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編 號 無錫太湖學院 畢 業(yè) 設 計 論 文 相 關 資 料 題目 水泵體零件工藝及工裝設計 信 機 系 機 械 工 程 及 自 動 化 專 業(yè) 學 號 0923019 學生姓名 刁井亮 指導教師 薛慶紅 職稱 副教授 職稱 2013 年 5 月 25 日 目 錄 一 畢業(yè)設計 論文 開題報告 二 畢業(yè)設計 論文 外文資料翻譯及原文 三 學生 畢業(yè)論文 論文 計劃 進度 檢查及落實表 四 實習鑒定表 無錫太湖學院 畢 業(yè) 設 計 論 文 開 題 報 告 題目 水泵體零件工藝及工裝設計 信 機 系 機 械 工 程 及 自 動 化 專 業(yè) 學 號 0923019 學生姓名 刁井亮 指導教師 薛慶紅 職稱 副教授 職稱 2012 年 11 月 23 日 課題來源 根據(jù)畢業(yè)實習的實踐擬定 科學依據(jù) 包括課題的科學意義 國內(nèi)外研究概況 水平和發(fā)展趨勢 應 用前景等 1 課題科學意義 制造工藝是制造技術的靈魂 核心和關鍵 是生產(chǎn)中最活躍的因素 其過程是采 用金屬切削刀具或磨具及其他加工方法來加工工件 使工件達到所要求的形狀 尺寸 表面粗糙度和力學物理性能 從而生產(chǎn)出合格零件 夾具的使用可以有效的保證加工 質(zhì)量 提高生產(chǎn)效率 降低生產(chǎn)成本 擴大機床的工藝范圍 減輕工人勞動強度 保 證安全生產(chǎn)等 考慮到機械加工工藝安排及夾具的使用在泵體的生產(chǎn)中直接影響到其 加工質(zhì)量和生產(chǎn)效率等 所以研究泵體的機械加工工藝及夾具設計的課題有著十分重 要的意義 2 國內(nèi)外研究概況 水平和發(fā)展趨勢 應用前景等 當代機械制造業(yè)主要采用單件生產(chǎn) 多品種 小批量和重復大批量生產(chǎn)等多種 方式 多樣化經(jīng)營模式 工藝復雜 所需設備和工裝繁多 目前采用 CAPP 編制工藝 很普遍 成組工序允許采用同一設備和工藝裝置 以及相同或相近的機床調(diào)整方式來 加工工全組零件 成組技術亦可應用于零件加工的全工藝過程 采用先進的機床和刀 具 工序集中 使加工高效 簡潔 可靠 簡化生產(chǎn)計劃和生產(chǎn)組織工作 夾具最早 出現(xiàn)在 18 世紀后期 隨著科學技術的不斷進步 夾具已從一種輔助工具發(fā)展為門類 齊全的工藝裝備 近年來 數(shù)控機床 加工中心 成組技術 柔性制造系統(tǒng)等新加工 技術的應用 對機床夾具提出了很多新的要求 在現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展中 機械加工過程越來越柔性化 現(xiàn)代機床夾具的發(fā)展方向 標 準化 精密化 高效化 柔性化 隨著現(xiàn)代科學的快速發(fā)展 加工控制和測量技術在 不斷進步 國外先進的制造工藝是將泵體和泵蓋分別加工 然后組合到一起進行產(chǎn)品 的總裝 在保證精度的前提下 大大提高了加工效率 降低了成本 在大型泵體部件 的加工工藝中 采用先進的設備 工裝和檢測手段確保產(chǎn)品質(zhì)量 是泵行業(yè)不斷追求 工藝技術創(chuàng)新和突破的努力方向 研究內(nèi)容 先進行零件圖的分析 主要內(nèi)容包括 生產(chǎn)類型 零件的作用 結構特點 結構 工藝性 關鍵表面的技術要求分析等 然后進行工藝設計 主要內(nèi)容包括 確定毛坯 類型 毛坯選擇與說明 工藝路線的確定 粗 精基準的選擇 各表面的加工方法的 確定 工序集中與分散的考慮 工序順序的安排的原則 加工設備與工裝的選擇 不 同方案的分析比較等 加工余量 切削用量及基本時間 工序尺寸與公差的確定 最后進行專用夾具設計 主要內(nèi)容包括 夾具設計思想與不同方案的對比 定位裝置 和對刀及導引裝置的選擇 夾緊機構設計與夾緊力的計算 重點解決的技術問題 粗 精基準的選擇 工序順序的安排 機床與工裝的選擇 加工余量 切削用量的計算 定位裝置與對刀裝置的選擇 夾緊力的計算 預期成果及提供形式 工序卡片一套 對所設計的工序內(nèi)容進行技術經(jīng)濟分析的分 析報告一份 兩套夾具裝配圖各一張 兩套夾具零件圖各一張 設計說明書一份 擬采取的研究方法 技術路線 實驗方案及可行性分析 設計方案 首先對零件進行分析 然后對給定零件進行工藝過程設計 制訂加工 順序并編制相應的工序卡片 最后進行專用夾具的設計 技術要點 分析零件 選擇定位基準 制訂加工順序 劃分加工階段 計算工序 尺寸 制訂切削參數(shù) 制訂工時定額等 并對制訂的方案進行技術經(jīng)濟分析 提供分 析報告 熟悉工序技術要求 熟悉并準備所有設計資料 制訂合理的定位方案 并設 計定位元件結構 制訂合理的夾緊方案 并設計夾緊結構 制訂導向方案 并選擇導 向元件 制訂分度方案 并設計分度機構 制訂夾具整體布局方案 設計夾具體 標 注合理的技術要求 并分析精度是否滿足要求 對夾具進行技術經(jīng)濟分析 研究計劃及預期成果 2012 年 11 月 10 日 2012 年 11 月 16 日 選畢業(yè)設計研究課題 2012 年 12 月 11 日 2012 年 12 月 20 日 填寫畢業(yè)實習報告 2013 年 3 月 15 日 2013 年 3 月 25 日 按照要求修改畢業(yè)設計開題報告 2013 年 3 月 26 日 2013 年 4 月 2 日 學習并翻譯一篇與畢業(yè)設計相關的英文材料 2013 年 4 月 5 日 2013 年 4 月 26 日 課題內(nèi)相關內(nèi)容的計算校核 2013 年 4 月 27 日 2013 年 5 月 15 日 AUTOCAD 的繪圖 2013 年 5 月 16 日 2013 年 5 月 20 日 畢業(yè)論文撰寫和修改工作 預期成果 現(xiàn)場調(diào)研 模擬 建模 實驗 機床一夾具調(diào)試 達到產(chǎn)品的最優(yōu)化設計 大大降 低勞動強度和提高生產(chǎn)效率 特色或創(chuàng)新之處 適用于企業(yè)對現(xiàn)有機床進行改型換代的要求 且可以擴大機床的加工工藝范圍 對車床主傳動系統(tǒng)進行優(yōu)化設計 可降低工人的勞動強度 減少機械加工工藝時間和 降低機械零件的生產(chǎn)成本 已具備的條件和尚需解決的問題 可能遇到的問題及解決辦法 1 定位基準的選擇 參照選擇原則選擇合理的定 位基準 2 工序順序的安排 借鑒查到的資料上的工序順序和向指導老師詢問 3 工序尺寸 切削參數(shù) 工時定額的計算 按照指導書里的計算格式去查要用到的參考 書并認真計算 4 制定專用夾具的定位與夾緊方案 借鑒查到的資料里的方案和向 指導老師詢問 5 制訂夾具整體布局方案 參照參考書里的專用夾具布局 