基于fe图的折弯工艺多步优化研究

基于fe图的折弯工艺多步优化研究

折叠折叠工艺是对折叠工艺生成一系列连续的折叠工艺。其中，变弯设备的调整时间和劳动时间是影响制造成本的重要因素。在弯曲工艺的规划中，需要考虑多个因素，其中最重要的是干预。在避免干扰的基础上，考虑了更换和零件磨损的数量，并找到了最佳折叠顺序。以降低制造成本，提高工作效率。折弯加工的工艺设计,由于受到产品品种多样性、制造过程离散性、生产环境复杂性和系统状态模糊性的综合影响,使得工序编排成为一种极其复杂的决策过程.事实证明,折弯工艺优化在很大程度上是一个多目标最优化过程.工艺设计是特征技术、逻辑决策和组合优化等多种过程的复合体,不可能采用简单的数学模型来实现所有功能.组合优化是一个离散的最优化问题,在规划、调度、资源分配、决策等问题中有着非常广泛的应用,由于组合优化问题的计算复杂度高,属于NP(NondeterminsticPolynomial-bounded)“难”一类问题.折弯工序优化问题就属于NP问题.当排序的规模较小时,可采用传统的逻辑决策方式,一般能得到较好的可行解,也可采用运筹学的经典算法求解.当排序规模较大时,由于组合的可行解数目呈指数函数增长,要全部枚举这些解并找到最优解,实际上已不太可能.由于NP问题的这些特点,启发式方法被用来解决这类问题.这种方法是建立在经验和判断的基础之上,尽量削减解的搜索范围,避免盲目搜索,同时也能得到较好的近似最优解.对于折弯工艺的优化问题,可使用不同的启发式规则加上AI(人工智能)技术加以解决.在许多研究中均采用启发式规则来生成弯曲工序并为每道工序选择最适模具,并以此来减少搜索空间.1节点信息编码针对钣金零件折弯工艺的特点,将钣金件视为是由若干面特征和折弯特征组合而成.其中面特征包括基板特征和一般板特征.将面特征设为“面节点F(FACE)”,折弯特征设为“边节点E(EDGE)”,根据以下规则构建钣金的FE拓扑图:(1)定义钣金零件的基板特征为F0,作为特征树形图的根节点,一般只设置一个基板特征;(2)定义基板特征F0的折弯特征为Ei(i=1,2…),作为特征树形图折弯节点;(3)分别以4条边为折弯线的平板特征为Fi(i=1,2…),作为特征树形图的面节点;(4)由于面节点之间不存在相邻关系,折弯节点之间可能存在虚相邻的关系;(5)定义面节点的基本属性,包括折弯线长度(F-lenth)和折弯高度(F-height);(6)定义折弯节点的基本属性,包括折弯角度(E-angle)、折弯半径(E-radius)和折弯方向(E-orientation).这里以图1所示钣金零件的二维展开图为例,提取钣金的面特征和折弯特征,根据上述定义规则构建钣金零件的FE拓扑图(图2).基于钣金件结构的FE拓扑图可以自然体现钣金零件折弯边与面特征的拓扑结构关系.其中基板特征、平板特征和折弯特征之间的关联信息以及节点中提取的节点几何信息如边长等对于后续折弯工序的编排提供启发式信息.FE图只是一种结构的映像,直接进行折弯工序的编排效率不高.分析钣金折弯工艺,在FE图的基础上可以进一步将一些工艺特征相同的信息属性的节点进行简化.比如折弯对称、折弯共线、折弯同向等.由此根据钣金零件特征信息,提取钣金折弯特征中的对称特征、共线特征、同向特征,进行特征合并处理.去除虚相邻关系,简化得到多叉特征树.(1)共线的特征可以同时折弯,根据折弯特征信息属性提取共线特征,合并处理为一个特征.如折弯E7、E9合并为折弯E7-9,折弯E8、E10合并为E8-10,相应的面特征也合并处理为F7-9、F8-10.