机械专业中文翻译智能腔布置设计系统的注塑模具.docx

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机械专业中文翻译智能腔布置设计系统的注塑模具

外文翻译

专业机械设计制造及其自动化

学生姓名

班级

学号

指导教师

外文资料名称：

AnIntelligentCavityLayoutDesignSystemforInjectionMoulds

外文资料出处：

InternationalJournalofCAD/CAMVol2,No.1,pp

69～75（2002）

附件：

1.外文资料翻译译文

2.外文原文

指导教师评语：

签名：

年月日

智能腔布置设计系统的注塑模具

胡卫刚，SyedMasood

朱丹萍译

摘要：

本文介绍了多腔注塑模具。

多腔注塑模具是一种智能腔布置设计系统。

该系统的目的是协助模具设计人员在腔布局设计，在概念设计阶段。

该复杂性和原则腔布局设计以及各属地的注塑模具设计介绍。

对于腔布局设计，从功能，整体结构和总体过程中一一解释。

文中还讨论了这些问题，作为知识表示和基于案例的推理在使用该系统的发展。

系统的功能是用一实例说明了腔布局设计问题。

关键词：

智能设计，腔体布局设计，注塑模具设计，基于案例推理，系统设计。

1、导言

在制造，注塑成型，是一个最广泛使用的生产工艺生产塑胶零件与高生产速度和很少或没有整理需要对塑料制品等。

过程包括注射液的塑料材料，从一个热点成为一个封闭的模具，从模具中使塑料酷凝固和拔出成品。

因为每一个新的塑料制品，注塑成型机，需要有新的注塑模具。

设计和制造注塑模，是一个费时和昂贵的过程和传统上需要高度熟练的工具和模具制造商。

注塑模具包括几个部分，其中包括结晶器基地，有溶洞，导向销，浇道，盖茨，冷却水渠道，幻灯片和喷射器。

模具设计也受其他几个因素，如部分几何，模具素材，每腔模具。

在计算机技术和人工智能智力中得到指示，以减少成本和时间，在设计和制造的一种注塑模具。

注塑模具设计一直是主要的研究领域，因为它是一个复杂的过程涉及几个子设计相关的各种组件该模具，每个需要专业的知识和经验。

模具设计，也影响到生产率，模具维修成本，可制造模具，和高质量的注塑部分。

大部分的工作在模具设计工作已经向应用系统，知识为基础的系统和人工智能情报，以补充大量专业知识，在传统的设计过程。

kruth和willems研制出一种智能支持系统的设计注塑模具整合商用CAD/CAM系统，关系数据库和一个专家系统。

提出了一个系统化方法论和知识库，为注塑模具设计在并行工程环境。

raviwongse和allada制定了一个神经网络化设计辅助工具，计算出模具复杂性指数，以帮助模具设计人员，以评估他们提出了模具设计对模具制造。

制定了一个计算系统为工艺设计的注塑基于黑板为基础的专家系统和基于案例推理方法，其中包括模具设计，生产调度，成本估算和注塑

参数。

讨论了注塑模具设计，从功能性透视使用功能设计知识。

发展一个互动的以知识为基础的CAD系统注射模具设计知识和图形模块。

几项研究也取得了改善设计中的具体组成部分的注塑模具。

王景荣等制定了一个以知识为基础的和面向对象设计方法的饲料系统注塑模具，它可以有效地设计类型，位置和大小相当于一浇注系统在模具。

也开发了软件系统，实现自动设计浇注并提供评价浇注设计基于特定的性能参数。

提出了一套方法测定方向，在注塑模具设计的基础上自动识别与提取削弱特点。

在模具设计中通过计算削弱卷，最大限度地减少破坏了工作，在设计冷却系统在注射模，并提出优化设计根据热分析和设计灵敏度分析该冷却阶段的注射成型工艺。

注塑模具设计中，其中有很少人注意设计的腔布局多腔注塑模具。

腔布局设计影响到整个过程的注塑成型，直接，由于这是其中一个最重要的阶段，在模具设计过程。

审议腔布局设计在注塑模具，在概念设计阶段，将改善质量注射成型产品。

本文介绍了开发一个设计支持系统，所谓智能腔布局设计系统，为多腔注塑模具基于知识基础和面向对象的方法。

它采用了基于案例，并裁定为基础的推理到达布局解决方案。

它是基于对商业软件系统命名为综合开发平台，让顾客发展自己的知识为基础的系统。

该目的是要充分利用现有的技术人工智能在协助模具设计师概念设计阶段。

2、型腔布置设计在注塑模具

目前的做法为注塑模具的设计，尤其是腔布局设计，在很大程度上取决于设计师的经验和知识。

