滕汝英，劉紅軍，郝 博，田 麗

(1.沈陽(yáng)理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110159； 2.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110136)

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基于CAA航空結(jié)構(gòu)件特征信息的自動(dòng)識(shí)別

滕汝英1，劉紅軍2，郝 博1，田 麗2

(1.沈陽(yáng)理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110159； 2.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110136)

基于制造特征的自動(dòng)識(shí)別方法對(duì)MBD模型信息的有效提取及三維數(shù)控加工的工藝規(guī)劃、數(shù)控代碼的生成和裝夾的分析起到重要的基礎(chǔ)信息準(zhǔn)備作用，是全三維數(shù)字化、集成化和自動(dòng)化制造所要解決的首要問(wèn)題。在CATIA環(huán)境下，采用CAA二次開(kāi)發(fā)技術(shù)，針對(duì)航空結(jié)構(gòu)件中的框類(lèi)零件，在MBD三維實(shí)體模型中利用其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)得到屬性鄰接圖，在此基礎(chǔ)上采用基于規(guī)則的方法在線、面層次上自動(dòng)組合識(shí)別制造特征，分別提取特征幾何信息和非幾何信息，為零件的快速編程提供準(zhǔn)確全面的制造信息。

制造特征；自動(dòng)識(shí)別；CAA；MBD

航空結(jié)構(gòu)件趨于整體化和制造特征趨于復(fù)雜化，使加工工藝難度增大[1]。從結(jié)構(gòu)上看，航空結(jié)構(gòu)件壁薄、尺寸大、加工余量大和相對(duì)剛度較低。為了減輕重量，進(jìn)行等強(qiáng)度設(shè)計(jì)往往在結(jié)構(gòu)件上形成各種復(fù)雜槽腔、凸臺(tái)和減輕孔等要素[2]。通過(guò)特征識(shí)別實(shí)現(xiàn)從 CAD 模型中對(duì)制造特征的自動(dòng)提取，包括提取幾何模型的幾何信息和非幾何信息，為加工工藝的制定、數(shù)控編程提供必要的信息，實(shí)現(xiàn)航空結(jié)構(gòu)件數(shù)控加工的自動(dòng)化和智能化。自動(dòng)識(shí)別是特征識(shí)別的核心及數(shù)控加工自動(dòng)化、智能化的標(biāo)志之一。

1 自動(dòng)識(shí)別

特征識(shí)別就是從產(chǎn)品的實(shí)體模型出發(fā)自動(dòng)識(shí)別出其中具有一定工程意義的幾何形狀,即特征,進(jìn)而生成產(chǎn)品的特征模型[3]。特征識(shí)別方法的種類(lèi)很多,從整體上可以分成2大類(lèi)：(1)是基于邊界匹配的特征識(shí)別法，包括基于規(guī)則的特征識(shí)別法[4]、基于圖的特征識(shí)別法[5]、基于痕跡的特征識(shí)別法[6]以及其他基于邊界匹配的特征識(shí)別方法[7]；(2)是基于立體分解的特征識(shí)別方法，包括基于立體交替及分解的特征識(shí)別法[8]和基于單元體分解的特征識(shí)別法[9]。

針對(duì)CATIA環(huán)境中零件的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，選擇基于圖與規(guī)則的混合識(shí)別效率較高。自動(dòng)識(shí)別算法以結(jié)構(gòu)件的MBD模型[10]作為輸入，以零件的屬性面邊圖為識(shí)別基礎(chǔ)，其過(guò)程如圖1所示，主要包括以下幾個(gè)步驟：

(1)對(duì)零件模型進(jìn)行過(guò)渡特征抑制。航空結(jié)構(gòu)件中存在大量過(guò)渡轉(zhuǎn)角面，這些面不影響加工軌跡，通過(guò)識(shí)別將其刪除并在屬性面邊圖中構(gòu)建新的鄰接關(guān)系，保證拓?fù)潢P(guān)系的正確性和幾何有效性。