詢問指 導老師 指導教師意見 指導教師簽名 年 月 日 教研室 學科組 研究所 意見 教研室主任簽名 年 月 日 系意見 主管領導簽名 年 月 日 英文原文 Application and development Of case based reasoning in fixture design Abstract Based on the case based designing CBD methodology the fixture similarity is in two respects the function and the structure information Then the computer aided fixture design system is created on case based reasoning CBR in which the attributes of the main features of workpiece and structure of fixture as case index code are designed for the retrieve of the similar cases and the structure and hierarchical relation of case library are set up for store Meanwhile the algorithm based on the knowledge guided in the retrieve of the similar cases the strategy of case adapt at ion and case storage in which the case ident if cat ion number is used to distinguish from similar cases are presented The application of the system in some projects improves the design efficiency and gets a good result Keywords case based reasoning fixture design computer aided design CAD Fixtures are devices that serve as the purpose of holding the workpiece securely and accurately and maintaining a consistent relationship with respect to the tools while machining Because the fixture structure depends on the feature of the product and the status of the process planning in the enterprise its design is the bottleneck during manufacturing which restrains to improve the efficiency and leadtime And fixture design is a complicated process based on experience that needs comprehensive qualitative knowledge about a number of design issues including workpiece configuration manufacturing processes involved and machining environment This is also a very time consuming work when using traditional CAD tools such as Unigraphics CATIA or Pro E which are good at performing detailed design tasks but provide few benefits for taking advantage of the previous design experience and resources which are precisely the key factors in improving the efficiency The methodology of case based reasoning CBR adapts the solution of a previously solved case to build a solution for a new problem with the following four steps retrieve reuse revise and retain 1 This is a more useful method than the use of an expert system to simulate human thought because proposing a similar case and applying a few modifications seems to be self explanatory and more intuitive to humans So various case based design support tools have been developed for numerous areas 2 4 such as in injection molding and design architectural design die casting die design process planning and also in fixture design Sun used six digitals to compose the index code that included workpiece shape machine portion bushing the 1st locating device the 2nd locating device and clamping device 5 But the system cannot be used for other fixture types except for drill fixtures and cannot solve the problem of storage of the same index code that needs to be retained which is very important in CBR 6 1 