(2)关于基板特征对称的一组折弯特征,折弯方向相同、折弯角度相等,在折弯过程中的可以以先后相邻顺序绑定,如E1-E2、E3-E4、E5-E6三组对称特征.(3)合并后的折弯特征E7-9、E8-10关于钣金折弯对称,绑定E7-9-E8-10特征作为一个折弯节点.(4)去掉拓扑图中的虚相邻连接,简化钣金零件FE拓扑图得到如图3的特征多叉树,与FE拓扑图相比,处理后的特征多叉树中的节点数目要少很多,这样便于减少后续的优化搜索空间.这里采用启发式信息制定一系列的启发式规则,依据深度优先搜索的原则,考虑干涉约束的回溯条件,对特征多叉子树中的节点进行搜索,确定折弯次序的方法.启发式搜索是一种针对具体问题,事先对搜索路径进行“预测”,避免盲目搜索而达到快速搜索目标的搜索方法.启发式信息是一些简单规则的集合,利用这些规则使搜索朝着正确的方向进行,而这些规则是从搜索求解中所受到的某些限制中提取总结出来的,即从约束条件中提取总结出来的.为了减少搜索空间,加速可行折弯路径的搜索,本文采用以下规则来减少搜索的时间:(1)在同一子树中,叶节点的信息属性受到枝节点的关联影响,所以先对叶节点对应的折弯特征的进行折弯,可以减少后续工序的干涉几率;(2)先进行同方向的折弯能减少折弯工件的翻转次数,可按照由外向内的顺序,搜索同方向的同侧的节点依次进行折弯,直到子树中的所有节点搜索完成;(3)采取深度优先搜索的原则搜索特征子树,从最左侧的子树的叶节点开始搜索直到根节点,再回溯到右边的子树进行搜索,直至搜索完所有子树;(4)按照以上规则完成所有折弯节点的搜索,得到可行的折弯次序.在折弯工序算法设计中,以干涉约束条件作为回溯条件,以上述启发式规则作为启发查找依据,其算法流程如图4所示.遍历搜索完整个特征树,得到可行的折弯工序树,为了提高生产效率,需要从这些可行的折弯工序中找到最优的折弯工序,也就是消耗时间最少的折弯工序.工件的折弯工序优化标准是使用最少的模具、最少的工步、在最短的时间内生成钣金零件的工序.以下考虑模具的更换、模具的配置、折弯工步、翻面次数和工件掉头诸影响加工时间的因素,根据其相对的重要性赋给一定的比值.(1)模具的更换次数.钣金零件在加工过程中发生干涉时,可以通过更换来避免.折弯工序应尽量减少模具的更换次数.因模具更换消耗时间,定义更换一次模具的相对代价为:(2)模具的配置.根据零件的形状尺寸信息,在折弯加工前的模具配置消耗时间,配置一组模具的相对代价为:(3)工件的掉头.折弯加工时工件的掉头消耗时间,其相对代价为:(4)工件的翻转.为了保证折弯加工的效率,尽可能减少工件的翻转次数.其相对代价为:综合考虑以上影响折弯加工时间的因素,假设加工一个工件需要n个工步,则总的代价可通过下面的公式来进行估算:其中i表示第i个工步,k1、k2、k3、k4为相应的权重,找出总代价最小的方案,则该折弯方案就是优化的折弯次序.2折弯工序优化以图1中的钣金零件为例来说明折弯工序的可行方案和优化选择的过程及优化得到的结果.根据钣金零件的特征多叉树,依据启发式算法搜索所有的折弯节点,得到以下可行的折弯次序:(1)E5-E6-E7-9-E8-10-E3-E4-E1-E2(2)E7-9-E8-10-E5-E6-E3-E4-E1-E2(3)E5-E6-E7-9-E8-10-E1-E2-E3-E4(4)E7-9-E8-10-E5-E6-E1-E2-E3-E4对上述可行折弯工序进行优化选择,根据前面的估算公式,得到最小代价为(1)