(2)建立零件屬性面邊圖。對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化處理后，建立零件的初始屬性鄰接圖。

(3)基于規(guī)則的分解。在獲得零件的最終屬性鄰接圖后，按照規(guī)則進(jìn)行分解分別得到孔特征面集、槽特征面集和輪廓特征面集。

(4)特征信息提取。將各特征面集重新組合成對(duì)應(yīng)的特征之后，針對(duì)每個(gè)特征從MBD模型中分離出其對(duì)應(yīng)的幾何和非幾何信息。

2 過(guò)渡特征抑制

過(guò)渡特征抑制是在過(guò)渡特征識(shí)別的基礎(chǔ)上將從零件實(shí)體模型中識(shí)別出的過(guò)渡特征抑制掉。這里的抑制并不是直接改變零件的模型，使其恢復(fù)到過(guò)渡操作以前的狀態(tài)，而是在零件的屬性面邊圖中將過(guò)渡特征去除掉。過(guò)渡面的造型方法有插值自由曲面法、基于滾動(dòng)球的方法和多邊形細(xì)分法等[11],根據(jù)實(shí)際工程應(yīng)用需要,本文所涉及的過(guò)渡面均是基于滾動(dòng)球技術(shù)產(chǎn)生的。按照?qǐng)A角操作對(duì)象進(jìn)行分類(lèi),過(guò)渡面可分為圓柱面、球面和圓環(huán)面等[12]。主要包括以下2個(gè)步驟：

圖1 自動(dòng)識(shí)別流程圖

(1)遍歷拓?fù)涿婕卸▓A角面。由于CAA函數(shù)庫(kù)中有識(shí)別圓角面的函數(shù)，所以此過(guò)程要比其他環(huán)境中的效率高。

(2)判斷圓角面的類(lèi)型并抑制。抑制所得的邊過(guò)渡面(圓柱面和圓環(huán)面)及點(diǎn)過(guò)渡面(球面)為凹凸性判斷提供基礎(chǔ)。

3 建立屬性鄰接圖

基于圖的特征識(shí)別方法首先將屬性面鄰接圖作為基本結(jié)構(gòu)用于對(duì)拓?fù)溥M(jìn)行描述[13]。屬性鄰接圖(AAG)是基于圖特征識(shí)別方法的基礎(chǔ),包含了零件實(shí)體模型中面之間的鄰接關(guān)系和邊的凹凸性等信息[14]。屬性鄰接圖在計(jì)算機(jī)中的存儲(chǔ)方式有屬性鄰接矩陣和屬性鄰接表等,通常使用屬性鄰接矩陣存儲(chǔ)零件或特征所對(duì)應(yīng)的屬性鄰接圖[15]。建立屬性鄰接圖的核心是判斷兩相交面交線的凹凸性。邊的凹凸性可以從兩個(gè)鄰接面的外法線方向、邊的切線方向以及邊所在的環(huán)是否為外環(huán)等方面判定[16]，其表達(dá)式為

(1)

(2)

規(guī)定屬性鄰接矩陣為f(i,j)，當(dāng)邊為凸邊時(shí)f(i,j)=1，當(dāng)邊為凹邊時(shí)f(i,j)=2，當(dāng)邊為切邊時(shí)f(i,j)=3，當(dāng)兩面不相鄰時(shí)f(i,j)=0，其中i,j為面的唯一標(biāo)識(shí)。屬性鄰接矩陣的建立主要包括以下步驟：

(1)遍歷非過(guò)渡面集識(shí)別出兩相交面的交線。

(2)得到交線的切線向量并判斷其方向是否與兩面中任一面外法線滿足右手定則，否則切線向量取反。

(3)遍歷非過(guò)渡面集，得到兩面的法線向量。

(4)判斷法線向量是否為外法線，否則取反。

(5)求出m的值。

(6)判斷交線是否為內(nèi)環(huán)邊，求出屬性鄰接矩陣中每個(gè)元素的值。

4 基于規(guī)則的分解

在屬性鄰接圖的基礎(chǔ)上運(yùn)用基于規(guī)則的識(shí)別方法能有效避免大量匹配以及無(wú)法識(shí)別相交特征的難點(diǎn)，提高了效率。識(shí)別規(guī)則如下：

