工装夹具增强装配技术研究应用.docx

1、工装夹具增强装配技术研究应用工装夹具增强装配技术研究应用 (计算机应用.2008.04)论文摘要：为了减少装配操作步骤和提高装配准确度和效率，本文在现有CAD软件装配功能的基础上提出一种基于装配特征识别的增强装配算法，利用特征识别以及定义的特征之间的装配关系实现增强装配功能，进而能实现装配的自动化。基于该算法实现的增强装配系统具有良好的扩充性，在实际装配应用中提高CAD软件装配功能的效率.关键词：工装夹具；增强装配；装配特征；0 前言随着数字化制造技术的飞速发展，在航空、航天、汽车等领域，CATIA、Solidworks、UG、Pro/E等商品化三维工程软件得到了广泛的应用。在产品装配领域，这

2、些软件所提供的功能，基本依赖操作者来完成装配过程。也就是说，进行何种装配，装配面是哪一个，完全由操作者选定，计算机不能代替操作者自动进行装配。这个过程是非常耗费时间和精力的。而另一方面，人们在编排装配顺序的过程中，各个零件的装配关系是确定的，可以将这部分的知识传递到下游的装配过程中，使计算机能够利用这部分知识进行自行装配，进而能实现装配的自动化。基于CAD 模型的夹具自动设计与装配国内外都有一些研究13 。西北工业大学的FBCODM IS系统作为一个并行化的设计制造集成环境，可分别产生可直接用于加工的加工特征及装配特征, 实现自动装配。该系统能在用户指定两个零件显示模型上装配区域内的任一面后,

3、自动产生满足该子装配的装配特征面集、关联矩阵及配合特征4。南航的张萍等提出根据根据零件及其装配特征的参考原点和装配基准面来确定零件移动位置和方向的方法,从而完成自动装配5。中国纺织大学的马瑞晓等设计了一种基于“射线探测”的方法,定义了两种对称类型,通过绕插入轴或横截轴旋转零件使之完成自动装配6。快速准确地移动零件是发展基于特征的计算机辅助装配的重要环节。在组合夹具系统设计中，频繁的要进行诸如常用的联接件(螺栓、销，基础板、螺栓等)装配等操作，通过简单指定待装配特征任意面就能够确定装配零件的移动方向和最终所处位置,完成联接件的自动装配，是增强装配的目的。1 基于特征的增强装配设计本文针对工装组合

4、夹具中常见的装配形式(方键、T型槽；螺栓、螺孔等)，通过指定待装配零件的装配面，自动生成并处理装配零件的移动方向和最终所处位置，完成基于装配特征的零件增强装配。设计者只需指定参与装配的两个零件上装配区域（装配特征）内的任一面, 就可以自动完成零件装配的整个过程，整个操作过程是在CAD软件装配功能的基础上的简化和改进，所以称之为增强装配。1.1 装配特征夹具的装配特征7是在装配模型中表达零件间的联接和约束关系的结构及语意单元。它具有三个方面的属性：结构属性、操作属性和联接属性。结构属性表达特征的形状构成及参考基准；操作属性表达对零件的插入、移动等操作信息；联接属性表达零件间的自由度限制、位置限定

5、等联接关系。装配关系（Mate）用来描述待装配的两个零件之间的关系，特征间的装配关系通过特征中参与装配的几何要素来实现。不同特征在装配时，特征间的装配关系不同，限定的自由度数也不相等。零件的装配关系主要分为三种：凸凹特征间的匹配关系(Fit)；平面特征间的贴合关系(Mate)；平面特征间的对齐关系(Align)。通过对工装夹具装配类型的整理、分析，工装夹具中常见的特征之间的配合形式如下表1所示。 表1 不同的匹配关系和相应的典型装配特征1.2 工装夹具装配特征识别为了将夹具元件的几何模型转换为面向装配的特征模型，即是夹具特征识别。该过程将夹具元件的几何信息转化为对应的特征信息，从而得到完整的特

6、征模型。夹具元件的特征识别有两种方法：自动特征识别和交互特征定义8。自动特征识别法借助于三维CAD平台的功能，用计算机智能技术实现对夹具元件大部分几何实体信息的自动获取，并且通过一定的映射关系得到相应所求的特征值，这就是自动特征识别。它以特征识别器遍历零件几何模型数据，将几何模型与一组预定义特征“样板”进行匹配，如螺纹孔特征、定位孔特征，沉头孔特征和面特征等。这种方法可以识别大部分夹具元件特征。交互特征定义交互特征定义是通过对显示在屏幕上的零件实体模型进行交互操作，定义出零件实体模型上的某些特征值。如选取三个特定面定义为槽，从而实现槽特征识别。交互特征定义直观性强，灵活性大，但效率较低，在计算

