CN113052426A - 一种基于机械零部件的加工成本计算方法及其计算系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及了机械产品报价领域，具体的是一种基于机械零部件的加工成本计算方法及其计算系统。它包括3D图纸导入、获取零件特征值、数据对比、材料工艺选择及成本确认和计算加工成本，数据对比指的是将获取的零件特征值与服务器中特征对比库的数据进行对比，当特征值相似度大于95％，则直接输出特征对比库中的零件加工成本。通过设置在服务器中的特征对比库，可以使得相同图纸、相同算法分析类型的加工成本得到更快速的结果，提交的相同算法类型的图纸越多，并且提交的次数越多，运算的速度越快；极大降低加工制造工厂对工艺工程师和代码工程师的依赖，同时提高了零部件加工制造成本的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及了机械产品报价领域，具体的是一种基于机械零部件的加工成本计算方法及其计算系统。
背景技术
随着数字化信息在加工制造领域的深入运用，机械零部件图纸已完全用数字化的软件输出，在工业制造行业存在含量的机械零部件数字图纸，数字化带来相应的智能化也在快速发展。机械零部件图纸主要分为两类，一是3D数字图纸，二是2D数字图纸。
机械零部件加工企业目前的报价都是基于加工师傅的经验，加工师傅会根据图纸和图纸中的加工精度、材料以及表面处理要求，来决定选择那些加工工艺，然后估算出加工时间，再根据加工时间推算出零部件的加工制造成本，同时加工师傅的经验决定了估算加工时间的准确性，导致行业内对同样零部件的制造成本千差万别，人为的影响因素过重，同时加工师傅的经验并没有形成良好的知识库。
发明内容
为了克服现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种一种基于机械零部件的加工成本计算方法及其计算系统，其计算准确率高，在不断计算的过程中能够不断提高计算的准确性和可靠性，计算效率高。
本发明公开了一种基于机械零部件的加工成本计算方法，包括以下步骤，
S1、3D图纸导入：获取零件的3D图纸；
S2、获取零件特征值：根据零件3D图纸来提取零件的特征值，所述特征值包括毛坯体积V1，零件的体积V2、零件的表面积以及零件的特征尺寸；
S3、数据对比：将获取的零件特征值与服务器中特征对比库的数据进行对比，当特征值相似度大于95％，则直接输出特征对比库中的零件加工成本，否则进入下一步；
S4、材料工艺选择及成本确认：对零件的加工工艺，材料及表面处理工艺进行选择，并结合从服务器中获得的材料单价、工艺单价、表面处理单价，计算出材料成本、加工成本和表面处理成本，并将计算过程的相关数据导入人工智能模块；
S5、计算加工成本：从服务器中获得报价公式和报价修正参数，结合材料成本，加工成本和表面处理成本来计算总体的加工成本。
优选地，所述报价公式为ΔV＝aX1+bX2+cX3，其中，ΔV为最终报价，X1为材料成本，X2为工艺成本，X3为表面处理成本，a为第一修正参数，b为第二修正参数，c为第三修正参数，报价公式中的第一修正参数，第二修正参数和第三修正参数，根据零件的特征值进行动态调整。
优选地，在所述步骤S1中，3D图纸的导入，具体包括以下步骤，首先对导入的文件类型进行判断，如果是3D图纸，则完成对3D图纸的导入；如果是2D图纸，则将2D图纸转为3D图纸，然后完成对3D图纸的导入；如果文件类型不满足导入需求，则发出报错信息。
优选地，所述步骤S4中，材料工艺选择及成本确认，包括以下步骤，
材料成本确认：挑选毛坯的材料，并根据材料类型来计算毛坯的材料成本，并将相关记录传送到人工智能模块；
确定加工工艺：根据从零件3D图纸上获取的特征值来选择匹配的加工工艺，并将相关记录传送到人工智能模块；
确认加工时间：根据选择的加工工艺和零件的特征值来确定加工时间，并将相关记录传送到人工智能模块；
表面处理成本确认：根据零件的表面积和特征尺寸计算零件表面处理成本，并将相关记录传送到人工智能模块。
优选地，还包括，通过人工智能模块执行步骤S3-S5，然后将结果与人工计算的结果进行比对，提高人工智能模块的运算准确度。
优选地，所述人工智能模块为载有TensorFlow框架，并通过TensorFlow框架来优化计算公式。
优选地，所述服务器中还存储有常见的材料、加工工艺、表面处理及热处理的成本的数据词典，且该词典的内容实时联网更新。
