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随着市场一体化加剧,企业为在激烈的市场竞争中生存发展并占据有利地位,必须满足客户对产品多样化与个性化需求,具有较强开发能力的增材制造(Additive Manufacturing,AM)技术已经成为当今研究的热门课题。3D打印技术和快速模具(Rapid Tooling,RT)技术是AM主要技术支撑,RT中应用最为广泛的真空注型(Vacuum Casting,VC)技术,对产品创新、缩短开发周期、发展绿色生产具有积极的推动作用。但是,目前对VC产品的质量控制主要依靠人为经验,自动化程度低,一定程度上制约VC技术的快速发展。因此,研究VC产品质量智能控制方法,改变传统依靠人为经验的模式,对提高VC领域产品生产效率和新产品开发能力具有重要的现实意义。本文以VC成形工艺为研究对象,以VC工艺过程为主线,以提高VC产品质量为目的,基于计算机图形学、可视化技术、智能控制理论等,研究VC成形工艺机理,总结目前VC产品在成形时出现的质量缺陷和形成缺陷的原因,分析影响产品质量的关键工艺参数;研究模具型腔几何特征获取方法,建立一种基于产品STL模型的模具型腔几何信息获取方法;在此基础上,研究产品质量的智能控制方法,建立基于案例推理(Case Based Reasoning,CBR)与基于规则推理(Rule Based Reasoning,RBR)相结合的产品质量智能控制模型;最后,根据研究所得理论、方法及控制技术,建立VC产品质量智能控制系统,并试验验证上述理论方法的正确性和有效性,为实现VC产品工艺智能决策和质量智能控制提供一种可行的方法。论文的主要研究内容包括以下几个方面:1.针对目前VC成形工艺主要依赖工作人员经验,试模周期长,VC产品质量的稳定性较差等问题,分析VC产品常见质量缺陷和VC成形工艺机理,阐述影响产品质量的关键因素及亟待解决的问题。2.研究模具几何特征获取方法,提出一种逆向几何求交算法,通过对产品STL模型进行快速分层和离散化处理,构建描述模具型腔的体素化模型,并以此模型为基础,获取产品体积、表面积和平均壁厚等模具型腔几何信息,为快速获取VC产品几何特征信息提供一种可行的方法。3.针对目前VC产品质量依赖于设计人员经验控制,造成产品质量稳定性差、成本高的问题。以历史案例为支撑,总结工作人员的知识经验,采用CBR与RBR相结合的推理方法,建立描述VC成形工艺和质量控制的混合智能决策模型,实现VC产品缺陷智能修正,为产品的质量智能控制提供一种有效方法。4.基于产品质量智能控制模型,在Microsoft Visual Studio 2010环境下,开发CBR与RBR相结合的产品质量智能控制系统,并对某电器盒盖进行成形试验,验证上述理论方法的正确性和有效性。