專利名稱：：一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，屬于先進(jìn)制造工藝智能化決策領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
：數(shù)控刀具作為制造資源的重要組成部分，它與零件幾何特征、尺寸公差、表面精度及加工成本等方面有著十分密切的關(guān)系，對(duì)加工質(zhì)量和加工效率起著決定性作用。隨著技術(shù)的發(fā)展，加工制造需求日趨復(fù)雜，數(shù)控刀具的種類和數(shù)量也不斷增長(zhǎng)，這無疑給機(jī)械加工人員合理選擇刀具帶來了困難，種類及數(shù)量繁多的數(shù)控刀具管理也成為生產(chǎn)管理中的重要問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，由于刀具的缺乏或不合適，大約16%的生產(chǎn)調(diào)度無法進(jìn)行，30%到60%的刀具散落在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，金工車間每年刀夾具、耗材和備件的預(yù)算高出主要設(shè)備的7到12倍。刀具的選擇、配置及有效的管理已成為企業(yè)制造加工過程中的瓶頸問題。研究和開發(fā)能夠快速選擇數(shù)控刀具、對(duì)刀具進(jìn)行拼裝規(guī)劃的系統(tǒng)，以提高數(shù)控刀具準(zhǔn)備速度并對(duì)數(shù)控刀具進(jìn)行有效管理已成為企業(yè)亟待解決的問題。因此計(jì)算機(jī)輔助刀具選擇技術(shù)的研究成為近年來的重要研究課題。從目前的研究成果來看，刀具選擇方案的思路主要分以下幾類1.單目標(biāo)選刀單目標(biāo)選刀，即僅以單一指標(biāo)作為選刀的優(yōu)化目標(biāo)。H.S.Rong等在文獻(xiàn)Umathematicalanalysisforcuttersizeselectiononmillingconvexprismaticpockets》中以力口工時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)；S.Hindauja等在文獻(xiàn)《Determinationofoptimumcutterdiameterformachining2.5Dpockets》中以力口工成本為優(yōu)化目標(biāo)。2.多目標(biāo)優(yōu)選刀多目標(biāo)優(yōu)選刀，即考慮多種因素共同作用于選刀優(yōu)化模型。陳敬海等在文獻(xiàn)《面向柔性生產(chǎn)線方案設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)輔助刀具管理系統(tǒng)研究》中，采用多因素評(píng)價(jià)的方法，建立了刀具優(yōu)選模型，并用權(quán)值表示各因素的相對(duì)重要性，運(yùn)用層次分析法確定各因素的權(quán)重，用"專家"知識(shí)對(duì)其進(jìn)行校驗(yàn)?；◤V如等在文獻(xiàn)《模具數(shù)字化制造中智能CAPP與系統(tǒng)集成關(guān)鍵技術(shù)研究》中提出了一種綜合考慮總切削時(shí)間和總切削體積的模具型腔粗銑加工刀具選擇多目標(biāo)優(yōu)化模型。通過最小幾何約束提取、切削層優(yōu)化合并和多步長(zhǎng)優(yōu)選算法求解目標(biāo)函數(shù)，得到了加工效率最高的刀具組合。3.基于特征建模建立知識(shí)庫基于特征建模選刀，即對(duì)零件的加工特征和刀具的加工特征進(jìn)行分析和建模，找到二者之間的推理關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立知識(shí)庫，經(jīng)由知識(shí)庫推理做出選刀決策，楊澗石等在文獻(xiàn)《刀具的計(jì)算機(jī)輔助選取與數(shù)據(jù)管理》中通過特征轉(zhuǎn)換提取形狀特征參數(shù)，通過人機(jī)交互界面獲得精度等特征參數(shù)，在上述特征的基礎(chǔ)上，經(jīng)由推理機(jī)推理得到選配的刀具。姚雷等在文獻(xiàn)《基于STEP-NC特征建模及刀具選配系統(tǒng)研究》中在STEP-NC數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，通過零件的特征分析，建立常用加工零件的實(shí)體對(duì)應(yīng)關(guān)系模型，作為刀具選配的依據(jù)，進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建。蔣新宇等在文獻(xiàn)《基于特征的刀具智能選取及其數(shù)據(jù)管理技術(shù)研究》中給出了特征加工知識(shí)的產(chǎn)生式規(guī)則表示，通過獲取特征加工知識(shí)，并對(duì)知識(shí)實(shí)施有效的組織和管理，建立了特征加工知識(shí)庫；給出了刀具選取的推理機(jī)制和推理流程；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用特征加工知識(shí)的推理實(shí)現(xiàn)了刀具的智能選取?？