CN116383996A - 一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法 - Google Patents

一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法 Download PDF

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徐晓滨
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江宽
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Abstract

本发明公开了一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，属于机械产品计算机辅助开发与建模领域。本发明首先根据机械产品的SolidWorks三维装配体模型，删除所有零件之间的配合关系，解除零件的移动约束；其次遍历模型零件树信息，获取所有零件并对其统一编码，作为机械产品复杂网络的节点集合；然后根据专家经验和实际装配标准，设定干涉检验阈值并在干涉管理器中判断干涉体积，得到所有零件之间的干涉表，进而获取机械产品复杂网络的边集合；最后，根据得到的节点集合和边集合完成机械产品复杂网络模型的构建。本发明基于软件二次开发自动完成，相对于通过专家经验的人工分析与建模过程，提升了建模效率和准确率。

Description

一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法
技术领域
本发明提出了一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，属于机械产品计算机辅助开发与建模领域。
背景技术
由于工业生产技术的迅猛发展和使用需求的变化，机械产品在结构和功能上日趋复杂化。结构上由起初单轴运动机构发展到如今多轴协调联动的复杂机构，功能上也逐步由单纯功能驱动向多功能模块耦合联动的方式发展。在此背景下，复杂机械产品已成为制造业发展的重要组成部分。例如，垂直式曳引电梯、风力机、履带式起重机、混凝土喷漆机等都属于复杂机械产品范畴；这些机械产品通常零部件数量众多，且耦合关联关系复杂，大大增加了产品分析的难度。
复杂网络为此类机械产品的建模与分析提供了便捷，通过复杂网络理论方法可以深入挖掘机械产品的结构特性，得到了工业界和学术界的广泛关注。然而，通过人工分析复杂机械产品，进而建立网络模型存在效率低下、易出错等缺点，不适合实际应用场景。因此，亟需一种面向机械产品的复杂网络自动建模方法。
SolidWorks三维装配模型中蕴含着丰富的机械产品设计信息，若能通过调用SolidWorks开放的API自动挖掘这些有效信息，则有望提升建模的自动化程度。
发明内容
为了解决上述已有技术存在的不足，本发明基于装配干涉原理和复杂网络建模方法，通过SolidWorks二次开发技术，自动挖掘三维装配体信息，提出了一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法。
本发明包括以下步骤：
S1：根据机械产品的SolidWorks三维装配体模型，对其进行预处理，删除所有零件之间的配合关系，解除零件的移动约束；
S2：遍历模型零件树信息，获取所有零件并对其统一编码，作为机械产品复杂网络的节点集合；
S3：设定的干涉检验阈值L，在装配体坐标系下，对所有零件依次沿X轴、-X轴、Y轴、-Y轴、Z轴、-Z轴六个方向自动移动距离L，在干涉管理器中判断干涉体积；
S4：遍历装配体中的所有零件，根据干涉体积，建立零件之间的干涉表；
S5：根据得到的零件干涉表，得到机械产品复杂网络的边集合；
S6：根据步骤S2得到的节点集合和步骤S5得到的边集合完成机械产品复杂网络模型的构建。
进一步地，步骤S1中删除所有零件配合约束关系的具体过程为：
首先，访问SolidWorksAPI提供的ModelDoc对象中的FirstFeature方法，得到Feature对象，进而找到SolidWorks装配体的特征树，并循环调用GetNextFeature方法直到找到配合文件夹。
其次，调用Feature对象的GetFirstSubFeature方法获取装配体的第一个配合关系，并循环调用GetNextSubFeature方法获取所有配合关系。
最后，调用ModelDoc对象的EditDelete方法将装配体的配合关系全部删除。
进一步地，步骤S2中的获取模型中零件信息的具体过程为：
首先，访问SolidWorksAPI提供的ModelDoc对象中的GetActiveConfiguration方法，得到Configuration对象，并调用该对象的GetRootComponent方法获取根零件。
其次，遍历SolidWorks零件树，对零件进行顺序编号作为节点nid，同时访问当前零件的Name属性，作为节点属性，记为Attribute。由此，完成一个零件节点的形式化描述，表示为Node＝(nid,Attribute)。
