结果作为待设计零件的最终的数控工艺。同时将设计结果按照工艺实例模型有选择的存入数据库，扩大数据库实例容量，达到实例数据库的自学习目的。 

本发明首先对电子关键零件特征进行了总结和归类，采用独创的基准点确定方法对零件特征拓扑结构进行简化，并采用了生成包围盒和坐标变换的方式对三维模型进行预处理。建立了电子关键零件的工艺实例模型，方便了实力模型的数据库存储。确定了相似工艺层次检 索算法，特别是第三层检索，采用独创的特征三角形矩阵和三角形元素关系矩阵生成方法，将两矩阵作为相似度检索的依据。通过本发明，使得工艺人员进行数控工艺设计时，能够快速精确的进行相似数控工艺检索，有效的缩短了数控工艺设计的时间，解决了数控工艺设计人员劳动量大，设计效率低下的问题，并且算法高效可行。 

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不限制于本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。 

Claims (6)

1.一种基于三维模型特征的电子零件相似数控工艺检索方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：对电子关键零件三维模型进行预处理：根据CAD开发接口计算三维模型的质心，对模型坐标进行平移变换操作，将世界坐标中心的原点平移变换到模型的质心；

步骤2：基于特征建立零件的工艺实例模型：将电子关键零件的典型结构特征进行分类，并对各类特征进行编码，确定各类特征的基准点，此基准点用来确定特征在零件上的具体位置；

步骤3：检索相似工艺：根据零件工艺实例模型，利用相似工艺层次检索算法对数据库中已有的工艺实例进行检索，将结果按照相似度由高到低排列，并显示给工艺设计人员；

步骤4：更新数据库：将新的数控工艺按照工艺实例模型存储至数据库中。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维模型特征的电子零件相似数控工艺检索方法，其特征在于：所述步骤2中，电子关键零件的典型结构特征分类和编码规则以编码+特征名称的形式给出，具体如下：

孔类：1简单孔、2沉头孔、3埋头孔；槽类：4直槽、5型槽；6腔类；台阶类：7方形台阶、8半圆形台阶、9U形台阶；孔阵列：10直线阵列、11圆形阵列。

3.根据权利要求1所述的一种基于三维模型特征的电子关键零件数控加工的相似工艺检索方法，其特征在于：所述步骤2中，各类特征基准点确定方法如下：

孔类：孔的中轴线与所在平面的交点；槽类：槽所在平面上槽中心线的中点处；

台阶类：台阶所在平面中轴线的中点处；腔类：腔所在平面上腔中轴线的中点处；

孔阵列：阵列孔所在平面的阵列中心。

4.根据权利要求1所述的一种基于三维模型特征的电子零件数控相似工艺检索方法，其特征在于：步骤2中所述的实例模型的信息包括工艺设计中需要的总体信息、特征拓扑信息和各特征工艺信息的分层模型；

第一层为电子类关键零件的总体信息层，包括：零件名称、零件大类、零件小类、零件图号、整件图号、工作令号、主制车间、材料牌号、材料体积去除量、派工日期、模型设计人、全批数量、工艺设计员信息；

第二层：特征拓扑层：借鉴圆的知识，将每个特征抽象为以基准点为其圆心的圆，规定特征与特征之间存在3种关系，即相离、相交、包含；特征拓扑信息用以基准点为圆心的圆表示，位置关系采用圆的位置关系来描述；

第三层：特征工艺信息层，包括特征类型、特征名称、加工精度、表面粗糙度、加工所需刀具、机床、切削用量、切削液、切削力、切削温度信息，将上述零件工艺信息，按照实例模型结构存入数据库，以备后续相似工艺层次检索使用。