本发明还提供了一种基于机械零部件的加工成本计算系统，包括系统管理模块和人工智能模块，所述系统管理模块包括图纸上传模块、工艺管理模块、任务调度模块、解析模块、价格计算模块和数据字典管理模块；其中，
图纸上传模块，用于接收用户上传图纸及附加在图纸上的全部信息，并把提交的图纸上传至服务器，还用于实现对图纸的增加、删除、修改和查询；
任务调度模块，用于提取存储在所述服务器中的图纸并对所述图纸进行调度，然后将图纸下发到工艺管理模块和解析模块；
解析模块，用于对图纸特征值进行提取，并将提取的特征值传递到工艺管理模块；
工艺管理模块，用于辅助工艺工程师结合特征值对图纸进行分析，并接通数据字典管理模块来进行材料、加工工艺和表面处理工艺的选择，并将选择的材料、加工工艺和表面处理工艺数据传递到价格计算模块；
数据字典管理模块，用于对材料价格、工艺价格、表面处理工艺价格的插入、查询、修改和删除；
价格计算模块，用于查询数据字典管理模块中的价格数据，结合零件的特征值得出材料成本、工艺成本和表面处理成本，然后获取服务器中的报价公式算出最终报价；
日志管理模块，所述日志管理模块用于记录所述系统管理模块中其它子模块的操作记录，并将其上传至服务器中。
优选地，所述报价公式为ΔV＝aX1+bX2+cX3，其中，ΔV为最终报价，X1为材料成本， X2为工艺成本，X3为表面处理成本，a为第一修正参数，b为第二修正参数，c为第三修正参数，报价公式中的第一修正参数，第二修正参数和第三修正参数，根据零件的特征值进行动态调整。
优选地，所述人工智能模块,包括，
图纸接入模块，用于接收来自所述服务器的图纸及附加在图纸上的全部信息，来自所述解析模块的第二参考数据以及来自所述价格计算模块的计算结果；
算法分析模块，包括用于确定工艺需求的工艺分析单元、用于确认表面处理工艺需求的表面处理工艺分析单元、用于确认材料需求的材料分析单元和计算单元，所述计算单元用于根据所述特征值、所述工艺需求、所述表面处理工艺需求和所述材料需求来确认零件的生产成本；
任务模块，该模块实现对管理模块下发的图纸任务进行调度的功能，保证图纸被分配到对应的分析单元；
学习模块，用于记录并根据存储在服务器中的数据来控制算法分析模块的计算过程；
通信管理模块，用于控住人工智能模块中的各个模块之间的相互通讯；
日志模块，用于对人工智能模块中各个模块的运行状态以及相关数据进行记录。
优选地，所述计算单元与所述数据字典管理模块的数据互通，以实现对材料价格、工艺价格、表面处理工艺价格的读取。
本发明的有益效果如下：通过设置在服务器中的特征对比库，可以使得相同图纸、相同算法分析类型的加工成本得到更快速的结果，提交的相同算法类型的图纸越多，并且提交的次数越多，运算的速度越快；极大降低加工制造工厂对工艺工程师和代码工程师的依赖，同时提高了零部件加工制造成本的准确性，解放了生产力，同时对于零部件需求方可得到更快速的价格反馈，提升体验。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一种基于机械零部件的加工成本计算方法的流程结构示意图；
图2是本发明一种基于机械零部件的加工成本计算方法的流程结构示意图；
图3是本发明一种基于机械零部件的加工成本计算系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，在本发明一较佳实施例中的一种基于机械零部件的加工成本计算方法，包括以下步骤，
S1、3D图纸导入：获取零件的3D图纸，首先对导入的文件类型进行判断，如果是3D图纸，则完成对3D图纸的导入；如果是2D图纸，则将2D图纸转为3D图纸，然后完成对 3D图纸的导入；如果文件类型不满足导入需求，则发出报错信息。在本实施例中，对文件类型的判断采用根据后缀名判断的方式，后缀名为3D图格式，则直接导入，后缀名是2D图格式，则将2D图图纸转化为3D图纸。
S2、获取零件特征值：根据零件3D图纸来提取零件的特征值，所述特征值包括毛坯体积V1，零件的体积V2、零件的表面积以及零件的特征尺寸；
S3、数据对比：将获取的零件特征值与服务器中特征对比库的数据进行对比，当特征值相似度大于95％，则直接输出特征对比库中的零件加工成本，否则进入下一步；
S4、材料工艺选择及成本确认：由人工对零件的加工工艺，材料及表面处理工艺进行选择，并结合从服务器中获得的材料单价、工艺单价、表面处理单价，计算出材料成本、加工成本和表面处理成本；
