[發明專利]一種提供自評價的數控刀具智能選取方法

無效

• 申請號: 200910089279.4
• 申請日: 2009-07-13
• 公開（公告）號: CN101694572A
• 公開（公告）日: 2010-04-14
• 發明（設計）人: 李冬妮;繆文民;王鐵生;王彤;鄭偉;王小海;居玉輝;賈進;李仲君;李弘;楊忠林;吳志強;王強;高永錦
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G05B19/04
• 分類號: G05B19/04
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 張利萍

1.一種提供自評價的數控刀具智能選取方法，其特征在于：基于成功選刀實例建立選刀知識庫，同時基于多目標優化對備選刀具進行評價，評價分為兩個方面，一方面是對參數的相似度的評價，另一方面是對上述相似度的可信程度的評價；其具體操作步驟如下：

首先，建立選刀實例知識庫；

其次，在建立好選刀知識庫的基礎上實現刀具的智能選?。黄渚唧w步驟如下：

步驟一、指導用戶填寫特征參數

首先，通過人機交互的方式，分步驟指導用戶填寫的加工任務的工藝特征參數；特征參數用戶可以有選擇地輸入一個、多個或全部；

步驟二、生成目標刀具

在步驟一的基礎上，生成目標刀具；目標刀具是滿足所有加工工藝特征的理論計算上的最優刀具；通過提取用戶輸入的加工任務的工藝特征參數依次對目標刀具的加工參數賦值，完成目標刀具的生成；

步驟三、生成備選刀具集

在步驟一的基礎上，生成備選刀具集；由于刀具的加工參數中加工工序、子工序、粗精加工三個參數對刀具的篩選有嚴格的限定作用，因此利用這三個加工參數進行精確匹配，從知識庫庫中篩選出一個刀具集合，稱該刀具集合為備選刀具集；

步驟四、進行模糊評價優選，生成推薦刀具集

在步驟二和步驟三的基礎上，以目標刀具為標準，依次對備選刀具集中的刀具做出模糊綜合評價，得到各刀具與目標刀具的相似度，并計算結果的置信度，然后按照推薦優先級的高低列出多種方案供用戶選擇。

2.根據權利要求1所述的一種提供自評價的數控刀具智能選取方法，其特征在于選刀實例知識庫，其具體存儲方法為：

通過對實際生產中的手動選刀實例進行分析和總結，提取在選刀過程中起關鍵作用的工藝參數，將刀具用這些關鍵工藝特征參數進行描述；?

特征參數分為三類：第一類參數描述工藝類型；第二類參數為特有參數，隨著工藝類型的不同而不同，隨著子工序的不同，特殊參數的參數名稱及取值范圍也不相同；第三類參數為公有參數，這類參數對每把刀具來說其數值類型和取值范圍都是相同的，由4個參數組成，分別是加工材料、加工硬度、加工粗糙度和粗精加工；各工藝類型及其對應特征參數如表1所示；

表1各工藝類型及其對應特征參數

知識庫中保存的是用特征參數描述的加工任務的工藝特征，以及?相對應的刀具。