[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品數(shù)字模型智能裝配系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107256009B
• 公開（公告）日: 2019-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盛步云;閆志峰;苗志民;蕭箏
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢理工大學(xué)
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 李明婭

本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品數(shù)字模型智能裝配系統(tǒng)，包括四個層次：層次1，用戶模塊層；層次2，關(guān)鍵技術(shù)層；層次3，邏輯層；層次4，數(shù)據(jù)層；其中用戶模塊層包括產(chǎn)品模型設(shè)計過程中的參數(shù)化建模模塊及智能裝配處理模塊；關(guān)鍵技術(shù)層包括參數(shù)化設(shè)計模塊、深度學(xué)習(xí)模型建立模塊、智能裝配技術(shù)模塊；邏輯層包括參數(shù)化建模的機理模塊、基于深度學(xué)習(xí)的分類識別模塊、智能裝配算法模塊；數(shù)據(jù)層包括歷史產(chǎn)品裝配模型庫、參數(shù)化產(chǎn)品裝配模型庫、新產(chǎn)品裝配模型庫。該系統(tǒng)可以直接根據(jù)零部件數(shù)字模型信息，利用深度信念網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性，實現(xiàn)對零部件模型的裝配關(guān)系確定，極大的方便了產(chǎn)品模型的三維裝配設(shè)計，縮短設(shè)計周期，提高設(shè)計效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品數(shù)字模型智能裝配系統(tǒng)，具體涉及一種基于機械制圖軟件數(shù)字模型的智能裝配方法。

背景技術(shù)

隨著市場經(jīng)濟的不斷發(fā)展以及客戶對產(chǎn)品的需求精細化，傳統(tǒng)的批量式生產(chǎn)方式不斷發(fā)生變化。如今更多的產(chǎn)品正向個性化的制造方案轉(zhuǎn)變。固定單一的產(chǎn)品模式已經(jīng)不能很好地適應(yīng)客戶個性化及多樣化的需求，企業(yè)為能在不斷變化的市場需求中脫穎而出，都在大力推進高效優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品設(shè)計技術(shù)，絕大部分企業(yè)已經(jīng)開始搭建多品種、小批量、低成本的制造平臺。因此，在以客戶需求為重心的產(chǎn)品定制方式已經(jīng)成為未來發(fā)展趨勢的浪潮下，產(chǎn)品設(shè)計的高效性則關(guān)系到企業(yè)的生存與發(fā)展。

以客戶需求為重心的汽車制造領(lǐng)域也需進一步實施個性化設(shè)計與生產(chǎn)。作為設(shè)計階段重要技術(shù)的CAD技術(shù)也更需滿足個性化設(shè)計需求。因此，為快速的設(shè)計和裝配出產(chǎn)品數(shù)字模型，大量新型CAD技術(shù)不斷出現(xiàn)，產(chǎn)品數(shù)字模型的智能裝配技術(shù)便是其中之一。智能裝配技術(shù)的主要優(yōu)勢就在于當需求變動時，可以迅速的將現(xiàn)有的零部件進行自動裝配，避免了逐一手動添加配合關(guān)系的繁瑣過程。當然，智能裝配技術(shù)也需要與其他相關(guān)技術(shù)融合，比如數(shù)字模型的分類識別技術(shù)、裝配意圖智能識別與捕捉技術(shù)等；所以在個性化需求下，如何迅速設(shè)計出符合要求的產(chǎn)品成為提高企業(yè)競爭力的關(guān)鍵。

數(shù)字化裝配技術(shù)作為產(chǎn)品設(shè)計中的一項核心技術(shù)，經(jīng)過幾年的發(fā)展，已由傳統(tǒng)的手動裝配，經(jīng)歷了柔性裝配的轉(zhuǎn)變，發(fā)展到數(shù)字化裝配的階段。但其裝配效率還遠遠沒有達到理想的目標，現(xiàn)有技術(shù)有：1、基于裝配推理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對未知零部件進行推理裝配約束，需要建立一定的零件識別庫，才能提高推理結(jié)果的準確性；2、語義推理驅(qū)動的智能裝配技術(shù)，提高了協(xié)同裝配過程的智能化和自動化程度，該方式需要預(yù)定義零部件的裝配端口以及語義推理規(guī)則庫；3、一種基于分層的幾何約束自動識別方法，提高了裝配效率，該方法需要設(shè)置不同的分層判斷機制，限制了智能裝配的靈活性和適應(yīng)性。

上述裝配方式，在一定程度上提高了裝配效率，但主要都建立在對典型零部件的歸納和分析，這些在應(yīng)用范圍上有很大程度的限制；因此為進一步提高設(shè)計效率和縮短設(shè)計周期，有必要提供一種深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品數(shù)字模型智能裝配系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以直接根據(jù)零部件數(shù)字模型信息，利用深度信賴網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性，實現(xiàn)對零部件模型的裝配關(guān)系確定，并對零部件進行位置變換和位姿變換，從而極大的方便了產(chǎn)品模型的三維裝配設(shè)計，縮短設(shè)計周期，提高設(shè)計效率。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題采用的技術(shù)方案如下：

一種基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品數(shù)字模型智能裝配系統(tǒng)，其特征在于，包括以下四個層次：層次1，用戶模塊層；層次2，關(guān)鍵技術(shù)層；層次3，邏輯層；層次4，數(shù)據(jù)層；所述用戶模塊層包括產(chǎn)品模型設(shè)計過程中的參數(shù)化建模模塊及智能裝配處理模塊；所述關(guān)鍵技術(shù)層包括參數(shù)化設(shè)計模塊、深度學(xué)習(xí)模型建立模塊、智能裝配技術(shù)模塊；所述邏輯層包括參數(shù)化建模的機理模塊、基于深度學(xué)習(xí)的分類識別模塊、智能裝配算法模塊；所述的數(shù)據(jù)層包括歷史產(chǎn)品裝配模型庫、參數(shù)化產(chǎn)品裝配模型庫、新產(chǎn)品裝配模型庫。