7、机辅助夹具设计系统中可以作为自动特征识别法的有益补充。本文采用两者结合的方法完成装配特征的识别工作。一方面使用自动特征识别技术识别零件上相对简单的特征9，在用户界面上列表显示，由用户检查正确性，进行修改和确认；另一方面，由用户通过交互式的特征定义直接定义核对夹具元件上的特征信息。1.3 SolidWorks平台的装配通常一个装配体是由数个以上的零件组成的，这些零件被赋予了一定的约束关系，这样的约束关系在三维CAD平台SolidWorks中被称之为配合关系。使用配合关系，可以相对于其它零部件来精确地定位零部件，还可定义零部件如何相对于其它的零部件移动和旋转，本文主要研究的是零件配合时相互的定位关

8、系。零部件相互配合时因定位所建立的配合关系（例如共点、垂直、相切等）只对于特定的几何实体组合有效。Solidworks中把这样的几何实体的组合分成了十类（凸轮、圆锥、圆柱、拉伸、直线、基准面、点、球面、圆形或圆弧边线、曲线）。这十类几何实体的相互组合所产生的有效配合类型有8种(角度、平行、重合、垂直、同心、对称、距离、相切)，分别用以对前十类几何实体中的有效组合类型产生约束。1.4 算法描述本文是在使用数据库对特征进行存储和操作的基础上实现增强装配的，为此特征信息必须以数据库能够识别的数据形式表示。本文对零件特征及其特征面进行编号，把这种能唯一表示一个零件特征或特征面的编号（本文以整数表示）称

9、为特征ID，特征面进行编号称为特征标识。标识的目的是把特征以确定的面信息固化，用以根据用户选择的特征的面决定和另外某个特征进行配合。定义装配零件1的特征种类的集合为FI，令：FI=fix x=1,2,n ； (1)其中fix为零件1特征的预装配面。定义装配零件2的特征种类的集合为FJ，令：FJ =fjx x=1,2,n ； (2)其中fjx为零件2特征的预装配面。定义M是装配关系种类的集合，令：M=Mxx=1,2,n ； (3)其中MX为零件1特征的预装配面fix和零件2特征的预装配面fjx的配合关系。则两个预装配零件用矩阵方程表示为式(4)：下面以T型槽和螺栓的装配为例，说明此算法的实现过程

10、。为了识别装配T型槽特征，首先给T型槽的所有欲装配面分配标记，然后用人机交互的方式按顺序拾取各标记，使得计算机在装配图中可以识别出T型槽特征。其中特征标识标记了特征的所有面，欲装配面只是其中的一部分。如下图对T型槽，分别给其11个面分配标识，即给T型槽的每一个面打标记。图中的数字分别代表T型槽的每个面，这样，在以后的自动装配中，当用户点选到T型槽11个面的任意一个面时都能识别出是T型槽特征。同理，对螺栓的3个面标识完后，指定其为螺栓特征类型。用FT表示T型槽特征的特征面集合，FL表示螺栓特征的特征面集合，M表示两个特征各个特征面的装配关系集合。T型槽面5与螺栓的面2是重合的装配关系，T型槽面6

11、与螺栓的面4是平行的装配关系。这样就确定了两个特征面的装配关系M0。则用矩阵可表示为：当用户点选T型槽零件的任意一个面，如面f6，然后点选螺栓零件的任意面，如面f4。系统自动查询特征标识数据表，识别出面对应的特征，并匹配所有可能特征配对，通过系统特征不配对规则以及用户确认筛选过滤，得到待装配两个特征，最后读取装配关系数据，实现增强装配。1.5 算法流程根据上述算法设计，增强装配流程如下：Step1：给特征的所有欲装配面分配标记，即分配特征ID，并将特征ID信息存入到数据库中；Step2：指定特征间的装配关系并存入装配关系数据库中；Step3：选择需要装配的零件，由计算机查询数据库中的特征标记信

12、息得到零件的所有特征信息并匹配出所有可能的特征对。 case 1：特征不配对规则过滤（例如特征方键和孔不配对等）； case 2：用户确认筛选过滤（一个面属于多个特征，需要用户确认）。然后存入数据库的装配方案表中；Step4：选择装配方案表中所需的一个特征配对由计算机查询数据库中的装配关系完成自动装配。其中上述step1和step2属于增强装配的准备阶段，负责搜集、整理、存储装配特征信息和装配关系信息。整个增强装配阶段的流程如下图所示：1.6 算法分析系统中特征识别是通过人机交互完成的。一方面该算法具有较强的生命力，当出现一个新的特征时（比如一个装配体部件），对新特征进行特征识别或者标识，计算

13、机自动存储该新特征，就完成了特征的扩充；另一方面，这也导致系统在实际使用之前准备工作量比较大。2 数据库设计工装夹具增强装配过程中所涉及到的信息及数据大致分为三类：特征标识信息；装配方案；装配关系。特征标识信息记录特征信息及其组成该特征的面的信息，包括该特征ID信息（特征存储表1）、在装配时所涉及的面信息以及顺序信息（特征存储表2）。装配方案：若干个面的ID配合信息（特征匹配）可以形成一个特征装配方案。特征装配方案一般不是唯一的，所以特征存储时候需要存储不同组的匹配信息。特征存储实现存储不同的特征装配（特征匹配）方案，并方便的查询具体的匹配组以及详细信息。装配关系：预先定义两个特征面配合的关系