梢砸淮涡赃x取整個(gè)零件，也可以選取單個(gè)特征，經(jīng)系統(tǒng)識(shí)別提取出加工特征信息，自動(dòng)生成所需加工刀具。綜合考慮多目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化、同時(shí)創(chuàng)建智能化選刀知識(shí)庫，這是智能化刀具選取方法的發(fā)展方向。對(duì)上述選刀方案進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)都存在以下局限性(1)單目標(biāo)選刀的缺點(diǎn)是只考慮一種因素，而不能對(duì)多種因素進(jìn)行綜合考慮，這種局限性影響了選刀結(jié)果的準(zhǔn)確性。(2)多目標(biāo)選刀僅僅提出一種基本思想和框架性的解決方案，缺少對(duì)各參數(shù)隸屬度函數(shù)的定量計(jì)算，因此不能直接用于應(yīng)用實(shí)施。(3)基于特征建模的知識(shí)庫選刀主要是通過對(duì)零件的加工特征和刀具的加工特征進(jìn)行分析和建模，找到二者之間的推理關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立知識(shí)庫?？梢愿鶕?jù)某一個(gè)特征目標(biāo)，也可以根據(jù)提供的多個(gè)特征目標(biāo)進(jìn)行選刀，但由于無法對(duì)選刀結(jié)果的可信程度進(jìn)行比較，因此影響了給用戶提供的參考價(jià)值。總之，目前還沒有任何一種選刀方法將選刀結(jié)果的可信程度的差異性呈現(xiàn)給用戶作為參考。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提出一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法。本發(fā)明基于成功選刀實(shí)例建立選刀知識(shí)庫，同時(shí)基于多目標(biāo)優(yōu)化對(duì)備選刀具進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)分為兩個(gè)方面，一方面是對(duì)參數(shù)的相似程度的評(píng)價(jià)，另一方面是對(duì)上述相似度的可信程度的評(píng)價(jià)。基于上述思想的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，可以為用戶提供更可靠的選刀方案。本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。首先，建立選刀實(shí)例知識(shí)庫。與目前常見的基于特征建模建立知識(shí)庫的方案不同，本發(fā)明的知識(shí)庫的建立是通過分析工藝專家的選刀實(shí)例，區(qū)分不同的工藝類型，分別提取特征參數(shù)，然后設(shè)計(jì)適合的存儲(chǔ)格式進(jìn)行存儲(chǔ)。即，知識(shí)庫中存儲(chǔ)的是以加工工藝特征參數(shù)和對(duì)應(yīng)的刀具構(gòu)成的工藝專家的成功選刀實(shí)例。對(duì)應(yīng)不同的工藝類型，其特征參數(shù)是不同的。本發(fā)明通過對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的手動(dòng)選刀實(shí)例進(jìn)行分析和總結(jié)，提取在選刀過程中起關(guān)鍵作用的工藝參數(shù)，將刀具用這些關(guān)鍵工藝特征參數(shù)進(jìn)行描述。特征參數(shù)分為三類第一類參數(shù)描述工藝類型，由2個(gè)參數(shù)組成。第二類參數(shù)為特有參數(shù)，隨著工藝類型的不同而不同，由2個(gè)參數(shù)組成。例如工藝類型為車削時(shí)，子工序的取值就被限定為車削下的可能的子工序，而隨著子工序的不同，兩個(gè)特殊參數(shù)的參數(shù)名稱及取值范圍也不相同。第三類參數(shù)為公有參數(shù)，這類參數(shù)對(duì)每把刀具來說其數(shù)值類型和取值范圍都是相同的，由4個(gè)參數(shù)組成，分別是加工材料、加工硬度、加工粗糙度和粗精加工。11公有參數(shù)的表示和處理相對(duì)簡(jiǎn)單，而特有參數(shù)需要根據(jù)加工工序的不同動(dòng)態(tài)確定。表1中的參數(shù)描述了加工任務(wù)的工藝特征，作為選刀實(shí)例的一部分保存起來，與之一起保存的還有相對(duì)應(yīng)的刀具，這樣就構(gòu)成了一個(gè)完整的實(shí)例，在知識(shí)庫中進(jìn)行保存。表1各工藝類型及其對(duì)應(yīng)特征參數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>然后，在建立好選刀知識(shí)庫的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)刀具的智能選取。