基于知识的模具侧向分型与抽芯机构智能化设计研究

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现代工业产品结构越来越复杂,其中带有侧向凹凸结构的塑件越来越多,这不仅给模具设计带来了很大的麻烦,同时也对塑件成型质量提出了更高的要求。如何根据塑件上不同形式的侧向凹凸结构特征,快速生成满足成型质量要求的模具侧向抽芯机构优化设计方案,成为精密注塑模具技术研究的重要内容之一基于对注塑模具侧向抽芯机构设计内容及结构特点的深入分析,在全面归纳整理侧向抽芯机构设计知识以及成功实例的基础上,应用知识工程的思想,建立了具有层次型结构关系的塑件特征库、设计规则库与实例库。采用扩展面属性邻接图的特征识别方法,进行目标塑件的侧向特征识别,并通过构建侧向特征子图的方法,对塑件侧向特征进行分离,然后再与特征库中的侧向特征子图进行匹配,并以匹配成功的塑件侧向特征信息,作为CBR及RBR混合推理的依据;CBR推理过程中,采用知识引导法与最近邻算法相结合进行最相似实例的检索;对检索到的最相似实例,应用RBR技术进行目标化详细结构设计计算与修改;再根据RBR的实例化结果,采用基于UG平台的参数化驱动技术,对实例化设计结果实施尺寸驱动,得到满足设计目标要求的侧向抽芯机构设计方案。最后,以回转体的壳体型塑件为例,给出了从塑件侧向特征识别到模具侧向抽芯机构智能化设计推理的完整过程。结果表明,本文研究的塑件特征识别方法及CBR与RBR混合推理策略,能够较快地生成合理的模具侧向抽芯机构设计方案,实现注塑模具侧向抽芯机构的智能化设计。
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