因此，它将是不可取利用知识工程，人工智能和智能设计技术在创造一个可接受型腔布置设计在注塑模具准确，高效率。

在模具设计中，大多数的格局腔布局和规则和原则腔布局设计也可以很容易的代表参与形式的知识，它可以用来设计系统。

例如，以选择合适的布局模式设计主要是依赖于工作环境，条件和要求的客户，主要基于设计师的技能和经验。

作选择相互矛盾的因素，将依靠明显设计师的知识和经验。

这是相当适合智能化设计技术，以用于系统设计这样的情况，特别是创新设计。

注射模的设计，主要涉及考虑设计的下列要素：

（1）模具类型

（2）有多少腔腔布局

（4）流道系统

（5）喷射系统

（6）冷却系统

（7）确定冷却系统

（8）图形结果显示，输出

3、结构和设计过程

结构智能腔布局设计系统是基于案例推理和推理设计围绕软件系统。

所示的总体结构可以看出，一般设计过程中开始与定义中的设计规格。

该系统检索出类似的案件，从案件基地通过计算之间的相似性案件和新的案例。

如果解决不好，那么将利用以规则为基础的推理双方达成一项解决方案。

如果解决的办法是仍然不理想的话，那么用户必须修改部分的初步设计规格。

使用基于案例的技术，在设计过程中使用户能够获得解决问题的设计问题更迅速和灵活的结构，知识基础和数据库的使用在发展是基于背后知识库和数据库结构，从软件系统是上讲，这是一个在商业上可用软件开发平台。

4、发展

4.1、分类知识

各种逻辑和步骤所涉及的版面设计，有各种不同的知识，并需要以描述和代表在腔版面设计。

该类型的知识，可分为五种基于面向对象（面向对象）的概念，分述如下：

（1）设计实例/案例：

以前设计的情况下，结合目前的设计实例

（2）属性：

设计变量，特性设计问题

（3）规则：

一般设计规则，设计经验

（4）程序和/或模型：

数值计算，数学建模，分析，评价和程序。

4.2、基于案例的推理

基于案例推理法是依赖于第一案例名词。

基于案例检索的基础是"相似公制"。

因此，如何计算相似度显然很关键。

相似性度量让每一个层面对应于一个领域，其价值是在查询，它们之间的距离的情况和查询（对应点在这多维空间）的计算方法是不同的，为序和名义领域的合作。

4.3、距离为序领域的距离计算方法是：

（1）其中，自dij必须介于0和1，还必须介于0和1。

（2）其中，因为该公司与dij必须介于0和1，还必须介于0和1。

4.4、验证案例

验证的情况是，以检查是否每条可接受的情况下，找出最合适的一个，所以每个案件应相关的测试方法和测试结果都不同。

不仅如此，根据一定的条件，它的测试结果，设计问题，可视为解决方案原型为进一步完善。

4.5、准则的有效性降低成本

随着应用空腔布局，两种降低成本。

一个是整体理论降低成本所取得的使用系统进行概念设计的注射液模具。

另一种是实际成本降低的价值记录在案例中，其中可能被用来做案例库推理，如果案件以"降低成本"为理论之一，就没有必要的任何标准的有效性，降低成本，因为节省成本将明显地走出来，提高设计质量和回应给客户。

对于有效性的实际成本进一步降低。

举例来说，我们可以比较一下，，并确定哪一个能更好地适合客户的要求。

你还可以使用比例降低成本的公式做比较。

该百分比降低成本都可以计算出来。

5、应用实例

一个应用实例，"测定腔布局模式"，"概念设计腔布局"所提供的智能腔布置设计系统,提供以下资料：

如果最初的设计条件是：

（1）使用什么类型的模具？

两板块

（2）使用什么类型的转轮？

（3）什么形状的产品能使其成型？

矩形，其结果是由于：

格局腔布局设计是：

Y型矩形布置知识基础，是开发利用的特点。

6、结论

问题的设计型腔布置多重腔注射模具由电脑辅助设计支持系统。

注塑成型由计算机为基础的设计系统提供,极大的节省了时间和成本，在达成最佳布局。

发展智能腔布局设计系统）相信是第一次尝试在这个方向利用知识为基础的方针。

该发展注塑模具是基于在Windows环境下PC机。

从实际的角度来看，可以用来作为一种工具来设计以落实腔布局设计的注射液模具在概念设计阶段。

它提供了一个积极一步的发展，完全自动化注塑模具设计过程中，从产品模型模具制造。

七、参考文献

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[15]TheHaleyEnterprise,Inc.（1994）,“DocumentationofRETE++”.

