基于NEI的通用淬火機床全生命周期智能CAD設計

梁良，董慶偉，楊黎鵬

(河南科技大學機電工程學院，河南洛陽 471003)

基于NEI的通用淬火機床全生命周期智能CAD設計

梁良，董慶偉，楊黎鵬

(河南科技大學機電工程學院，河南洛陽 471003)

目前我國淬火機床制造企業存在的普遍問題是淬火機床設計制造過程缺乏系統性、模塊化，也沒有針對機床整個全生命周期的設計平臺。針對此問題，建構了通用淬火機床全生命周期智能設計平臺。該平臺能夠對整個淬火機床全生命周期進行把握與控制，并在機床設計CAD系統模塊上運用了NEI的生物網絡技術，實現設計資源與設計知識的自動發現、協商和組合，生成自組織、自進化、自聚集、自協作的智能設計環境，突破傳統機床設計的封閉性與局限性，解決了淬火機床制造業的缺乏系統性、模塊化的問題。

淬火機床;NEI;全生命周期;智能設計平臺

0 前言

目前我國有關淬火機床的設計依然缺乏系統性和模塊化，設計方法以經驗、試湊、靜態和定性為核心，在“設計—制造—修改”的多次循環中求得高質量的產品，從而導致設計周期長。同時，對于淬火機床的生產，仍然停留在單純的設計制造階段，對于售后維修缺乏管理，在機床報廢后也不實行回收，造成資源的浪費。針對上述問題，在河南省教育廳重點項目基金支持下，以通用淬火機床為研究對象，在深入分析基于NEI的通用淬火機床設計技術基礎上，綜合考慮全生命周期設計、基于Web協同設計等技術，對基于NEI的淬火機床協同設計系統的體系結構及應用技術進行深入研究，構建了基于NEI的淬火機床智能設計平臺，詳細闡述了機床設計模塊CAD 系統的實現方法［1－3］。

1 智能設計平臺的構建

1.1 整體框架的設計

針對淬火機床的整個全生命周期構建了基于NEI的智能設計平臺，該平臺的整體框架包括7大模塊，即顧客需求模塊、機床設計模塊、模擬仿真模塊、機床評估模塊、信息共享模塊、售后維修模塊、報廢回收模塊［4］。智能設計平臺框架圖如圖1所示，其中顧客需求模塊主要功能是采集顧客對于淬火機床的各項要求，例如淬火加工的零件尺寸和機床整體尺寸的要求，電機的特殊要求，零件淬火深度、加熱時間的要求等;機床設計模塊是整個全生命周期中最重要的部分，它直接關系著淬火機床功能的實現、質量、壽命、成本等重要因素。在機床設計模塊中，該平臺運用了NEI生物網絡技術，使得機床設計更加方便與快捷;模擬仿真模塊針對設計出的淬火機床，可以模擬淬火機床在加工過程中周圍的磁場和熱場，通過分析可以得出淬火零件的受熱情況與可能發生的變形。模擬仿真模塊能夠讓設計人員提前掌握淬火機床加工過程中會出現的問題，提前做出回應，使得有效減少不合格的淬火機床;機床評估模塊利用對數線性比例強度模型 (Log-linear Proportional Intensity Model，LPIM)對淬火機床的可靠性進行評估。該模型能夠像廣義更新過程一樣，在評估時考慮到維修活動的影響，所不同的是模型參數求解容易，并且能夠直接給出機床的可靠性指標［5］;信息共享模塊是為各設計人員的信息交換搭建一個交流平臺，滿足不同地域設計人員能夠協同工作，共同探討問題，提出修改意見，完善淬火機床的設計;售后維修模塊記錄了出廠的各個機床在使用過程中出現的問題，不僅可以讓設計人員在設計時參考機床可能會出現的故障，也可使維修人員在第二次維修時提前了解該淬火機床的使用情況;報廢處理模塊是針對已退休的機床，拆解機床分成可回收的零件部分與已報廢的零件部分，把可回收的零件部分標示記錄然后入庫，方便下次循環使用，減少資源浪費，實現綠色生產。

