基于CBR和KBE的拉深模設計系統

鄒修敏

（四川化工職業技術學院 機械工程系，四川 瀘州 646000）

模具設計是一個極其復雜的過程。在企業里，模具的設計過程，需要由具有一定經驗的工程師來完成。模具CAD/CAM的研究熱點之一，是開發出一種適合于企業生產實際的模具智能化、自動化設計系統。

隨著計算機輔助工具的不斷發展與完善，應用KBE（Knowledge Base Engineering）的技術實現，使沖壓工藝和模具設計自動化以及智能化成為可能。

本文主要研究基于CBR（Case Based Reasoning）和KBE 相結合的設計系統的一些關鍵技術，設計了拉深模設計系統的總體結構。在研究拉深件描述方法的基礎上，構造相似度函數，以判斷當前拉深件與事例庫中檢索到的拉深件的相似程度，用最近鄰法來檢索實例，確定新產品與已經保存在產品庫中的拉深件的幾何和成形相似性；并根據拉深件的形狀和尺寸特征，構造拉深件的特征骨架；在CAD 軟件UG 的平臺下，建立拉深件實例庫、知識庫、模具標準結構庫和人機交互界面；采用分層次參數驅動模具原型，通過拉深件特征骨架與模具結構原型中對應零部件的邏輯運算，形成模具工作部分零件，實現拉深模具的三維設計。

1 系統總體結構

CBR 和KBE 的拉深模設計系統主要包括：拉深件在其實例庫中的檢索、拉深件產品實例庫、拉深模結構原型庫、模具結構設計知識庫和拉深件成形性知識庫。

系統包括3個實例庫：拉深件實例庫、模具結構原型庫和有限元模型庫。

拉深件實例庫，儲存了以往成功拉深件實例的數學模型；新產品的檢索采用了CBR 技術，對拉深件實例庫中已有產品進行相似性分析，在拉深件成形性知識庫的支撐下，進行成形性比較。當成形難度大于拉深件實例或已有知識無法判斷時，進行有限元分析，并保存有限元分析的結果；當成形難度小于拉深件實例時，進入模具結構的設計階段。當相似度沒達到要求或產品庫中沒有與新拉深件相匹配的實例時，則在知識庫的輔助下，重新建立基于知識的拉深件模型，根據已有知識分析成形性，進入模具的結構設計；當試模合格后，將拉深件產品模型存入拉深件實例庫中。

模具結構原型庫中，主要儲存了各種典型模具結構的三維裝配模型。模具結構原型參數化引用、模具結構的生成以及拉深件特征骨架的修改、形成都采用KBE 技術。

有限元模型庫中，儲存了成功產品的有限元分析模型和結果，主要是用來輔助評價產品的可成形性。這樣使得模具設計系統能夠依據用戶需求，基于知識的產品數據庫支持下，實現拉深模設計的自動化與智能化。

2 基于CBR 的產品（拉深件）描述和檢索

基于事例的推理（CBR）技術，模擬了人腦思維過程，通過類比和聯想，從實例庫中得到相似問題的求解策略，并通過一定修改，得到新問題的解。將事例的推理（CBR）技術用于拉深模設計過程，通過搜索和回憶成功的拉深件實例，在拉深件成形性知識庫的支撐下，來評估、比較新拉深件的成形性[5~7]。

基于實例的推理通常描述為：產品檢索、產品描述、產品的修改保存與產品評價。其中產品檢索與產品描述，決定了產品識別的品質、效率和產品庫的大小，是系統的重要組成部分。

2.1 產品描述

產品描述是將產品的結構特征，正確完整地描述為符號化的計算機語言過程。產品描述包括幾何信息描述和非幾何信息描述。

幾何信息指產品的結構、形狀等幾何特征。

非幾何信息主要包括產品材料、生產批量、尺寸精度等內容，描述方法相對比較簡單。

本文用特征建模與成組編碼相結合的方法，對特征信息編碼，并將編碼按一定的順序封裝到產品清單中。對產品進行檢索時，通過匹配清單中的編碼來實現。

對圖1 所示典型矩形盒拉深件，本文采用圖2所示編碼方案。其中，虛線表示特征的具體結構編碼，實線表示產品的特征及其類型編碼。虛線所示內容是用不同數字或數字的組合，來表示特征的具體結構、參數屬性等內容；實線所示內容中的大寫字母表示產品特征，數字表示特征種類。

