CN110298070B - 一种标准冲头固定座生成及分布方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种标准冲头固定座生成及分布方法,包括如下步骤:A、输入特征参数和约束参数;B、确定标准固定座的初始ID;C、根据初始ID生成固定座主要特征的替代元素集;D、对替代元素集进行分组;E、对组内元素进行优化计算得到优化后的替代元素集;F、对优化后的替代元素集进行评价,得到符合设定的评价系数的解集,若无解,则修正关联影响后执行步骤E;G、对解集进行优化计算得到综合性最优解。本发明提高设计效率,可以更快地验证产品及产品工艺设计的正确性。不需要人工试错,提高设计效率和合理性的同时,系统将以极快的速度和效率进行学习和知识积累,可以更快更好地输出设计结果。
Description
技术领域
本发明涉及智能模具设计与制造技术,特别涉及一种标准冲头固定座生成及分布方法。
背景技术
现有标准冲头固定座模具设计,一般由设计人员根据工艺和使用需求人工选择完成,而冲头固定座在模具中的尺寸和分布位置等形态完全由人工主观判定,需要多次修改之后,才能得到相对完善的冲头固定座。目前还没有自动识别设计元素,自动交互零件间关系的进行准冲头固定座模具设计的技术。
目前最先进的模具设计技术,只是针对某些知识点进行一些散碎的参数化模型,对于输入的随机性,以及因此带来的环境(相对某个部件而言)的复杂性,并没有采用数学模型去解决,还是只能通过人工判定,人工循环试错来得到最终的结果。因此,目前尚未有针对准冲头固定座模具进行自动参数化设计的解决方案。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种标准冲头固定座生成及分布方法,包括如下步骤:
A、输入特征参数和约束参数;
B、确定标准固定座的初始ID;
C、根据初始ID生成固定座主要特征的替代元素集;
D、对替代元素集进行分组;
E、对组内元素进行优化计算得到优化后的替代元素集;
F、对优化后的替代元素集进行评价,得到符合设定的评价系数的解集,若无解,则修正关联影响后执行步骤E;
G、对解集进行优化计算得到综合性最优解。
在一些实施方式中,步骤A所述特征参数包括坐标系、直径,所述约束参数包括:尺寸、料厚、成本。
在一些实施方式中,步骤B所述确定标准固定座的初始ID;具体为:通过约束参数,进行匹配计算,得到对应的固定座初始ID。
在一些实施方式中,步骤C所述根据初始ID生成固定座主要特征的替代元素集;具体为:通过输入特征和ID建立固定座主要特征的替代元素集。
在一些实施方式中,步骤D所述对组内元素进行优化计算得到优化后的替代元素集;具体为:对组内元素优化计算以及与周边一定空间范围内相关的其他部件元素进行交互计算并结合优化约束条件进行优化计算得到优化后的替代元素集。
在一些实施方式中,步骤F所述对优化后的替代元素集进行评价;具体为:设定评价系数、限制元素和限制元素所占权重,通过当前限制元素优化后的替代元素集所占权重,计算得到符合设定的评价系数的解集。
在一些实施方式中,步骤G所述对解集进行优化计算得到综合性最优解;具体为:对所有关联解集使用可容许式启发搜索算法得到综合性最优解。
本发明的有益效果是:
1)相对于人工设计:大量消除设计人员的重复劳动,提高设计效率。可以更快地验证产品及产品工艺设计的正确性。
2)相对于传统设计:输入元素的改变牵一发而动全身,只需带入替换、计算、更新即可,无需另起炉灶,费时费力。
3)自身学习和升级的能力:不需要人工试错,提高设计效率和合理性的同时,系统将以极快的速度和效率进行学习和知识积累,可以更快更好地输出设计结果。
附图说明
图1为本发明一实施方式的一种标准冲头固定座生成及分布方法的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例的工作镶件的设计实现方法流程示意图。
如图1所示,该标准冲头固定座生成及分布方法,主要包括如下步骤:
步骤101:输入特征参数和约束参数。
所述特征参数包括坐标系、直径,所述约束参数包括:尺寸、料厚、成本等。
步骤102:确定标准固定座的初始ID。
具体为,以标准固定座的尺寸、料厚和成本等约束参数进行匹配计算,从数据库中得到对应的固定座初始ID。某个标准固定座是有一系列的特征特性的,例如:标准件型号,尺寸,价格,追加工特性等等。用一组ID号来指代某个标准固定座,固定座的不同特性用不同字段的ID来表述,以便计算机识别和计算。初始ID产生后,经过后续一系列的计算,ID会在每一轮计算后产生变化,这个变化后的ID又是下一轮计算的输入之一。直到依据最终完成的替代元素集,输出一个用于实例化标准固定座的ID为止。