其基本思想是選刀人員按照不同的工藝類型，在系統(tǒng)的提示下輸入相應(yīng)的參數(shù)值，可以有選擇地輸入一個(gè)、多個(gè)或全部，系統(tǒng)采用多因素模糊綜合評(píng)價(jià)的方法，通過"相似度"這一指標(biāo)對(duì)知識(shí)庫中保存的選刀實(shí)例進(jìn)行評(píng)價(jià)，找出與當(dāng)前實(shí)例最接近的刀具，即與目標(biāo)刀具相似度最高的刀具；并通過"置信度"這一指標(biāo)為上述結(jié)果賦予自評(píng)價(jià)能力，即對(duì)上述選刀方案的可信程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。最終呈獻(xiàn)給用戶滿足加工需求的刀具的多種方案，為刀具的快速準(zhǔn)備提供支持。本發(fā)明的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法的整體框架設(shè)計(jì)流程如圖1所示，其具體步驟如下步驟一、指導(dǎo)用戶填寫特征參數(shù)首先，通過人機(jī)交互的方式，分步驟指導(dǎo)用戶填寫的加工任務(wù)的工藝特征參數(shù)。特征參數(shù)用戶可以有選擇地輸入一個(gè)、多個(gè)或全部。步驟二、生成目標(biāo)刀具在步驟一的基礎(chǔ)上，生成目標(biāo)刀具。目標(biāo)刀具是滿足所有加工工藝特征的理論計(jì)算上的最優(yōu)刀具。通過提取用戶輸入的加工任務(wù)的工藝特征參數(shù)依次對(duì)目標(biāo)刀具的加工參數(shù)賦值，完成目標(biāo)刀具的生成。對(duì)于用戶沒有輸入的加工參數(shù)，在生成目標(biāo)刀具時(shí)將使用默認(rèn)值。本發(fā)明中，目標(biāo)刀具是一種理論計(jì)算上的理想刀具，在現(xiàn)實(shí)中有可能不存在。步驟三、生成備選刀具集在步驟一的基礎(chǔ)上，生成備選刀具集。由于刀具的加工參數(shù)中加工工序、子工序、粗精加工三個(gè)參數(shù)對(duì)刀具的篩選有嚴(yán)格的限定作用，因此利用這三個(gè)加工參數(shù)進(jìn)行精確匹配，從知識(shí)庫庫中篩選出一個(gè)刀具集合，稱該刀具集合為備選刀具集。備選刀具集的生成可以有效的縮小模糊綜合評(píng)價(jià)的刀具范圍，有利于提高選刀的速度。步驟四、進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)優(yōu)選，生成推薦刀具集在步驟二和步驟三的基礎(chǔ)上，以目標(biāo)刀具為標(biāo)準(zhǔn)，依次對(duì)備選刀具集中的刀具做出模糊綜合評(píng)價(jià)，得到各刀具與目標(biāo)刀具的相似度，并計(jì)算結(jié)果的置信度，然后按照推薦優(yōu)先級(jí)的高低列出多種方案供用戶選擇。具體操作步驟如下第1步計(jì)算刀具相似度知識(shí)庫中保存的選刀實(shí)例是實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的體現(xiàn)，因此具有模糊性和不確定性，難以精確描述。如在車削中的內(nèi)圓車工藝中，要求刀具的直徑小于被加工孔的直徑，且越接近越好，這里的"越接近越好"就是一種具有模糊性的工藝經(jīng)驗(yàn)。本發(fā)明根據(jù)模糊數(shù)學(xué)原理，對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行模糊匹配，綜合考慮各工藝參數(shù)并對(duì)刀具做出評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)的結(jié)果稱為相似度。刀具的相似度表明該刀具與目標(biāo)刀具的接近程度，相似度越高則表明該刀具越能滿足加工任務(wù)的需求。在刀具加工參數(shù)的模糊匹配中，對(duì)該刀具的綜合評(píng)價(jià)過程即為計(jì)算該刀具與目標(biāo)刀具的相似度的過程。計(jì)算刀具相似度的步驟如下步驟a.每一把刀具都可以使用若干個(gè)參數(shù)來描述，刀具用式(1)表示C={P"P2，P3.，Pt}(1)其中，C表示刀具，P2，P3...，Pt表示特征參數(shù)值。步驟b.由于刀具中各加工參數(shù)在刀具選配中的重要性不同，各參數(shù)對(duì)刀具相似度的貢獻(xiàn)大小也不同，使用參數(shù)的相似度權(quán)值Q來表示參數(shù)的重要性。權(quán)值的大小可根據(jù)參數(shù)的重要性做出調(diào)整。規(guī)定所有參數(shù)的相似度權(quán)值之和W為100，每個(gè)參數(shù)的權(quán)值大小介于0到100之間，如式(2)所示:W=Q!+Q2+Q3+.+Qt(2)步驟c.計(jì)算刀具相似度。先計(jì)算刀具的每一個(gè)參數(shù)的相似度，所有參數(shù)的相似度的加權(quán)平均值就是刀具的相似度值。故刀具相似度S的計(jì)算如式(3)所示S=J0,^,(O^人",0《"咖)(3)其中，對(duì)每個(gè)參數(shù)，引入隸屬度Ai來描述其相似度，^G[O，l]。隸屬度描述了該參數(shù)與目標(biāo)刀具中對(duì)應(yīng)參數(shù)的趨近程度，O表示隸屬度最低，l表示隸屬度最高。若目標(biāo)刀具中的某一參數(shù)值為空，即用戶未輸入?yún)?shù)值時(shí)，則認(rèn)為備選刀具集中的所有刀具在參數(shù)上的隸屬度值為1，即目標(biāo)刀具參數(shù)為空時(shí)認(rèn)為該參數(shù)可取任意值。