最后，将所有零件节点组合成机械产品复杂网络的节点集合{Node}＝{Node1,Node2,...,Noden}，n为零件个数。
进一步地，所述步骤S3中在移动零件前需要选中零件，该选中操作首先需要获取ModelDocExtension对象，并且调用其SelectByID方法在SolidWorks中选中装配体零件。然后调用ModelDoc子对象SelectionManager中的GetSelectedObjectsComponent方法，获取该零件对象。
进一步地，所述步骤S3中移动零件的具体过程如下：
(1)通过SolidWorks的接口函数Component.GetXform获取以装配体坐标系为参考系的零件位姿矩阵。Solidworks中使用4×4的空间变换矩阵描述零件的相对空间位置，其具体形式如下：
Figure BDA0004146901140000031
其中，前9项a-i是3×3的旋转子矩阵，是零件坐标系3个坐标轴的方向矢量，(j,k,l)中3个变量构成的三维矢量描述了零件坐标系和装配体坐标系间3个方向上的相对偏移量；m是比例因子，n、o、p无意义，均未使用。
(2)根据零件要移动的方向和距离，分别对(1)中获取的零件位姿矩阵的j、k、l三项做相应的改动，其中j、k、l分别反映了零件在装配体坐标系下X轴、Y轴和Z轴上的移动。
(3)调用SolidWorks的API接口函数MathUtility.CreateTransform以构建空间变换矩阵，并通过MathTransform.Imultiply实现矩阵相乘得到新的零件位姿矩阵，完成零件在SolidWorks中的一次移动过程。
进一步地，所述干涉管理器是通过调用AssemblyDoc对象的InterferenceDetectionManager方法获取，并通过该对象的GetInterferences方法进行干涉检验操作。
进一步地，所述步骤S4具体是：遍历干涉管理器检测到的干涉体积。若干涉体积不为0，表示有零件与目标零件发生干涉；反之，没有发生干涉。由此，得到6个方向上与目标零件发生干涉的所有干涉对象，加入到该零件的干涉表中，并且重复上述步骤获取所有零件的干涉表。
进一步地，所述步骤S5具体是：首先，提取干涉表中目标零件Nodea和干涉零件Nodeb的节点nid，并将节点对顺序编号，得到边集合的eid、Nodea、Nodeb信息。其次，根据Nodea和Nodeb，提取目标零件节点和干涉零件节点对应的Attribute，判断两个零件节点的连接类型并按一定规则赋边权weight，此时完成一条边的完整定义，即Edge＝(eid,Nodea,Nodeb,weight)。最后，重复上述过程得到所有的边，同时对这些边进行去重，得到机械产品复杂网络的边集合{Edge}＝{Edge1,Edge2,...,Edgem}。
进一步地，所述步骤S6中机械产品复杂网络的具体形式为：
G＝({Node},{Edge})
其中，{Node}表示机械产品复杂网络的节点集合，{Edge}表示边集合。该复杂网络中的节点代表实际机械产品中的零件，边代表零件之间的关联关系。
本发明的有益效果在于：对于构建机械产品复杂网络所需的节点集合和边集合，本发明提出的干涉检验法能完成自动提取，相对于通过专家经验的人工提取过程，这样的元素提取方式不仅效率更高，还提高了网络模型的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点。其中：
图1为本发明原理整体流程示意图；
图2为本发明针对机械产品复杂网络边权赋予规则示意图；
图3为本发明通过干涉检验法自动构建的电梯对重装配体网络拓扑结构图；
图4为自动建模和传统手工建模准确率对比图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施。因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示，本发明提供了一种针对任意机械产品SolidWorks三维模型的网络节点集合和边集合的自动提取，并构建对应复杂网络的方法。本发明利用SolidWorks对外提供的接口函数，在VS环境下完成对构建产品复杂网络必要元素的自动提取，主要包括零件的语义属性(节点)、零件之间的关联关系(边)以及关联强度(边权)，并利用自动提取出来的信息构建网络模型。为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体实施例对本发明的上述技术方案进行详细说明。
本实施例包括以下步骤：
S1：根据电梯对重装配体的SolidWorks三维装配体模型，对其进行预处理，删除所有零件之间的配合关系，解除零件的移动约束。
S2：根据电梯对重装配体的SolidWorks三维装配体模型，遍历模型零件树信息，获取所有零件并对其统一编码，作为该装配体复杂网络的节点集合。
电梯对重装配体的复杂网络节点集合共包含280个元素，其部分节选如表1：
表1电梯对重装配体节点集合节选
Figure BDA0004146901140000041
Figure BDA0004146901140000051