Construction of a Case Index and Case Library 1 1 Case index The case index should be composed of all features of the workpiece which are distinguished from different fixtures Using all of them would make the operation in convenient Because the forms of the parts are diverse and the technology requirements of manufacture in the enterprise also develop continuously lots of features used as the case index will make the search rate slow and the main feature unimportant for the reason that the relative weight which is allotted to every feature must diminish And on the other hand it is hard to include all the features in the case index Therefore considering the practicality and the demand of rapid design the case index includes both the major feature of the workpiece and the structure of fixture The case index code is made up of 16 digits 13 digits for case features and 3 digits for case identification number The first 13 digits represent 13 features Each digit is corresponding to an attribute of the feature which may be one of 1 2 A B Z etc In which means anyone uncertain 0 nothing The system rules fixture type workpiece shape locating model cannot be or When the system is designed the attribute information of the three items does not have these options which means the certain attribute must be selected The last three digits are the case identification number which means the 13 digits of the case feature are the same and the number of these three digits is used for distinguishing them The system also rules 000 is a prototype case which is used for retrieval and other cases are 001 002 which are used for reference cases to be searched by designers If occasionally one of them needs to be changed as the prototype case first it must be required to apply to change the one to 000 and the former is changed to referential case automatically The construction of the case index code is shown in Fig 1 1 2 Case library The case library consists of lots of predefined cases Case representation is one of the most important issues in case based reasoning So compounding with the index code 1 3 Hierarchical form of Case The structure similarity of the fixture is represented as the whole fixture similarity components similarity and component similarity So the whole fixture case library components case library component case library of fixture are formed correspondingly Usually design information of the whole fixture is composed of workpiece information and workpiece procedure information which represent the fixture satisfying the specifically designing function demand The whole fixture case is made up of function components which are described by the function components names and numbers The components case represents the members function component and other structure components main driven parameter the number and their constrain relations The component case the lowest layer of the fixture is the structure of function component and other components In the modern