步骤103:根据初始ID生成固定座主要特征的替代元素集。
具体为:通过输入特征和初始ID建立固定座主要特征的替代元素集。例如:以固定座的定位坐标和初始ID,直径、尺寸和料厚为特征元素,以及不相应约束条件进行替代计算,建立替代元素集。
约束是分层分级的,不同层级计算的具体约束集构成是不一样的,但也有同一个约束项进到不同层级的约束集中的情况。约束的具体项目除了比较好描述的尺寸、料厚、成本等,还有衍生出来的强度系数,待分布元素与可分布空间比率,干涉,干涉比率,实体空间最小化,特殊干涉区分布限制等。
步骤104:对替代元素集进行分组。具体为:通过工作元素(例如:工作线条)空间分布情况,使用分组函数实现替代元素的分组。
所述分组函数的作用是将替代元素的部分特征代入函数计算后,会根据其尺寸数据,空间特征数据,关联传播数据,可分布空间形态等等,对整个计算空间(是一个数字化表达的空间)中的替代元素进行分组。优化计算时,组内元素的交互计算形式、组与组之间的交互计算形式,分组后的替代元素与其他关联元素(例如:空间尺寸关联,设计逻辑关联,可以简单理解为有影响的其他零部件、特征等)的交互计算形式都是不一样的。分组函数一方面可以有效地将替代元素分配到不同的组别中,使之对应计算形式更准确,大大减少计算结果的相互干扰;另一方面使交互计算只计算有关联的元素(分组计算的依据就是关联性,八杆之打不着的元素之间是不会进行交互计算的),提高计算的有效性,减少非关联性结果,减少计算并选择的次数,从而节约计算机算力。
步骤105:对组内元素进行优化计算得到优化后的替代元素集。替代元素集在每一轮计算中是变化的,但会部分或全部继承上一轮计算中的特征。
具体为:对组内元素优化计算以及与周边一定空间范围内相关的其他部件元素进行交互计算并结合优化约束条件进行优化计算得到优化后的替代元素集。优化约束条件包括组内分布约束、特性目标约束、设计逻辑约束等;ID优化,元素的变更、合并或修正等等。在计算时,不是把整个固定座变成肉眼可见的3D数据再计算,而是将影响其选择的重要特征转换成计算机容易识别和计算的形态,如:图形降阶,抽样,数字化,代码化等等,再参与计算。即替代元素就是实物按一系列方法抽象后的一组关键特征,通过这一组特征即可判断、选择、构建出最终的实物。
一组特定约束条件是应用于此组替代元素优化计算的,计算的结果一般是对组内的替代元素进行变更或继承,从而得到一组符合当前约束的替代元素,而这组新替代元素的特征会反馈给不同的层级和单元,一些特定的约束条件或评价参数会发生变化,从而对这组新替代元素会有一组新的评价产生,而这组新的评价又会对当前这组替代元素产生修正......如此循环,多次对替代元素集进行变更或继承。同时采用类似遗传算法的一些方式,每一轮计算,替代元素集的变更量会越来越少(如一些元素以偏差值的大小来判断是否修正,当评价出来的偏差值达标后即结束计算),可以认为此组替代元素在自身和周边约束条件下达到一个合理且较优的水平。
以上只是本组替代元素的情况,事实上,本组替代元素每轮传出的特征会对周边及其他关联元素构成影响,这个计算是交互式和多层级(组)的。
步骤106:对优化后的替代元素集进行评价,得到符合设定的评价系数的解集;
具体为:设定评价系数、限制元素和限制元素所占权重,通过优化后的替代元素集所占权重,计算得到符合设定的评价系数的解集。所述评价系数包括所占面积评价系数,成本评价系数等。
评价依据是按各个约束或限制元素为基础计算出来的一组权重集。当集内的各个指标(如上面讲的偏差值,或成本系数,或尺寸系数,或空间非干涉量比率等等)达到某个阀值,且综合总值达到某个阀值时,这部分计算即可输出到一个解集中。解集中这些解都是达标的,且通常都会有多个解,解的数量受阀值控制。这些达标解不一定是当前条件下最优的,只是达标的。
若步骤106无解,则执行步骤108修正关联影响后再返回执行步骤105。所述修正包括对可变关联元素的增、删、变更等等操作。具体为:引入可变关联部件元素,例如:其它活动部件的轮廓等,并修正关联影响。后执行步骤105。
步骤107:对解集进行优化计算得到综合性最优解。具体为:对所有关联解集使用可容许式启发搜索算法得到综合性最优解。
所述可容许式启发搜索算法即在上一步输出的解集中,用所述搜索算法(一种知情式搜索),搜索得到一个综合性最优的解,这个解对应的替代元素集会将其特征输出到后续实例化层级,以此产生对应的零件型号,尺寸,空间分布形态等等。