S3：使用接口函数ModelDocExtension.SelectByID在SolidWorks中选中零件i，同时调用ModelDoc子对象SelectionManager中的GetSelectedObjectsComponent方法在VisualStudio中获取被选中的零件对象。紧接着调用Component.GetXform获取该零件在装配体中的零件位姿矩阵M，根据专家经验和实际装配标准，设定干涉检验阈值L设定为0.1mm，对零件位姿矩阵M的第9项M[9]做+0.00011操作，并使用MathUtility.CreateTransform将M转换成变换矩阵，通过MathTransform.Imultiply实现零件i在装配体方向集X上移动0.11mm。保持零件i在上述步骤后的位姿，调用AssemblyDoc.InterferenceDetectionManager接口函数获取干涉管理器，并通过InterferenceDetectionManager.GetInterferences进行干涉检验，如果产生干涉体积，记录此状态下与选中零件i发生干涉的零件，如果干涉体积为0，说明此时没有其他零件与选中零件发生干涉，继续进行下一步骤。将零件i按照上述步骤往装配体方向集-X上移动0.11mm，将其复原到初始位置，至此完成装配体方向集{X,-X,Y,-Y,Z,-Z}上X方向上干涉检验，重复该步骤，直到方向集中的6个方向全部移动完毕，此时得到零件i的干涉表，电梯对重装配体某零件的干涉表示如表2：
表2电梯对重装配体下主架2-1的干涉表
Figure BDA0004146901140000052
S4：重复步骤S3，直到将表1中的所有零件遍历完成，此时得到装配体中所有零件的干涉表。
S5：选中步骤S4中的其中一个零件干涉表，首先，提取干涉表中目标零件Nodea和干涉零件Nodeb的节点nid，并将节点对顺序编号，得到边集合的eid、Nodea、Nodeb信息。其次，根据Nodea和Nodeb，提取目标零件节点和干涉零件节点对应的Attribute，判断两个零件节点的连接类型并按一定规则赋边权weight。
表3零件节点关系类型对应边权
Figure BDA0004146901140000061
以下结合表3和图2说明不同零件关系类型所对应的边权，如图2所示，①和④分别表示电梯对重装配体的右支撑框架和下支撑框架，它们是两个主要功能零件，②和③分别表示螺栓和螺母，它们是两个辅助功能零件。然后可以根据不同的关系类型计算边权，如表3所示，类型I表示主要功能节点和主要功能节点之间的关系(例如①和④)，该类型的边赋边权为3；类型Ⅱ表示主功能节点和辅助功能节点之间的关系(例如④和②)，该类型的边赋边权为2；类型Ⅲ表示辅助功能节点和辅助功能节点之间的关系(例如②和③)，该类型的边赋边权为1。
此时完成一条边的完整定义，即Edge＝(eid,Nodea,Nodeb,weight)。最后，重复上述过程得到所有的边，同时对这些边进行去重，得到电梯对重装配体复杂网络的边集合，该集合中共有356个元素，其部分节选如表4：
表4电梯对重装配体边集合节选
Figure BDA0004146901140000062
S6：根据步骤S2得到的节点集合和步骤S5得到的边集合完成电梯对重装配体复杂网络的构建，其图形式的表达方式为：
G＝({Node},{Edge})
其中，{Node}表示电梯对重装配体复杂网络的节点集合，{Edge}表示边集合。该网络中的节点代表实际零件，边代表零件之间的关联关系。将该网络模型进行可视化得到如图3所示电梯对重装配体的网络结构拓扑图。
图4给出了本发明提出的自动建模和传统手工建模分别构建的电梯对重装配体复杂网络节点、边、节点对一致性和边权这4种元素的正确匹配数量柱状图。由图4可知，本发明提出的自动建模方法在网络元素的提取上与电梯专家手工构建的网络模型无异，各种元素的匹配正确率均为100％。但是手动建模需要结合领域专家的知识和意见，人力资源依赖程度高，效率低。同时，在对复杂程度较高的产品网络建模时，专家手动建模的方式容易出错。自动建模方法能够有效避免以上缺点，具有较强的实际应用价值。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，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保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于该方法包括以下各步骤：
S1：根据机械产品的SolidWorks三维装配体模型，对其进行预处理，删除所有零件之间的配合关系，解除零件的移动约束；
S2：遍历模型零件树信息，获取所有零件并对其统一编码，作为机械产品复杂网络的节点集合；
S3：设定的干涉检验阈值L，在装配体坐标系下，对所有零件依次沿X轴、-X轴、Y轴、-Y轴、Z轴、-Z轴六个方向自动移动距离L，在干涉管理器中判断干涉体积；
S4：遍历装配体中的所有零件，根据干涉体积，建立零件之间的干涉表；
S5：根据得到的零件干涉表，得到机械产品复杂网络的边集合；