fixture design there are lots of parametric standard parts and common non standard parts So the component case library should record the specification parameter and the way in which it keeps them 2 Strategy of Case Retrieval In the case based design of fixtures the most important thing is the retrieval of the similarity which can help to obtain the most similar case and to cut down the time of adaptation According to the requirement of fixture design the strategy of case retrieval combines the way of the nearest neighbor and knowledge guided That is first search on depth then on breadth the knowledge guided strategy means to search on the knowledge rule from root to the object which is firstly searched by the fixture type then by the shape of the workpiece thirdly by the locating method For example if the case index code includes the milling fixture of fixture type the search is just for all milling fixtures then for box of workpiece shape the third for 1plane 2pine of locating method If there is no match of it then the search stops on depth and returns to the upper layer and retrieves all the relative cases on breadth Retrieval algorithms 1 According to the case index information of fixture case library search the relevant case library 2 Match the case index code with the code of each case of the case library and calculate the value of the similarity measure 3 Sort the order of similarity measure the biggest value which is the most analogical case Similarity between two cases is based on the similarity between the two cases features The calculation of similarity measure depends on the type of the feature The value of similarity can be calculated for numerical values for example compareWorkpiece with the weight of 50kg and 20kg The value can also be calculated between non numerical values for example now the first 13 digits index code is all non numerical values The similarity measure of a fixture is calculated as follows where S is the similarity measure of current fixture n is the number of the index feature is the weight of each feature is the similarity measure of the attribute of the i2th feature with the attribute of relative feature of the j th case in the case library At the same time the value counts as follows Where is the value of the index attribute of the i th feature and is the value of attribute of the relative i th feature of the j th case in case library So there are two methods to select the analogical fixture One is to set the value If the values of similarity measure of current cases were less than a given value those cases would not be selected as analogical cases When the case library is initially set up and there are only a few cases the value can be set smaller If there are lots of analogical cases the value should get larger The other is just to set the number of the analogical cases such as10 which is the largest value of similarity measure from the sorted order 3 Case adaptation and Case Storage 3 1 Case adaptation