14、，存储特征ID的匹配关系，即零件的装配关系。每一个装配方案包括涉及的面信息ID以及具体的两个面的配合信息。3 增强装配系统实现3.1 总体结构整个增强装配系统以SolidWorks为装配平台，系统整体结构如下图8所示，该系统由核心层、功能层、和用户界面3个层次组成。核心模块：由SolidWorks平台、增强装配算法和特征数据库组成，供系统的功能模块进行调用。其中SolidWorks软件平台是程序的基础，增强装配算法是系统的灵魂，而特征数据库则是关键。整个装配过程都是围绕数据库进行的，因此，数据库的设计这个系统成功的关键。功能模块：系统的执行部分，包括SolidWorks底层操作模块和特征数据操

15、作模块2个子模块。这个模块所涉及的操作都是与通过用户界面进行的，是增强装配系统的基础操作。用户界面：实现与SolidWorks系统的无缝结合，指定整个增强装配过程的操作流程，涉及用户特征标识、户特征面选择操作、特征匹配列表框操作、装配关系维护操作等。3.2 模块实现3.2.1 solidworks底层操作模块本模块是SolidWorks的底层操作模块，是程序用来完成与SolidWorks相关的底层操作的。本模块主要负责完成增强装配功能中与solidworks相关的交互，包括特征面的选择、根据特征匹配自动装配、高亮显示、给零件面分配ID、通过面得到特征ID等，包括一个SWOperation类操作

16、。SWOperation类 -SolidWorks底层操作类，完成大部分与SolidWorks相关的底层操作。主要是封装SolidWorks API，负责完成零件、特征、面的选中和高亮等操作。3.2.2 特征数据库操作模块本模块是与数据库直接相关的操作模块，完成与数据库相关的各种操作。也就是说，本模块负责完成特征标识、特征匹配、装配关系的建立、维护等功能，包括FeatureSign、FeatureMate和DBOperation三个类操作。I) FeatureSign-特征标识类，完成特征标识入库的操作，涉及到的核心函数包括：1）Distributeid()：给所有面分配ID；2）SaveID

17、ToDB()：把选中的特征组合面的ID值存入数据库。其中调用了数据库操作函数Feature_Insert()；3）其他的一些相关操作等。II)FeatureMate -特征匹配类，主要在数据库操作类的支持下，建立特征匹配完成实际的面信息存储，涉及到的函数包括：1）CreateMate()：根据指定的面建立一个匹配。2）CreateAssemblyByMate()：根据匹配建立装配关系；3）UpdateAssemblyByMate()：根据匹配更新装配关系；4）SaveMateToDB()：把选中的特征匹配信息存入数据库；5）其他的一些相关操作等。III)DBOperation -数据库操作类，

18、根据设计的数据库表结构，实现表基本操作，并封装为关于特征标识、特征存储、装配关系建立等的函数。3.2.3用户界面操作模块本模块通过对话框内的信息的选择和对话框控件来完成各种用户的具体操作，得到装配所需要的信息，然后在特征数据库中查询匹配，实现增强装配。3.3 应用工装夹具的增强装配应用包括后台操作（即：特征标识和特征检查）和前台操作（即：特征识别和特征装配）。4 结论本文结合现有CAD软件装配功能的特点，使用基于装配特征识别的增强装配算法，构建了工装夹具增强装配系统，具有特征的扩充和动态变化的特点，在实际装配应用中不考虑零件空间的移动和旋转，快速提高了CAD软件装配功能的效率。该系统已在某商业

19、化“KBE夹具快速设计系统”中实际应用。参考文献1 吴玉光，高曙明.组合夹具设计的几何原理J.机械工程学报,2002,38(1)：117-122.2 Pelinescu D M,Wang M Y.Multi-objective Optimal Fixture Layout DesignJ. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, 2002,18: 365-372.3 Kumar A S,Fuh J Y H,Kow T S. An automated Design and Assembly of Interference-free Modu

20、lar Fixture SetupJ. Computer-Aided Design, 2000(32): 583-596.4 沈梅, 何小朝, 张铁昌.基于装配特征的装配建模J.中国机械工程,2001.12(9)：1025-1029.5 张萍, 廖文和, 刘长毅.基于装配特征的零件自动装配J.电气技术与自动化, 2004,33(5)：96-99.6 马瑞晓, 秦鹏飞, 杨建国等.DFA中零件对称性特征自动识别J.中国纺织大学学报,1998,24 (1)：262-2917 融亦鸣, 朱耀祥, 罗振壁.计算机辅助夹具设计M. 北京：机械工业出版社，20028 高曙明.自动特征识别技术综述J.计算机学报,1998,21(3)：281-288.9 顾小锋.2.5维零件特征识别及其应用研究D,西安：西北工业大学，2006