S5、计算加工成本：从服务器中获得报价公式和报价修正参数，结合材料成本，加工成本和表面处理成本来计算总体的加工成本。
在上述实施例中，所述报价公式为ΔV＝aX1+bX2+cX3，其中，ΔV为最终报价，X1为材料成本，X2为工艺成本，X3为表面处理成本，a为第一修正参数，b为第二修正参数，c为第三修正参数，报价公式中的第一修正参数，第二修正参数和第三修正参数，根据零件的特征值进行动态调整。
本实施例通过，存储在服务器中的计算公式结合由3D图纸提取的特征值来实现对零件加工成本的计算，相对于现有技术而言，能够大大提高对零件报价的报价速度，降低人力投入，通过从服务器中提取材料单价、工艺单价、表面处理单价，克服现有技术中是由人工经验来进行报价带来的报价幅度变动大，报价不准确的缺陷。
参照图2，在第二种实施例中涉及的一种基于机械零部件的加工成本计算方法包括以下步骤，
S1、3D图纸导入：获取零件的3D图纸，首先对导入的文件类型进行判断，如果是3D图纸，则完成对3D图纸的导入；如果是2D图纸，则将2D图纸转为3D图纸，然后完成对 3D图纸的导入；如果文件类型不满足导入需求，则发出报错信息。在本实施例中，对文件类型的判断采用根据后缀名判断的方式，后缀名为3D图格式，则直接导入，后缀名是2D图格式，则将2D图图纸转化为3D图纸。
S2、获取零件特征值：根据零件3D图纸来提取零件的特征值，所述特征值包括毛坯体积V1，零件的体积V2、零件的表面积以及零件的特征尺寸；
S3、数据对比：将获取的零件特征值与服务器中特征对比库的数据进行对比，当特征值相似度大于95％，则直接输出特征对比库中的零件加工成本，否则进入下一步；
S4、材料工艺选择及成本确认：由人工对零件的加工工艺，材料及表面处理工艺进行选择，并结合从服务器中获得的材料单价、工艺单价、表面处理单价，计算出材料成本、加工成本和表面处理成本，并将计算过程的相关数据导入人工智能模块；
S5、计算加工成本：从服务器中获得报价公式和报价修正参数，结合材料成本，加工成本和表面处理成本来计算总体的加工成本。
通过人工智能模块执行步骤S3-S5，然后将结果与人工计算的结果进行比对，不断修正人提高人工智能模块的运算准确度。在本实施例中，人工智能模块为载有TensorFlow框架，并通过TensorFlow框架来优化报价公式，所述报价公式为ΔV＝aX1+bX2+cX3，其中，ΔV为最终报价，X1为材料成本，X2为工艺成本，X3为表面处理成本，a为第一修正参数，b为第二修正参数，c为第三修正参数，报价公式中的第一修正参数，第二修正参数和第三修正参数，根据零件的特征值进行动态调整。
在上述实施例中步骤S4中，材料工艺选择及成本确认，还包括以下步骤，
材料成本确认：挑选毛坯的材料，并根据材料类型来计算毛坯的材料成本，并将相关记录传送到人工智能模块；
确定加工工艺：根据从零件3D图纸上获取的特征值来选择匹配的加工工艺，并将相关记录传送到人工智能模块；
确认加工时间：根据选择的加工工艺和零件的特征值来确定加工时间，并将相关记录传送到人工智能模块；
表面处理成本确认：根据零件的表面积和特征尺寸计算零件表面处理成本，并将相关记录传送到人工智能模块。
在上述实施例中，所述服务器中还存储有常见的材料、加工工艺、表面处理及热处理的成本的数据词典，且该词典的内容实时联网更新。
相对于第一种实施例，本实施例通过引入人工智能模块来模拟人工对零件材料，加工工艺和表面处理工艺进行选择，能够提高选择速度，随着人工智能模块执行次数的提高，能够不断提高选择的准确率，降低对人力的需求，另外，通过人工智能模块对报价进行计算，能够根据零件的特征值不断的对公式进行优化，从而不断提高报价的准确度和报价效率，
本发明还提供了一种基于机械零部件的加工成本计算系统，包括系统管理模块和人工智能模块，所述系统管理模块包括图纸上传模块、工艺管理模块、任务调度模块、解析模块、价格计算模块和数据字典管理模块；其中，
图纸上传模块，用于接收用户上传图纸及附加在图纸上的全部信息，并把提交的图纸上传至服务器，还用于实现对图纸的增加、删除、修改和查询；
任务调度模块，用于提取存储在所述服务器中的图纸并对所述图纸进行调度，然后将图纸下发到工艺管理模块和解析模块；
解析模块，用于对图纸特征值进行提取，并将提取的特征值传递到工艺管理模块；