本发明实施例的标准冲头固定座生成及分布方法,有如下特点:
1)不需要人工去识别和设计计算,设计程序会根据不同的输入,经过一系列数学模型计算,自动产生模具最优解,并确定各特征元素的型位关系。
能适应设计环境的复杂性,空间中并不是只有冲头固定座,还有很多其他零部件,其中一部分零部件与冲头固定座互相有关联影响,这时要通过一系列计算判断,得到哪些零部件之间有逻辑或形位上的关联(或冲突),因为其他相关或冲突的零部件也是随输入变化而变化的,对算法本身而言也就是随机的,所以计算、检索、判断的方法都有普适性。单一数学模型的适应性都是有限的,底层系统得出某一步的输出结果,其实是若干数学模型综合计算的结果。
2)输出的零部件“形”和“位”的合理性,可随着对数学模型的监督,修正提高。随着系统所知的样本增多,通过学习过程,系统输出的适应性和合理性会不断提高。可以不断解决系统的不适应问题,知识积累更为容易。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种标准冲头固定座生成及分布方法,其特征在于,包括如下步骤:
A、输入特征参数和约束参数;所述特征参数包括坐标系、直径,所述约束参数包括:尺寸、料厚、成本;
B、确定标准固定座的初始ID;以标准固定座的尺寸、料厚和成本约束参数进行匹配计算,从数据库中得到对应的固定座初始ID;用一组ID号来指代某个标准固定座,固定座的不同特性用不同字段的ID来表述,以便计算机识别和计算,初始ID产生后,经过计算机的计算,ID会在每一轮计算后产生变化,这个变化后的ID又是下一轮计算的输入之一,直到依据最终完成的替代元素集,输出一个用于实例化标准固定座的ID为止;
C、根据初始ID生成固定座主要特征的替代元素集;通过输入特征和初始ID建立固定座主要特征的替代元素集,以固定座的定位坐标和初始ID,直径、尺寸和料厚为特征元素,以及约束条件进行替代计算,建立替代元素集;约束是分层分级的,不同层级的约束是不一样的,约束包括尺寸、料厚、成本,强度系数,待分布元素与可分布空间比率,干涉,干涉比率,实体空间最小化,特殊干涉区分布限制;
D、对替代元素集进行分组;
E、对组内元素进行优化计算得到优化后的替代元素集;替代元素集在每一轮计算中是变化的,但会部分或全部继承上一轮计算中的特征,对组内元素优化计算以及与周边的其他部件元素进行计算并结合优化约束条件进行优化计算得到优化后的替代元素集;优化约束条件包括组内分布约束、特性目标约束、设计逻辑约束,ID优化,元素的变更、合并或修正;在计算时,不是把整个固定座变成肉眼可见的3D数据再计算,而是将影响其选择的重要特征转换成计算机容易识别和计算的形态再参与计算,即替代元素就是实物按一系列方法抽象后的一组关键特征,通过这一组特征即可判断、选择、构建出最终的实物;一组约束条件是应用于此组替代元素优化计算的,计算的结果是对组内的替代元素进行变更或继承,从而得到一组符合当前约束的替代元素,而这组新替代元素的特征会反馈给不同的层级和单元,一些约束条件或评价参数会发生变化,从而对这组新替代元素会有一组新的评价产生,而这组新的评价又会对当前这组替代元素产生修正,如此循环,多次对替代元素集进行变更或继承,每一轮计算,替代元素集的变更量会越来越少,此组替代元素在自身和周边约束条件下达到优化的水平;
F、对优化后的替代元素集进行评价,得到符合设定的评价系数的解集,若无解,则修正关联影响后执行步骤E;设定评价系数、限制元素和限制元素所占权重,通过优化后的替代元素集所占权重,得到符合设定的评价系数的解集;所述评价系数包括所占面积评价系数,成本评价系数;评价依据是按各个约束或限制元素为基础计算出来的一组权重集,当集内的各个指标达到某个阀值且综合总值达到某个阀值时,这部分计算即可输出到一个解集中,解集中这些解都是达标的,有多个解,解的数量受阀值控制,这些达标解不是当前条件下最优的,只是达标的;若步骤F无解,则修正关联影响后再返回执行步骤E;
G、对解集进行优化计算得到综合性最优解;对所有关联解集使用可容许式启发搜索算法得到综合性最优解。
2.根据权利要求1所述的标准冲头固定座生成及分布方法,其特征在于,步骤F所述修正包括对可变关联元素的增、删、变更操作,引入可变关联部件元素,其它活动部件的轮廓并修正关联影响后执行步骤E。
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