參數(shù)隸屬度A值的計(jì)算方法如下考察刀具參數(shù)，可以把其分為兩類，一類是定量參數(shù)，加工工藝、特有參數(shù)以及公有參數(shù)中的加工粗糙度、加工硬度和粗精加工都屬于定量參數(shù)；另一類是定性參數(shù)，公有參數(shù)中的加工材料屬于定性參數(shù)。①計(jì)算定量參數(shù)的隸屬度定量參數(shù)的A值可以根據(jù)相應(yīng)的隸屬度函數(shù)計(jì)算得到。在分析了選配刀具過程中所有可能的決策方式后，得出選刀過程中可能遇到的幾種隸屬度函數(shù)。[OO56](i)偏大型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，備選刀具集中的刀具的對(duì)應(yīng)參數(shù)的值應(yīng)比該基準(zhǔn)值大，但越接近基準(zhǔn)值隸屬度越高，若小于基準(zhǔn)值，則隸屬度為0。偏大型參數(shù)的隸屬度可按照式(4)計(jì)算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>(4)最大值我x)=i6—a.其中，a表示基準(zhǔn)值；x表示備選刀具集中的刀具的對(duì)應(yīng)參數(shù)的值；b表示x可取的(ii)偏小型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，刀具中對(duì)應(yīng)參數(shù)的值應(yīng)比該基準(zhǔn)值小，但越接近基準(zhǔn)值隸屬度越高，若大于基準(zhǔn)值，則隸屬度為O。偏小型參數(shù)的隸屬度可按照式(5)計(jì)算1.6—xd-i(5)其中，b表示基準(zhǔn)值；X表示參數(shù)的值；a表示X可取的最小值。(iii)精確型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，要求刀具中對(duì)應(yīng)參數(shù)的值精確等于該基準(zhǔn)值時(shí)隸屬度為l，否則隸屬度為0。精確型參數(shù)的隸屬度可按照式(6)計(jì)算v4(JC)='(6)14其中，a表示基準(zhǔn)值。(iv)中間型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，當(dāng)該基準(zhǔn)值落入知識(shí)庫中某刀具對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間(用[m，n]表示)時(shí)隸屬度為l，否則隸屬度為O。中間型參數(shù)的隸屬度可按照式(7)計(jì)算(7)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage15</formula>其中，a表示基準(zhǔn)值；m表示對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的下限；n對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的上限。(v)區(qū)間型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值所表示的區(qū)間為基準(zhǔn)區(qū)間(用[a，b]表示)，當(dāng)基準(zhǔn)區(qū)間與刀具對(duì)應(yīng)參數(shù)所表示的區(qū)間(用[m，n]表示)的重疊部分越多則隸屬度越高。若基準(zhǔn)區(qū)間被包含，則隸屬度為1;若刀具區(qū)間端點(diǎn)值均為達(dá)到基準(zhǔn)區(qū)間的端點(diǎn)值，則隸屬度為O。區(qū)間型參數(shù)的隸屬度可按照式(8)計(jì)算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage15</formula>其中，a表示基準(zhǔn)區(qū)間的下限；b表示基準(zhǔn)區(qū)間的上限；m表示對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的下限；n對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的上限。力、；W有參數(shù)的隸屬度函數(shù)類型如表2所示<表2公有參數(shù)適用的隸屬度函數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage15</column></row><table>特有參數(shù)的隸屬度函數(shù)類型如表3所示<表3特有參數(shù)適用的隸屬度函數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage17</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage18</column></row><table>②定性參數(shù)的隸屬度計(jì)算定性參數(shù)，其隸屬度A的值不能簡(jiǎn)單的指定為0或1，需要考慮參數(shù)值間的差異性。本發(fā)明對(duì)差異性采用分級(jí)的方法，對(duì)不同的級(jí)別指定不同的值，其值介于O和l之間。本發(fā)明涉及到的唯一一個(gè)定性參數(shù)"加工材料"的隸屬度按以下方法確定。