5.根据权利要求1所述的种基于三维模型特征的电子零件数控相似工艺检索方法，其特征在于：步骤3中所述的相似工艺层次检索算法包括以下步骤：

(1)第一层检索：检索零件大小类的相似度：

从数据库中获取待工艺设计零件的大小类信息，作为检索相似度依据，根据是非型相似度计算公式(1)计算待设计零件与数据库实例的相似度sim(x,y)_DX；

$\mathrm{sim}{(x,y)}_{\mathrm{DX}}=\begin{array}{cc}0& x\&NotEqual;y\\ 1& x=y\end{array}---\left(1\right)$

其中sim(x,y)_DX代表待工艺设计零件和所有工艺实例的大小类相似度，x和y分别为二者的大小类信息；过滤掉相似度为0，选择相似度为1的工艺实例，直到所有实例比较完毕，将检索结果作为第二层检索的实例来源；

(2)第二层检索：检索零件材料牌号和材料体积去除量的相似度：

首先，获取待设计零件的材料牌号和零件从毛坯到加工成形的材料体积的去除量信息；然后，从零件材料数据信息库中查找该零件牌号下的材料硬度、抗拉强度、屈服强度、延伸率信息，同时获取经第一层过滤后所有实例的对应材料信息；利用相似度计算公式(2)和(3)分别计算零件的材料牌号相似度和材料体积去除量的相似度；对材料牌号和材料体积去除量分别设定权重ω_c1和ω_c2，利用公式(4)计算总体相似度；

$\mathrm{sim}{(x,y)}_{\mathrm{CLPH}}=1\sqrt{\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&xi;}}_i\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_i^x{\mathrm{\&sigma;}}_i^y}{\max ({\mathrm{\&sigma;}}_i^x,{\mathrm{\&sigma;}}_i^y)}}---\left(2\right)$

$\mathrm{sim}{(x,y)}_{\mathrm{CLTJ}}=1\frac{\left|\begin{array}{cc}x& y\end{array}\right|}{\max (x,y)}---\left(3\right)$

sim(x,y)_CL＝ω₁*sim(x,y)_CLPH+ω₂sim(x,y)_CLTJ    (4)

同样采用类似于第一层的过滤机制：如果sim(x,y)_CL<0.7则过滤掉实例，否则保留实例，直至所有实例检索完毕，将检索结果作为第三层相似度检索的实例来源；

(3)第三层检索：零件特征拓扑相似度计算：

设待工艺设计零件编号为A，实例库其中一条实例零件编号为B，采用基于面特征三角形零件拓扑结构相似度计算方法，为每个对应面设定权重ω_i，ω_i＝1/M_d，其中M_d为零件A、B对应面的个数，最后利用公式综合各个面的相似度情况，确定零件最终相似度。

6.根据权利要求5所述的一种基于三维模型的电子零件相似数控工艺检索方法,其特征在于：

步骤(3)在计算零件特征拓扑结构时，采用的基于面特征三角形的零件拓扑结构相似度计算方法，提出了特征三角形作为相似度计算的基本单元以及独创的特征三角形元素关系矩阵生成方法，主要包括以下步骤：

(3-1)零件对应面的确定

首先利用三维建模工具二次开发接口函数获得零件A三维模型上的所有面信息P＝{m₁…m_i…m_nf}，其中nf为零件面的数量；m_i＝{Id，S_m，N_m}，Id为面的标识符，S_m和N_m分别代表面m_i的面积和特征数量；从数据库中取出其中一条实例零件B获得其对应信息，然后根据面积信息计算聚类凝聚点，并划分面的三个聚类等级：大、中、小，分别对零件A和B的各个面进行聚类分析；

具体聚类方法如下：

第一步：获取所有面面积的最大值S_max和最小值S_min；

第二步：计算出聚类间隔Δ₀＝(S_max-S_min)/3；

第三步：计算凝聚点，D_i+1＝D_i-Δ₀；

第四步：判断D_i+1是否小于等于S_min，如果是则输出凝聚点的集合D＝{D₁，D₂……D_c}，c为凝聚点的数量和聚类结果J，否则执行第三步；

选取聚类等级为“大”的A和B的所有面，存入数据矩阵J₁和J₂，利用以下算法求解零件对应面；

4.1：将J₁和J₂内面信息按照面积降序排列；

4.2：读取J₁内第一条面信息J₁₁，利用公式(5)依次计算J₂内所有面与J₁₁的相似度，公式中w_m1和w_m2分别为面积和特征数量的权重、S_m1和N_m1分别代表J₁₁的面积和特征数量、S_m2和N_m2分别代表J₂其中一面的面积和特征数量，取相似度最大的面作为对应面；