The modification of the analogical case in the fixture design includes the following three cases 1 The substitution of components and the component 2 Adjusting the dimension of components and the component while the form remains 3 The redesign of the model If the components and component of the fixture are common objects they can be edited substituted and deleted with tools which have been designed 3 2 Case storage Before saving a new fixture case in the case library the designer must consider whether the saving is valuable If the case does not increase the knowledge of the system it is not necessary to store it in the case library If it is valuable then the designer must analyze it before saving it to see whether the case is stored as a prototype case or as reference case A prototype case is a representation that can describe the main features of a case family A case family consists of those cases whose index codes have the same first 13 digits and different last three digits in the case library The last three digits of a prototype case are always 000 A reference case belongs to the same family as the prototype case and is distinguished by the different last three digits From the concept that has been explained the following strategies are adopted 1 If a new case matches any existing case family it has the same first 13 digits as an existing prototype case so the case is not saved because it is represented well by the prototype case Or is just saved as a reference case the last 3 digits are not 000 and not the same with others in the case library 2 If a new case matches any existing case family and is thought to be better at representing this case family than the previous prototype case then the prototype case is substituted by this new case and the previous prototype case is saved as a reference case 3 If a new case does not match any existing case family a new case family will be generated automatically and the case is stored as the prototype case in the case library 4 Process of CBR in Fixture Design According to the characteristics of fixture design the basic information of the fixture design such as the name of fixture part product and the designer etc must be input first Then the fixture file is set up automatically in which all components of the fixture are put together Then the model of the workpiece is input or designed The detailed information about the workpiece is input the case index code is set up and then the CBR begins to search the analogical cases relying on the similarity measure and the most analogical case is selected out If needed the case is adapted to satisfy the current design and restored into the case library The flowchart of the process is shown in Fig 3 5 Illustrating for Fixture Design by CBR This is a workpiece seeFig 4 Its material is 45 steel Its name is seat Its shape is block and the product batch size is middle etc A fixture is turning fixture that serves to turn the hole which needs to be designed The