(1)孔的識(shí)別：孔的兩個(gè)半圓柱壁面的交線為切邊，在其支持面中的內(nèi)環(huán)為凸邊，避免圓柱凸臺(tái)的干擾。

(2)槽的識(shí)別：槽的底面與其壁面為凹連接，在其支持面中的內(nèi)環(huán)為凸邊，避免方形凸臺(tái)的干擾。

以圖2所示三維實(shí)體模型為例，自動(dòng)識(shí)別結(jié)果如圖3所示，圖中三維模型具有5個(gè)孔特征和3個(gè)槽特征以及輪廓特征，與識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)。

圖2 三維實(shí)體模型

圖3 自動(dòng)識(shí)別結(jié)果

5 特征信息提取

特征識(shí)別的目的即為得到特征的幾何信息和非幾何信息，本文實(shí)現(xiàn)了特征的幾何尺寸、材料信息、公差信息、精度信息和粗糙度的提取，最終特征識(shí)別結(jié)果以 XML文件的方式存儲(chǔ)，為CAPP提供了全面的信息。圖4所示三維模型的槽內(nèi)孔的信息提取結(jié)果如圖5所示:

圖4 模型的槽內(nèi)孔

圖5 信息提取結(jié)果

6 結(jié)論

該自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是基于CATIA V5平臺(tái)，用二次開(kāi)發(fā)工具 Component Application Architecture(CAA)開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)，以 Extensible Markup Language(XML)作為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳遞語(yǔ)言。經(jīng)驗(yàn)證本文所示方法實(shí)現(xiàn)了航空框類(lèi)結(jié)構(gòu)件中的孔特征、槽特征及孔特征與槽特征的組合特征的高效率自動(dòng)識(shí)別并準(zhǔn)確提取了各個(gè)特征的幾何信息和非幾何信息，為后續(xù)相關(guān)處理提供準(zhǔn)確全面的信息。

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(責(zé)任編輯：宋麗萍 英文審校：隋華)

Automatic recognition of aircraft structure feature information based on CAA

TENG Ru-ying1，LIU Hong-jun2，HAO Bo1,Hui Li2

(1.Faculty of Mechanical Engineering,Shenyang Science and Engineering University,Shenyang 110159,China;2.College of Mechatronics Engineering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China)

Automatic identification method based on manufacturing feature can effectively extract the manufacturing information of MBD model and plays an important role in preparing basic information for the process planning of 3D NC machining,NC code generation and the clamping analysis.Therefore，it is the key problem to deal with in full three-dimensional digitalization,integration and automation.In CATIA environment,by taking advantage of the topological structure of the aircraft structure parts in the MBD three-dimensional entity model,attribute adjacency graph was obtained by CAA secondary development technology.Then the method based on rules was adopted to identify the manufacturing features on the layer of line and face,and extract the geometric information and non-geometry information of features,which provides accurate comprehensive manufacturing information for fast programming.

manufacturing feature;automatic identification;CAA;MBD

2015-04-09

武器裝備預(yù)研基金(項(xiàng)目編號(hào)：9140A180103)；遼寧省自然科學(xué)基金(項(xiàng)目編號(hào)：2013024017)

滕汝英(1986-),男，河北清河人，碩士研究生，主要研究方向：數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，E-mail:2376905183@qq.com；劉紅軍(1971-)，男，沈陽(yáng)人，副教授，主要研究方向：數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，E-mail:13386878635@163.com。

2095-1248(2015)05-0059-04

TP391

A

10.3969/j.issn.2095-1248.2015.05.008