$\mathrm{sim}(J_{11},J_{2i})-w_{m1}*(1-\frac{|S_{m1}-S_{m2}|}{\max (S_{m1},S_{m2})})+w_{m2}*(1-\frac{|N_{m1}-N_{m2}|}{\max (N_{m1},N_{m2})})---\left(5\right)$

4.3：删除J₁和J₂内已配对的面；

4.4：检查J₁是否为空，为空则退出否则执行下一步；

4.5：检查J₂是否为空，为空则输出所有配对结果和配对数量M_d并退出，否则执行下一步；

4.6：对J₂重新进行降序排列，返回执行第二步；

(3-2)建立相似度计算模型

零件各个对应面上的特征用特征编码a表示，重复的特征用a’表示；设零件A的面F_i上存在n个特征，随机在该n个特征中选择3个特征形成特征三角形，重复该过程，共形成C_n ³个不重复的特征三角形；将各特征三角形按行排列，生成特征三角形矩阵Ma，并基于Ma生成特征三角形元素关系矩阵Ma’，Ma’的第m行对应矩阵Ma的第m行特征三角形内部元素的关系，由四列组成，第m行第一列代表Ma第m行三角形中元素1和元素2之间的关系，即相离用0表示，相交用1表示，包含用2表示；第m行第二列代表Ma中第m行三角形元素2和元素3之间的关系，其表示方法同上；第m行第三列以数对的形式表示，代表Ma中第m行的特征三角形三个内角角度最大元素的编码和最大角的度数，分别用a_max和α_max表示，如果出现多个最大角相等的情况，取相等角度对应的特征编码最小的元素作为a_max，相等角中任意一个角度作为α_max，第m行第四列同样以数对的形式给出，代表Ma中第m行特征三角形重心与该特征三角形所在三维坐标系下的平面的+X边和+Y边的距离分别表示为d_x和d_y；同理实例库零件B的对应面F_i也采用上述方法生成矩阵Mb和Mb’，存入数据库以备后续相似度计算使用；

(3-3)计算零件拓扑相似度

首先对Ma和Mb中的特征三角形行进行归类，不考虑元素中带“’”的情况，只要是元素类型均相同即可，即(a，a’，b)和(a，a，b)是同一类“a，b为特征编码”；然后利用式(6)求A、B两零件对应面F_i上总特征三角形类型数目C；

C＝C1+C2-C3    (6)

其中，C1代表零件A中F_i面上存在的但是零件B中对应面上不存在的特征三角形类型数目，C2代表零件B中F_i面上的存在但是零件A的对应面上不存在的特征三角形类型数目，C3代表A、B面F_i上相同类型的特征三角形数目；

然后利用式(7)求c(i)

c(i)＝min(N_a,N_b)(i＝1……C3)    (7)

c(i)代表零件A中Fi面上第i种特征三角形类型的数目Na和零件B中对应面F_i上第i种特征三角形类型数目Nb的最小值，Na＝Nb时Na，Nb均可选；

利用(8)式计算C₃类特征三角形中，可配对的特征三角形总数目

$C^{\&prime;}=\underset{i=1}{\overset{C_3}{\mathrm{\&Sigma;}}}c\left(i\right)---\left(8\right)$

然后逐一计算每类特征三角形中，可配对特征三角形相似度，计算方法如下：零件A、B的C3类配对特征三角形中的每一类，类内特征三角形数目不等，因此选择数目较少的一组作为基准，利用公式(9)依次计算基准组内任一特征三角形Δ_i与另一组所有特征三角形Δ'_i的相似度；

sim(Δ_i,Δ'_i)＝ω'₁δ(x_i1,y_j1)+ω'₂δ(x_i2,y_j2)+ω'₃δ(x_i3,y_j3)f(x_i3,y_j3)+ω'₄g(x_i4,y_j4)    (9)