圖1 方盒編碼清單

圖2 矩形盒結構及主要尺寸

2.2 產品檢索的最近鄰法

產品檢索利用產品描述中的編碼，對當前產品與產品庫中產品進行編碼相似性判斷。在CBR 系統中，產品庫隨著應用的累積而不斷擴大，如何高效地檢索與當前產品最相近的產品，是成功應用CBR 的關鍵之一。

本文采用最鄰近法，分別計算底面、凸緣、側壁、孔口線等拉深件結構特征相似程度，最后綜合這4 部分的特征，從產品庫中選出與新產品最相似的產品。

3 基于知識的模具結構建模與知識庫的建立

3.1 拉深模具結構

典型拉深模結構如圖3 所示。

圖3 模具結構示意圖

模具設計中的產品建模，大致可分為兩部分：一部分是壓邊圈、凸凹模、凹模固定板等與產品尺寸、形狀直接相關的工作部件。另一部分是上下模座、導套、導柱等標準件。

對于第二部分標準件，根據一定參數進行參數化設計。采用拉深件毛坯長、寬、高以及拉深件厚度參數作為主要參數，用電子表格保存零件的特征尺寸系列。在選定拉深模結構原型后，對參數驅動進行零件幾何尺寸的更新。與產品形狀、尺寸直接相關的工作部件與專業知識、產品特征信息等內容有關，采用基于知識參數化設計方法，在形成拉深件特征骨架基礎上，與模具標準裝配結構一起生成相關模具零部件。

3.2 基于電子表格的裝配結構及標準件設計

在一套模具中，有許多標準化零件，這些標準件的尺寸參數，都可以用表格的形式存儲。使用時采用拉深件毛坯的長、寬、高以及拉深件厚度參數作為主要參數，用參數查表得到一系列據作為驅動標準件原型的參數。

針對模具的設計特點，分別建立模具零部件的電子表格和模具裝配結構數據電子表格，裝配數據電子表格內容包括模具長、寬、閉合高度、裝配零部件名稱和主要幾何參數等，用表達式提取凹模周界尺寸和閉合高度，作為查詢的參數；模具的零部件數據電子表格所包含內容，為零部件參數時所需要的幾何參數。

3.3 模具設計專家知識庫

上述方法可以用于設計公式、數據等簡單的知識或經驗引入到設計過程，并且能夠在一定程度上通過表達式中的條件語句，來實現參數的選擇。但存在以下兩大缺點：

（1）各組件之間尺寸，可以通過表達式進行關聯和計算，但驅動這些尺寸的產品中，各尺寸之間沒有相互的關聯和制約，產品中的尺寸應用范圍沒有限定。

（2）上述方法雖然可以實現特征的驅動，但卻無法滿足由不同產品材料、生產批量等內容引起的工序特征變化。

因此，用于檢驗產品設計是否合理的各種檢驗、推理、糾錯等內容所涉及的知識和經驗，必須由知識庫完成。

知識庫是由大量的專家經驗、知識以及行業規范等內容組成，通過檢驗、推理、糾錯等方式，來輔助產品的設計與分析的系統。主要是根據產品的輸入信息，按一定的推理方式，來檢驗產品設計的合理性，如果發現有不合理的內容，則給出產生錯誤的原因和修改意見。

為了實現知識庫與產品設計軟件的有機結合，首先對設計軟件進行二次開發，將產品的信息提取到知識庫；然后采用一定方法，對產品信息進行表示；最后將專家經驗、知識、行業規范等與產品信息相結合，形成對產品信息進行知識的推理，實現對產品設計的檢驗與設計的糾錯。

拉深件產品的信息，不僅包括產品的長、寬、高及料厚等特征信息，還包括產品材料、產品特征、生產批量等非尺寸信息。所以基于知識的模具設計系統，不但可以實現合理的尺寸驅動產品設計，還可根據不同的產品成形特征、生產批量等內容，進行合理的工序安排和模具裝配結構原型的選擇，實現非尺寸信息驅動的產品設計。

為實現上述功能，采用C++與UG/Open API 函數結合的方法，對UG 軟件進行二次開發。對需要交互修改的尺寸，用UIStyle 制作成用戶的輸入界面。對尺寸信息，用表達式進行關聯。再用函數UF_MODL_eval_exp（）、UF_STYLER_ask_value()的模型特征值和交互修改值提取到知識庫。

由于非尺寸信息中的產品材料、生產批量等內容，在模型中沒有相關信息，所以只有通過用戶界面輸入。因建模時采用Wave 方法引用的特征形狀、結構等內容已進行關聯，不需進行提取，但特征的有無（如矩形盒凸緣的有無）需要通過用戶界面進行輸入。非尺寸信息是通過輸入界面的交互，并且通過函數UF_STYLER_ask_value()提取到知識庫。