AnIntelligentCavityLayoutDesignSystemforInjectionMoulds

WeigangHuandSyedMasood*

Abstract-ThispaperpresentsthedevelopmentofanIntelligentCavityLayoutDesignSystem（ICLDS）formultiplecavityinjectionmoulds.Thesystemisintendedtoassistmoulddesignersincavitylayoutdesignatconceptdesignstage.Thecomplexitiesandprinciplesofcavitylayoutdesignaswellasvariousdependenciesininjectionmoulddesignareintroduced.Theknowledgeincavitylayoutdesignissummarizedandclassified.Thefunctionality,theoverallstructureandgeneralprocessofICLDSareexplained.Thepaperalsodiscussessuchissuesasknowledgerepresentationandcase-basedreasoningusedinthedevelopmentofthesystem.Thefunctionalityofthesystemisillustratedwithanexampleofcavitylayoutdesignproblem.

Keywords:

Intelligentdesign,cavitylayoutdesign,injectionmoulddesign,case-basedreasoning,designsupportsystem

1.Introduction

Inmanufacturing,theinjectionmouldingisoneofhemostwidelyusedproductionprocessesforproducingplasticpartswithhighproductionrateandlittleornofinishingrequiredonplasticproducts.Theprocessconsistsofinjectingmoltenplasticmaterialfromahotchamberintoaclosedmould,allowingtheplastictocoolandsolidifyandejectingthefinishedproductfromthemould.Foreachnewplasticproduct,theinjectionmouldingmachinerequiresanewinjectionmould.Designandmanufactureofinjectionmouldisatimeconsumingandexpensiveprocessandtraditionallyrequireshighlyskilledtoolandmouldmakers.Aninjectionmouldconsistsofseveralcomponents,whichincludemouldbase,cavities,guidepins,asprue,runners,gates,coolingwaterchannels,supportplates,slidesandejectormechanism[1].Designofmouldisalsoaffectedbyseveralotherfactorssuchaspartgeometry,mouldmaterial,partinglineandnumberofcavitiespermould.

Withtheadvancesincomputertechnologyandartificialintelligence,effortshavebeendirectedtoreducethecostandleadtimeinthedesignandmanufactureofaninjectionmould.Injectionmoulddesignhasbeenthemainareaofresearchsinceitisacomplexprocessinvolvingseveralsub-designsrelatedtovariouscomponentsofthemould,eachrequiringexpertknowledgeandexperience.Moulddesignalsoaffectstheproductivity,mouldmaintenancecost,manufacturabilityofmould,andthequalityofthemouldedpart.Mostoftheworkinmoulddesignhasbeendirectedtotheapplicationofexpertsystems,knowledgebasedsystemsandartificialintelligencetoeliminateorsupplementthevastamountofhumanexpertiserequiredintraditionaldesignprocess.KruthandWillems[2]developedanintelligentsupportsystemforthedesignofinjectionmouldsintegratingcommercialCAD/CAM,arelationaldatabaseandanexpertsystem.Leeet.al.[3]proposedasystematicmethodologyandknowledgebaseforinjectionmoulddesigninaconcurrentengineeringenvironment.RaviwongseandAllada[4]developedaneuralnetworkbaseddesignsupporttooltocomputethemouldcomplexityindextohelpmoulddesignerstoassesstheirproposedmoulddesignonmouldmanufacturability.KwongandSmith[5]developedacomputationalsystemfortheprocessdesignofinjectionmouldingbasedontheblackboard-basedexpertsystemandthecase-basedreasoningapproach,whichincludesmoulddesign,productionscheduling,costestimationanddeterminationofinjectionmouldingparameters.Brittonet.al.[6]discussedtheinjectionmoulddesignfromafunctionalperspectiveusingfunctionaldesignknowledgeandanumberofknowledgelibrar