在材料分類中使用分組的方法，每組材料中又細(xì)分為幾個(gè)小類，每個(gè)小類都有唯一的組別代碼，具體分組情況如表4所示。表4材料分類表<table>tableseeoriginaldocumentpage18</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage19</column></row><table>第2步計(jì)算選刀結(jié)果的置信度相似度是通過隸屬度函數(shù)計(jì)算得到的，僅僅表示了知識(shí)庫中存儲(chǔ)的某一刀具與目標(biāo)刀具的相似程度，并沒有體現(xiàn)出對(duì)選刀結(jié)果的可靠性衡量。因此為了對(duì)選刀結(jié)果的可靠性做出評(píng)價(jià)，在相似度的基礎(chǔ)上引入置信度的概念。置信度是對(duì)相似度計(jì)算結(jié)果的一種可靠性判斷，即當(dāng)前計(jì)算出的刀具與目標(biāo)刀具的相似度值的可信程度。在一次刀具選配過程中，用戶提供的參數(shù)越多，則選刀的結(jié)果理應(yīng)越準(zhǔn)確，離用戶的期望理應(yīng)越接近；反之，則雖然也能提供多種選擇方案，但離用戶的期望卻比較遠(yuǎn)。因此置信度計(jì)算的一個(gè)重要依據(jù)就是用戶提供的參數(shù)，即用戶提供的參數(shù)越多，選刀結(jié)果的置信度越高。計(jì)算置信度的具體操作步驟如下步驟a.使用置信度權(quán)值(用R表示)來表示各參數(shù)對(duì)置信度的貢獻(xiàn)大小，如式(9)所示:Wc=(9)其中，Ri表示各參數(shù)對(duì)置信度的貢獻(xiàn)的大小，即置信度權(quán)值，介于O至lJlOO之間；WC表示置信度權(quán)值之和，所有權(quán)值之和為100。步驟b.計(jì)算刀具的置信度(用S。表示)。首先計(jì)算刀具的每一個(gè)參數(shù)的置信度Si，計(jì)算參數(shù)的置信度S,時(shí)，若目標(biāo)刀具對(duì)應(yīng)參數(shù)的值為空，則知識(shí)庫中的備選刀具在該參數(shù)上的置信度Si為O;反之，則該參數(shù)的置信度Si等于該參數(shù)的相似度Ai(即隸屬度函數(shù)值)。所有參數(shù)的置信度的加權(quán)平均值就是該刀具的置信度值。置信度S。可由式(10)計(jì)算得到Se=f1,'《"0SSeS100'(10)其中，Ri表示各參數(shù)的置信度權(quán)值；Si表示各參數(shù)的置信度值。通過計(jì)算相似度與置信度，給出了對(duì)刀具與目標(biāo)刀具的相似度及對(duì)該相似度的可靠性的判斷，實(shí)現(xiàn)了基于模糊評(píng)價(jià)的自動(dòng)選刀。用戶在自動(dòng)選刀時(shí)，應(yīng)選擇相似度和置信度都較高的刀具。通過上述操作，生成推薦刀具集。推薦刀具集中可以查看刀具的實(shí)際庫存情況，輔助用戶結(jié)合庫存情況做出決策。有益效果(1)本發(fā)明提取出了對(duì)刀具選配產(chǎn)生影響的加工工藝參數(shù)，包括普遍適用的公有參數(shù)和針對(duì)不同工藝類型的特有參數(shù)，并提出了多目標(biāo)優(yōu)化方法中的參數(shù)的定量評(píng)價(jià)方法。(2)基于各種工藝類型及其相應(yīng)的工藝參數(shù)定義了成功選刀實(shí)例的格式，設(shè)計(jì)了基于選刀實(shí)例的知識(shí)庫，與基于特征建模的知識(shí)庫相比，本方案知識(shí)庫更簡(jiǎn)單快捷、更有利于實(shí)施。(3)將相似度與置信度兩個(gè)層面的評(píng)價(jià)指標(biāo)呈現(xiàn)給用戶，其中用置信度來評(píng)價(jià)選刀方案的可信程度，這在目前查閱到的資料中尚未發(fā)現(xiàn)。圖1為本發(fā)明的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法的整體框架設(shè)計(jì)流程圖。圖2為本發(fā)明具體實(shí)施方式中的推薦刀具集界面圖3為本發(fā)明具體實(shí)施方式中的刀具詳情界面圖。20下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案做詳細(xì)論述。以車削為例，表6中給出了加工任務(wù)描述，需要選出滿足表6中描述的加工任務(wù)的刀具。表6用戶要為以下加工任務(wù)選刀參數(shù)名稱值加工材料鋼件4加工硬度12加工粗糙度16粗精加工精加工工藝車削內(nèi)圓車銅i長(zhǎng)度；22mm首先，建立選刀實(shí)例知識(shí)庫通過手工選刀過程在知識(shí)庫中積累起以下136個(gè)實(shí)例，以其中的3個(gè)實(shí)例對(duì)知識(shí)庫內(nèi)容進(jìn)行說明。