设ω'₁、ω'₂、ω'₃、ω'₄分别为零件A的面F_i上的特征三角形关系矩阵Ma’或零件B的面对应面F_i上的特征三角形关系矩阵Mb’每一列的权重，x_in和_yjn(n＝1，2，3，4)分别代表Ma’和Mb’第i或j行，第n列的元素，上式中

$\mathrm{\&delta;}(x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})=\left\{\begin{array}{cc}1& x_{\mathrm{in}}=y_{\mathrm{ni}}\\ 0& x_{\mathrm{jn}}\&NotEqual;y_{\mathrm{jn}}\end{array}\right.---\left(10\right)$

$f(x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})=1-\frac{|x_{\mathrm{in}}-y_{\mathrm{jn}}|}{\max (x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})}---\left(11\right)$

$g(x_{\mathrm{in}},y_{\mathrm{jn}})=\left\{\begin{array}{cc}1& |1-\frac{a_1/a_2}{b_1/b_2}|=0\\ 0& |1-\frac{a_1/a_2}{b_1/b_2}|\&NotEqual;0\end{array}\right.---\left(12\right)$

其中，a₁、a₂、b₁、b₂分别代表Ma’和Mb’中第四列数据对；

将计算结果存入矩阵Pm_n*3中；

${\mathrm{Pm}}_{n*3}=\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\&Delta;}}_1& {{\mathrm{\&Delta;}}_1}^{\&prime;}& \mathrm{sim}({\mathrm{\&Delta;}}_1,{{\mathrm{\&Delta;}}_1}^{\&prime;})\\ ......& ......& ......\\ {\mathrm{\&Delta;}}_n& {{\mathrm{\&Delta;}}_n}^{\&prime;}& \mathrm{sim}({\mathrm{\&Delta;}}_n,{{\mathrm{\&Delta;}}_n}^{\&prime;})\end{array}\right]$

矩阵按照基准组内同一类型特征三角形类型，并且相似度由高到低排序；

选择矩阵Pm_n*3中第一行数据，作为Δ₁的配对特征三角形，相似度为sim(Δ₁,Δ'₁)；同时，删除矩阵Pm_n*3中含有Δ₁和Δ'₁所有行，循环执行上述步骤，直到矩阵Pm_n*3为空；

最后将所有可配对特征三角形相似度sim(Δ_i,Δ'_i)相加；

$\mathrm{sim}{(A,B)}_{\mathrm{\&Delta;}}=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{count}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{sim}({\mathrm{\&Delta;}}_i,{{\mathrm{\&Delta;}}_i}^{\&prime;})---\left(13\right)$

其中count为基准组内特征三角形个数；

综合考虑特征三角形类型相似度和可配对三角形相似度，并分设权重ω₁和ω₂，利用式(14)计算出各个面的相似度sim(ABF_i)：

$\mathrm{sim}\left({\mathrm{ABF}}_i\right)={\mathrm{\&omega;}}_1*\frac{C_3}{C}+{\mathrm{\&omega;}}_2*\frac{1}{C^{\&prime;}}\left(\mathrm{sim}{(A,B)}_{\mathrm{\&Delta;}}\right)(---\left(14\right)$

设A、B两零件总的对应面数量为M_d，根据各个面的相似度情况(sim(ABF_i))和每个面的权重大小(u_i)，利用式(15)计算出零件之间的总相似度：

$\mathrm{sim}(A,B)=\underset{i=1}{\overset{M_d}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{u_i}\mathrm{sim}\left({\mathrm{ABF}}_i\right)---\left(15\right)$

对待设计零件和实例源中各实例，逐一执行上述算法，将最终相似度计算结果由高到低显示给工艺设计人员。