工艺管理模块，用于辅助工艺工程师结合特征值对图纸进行分析，并接通数据字典管理模块来进行材料、加工工艺和表面处理工艺的选择，并将选择的材料、加工工艺和表面处理工艺数据传递到价格计算模块；
数据字典管理模块，用于对材料价格、工艺价格、表面处理工艺价格的插入、查询、修改和删除；
价格计算模块，用于查询数据字典管理模块中的价格数据，结合零件的特征值得出材料成本、工艺成本和表面处理成本，然后获取服务器中的报价公式算出最终报价；
日志管理模块，所述日志管理模块用于记录所述系统管理模块中其它子模块的操作记录，并将其上传至服务器中。
优选地，所述报价公式为ΔV＝aX1+bX2+cX3，其中，ΔV为最终报价，X1为材料成本， X2为工艺成本，X3为表面处理成本，a为第一修正参数，b为第二修正参数，c为第三修正参数，报价公式中的第一修正参数，第二修正参数和第三修正参数，根据零件的特征值进行动态调整。
优选地，所述人工智能模块,包括，
图纸接入模块，用于接收来自所述服务器的图纸及附加在图纸上的全部信息，来自所述解析模块的第二参考数据以及来自所述价格计算模块的计算结果；
算法分析模块，包括用于确定工艺需求的工艺分析单元、用于确认表面处理工艺需求的表面处理工艺分析单元、用于确认材料需求的材料分析单元和计算单元，所述计算单元用于根据所述特征值、所述工艺需求、所述表面处理工艺需求和所述材料需求来确认零件的生产成本；
任务模块，该模块实现对管理模块下发的图纸任务进行调度的功能，保证图纸被分配到对应的分析单元；
学习模块，用于记录并根据存储在服务器中的数据来控制算法分析模块的计算过程；
通信管理模块，用于控住人工智能模块中的各个模块之间的相互通讯；
日志模块，用于对人工智能模块中各个模块的运行状态以及相关数据进行记录。。
在上述实施例中，所述计算单元与所述数据字典管理模块的数据互通，以实现对材料价格、工艺价格、表面处理工艺价格的读取。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1、3D图纸导入：获取零件的3D图纸；
S2、获取零件特征值：根据零件3D图纸来提取零件的特征值，所述特征值包括毛坯体积V1，零件的体积V2、零件的表面积以及零件的特征尺寸；
S3、数据对比：将获取的零件特征值与服务器中特征对比库的数据进行对比，当特征值相似度大于95％，则直接输出特征对比库中的零件加工成本，否则进入下一步；
S4、材料工艺选择及成本确认：对零件的加工工艺，材料及表面处理工艺进行选择，并结合从服务器中获得的材料单价、工艺单价、表面处理单价，计算出材料成本、加工成本和表面处理成本，并将计算过程的相关数据导入人工智能模块；
S5、计算加工成本：从服务器中获得报价公式和报价修正参数，结合材料成本，加工成本和表面处理成本来计算总体的加工成本。
2.根据权利要求1所述基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，所述报价公式为ΔV＝aX1+bX2+cX3，其中，ΔV为最终报价，X1为材料成本，X2为工艺成本，X3为表面处理成本，a为第一修正参数，b为第二修正参数，c为第三修正参数，报价公式中的第一修正参数，第二修正参数和第三修正参数，根据零件的特征值进行动态调整。
3.根据权利要求1所述基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，在所述步骤S1中，3D图纸的导入，具体包括以下步骤，首先对导入的文件类型进行判断，如果是3D图纸，则完成对3D图纸的导入；如果是2D图纸，则将2D图纸转为3D图纸，然后完成对3D图纸的导入；如果文件类型不满足导入需求，则发出报错信息。
4.根据权利要求1所述基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，所述步骤S4中，材料工艺选择及成本确认，包括以下步骤，
材料成本确认：挑选毛坯的材料，并根据材料类型来计算毛坯的材料成本，并将相关记录传送到人工智能模块；
确定加工工艺：根据从零件3D图纸上获取的特征值来选择匹配的加工工艺，并将相关记录传送到人工智能模块；
确认加工时间：根据选择的加工工艺和零件的特征值来确定加工时间，并将相关记录传送到人工智能模块；
表面处理成本确认：根据零件的表面积和特征尺寸计算零件表面处理成本，并将相关记录传送到人工智能模块。