實(shí)例1的工藝參數(shù)如表7所示，相對(duì)應(yīng)的刀具如表8所示表7知識(shí)庫中實(shí)例1的工藝參數(shù)參數(shù)名稱值適用材料鋼件/4/1700/0.24'適用硬度30適用粗糙度12粗精加工粗適用丄序車削內(nèi)圓車直徑30m腿長(zhǎng)度20mm表8知識(shí)庫中實(shí)例1的刀具組裝信息刀具類型刀具名稱刀具型號(hào)數(shù)量刀頭使用VNMG，CNMG，CNMA刀片的刀頭DCLNR1616H09121<table>tableseeoriginaldocumentpage22</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage23</column></row><table>在建立好選刀知識(shí)庫后，在此基礎(chǔ)上針對(duì)表6所示的加工任務(wù)，實(shí)現(xiàn)刀具的智能選取。步驟一、指導(dǎo)用戶填寫特征參數(shù)首先，通過人機(jī)交互的方式，分步驟指導(dǎo)用戶填寫的加工任務(wù)的工藝特征參數(shù)。步驟二、生成目標(biāo)刀具在步驟一的基礎(chǔ)上，生成目標(biāo)刀具。目標(biāo)刀具是滿足所有加工工藝特征的理論計(jì)算上的最優(yōu)刀具。通過提取用戶輸入的加工任務(wù)的工藝特征參數(shù)依次對(duì)目標(biāo)刀具的加工參數(shù)賦值，完成目標(biāo)刀具的生成。對(duì)于用戶沒有輸入的加工參數(shù)，在生成目標(biāo)刀具時(shí)將使用默認(rèn)值。步驟三、生成備選刀具集在步驟一的基礎(chǔ)上，生成備選刀具集。使用刀具的加工參數(shù)中加工工序、子工序、粗精加工三個(gè)參數(shù)對(duì)刀具進(jìn)行篩選從知識(shí)庫庫中篩選出一個(gè)刀具集合，稱該刀具集合為備選刀具集。步驟四、進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)優(yōu)選，生成推薦刀具集在步驟二和步驟三的基礎(chǔ)上，對(duì)備選刀具集中的刀具進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)，生成推薦刀具集供用戶選擇，如圖2所示。在推薦刀具集中選擇相似度和置信度都比較高的刀具，點(diǎn)擊圖2中的"詳情"即可查看詳細(xì)刀具信息。本實(shí)例選擇排名最高的刀具，刀具詳情如圖3所示。雖然結(jié)合附圖描述了本發(fā)明的實(shí)施方式，但是對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)，這些也應(yīng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。權(quán)利要求一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，其特征在于基于成功選刀實(shí)例建立選刀知識(shí)庫，同時(shí)基于多目標(biāo)優(yōu)化對(duì)備選刀具進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)分為兩個(gè)方面，一方面是對(duì)參數(shù)的相似程度的評(píng)價(jià)，另一方面是對(duì)上述相似度的可信程度的評(píng)價(jià)；其具體操作步驟如下首先，建立選刀實(shí)例知識(shí)庫；其次，在建立好選刀知識(shí)庫的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)刀具的智能選??；其具體步驟如下步驟一、指導(dǎo)用戶填寫特征參數(shù)首先，通過人機(jī)交互的方式，分步驟指導(dǎo)用戶填寫的加工任務(wù)的工藝特征參數(shù)；特征參數(shù)用戶可以有選擇地輸入一個(gè)、多個(gè)或全部；步驟二、生成目標(biāo)刀具在步驟一的基礎(chǔ)上，生成目標(biāo)刀具；目標(biāo)刀具是滿足所有加工工藝特征的理論計(jì)算上的最優(yōu)刀具；通過提取用戶輸入的加工任務(wù)的工藝特征參數(shù)依次對(duì)目標(biāo)刀具的加工參數(shù)賦值，完成目標(biāo)刀具的生成；步驟三、生成備選刀具集在步驟一的基礎(chǔ)上，生成備選刀具集；由于刀具的加工參數(shù)中加工工序、子工序、粗精加工三個(gè)參數(shù)對(duì)刀具的篩選有嚴(yán)格的限定作用，因此利用這三個(gè)加工參數(shù)進(jìn)行精確匹配，從知識(shí)庫庫中篩選出一個(gè)刀具集合，稱該刀具集合為備選刀具集；步驟四、進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)優(yōu)選，生成推薦刀具集在步驟二和步驟三的基礎(chǔ)上，以目標(biāo)刀具為標(biāo)準(zhǔn)，依次對(duì)備選刀具集中的刀具做出模糊綜合評(píng)價(jià)，得到各刀具與目標(biāo)刀具的相似度，并計(jì)算結(jié)果的置信度，然后按照推薦優(yōu)先級(jí)的高低列出多種方案供用戶選擇。