圖1 智能設計平臺框架圖

1.2 智能設計平臺的工作流程

該平臺能夠呈現出淬火機床全生命周期各階段的信息，使得整個全生命周期的數據都清晰可見，有據可循，便于信息的管理與控制。其流程如圖2所示。

圖2 智能設計平臺流程圖

利用顧客需求VOC獲取模塊，收集整理市場信息，得出顧客需求報告。根據顧客需求報告，進入機床設計模塊，設計出最優機床。然后進行全生命周期產品方案評價與決策，最后保存輸出文檔。機床售出后，售后維修信息與報廢處理信息將通過編輯知識模塊被保存在中央數據庫中，以備技術人員查閱。不同技術人員與設計人員可以通過協同設計平臺參與機床的整個全生命周期設計與控制。

2 機床設計模塊CAD系統的實現

機床設計是整個全生命周期中最重要的階段，它直接關系著淬火機床功能的實現、質量與壽命、成本等重要因素。該智能設計平臺重點在淬火機床設計模塊，在該模塊中運用了先進的NEI生物網絡技術。

2.1 NEI生物網絡與CAD系統的融合

根據生物界近年來的系統研究表明，人體三大生理調節機構神經系統，內分泌系統和免疫系統之間存在著相互的控制協調關系。已經證實神經內分泌免疫系統 (NEI)之間是一個有機的智能生物網絡管理系統，存在細胞因子和受體構成交互的生物網絡通用語言，通過雙向信息傳遞機制和相互作用，可使整體生物系統體現突出、自組織、自適應、自擴展、協同等重要特征。其中，神經系統(ANN)是調節人體內所有器官的系統，有很強的信息處理功能和同意調配功能。內分泌系統(AES)在維持機體內環境的穩定方面起著不可替代的作用。免疫系統 (AIS)是保護人體免受外部病原體侵害的一個復雜自適應系統［6］。

淬火機床全生命周期的智能設計平臺利用NEI的基本理論和方法，針對設計過程在創新性和智能性方面的發展要求，探索研究基于NEI生物網絡模型的產品CAD設計創新設計方法，借鑒神經內分泌免疫網絡整體智能系統的實現計算方法，抽象出可以優化機床設計的生物網絡結構及其智能協同服務計算模型。

2.2 CAD系統子模塊的設計

在淬火機床的設計模塊中，包含3個子模塊:信息采集與處理模塊，相似案例修正模塊以及零件重組輸出模塊。

在信息采集部分，通過VOC顧客需求的信息采集模塊，采集顧客的待淬火零件的基本要求與各部分權重值。在零件信息采集時，輸入參數為:形狀，外形尺寸，淬火深度，淬火硬度，主要參數的權重值等。信息采集后，進入質量功能配置 (Quality Function Deployment，QFD)產品規劃模塊，QFD是把顧客或市場要求轉化為設計要求、零部件特性、工藝要求、生產要求的多層次演繹分析方法。根據用戶提供的待淬火零件的外形尺寸以及淬火質量要求，利用ANN計算方法來求解與之相匹配的淬火機床床身長度、主軸尺寸、主軸轉動速度和滑動導軌長度等主要參數，信息采集模塊內部數據轉換圖如圖3所示。

圖3 信息采集模塊內部數據轉換圖

在相似案例修正模塊中，主要完成的任務是搜索出與設計機床相似的現有機床，然后修改。實例數據庫中，每個案例都有自己的標示，其中包括主要參數，主要特征以及特殊要求。在數據庫中搜索對比QFD模塊給出的機床主要參數，選取最優相似的實例。案例搜索按照顧客需求的權重值進行逐步搜索，以求最貼切的滿足顧客需求。

零件重組輸出模塊是把修改過后的零件通過AES系統控制方法自動化的重組整合，組成完整的機床輸出機床整體圖并保存在數據庫里。

2.3 CAD系統中造型圖形庫的建立與搜索

為了便于搜索，在造型圖形庫中，以整個機床為基礎按照淬火機床的構造分為床身、移動傳動總成、夾具總成、上頂尖滑移總成、下頂尖旋轉總成、配重總成五部分。每個大部分下面又分為各個零件，形成以整體為基礎的屬性樹，每個部分有各自的標示，每個零件有各自的特性與數據。搜索時按照顧客需求的權重值進行匹配搜索，先整體搜索，當相似值在一定范圍內，可直接得到;當相似值超出范圍，則按部分進行搜索，跟據屬性樹，層層搜索，然后得出最相似的各部分［7］。