S6：根据步骤S2得到的节点集合和步骤S5得到的边集合完成机械产品复杂网络模型的构建。
2.据权利要求1所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，步骤S1中删除所有零件配合约束关系的具体过程为：
首先，访问SolidWorksAPI提供的ModelDoc对象中的FirstFeature方法，得到Feature对象，进而找到SolidWorks装配体的特征树，并循环调用GetNextFeature方法直到找到配合文件夹；
其次，调用Feature对象的GetFirstSubFeature方法获取装配体的第一个配合关系，并循环调用GetNextSubFeature方法获取所有配合关系；
最后，调用ModelDoc对象的EditDelete方法将装配体的配合关系全部删除。
3.根据权利要求1所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，步骤S2中的获取模型中零件信息的具体过程为：
首先，访问SolidWorksAPI提供的ModelDoc对象中的GetActiveConfiguration方法，得到Configuration对象，并调用该对象的GetRootComponent方法获取根零件；
其次，遍历SolidWorks零件树，对零件进行顺序编号作为节点nid，同时访问当前零件的Name属性，作为节点属性，记为Attribute；由此，完成一个零件节点的形式化描述，表示为Node＝(nid,Attribute)；
最后，将所有零件节点组合成机械产品复杂网络的节点集合{Node}＝{Node1,Node2,...,Noden}，n为零件个数。
4.根据权利要求1所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，所述步骤S3中在移动零件前需要选中零件，该选中操作首先需要获取ModelDocExtension对象，并且调用其SelectByID方法在SolidWorks中选中装配体零件；然后调用ModelDoc子对象SelectionManager中的GetSelectedObjectsComponent方法，获取该零件对象。
5.根据权利要求4所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，步骤S3中移动零件的具体过程如下：
(1)通过SolidWorks的接口函数Component.GetXform获取以装配体坐标系为参考系的零件位姿矩阵；
(2)根据零件要移动的方向和距离，分别对(1)中获取的零件位姿矩阵的j、k、l三项做相应的改动，其中j、k、l分别反映了零件在装配体坐标系下X轴、Y轴和Z轴上的移动；
(3)调用SolidWorks的API接口函数MathUtility.CreateTransform以构建空间变换矩阵，并通过MathTransform.Imultiply实现矩阵相乘，得到新的零件位姿矩阵，完成零件在SolidWorks中的一次移动过程。
6.根据权利要求5所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，所述干涉管理器是通过调用AssemblyDoc对象的InterferenceDetectionManager方法获取，并通过该对象的GetInterferences方法进行干涉检验操作。
7.根据权利要求1所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，步骤S4具体是：
遍历干涉管理器检测到的干涉体积；若干涉体积不为0，表示有零件与目标零件发生干涉；反之，没有发生干涉；由此，得到6个方向上与目标零件发生干涉的所有干涉对象，加入到该零件的干涉表中，并且重复上述步骤获取所有零件的干涉表。
8.根据权利要求1所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，步骤S5具体是：
首先，提取干涉表中目标零件Nodea和干涉零件Nodeb的节点nid，并将节点对顺序编号，得到边集合的eid、Nodea、Nodeb信息；
其次，根据Nodea和Nodeb，提取目标零件节点和干涉零件节点对应的Attribute，判断两个零件节点的连接类型并按一定规则赋边权weight，此时完成一条边的完整定义，即Edge＝(eid,Nodea,Nodeb,weight)；
最后，重复上述过程得到所有的边，同时对这些边进行去重，得到机械产品复杂网络的边集合{Edge}＝{Edge1,Edge2,...,Edgem}。
9.根据权利要求1所述的一种基于干涉检验的机械产品复杂网络自动建模方法，其特征在于，步骤S6中机械产品复杂网络的具体形式为：
G＝({Node},{Edge})
其中，{Node}表示机械产品复杂网络的节点集合，{Edge}表示边集合；该复杂网络中的节点代表实际机械产品中的零件，边代表零件之间的关联关系。
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