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，其特征在于選刀實(shí)例知識(shí)庫，其具體存儲(chǔ)方法為通過對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的手動(dòng)選刀實(shí)例進(jìn)行分析和總結(jié)，提取在選刀過程中起關(guān)鍵作用的工藝參數(shù)，將刀具用這些關(guān)鍵工藝特征參數(shù)進(jìn)行描述；特征參數(shù)分為三類第一類參數(shù)描述工藝類型；第二類參數(shù)為特有參數(shù)，隨著工藝類型的不同而不同，隨著子工序的不同，特殊參數(shù)的參數(shù)名稱及取值范圍也不相同；第三類參數(shù)為公有參數(shù)，這類參數(shù)對(duì)每把刀具來說其數(shù)值類型和取值范圍都是相同的，由4個(gè)參數(shù)組成，分別是加工材料、加工硬度、加工粗糙度和粗精加工；各工藝類型及其對(duì)應(yīng)特征參數(shù)如表1所示；表1各工藝類型及其對(duì)應(yīng)特征參數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage3</column></row><table>知識(shí)庫中保存的是用特征參數(shù)描述的加工任務(wù)的工藝特征，以及相對(duì)應(yīng)的刀具。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，其特征在于刀具的智能選取的步驟四中的第1步計(jì)算刀具相似度，其具體操作步驟為步驟a.每一把刀具都可以使用若干個(gè)參數(shù)來描述，則刀具用式(1)表示C=化，P2，P3…，PJ(1)其中，C表示刀具，P2，P3...，Pt表示特征參數(shù)值；步驟b.由于刀具中各加工參數(shù)在刀具選配中的重要性不同，各參數(shù)對(duì)刀具相似度的貢獻(xiàn)大小也不同，使用參數(shù)的相似度權(quán)值Q來表示參數(shù)的重要性；權(quán)值的大小可根據(jù)參數(shù)的重要性做出調(diào)整；規(guī)定所有參數(shù)的相似度權(quán)值之和W為IOO，每個(gè)參數(shù)的權(quán)值大小介于0到100之間，如式(2)所示:W=Q!+Q2+Q3+.+Qt(2)步驟c.計(jì)算刀具相似度；先計(jì)算刀具的每一個(gè)參數(shù)的相似度，所有參數(shù)的相似度的加權(quán)平均值就是刀具的相似度值；故刀具相似度S的計(jì)算如式(3)所示<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>(3)其中，對(duì)每個(gè)參數(shù)，引入隸屬度入i來描述其相似度，A,G[O，l];隸屬度描述了該參數(shù)與目標(biāo)刀具中對(duì)應(yīng)參數(shù)的趨近程度，O表示隸屬度最低，1表示隸屬度最高；若目標(biāo)刀具中的某一參數(shù)值為空，即用戶未輸入?yún)?shù)值時(shí)，則認(rèn)為備選刀具集中的所有刀具在參數(shù)上的隸屬度值為1，即目標(biāo)刀具參數(shù)為空時(shí)認(rèn)為該參數(shù)可取任意值；參數(shù)隸屬度A值的計(jì)算方法如下考察刀具參數(shù)，可以把其分為兩類，一類是定量參數(shù)，加工工藝、特有參數(shù)以及公有參數(shù)中的加工粗糙度、加工硬度和粗精加工都屬于定量參數(shù)；另一類是定性參數(shù)，公有參數(shù)中的加工材料屬于定性參數(shù)；①計(jì)算定量參數(shù)的隸屬度定量參數(shù)的A值可以根據(jù)相應(yīng)的隸屬度函數(shù)計(jì)算得到；在分析了選配刀具過程中所有可能的決策方式后，得出選刀過程中可能遇到的5種隸屬度函數(shù)；(i)偏大型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，備選刀具集中的刀具的對(duì)應(yīng)參數(shù)的值應(yīng)比該基準(zhǔn)值大，但越接近基準(zhǔn)值隸屬度越高，若小于基準(zhǔn)值，則隸屬度為0;偏大型參數(shù)的隸屬度可按照式(4)計(jì)算:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中，a表示基準(zhǔn)值；x表示備選刀具集中的刀具的對(duì)應(yīng)參數(shù)的值；b表示x可取的最大(ii)偏小型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，刀具中對(duì)應(yīng)參數(shù)的值應(yīng)比該基準(zhǔn)值小，但越接近基準(zhǔn)值隸屬度越高，若大于基準(zhǔn)值，則隸屬度為0;偏小型參數(shù)的隸屬度可按照式(5)計(jì)算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中，b表示基準(zhǔn)值；X表示參數(shù)的值；a表示X可取的最小值；(iii)精確型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，要求刀具中對(duì)應(yīng)參數(shù)的值精確等于該基準(zhǔn)值時(shí)隸屬度為l，否則隸屬度為0;精確型參數(shù)的隸屬度可按照式(6)計(jì)算其中，a表示基準(zhǔn)值；(iv)中間型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值為基準(zhǔn)值，當(dāng)該基準(zhǔn)值落入知識(shí)庫中某刀具對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間時(shí)我X)='(6)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