5.根据权利要求2所述基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，还包括，通过人工智能模块执行步骤S3-S5，然后将结果与人工计算的结果进行比对，提高人工智能模块的运算准确度。
6.根据权利要求4所述基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，所述人工智能模块为载有TensorFlow框架，并通过TensorFlow框架来优化计算公式。
7.根据权利要求1所述基于机械零部件的加工成本计算方法，其特征在于，所述服务器中还存储有常见的材料、加工工艺、表面处理及热处理的成本的数据词典，且该词典的内容实时联网更新。
8.一种基于机械零部件的加工成本计算系统，其特征在于，包括系统管理模块和人工智能模块，所述系统管理模块包括图纸上传模块、工艺管理模块、任务调度模块、解析模块、价格计算模块和数据字典管理模块；其中，
图纸上传模块，用于接收用户上传图纸及附加在图纸上的全部信息，并把提交的图纸上传至服务器，还用于实现对图纸的增加、删除、修改和查询；
任务调度模块，用于提取存储在所述服务器中的图纸并对所述图纸进行调度，然后将图纸下发到工艺管理模块和解析模块；
解析模块，用于对图纸特征值进行提取，并将提取的特征值传递到工艺管理模块；
工艺管理模块，用于辅助工艺工程师结合特征值对图纸进行分析，并接通数据字典管理模块来进行材料、加工工艺和表面处理工艺的选择，并将选择的材料、加工工艺和表面处理工艺数据传递到价格计算模块；
数据字典管理模块，用于对材料价格、工艺价格、表面处理工艺价格的插入、查询、修改和删除；
价格计算模块，用于查询数据字典管理模块中的价格数据，结合零件的特征值得出材料成本、工艺成本和表面处理成本，然后获取服务器中的报价公式算出最终报价；
日志管理模块，所述日志管理模块用于记录所述系统管理模块中其它子模块的操作记录，并将其上传至服务器中。
9.根据权利要求8所述的基于机械零部件的加工成本计算系统，其特征在于，所述人工智能模块,包括，
图纸接入模块，用于接收来自所述服务器的图纸及附加在图纸上的全部信息，来自所述解析模块的第二参考数据以及来自所述价格计算模块的计算结果；
算法分析模块，包括用于确定工艺需求的工艺分析单元、用于确认表面处理工艺需求的表面处理工艺分析单元、用于确认材料需求的材料分析单元和计算单元，所述计算单元用于根据所述特征值、所述工艺需求、所述表面处理工艺需求和所述材料需求来确认零件的生产成本；
任务模块，该模块实现对管理模块下发的图纸任务进行调度的功能，保证图纸被分配到对应的分析单元；
学习模块，用于记录并根据存储在服务器中的数据来控制算法分析模块的计算过程；
通信管理模块，用于控住人工智能模块中的各个模块之间的相互通讯；
日志模块，用于对人工智能模块中各个模块的运行状态以及相关数据进行记录。
10.根据权利要求9所述的基于机械零部件的加工成本计算系统，其特征在于，所述计算单元与所述数据字典管理模块的数据互通，以实现对材料价格、工艺价格、表面处理工艺价格的读取。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN113643074A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-11-12 | 金成技术有限公司 | 基于人工智能的钣金结构生产报价快速评估方法及系统 |
| CN113946722A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-18 | 北京钢研新材科技有限公司 | 焊材智能选配的方法及装置 |
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2020
- 2020-12-11 CN CN202011460534.4A patent/CN113052426A/zh not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN113643074B (zh) * | 2021-09-24 | 2022-03-11 | 金成技术股份有限公司 | 基于人工智能的钣金结构生产报价快速评估方法及系统 |
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