3 協同設計數據轉換實現

3.1 異構三維造型軟件模型的轉換

各個設計者采用的三維造型軟件不同，導致在線交流圖形顯示存在障礙。在協同設計模塊中，為了可以顯示不同三維造型軟件的模型，需要建立異構三維造型軟件的模型轉換接口。應用三維造型軟件所提供的API函數訪問源，讀取源模型特征樹、特征參數、幾何數據等信息，并將讀到的模型信息轉換成目標系統可以接受的格式，通過目標協同提供的API函數寫入到目標系統的模型，最終實現異構三維造型軟件模型的轉換［8］。

3.2 交流窗口圖像的實時呈現

在協同工作平臺上，交流窗口可應用虛擬現實造型語言 (Virtual Reality Language，VRML)實現圖形實時呈現。VRML是一種用在Internet和Web超鏈上的，多用戶交互的，獨立于計算機平臺的，網絡虛擬現實建模語言。VRML使用場景圖 (Scene Graph)數據結構來建立3D實境，這種數據結構是以SGI開發的Open Inventor 3D工具包為基礎的一種數據格式。VRML的場景圖包含所有3D世界靜態特征的節點等級:幾何關系、質材、紋理、幾何轉換、光線、視點以及嵌套結構。幾乎所有生產廠商，無論是建模、動畫、VR還是VRML，他們的結構核心都有場景圖。

4 結論

該設計平臺借鑒神經內分泌免疫網絡的整體智能機制，生物網絡研究的基礎上，提出基于NEI的生物網絡產品智能設計方法，突破傳統產品設計方法的封閉性和局限性，實現了設計資源與設計知識的自動發現、協商和組合，最終生成了自組織、自進化、自聚集、自協作的智能設計環境，解決了淬火機床制造業的缺乏系統性、模塊化的問題。同時，通過對整個淬火機床全生命周期的把握與控制，縮短了設計周期，使資源循環利用，在保護環境的同時也提高了企業自主開發能力，為企業帶來更大的收益。

［1］劉新寧，茍衛東，劉濤.面向機床全生命周期的協同開發體系研究［J］.機械設計與制造，2014(5):260 －261，266.

［2］周堅，董慶偉，梁良.轉盤軸承套圈感應加熱間隙的自動跟蹤控制［J］.軸承，2014(5):19－23.

［3］馬永昌，代榮，張建軍.小型農機智能設計系統的研究與開發［J］.農機化研究，2011，33(4).

［4］Luo Minzhi，KAMEL A EL，GONG Ganghong.UML-based Design of Intelligent Vehicles Virtual Reality Platform［C］//Systems，Man，and Cybernetics(SMC)，2011 IEEE International Conference，2011(10):9 －12

［5］張根保，李冬英，劉杰，柳劍.面向不完全維修的數控機床可靠性評估［J］.機械工程學報，2013，49(23):136－141.

［6］丁永生，劉寶，任立紅，等.基于生物網絡的智能控制與優化［M］.北京:科學出版社，2010.

［7］魏峰，王宗彥，吳淑芳.基于實例推理的機械產品智能設計平臺［J］.機械設計與制造，2010(11):253－255.

［8］施凱東.異構三維CAD軟件轉換接口技術［D］.南京:南京理工大學，2010.

Intelligent CAD Design for Quenching Machine Tool Based on NEI in Full Lifecycle

LIANG Liang，DONG Qingwei，YANG Lipeng
(School of Mechatronics Engineering，Henan University of Science and Technology，Luoyang Henan 471003，China)

At present，the common problems of the quenching machine toolmanufacturing enterprises in our country is lack of systematic，modular and quenchingmachine tool design andmanufacturing process and no platform for thewhole life cycle of thewhole machine tool design.Aiming at this problem，the whole life cycle of general quenching machine tool intelligent design platform was constructed.The platform could be used to grasp the whole life cycle of the whole quenchingmachine tool and to control，and on the machine tool computer aided design(CAD)system module using NEIbiological network technology，which realized automatic discovery of the design resources and design knowledge，negotiation and combination，to generate the self-organization，self-evolution，selfaggregation and the collaborative intelligent design environment，and to breakthrough the closeness and the limitations of the traditional machine tool design.It solves lack of systematic and modular problems in quenchingmachine toolmanufacturing industry.

Quenchingmachine tool;NEI;The full lifecycle;Intelligent design platform

TP273

A

1001－3881－ (2015)21－153－3

10.3969/j.issn.1001 －3881.2015.21.037

2014－09－17

河南省教育廳重點項目 (13A 460233;13A520232)

梁良 (1989—)，女，碩士研究生，主要從事機械電子工程方面的研究。E－mial:258024062@qq.com。