為了便于進行管理與操作，采用面向對象的方法表示知識庫。典型的產品信息表示方法如下：

對于分類產品的信息，根據不同信息類型采用不同知識與經驗對其進行推理。本文將專家經驗、知識、行業規范等內容概括為IF……THEN……形式，進行基于規則的推理。

對產品尺寸等在設計過程中受一些標準約束的變量，或有一定的范圍限制，以及有些變量的突變，會引起其他的變量甚至整個模型發生畸變。對于這類參數，應設置報錯信息和修改意見，并提前定義范圍和約束關系。

由于生產批量、產品材料、產品特征的有無等信息改變，引起裝配部件、生產工序、零件特征等模型內容相應變化，所以應該對相應模型或特征設置特定的屬性。產品設計時，知識庫根據專家經驗、知識等進行推理，當模型的屬性為false 時，采用函數UF_PART_close()關閉不同的工序模型，或者采用函數UF_ASSEM_suppress_instance()抑制不必要的模型特征；當模型的屬性為true 時，采用函數UF_PART_open()打開不同的工序模型，或者采用函數UF_ASSEM_unsuppress_instance()取消抑制的模型特征，通過這樣來實現知識庫的輔助模具裝配結構設計與修改功能。

3.4 基于知識的拉深件特征骨架設計

拉深件特征骨架的尺寸特征和結構特征，都間接或直接地由拉深件的尺寸和結構以及模具總體尺寸決定。在拉深件特征骨架設計時，采用拉深件幾何形狀，并通過參數化的建模方法，將其與模具零部件尺寸及總體尺寸相互關聯。

在UG 中進行具體實施時，尺寸用表達式（Expression）進行引用和關聯；形狀特征用Wave 幾何連接器引用，Wave 幾何連接器可以引用組件間的點、曲線、面、體、草圖等幾何特征。表達式可以根據一定的條件進行選擇，還可以引用其他組件的尺寸，并進行函數計算，其語法為

VAL=if(exp1)(val1)else(val2)。

這樣得到的拉深件特征骨架，能根據拉深件的模具結構尺寸和幾何、尺寸特征的變化而變化。

3.5 基于知識的模具結構設計

基于知識的模具設計，是將產品信息、專家經驗、領域知識等內容，按一定方法封裝到模型或知識庫，從而達到輔助設計人員進行分析、判斷、推理和決策，實現設計過程的自動化、智能化的技術。

充分考慮到拉伸模的設計特點及目前三維CAD軟件功能，本文采用拉深模三維設計的構造關系如圖4。

圖4 系統功能模型

在完成模具三維設計時，系統主要涉及的功能有：模具標準結構原型庫、知識庫、拉深件特征骨架設計、零部件輔助設計及修改。

其中，知識庫主要用來分析和檢驗其他模塊設計的合理性，同時處理和管理產品信息、參數傳遞和配合關系，管理和輔助拉深件的特征骨架，調用模具的標準結構原型庫，參數驅動生成所需拉深模結構及零部件。

零部件輔助設計及修改，是在模具知識庫的輔助設計完好后，模具設計人員進行局部修改，進一步細化設計的工具。

在矩形盒拉伸實例中，若進入系統的新產品為不帶凸緣的矩形盒，通過CBR 系統進行相似度的判斷后，從產品庫中找到的相似產品為帶有凸緣的矩形盒，知識庫就會根據函數UF_ASSEM_suppress_instance(flange)抑制矩形盒凸緣，并且驅動相關參數修改模具裝配體，從而實現新產品自動設計。

4 結束語

本文采用CBR 與KBE 相結合的技術，構造了拉深模設計系統。在研究拉深件描述方法的基礎上，通過構造相似度函數，判斷當前的拉深件與產品實例庫中檢索到的拉深件相似程度。用最近鄰法檢索產品庫中的實例，確定新產品在系統中的成形相似性。研究了模具的零件、標準裝配結構原型等參數化實施方法。在知識庫的支撐下，根據拉深件尺寸特征生成拉深件骨架特征，并形成最終的拉深模具結構。系統根據拉深件特征和尺寸，基于產品材料、生產批量等內容進行模具結構原型的選擇并進行驅動，完成模具的設計與修改過程。本文所研究、開發的拉深設計系統有效地采用已有的成功的拉深實例，合理利用現有的零件標準化資料和模具結構，縮減和簡化了模具典型結構庫和拉深件產品庫。為降低模具設計開發成本，提高拉深件設計、分析效率，提供了有效的方法和手段。

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