>隸屬度為l，否則隸屬度為0;中間型參數(shù)的隸屬度可按照式(7)計(jì)算其中，a表示基準(zhǔn)值；m表示對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的下限；n對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的上限；(v)區(qū)間型以目標(biāo)刀具中的參數(shù)值所表示的區(qū)間為基準(zhǔn)區(qū)間，當(dāng)基準(zhǔn)區(qū)間與刀具對(duì)應(yīng)參數(shù)所表示的區(qū)間的重疊部分越多則隸屬度越高；若基準(zhǔn)區(qū)間被包含，則隸屬度為1;若刀具區(qū)間端點(diǎn)值均為達(dá)到基準(zhǔn)區(qū)間的端點(diǎn)值，則隸屬度為0;區(qū)間型參數(shù)的隸屬度可按照式(8)計(jì)算C8)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>其中，a表示基準(zhǔn)區(qū)間的下限；b表示基準(zhǔn)區(qū)間的上限；m表示對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的下限；n對(duì)應(yīng)參數(shù)的區(qū)間的上限；有參數(shù)的隸屬度函數(shù)類型如表2所示公表2公有參數(shù)適用的隸屬度函數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>特有參數(shù)的隸屬度函數(shù)類型如表3所示表3特有參數(shù)適用的隸屬度函數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>3.②定性參數(shù)的隸屬度計(jì)算定性參數(shù)的值介于0和1之間；加工材料的隸屬度可按以下方法確定在材料分類中使用分組的方法，每組材料中又細(xì)分為幾個(gè)小類，每個(gè)小類都有唯一的組別代碼，具體分組情況如表4所示表4材料分類表<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，其特征在于刀具的智能選取的步驟四中的第2步計(jì)算選刀結(jié)果的置信度，其具體操作步驟為步驟a.使用置信度權(quán)值來表示各參數(shù)對(duì)置信度的貢獻(xiàn)大小，如式(9)所示W(wǎng)c=..(9)其中，&表示各參數(shù)對(duì)置信度的貢獻(xiàn)的大小，即置信度權(quán)值，介于O到100之間；W。表示置信度權(quán)值之和，所有權(quán)值之和為100;步驟b.計(jì)算刀具的置信度；首先計(jì)算刀具的每一個(gè)參數(shù)的置信度Si，若目標(biāo)刀具對(duì)應(yīng)參數(shù)的值為空，則知識(shí)庫中的備選刀具在該參數(shù)上的置信度Si為0;反之，則該參數(shù)的置信度Si等于該參數(shù)的相似度入i，即隸屬度函數(shù)值；所有參數(shù)的置信度的加權(quán)平均值就是該刀具的置信度值；置信度S。可由式(10)計(jì)算得到Se=f《S￡5HX)(10)其中，S。表示刀具的置信度；Ri表示各參數(shù)的置信度權(quán)值；Si表示各參數(shù)的置信度值。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，其特征在于根據(jù)權(quán)利要求1所述的操作步驟生成的推薦刀具集，可以提供查看刀具的實(shí)際庫存情況的信息，輔助用戶結(jié)合庫存情況做出決策。全文摘要本發(fā)明涉及一種提供自評(píng)價(jià)的數(shù)控刀具智能選取方法，屬于先進(jìn)制造工藝智能化決策領(lǐng)域。本發(fā)明基于成功選刀實(shí)例建立選刀知識(shí)庫，同時(shí)基于多目標(biāo)優(yōu)化對(duì)備選刀具進(jìn)行評(píng)價(jià)。其基本思想是選刀人員按照不同的工藝類型，在系統(tǒng)的提示下輸入相應(yīng)的參數(shù)值，可以有選擇地輸入一個(gè)、多個(gè)或全部，系統(tǒng)采用多因素模糊綜合評(píng)價(jià)的方法，通過“相似度”這一指標(biāo)對(duì)知識(shí)庫中保存的選刀實(shí)例進(jìn)行評(píng)價(jià)，找出與當(dāng)前實(shí)例最接近的刀具，即與目標(biāo)刀具相似度最高的刀具；并通過“置信度”這一指標(biāo)為上述結(jié)果賦予自評(píng)價(jià)能力，即對(duì)上述選刀方案的可信程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。最終呈獻(xiàn)給用戶滿足加工需求的刀具的多種方案，為刀具的快速準(zhǔn)備提供支持。文檔編號(hào)G05B19/04GK101694572SQ200910089279公開日2010年4月14日申請(qǐng)日期2009年7月13日優(yōu)先權(quán)日2009年7月13日發(fā)明者吳志強(qiáng),居玉輝,李仲君,李冬妮,李弘,楊忠林,王小海,王強(qiáng),王彤,王鐵生,繆文民,賈進(jìn),鄭偉,高永錦申請(qǐng)人:北京理工大學(xué);