value of feature attribute case index code and weight of the workpiece is show n in Tab 2 Through searching and calculating the similarity the case index code of the most similar case is 19325513321402000 and the detailed information is show n in Tab 3 The similarity is calculated as follows So the value of similarity measure of the fixture which needs to be designed with the most analogical case in case library is 0 806 and the structure of the most analogical case is shown in Fig 5 After having been substituted the component modified the locating model and clamp model and adjusted the relative dimension the new fixture is designed and the figure is show n in Fig 6 As there is not the analogical fixture in the case library the new fixture is restored in to the case library The case index code is 19325513311402000 6 Conclusion CBR as a problem solving methodology is a more efficient method than an expert system to simulate human thought and has been developed in many domains where knowledge is difficult to acquire The advantages of the CBR are as follows it resembles human thought more closely the building of a case library which has self learning ability by saving new cases is easier and faster than the building of a rule library and it supports a better transfer and explanation of new knowledge that is more different than the rule library A proposed fixture design framework on the CBR has been implemented by using Visual C UG Open API in U n graphics with Oracle as database support which also has been integrated with the 32D parametric common component library common components library and typical fixture library The prototype system developed here is used for the aviation project and aids the fixture designers to improve the design efficiency and reuse previous design resources 中文 應用和發(fā)展 基于實例推理的夾具設計 摘要 基于案例的設計 CBD 方法 夾具相似性體現(xiàn)在兩個方面 功能和結構信息 然 后 計算機輔助夾具設計系統(tǒng)是建立在基于案例的推理 CBR 并對工件和夾具結構的主 要特征屬性作為案例索引代碼用于檢索類似的情況 并且結構和案例庫的層次關系建立商 店 同時 算法在檢索相似案例知識的引導 案例策略適應在離子和案例庫中案例驗證如 果貓離子數(shù)是用來區(qū)分相似的案例 該系統(tǒng)在某工程中的應用提高了設計效率 取得了良 好的效果 關鍵詞 基于案例的推理 夾具設計 計算機輔助設計 CAD 夾具裝置 作為夾持工件的安全的目的地 并且維護方面的工具的一致性關系 而加工 因為夾具的結構取決于產(chǎn)品的特點以及在企業(yè)中的地位的計劃 它的設計制造過程中的瓶 頸 制約提高效率和交貨期 夾具的設計是一個復雜的過程 根據(jù)經(jīng)驗 需要一系列的設 計問題包括工件的結構綜合定性知識 制造過程與加工環(huán)境 這也是一個使用傳統(tǒng)的 CAD 工具時 非常耗費時間的工作 如詞素文字 CATIA PRO E 在進行詳細設計的任務是 好的 但提供很少的利益利用以往設計經(jīng)驗和資源 這正是提高效率的關鍵因素 基于案 例的推理 CBR 方法適應以前解決的情況下為以下四個步驟建立一個新的問題的解決方 案 檢索 重用 修改 并保留 1 這是一個比一個專家系統(tǒng)模擬人類思維的運用更有 用的方法 因為提出類似的案例和應用了一些修改似乎是自我解釋和更直觀的人類 于是 各種基于案例的設計支持工具已經(jīng)開發(fā)了眾多的地區(qū) 2 4 如在注射成型設計 建筑設計 壓鑄模的設計 工藝規(guī)劃 并在夾具設計 太陽用六個數(shù)字組成 包括工件形狀 機械部 分 該索引編碼套管 第一定位裝置 定位裝置和夾緊裝置第二 5 但是該系統(tǒng)不能用 于除鉆夾具其他燈具類型 并不能解決同一索引的代碼存儲問題需要被保留 而 CBR 6 是很重要的 1 一個案例檢索和案例庫的建設 1 1例指數(shù) 案例索引應該由工件的所有特征 是區(qū)別于不同的夾具 使用所有這些會使操作方便 因為地區(qū)的形式是多種多樣的 并在企業(yè)的制造技術的要求也不斷發(fā)展 作為案例索引的 許多功能將使搜索速度慢 和主要特點不重要 因為相對權重分配給每個特征 必須減少 另一方面 它是很難包括案例索引的所有功能 因此 從實用化 快速的設計需求 案例索引包括工件的主要特征和夾具結構 案例索 引代碼由16位數(shù) 13位數(shù)的情況下識別號案件的特點和3個數(shù)字 前13個數(shù)字代表13個特點 每個數(shù)字對應的特征的屬性 這可能是一個 1 2 A B Z 等等 其中 是指任何人 不 0 沒有什么 系統(tǒng)規(guī)則 夾具 工件形狀 定位模型不能 或 當系統(tǒng)的設計 該三個項目的屬性 信息 沒有這些選項 這意味著一定的屬性必須選擇 最后三位數(shù)字是如此的識別號碼 即案例特征的13位數(shù)字是相同的 和這三個數(shù)字的位數(shù) 是用來區(qū)分 該系統(tǒng)還規(guī)定 000 是一個原型的情況下 這是用于檢索 和其他案件的 001 002 這是用于要搜索的設計者參考案例 如果偶爾他們當中的一個需要改變?yōu)樵?型的情況下 首先必須將改變一個 000 和前改為自動參考案例 的情況下 指數(shù)代碼結構如圖1所示 1 2例庫 案例庫包含預定義的眾多案例 案例的表示是基于案例推理的最重要的問題 所以復 合指標代碼 1 3 個層次的案例 夾具的結構相似性表示作為整個夾具的相似性 相似性和相似性成分組成 所以整個夾 具實例庫 組件的案例庫 案例庫的夾具元件形成相應 通常整個夾具設計信息是由工件 信息和工件程序的信息 這是專門設計滿足功能需求的夾具 整個夾具實例是由功能部件 這是由功能部件的名稱和編號描述 組件的情況下代表成員 功能組件和其他結構部件 主要驅(qū)動參數(shù) 數(shù)量 和他們的約束關系 的組件的情況下 夾具的最低層 的功能組件 和其他組件的結構 在現(xiàn)代燈具設計有參數(shù)化標準件和常用的非標準件的大量 這樣的組 件的情況下 圖書館應記錄 它使他們這樣的規(guī)格參數(shù) 2 案例檢索策略 基于案例的夾具設計 最重要的是相似性檢索 以獲得最相似的情況下 和降低的時間 適應 根據(jù)夾具的設計要求 案例檢索策略相結合的方式 最近的鄰居和知識引導 那是 深度優(yōu)先搜索 然后在廣度 知識引導策略意味著對從根到對象的知識規(guī)則的搜索 這是 由夾具類型首先搜索 然后通過工件的形狀 然后通過定位方法 例如 如果指數(shù)代碼包 括夾具式銑床夾具 搜索是為所有的銑削夾具 然后箱工件形狀 對1plane 2pine 定位方 法第三 如果沒有匹配的話 那么對深度搜索停止 并返回上一層 和檢索所有相關案件 的廣度 檢索算法 1 根據(jù)夾具的案例庫的案例索引信息 搜索相關案例庫 2 的情況下 指數(shù)代碼與每個案例的案例庫代碼匹配 并計算出的值的相似性度量 3 的相似性度量的順序 最大的價值 這是最相似實例 兩起案件之間的相似性是基于兩個案例之間的相似性 特征 相似性度量的計算取決于類 型的特征 相似的值可以計算出的數(shù)值 例如 與50公斤的重量 compareworkpiece 20公斤 值也可以計算非數(shù)值之間 例如 現(xiàn)在第一個13位數(shù)代碼都是非數(shù)值索引 一個夾具的相 似性度量的計算如下 其中 S 是當前夾具的相似性度量 n 是指數(shù)的特征數(shù)量 是每個特征的重量 是用在案例庫中案例屬性的第 j 個相對特征的 i2th 特征屬性的相似性度量 同時 價值數(shù)如下 的第 i 個特征指標屬性的價值在哪里 是在案例庫的第 j 下相對 i 特征屬性的值 所以選擇類比夾具的兩種方法 一是要設置的值 如果目前的情況下 相似度量值均小于 給定值 這些案件將不被選擇作為類比案例 當案例庫的初步建立 只有少數(shù)情況下 該 值可設定較小 如果有相似事例很多 應該得到更大的價值 另一個是建立類推的案件數(shù) 量 如10 這是最大的值的排序順序的相似性度量 3 例適應和案例存儲 3 1例適應 在夾具設計的相似實例的修改包括以下三例 1 組件的替代和組件 2 調(diào)整組件的尺寸和成分而形成仍然 3 模型的設計 如果零件和夾具組件是常見的對象 他們可以編輯和刪除 替換工具 已被設計 3 2例存儲 在案例庫中保存新的夾具實例之前 設計者必須考慮的是節(jié)約寶貴的 如果不增加系 統(tǒng)的知識 不需要存儲在案例庫 如果它是有價值的 那么設計師就必須分析它 拯救它 是否是存儲為原型的情況下 或作為參考的情況下在 一個原型是一個表示可以描述個案 家庭的主要特點 一例家族是指那些案件指標代碼庫中的情況下 具有相同的前13個數(shù)字 和不同的最后三位數(shù)字 一個原型的情況下 最后三位數(shù)字是 000 參考的情況下 屬于 同一家族的原型的情況下 由不同的最后三位杰出的 從已解釋的概念 采用以下策略 1 如果一個新的案例匹配任何存在的情況下 家庭 它具有相同的前13個數(shù)字作為一個現(xiàn) 有的原型實例 所以并不是因為它是由原型的情況下 很好的體現(xiàn) 或只是作為一個參考 案例 最后3位數(shù)字是不是 000 并與別人不一樣 在案例庫 2 如果一個新的案例匹配任何存在的情況下 家庭和被認為是更好的代表這種情況下的家 庭比以前的原型實例 然后原型以新案子取代 和以前的原型的情況下被保存作為參考的 情況下 3 如果一個新的案件不符合任何現(xiàn)有情況的家庭 一個新的案例的家庭將自動生成和案例 存儲在案例庫的原型實例 4 CBR 的夾具設計過程 根據(jù)夾具設計的特點 對夾具設計如夾具 部分的名稱的基本信息 產(chǎn)品設計師 必 須先輸入等 然后夾文件自動設置 其中所有的夾具組件放在一起 然后對工件的模型輸 入或設計 輸入的工件的詳細信息的情況下 指數(shù)代碼設置 然后開始搜尋相似案例推理 依靠的相似性度量 并篩選出最相似實例 如果需要的話 情況來滿足當前的設計 并恢 復到案例庫 該過程的流程圖如圖3所示 5CBR 的夾具設計說明 這是一個工件 seefig 4 材料為45 鋼 它的名字是座 它的形狀是塊 和產(chǎn)品的批量 大小中等 等 一個夾具 夾具 用于把車孔 需要設計 特征 屬性值 指數(shù)代碼和工件的重量在選項卡顯示2 N 通過搜索 計算相似度 最相似的案例的情況下 指數(shù)代碼為19325513321402000 和 詳細信息顯示在標簽3 相似度的計算方法如下 因此 需要設計的最為相似的案例案例庫的夾具相似性度量的值是0 806 和最相似實例的 結構如圖5所示 經(jīng)取代的組件 修改了定位模型和夾具模型 和調(diào)整的相對尺寸 設計新的夾具 和圖顯 示在圖6 因為沒有在案例庫中相似的夾具 夾具的新恢復的案例庫 的情況下 指數(shù)代碼為 19325513311402000 6 結論 CBR 作為一個解決問題的方法 是一種比模擬人類思維的專家系統(tǒng)更有效的方法 并 已在許多領域的知識是很難獲得的開發(fā) 案例推理方法的優(yōu)點如下 它類似于人類的思想 更加緊密 一個案例庫 通過節(jié)約新病例的自我學習能力更容易 比一個規(guī)則庫的建設速 度更快的建設 并支持更好的轉(zhuǎn)移和新知識的解釋 比規(guī)則庫的不同