A review and analysis of current computeraided.docx
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Areviewandanalysisofcurrentcomputeraided
目前计算机辅助夹具设计方法的回顾与分析
IainBoyle,YimingRong,DavidC.Brown
（伍斯特理工学院，美国）
摘要：
现代市场的主要特点是各种消费者的需求。
为有效应对这一需求，制造商需要确保他们的生产实践具有充分的灵活性，使他们能够实现快速的产品开发。
夹具，它包括使用固定装置在加工过程中固定工件，使它们可以转化成符合要求的设计规范部分，是实现制造挠性的显著贡献因素。
为了使柔性夹具，水平相当的研究工作一直致力于通过计算机辅助夹具设计（CAFD）的工具和方法的发展支撑夹具设计的过程。
本文包含这些研究工作进行了审查。
超过75CAFD工具和方法是在它们所支持的夹具设计阶段，并在它们所基于的底层技术条件审查。
审查的主要结论是，虽然显著的进步已在支撑夹具设计，有主要需要进一步努力，两个研究问题。
其中第一项是，目前的研究CAFD分割的性质，仍然需要提供更具凝聚力夹具设计支持。
其次，更加注重需要扶持灯具的物理结构的详细设计。
关键词：
计算机辅助夹具设计；夹具设计；夹具规划；夹具验证；设置规划；设计单位
1引言
对于制造企业的一个关键问题是发展，设计和生产出各种高品质的产品在短时限的能力。
快速发布一个新产品进入市场，超前的任何竞争对手，在能够确保对市场的比例更高，增加利润的关键因素。
作为消费欲望不同的结果，批量生产的产品，现在更多的常态而不是大规模生产，从而导致需要厂商开发灵活的生产实践，实现了快速周转的产品开发。
许多因素促成了一个组织实现柔性制造能力，其中之一是在生产过程中使用的灯具中，工件经过多个加工操作产生的，其后组装成产品的各个部分。
赛程用于快速，准确，如加工过程中牢固地定位工件的所有加工零件属于设计规范的一部分。
这样的精度有利于零件的互换性是在许多现代制造业有许多不同的产品具有公共部分的盛行。
带夹具的成本可以占到制造系统的总成本的10〜20％[1] 。
这些成本不仅涉及到夹具的制造，装配和操作，也给自己的设计。
由此出现了通过降低与夹具相关，两种方法都在追求这个目标已经通过了设计成本所能获得显著效益。
一个集中在开发柔性夹具系统，如采用相变材料，用于固定工件[2]和商业组合夹具系统的发展。
然而，柔性夹具咒语的显著限制是，它没有解决设计夹具的难度。
为了解决这个问题，第二个研究方法已经开发计算机辅助夹具设计（CAFD）系统，能够支持并简化夹具的设计过程，这是本研究是本文内进行审查。
第2节描述的主要阶段和各种需求驱动夹具的设计过程。
随后在第3节已经集中在技术和工具的发展，用于支撑设计过程的这些各个阶段研究工作的概述被提供。
第4节批评这些努力确定在CAFD研究当前的差距，最后是本文的结论，通过提供未来CAFD研究的一些潜在方向。
在继续之前，值得一提的是，有过以前的夹具的研究评论，最近Bi和张[1]和Pehlivan和萨默斯[3] 。
毕，张，同时提供CAFD研究一些细节，往往侧重于灵活的夹具系统的开发，并Pehlivan和萨默斯侧重于信息集成夹具设计中。
本文的价值在于它提供了一个深入的审查和电流CAFD技术和工具的批判，以及它们如何提供支持整个夹具设计过程。
2夹具设计
本节概述装置及夹具设计过程更加有针对性地对这些研究工作将分别审查和批判在第3和第4的主要特点。
物理夹具由支持和夹紧工件的设备[4] 和 [5] 。
图。
1表示一个固定在其中的工件靠在定位器准确地定位它的一个典型的例子。
夹具加工从而保证工件的位置，在保持对定位器的工件。
该定位单元本身由定位器支撑单元和定位器接触工件。
夹紧单元包括一个夹子支撑单元和接触工件并施加夹紧力来约束它夹紧的。
图1一个典型的夹具（a）与（b）与工件
通常，使这种灯具被创建的设计过程中有四个阶段：
设置规划，夹具规划，单元设计和验证，如图所示。
2，其适于从Kang等人[6] 。
在安装过程中规划的工件和加工信息进行分析，以确定每个设置执行所有必要的加工操作及相应的定位基准面需要设置的数量。
一个设置表示可以在工件上，而不必手动改变工件的位置或方向来执行的处理的组合。
要生成一个固定的每个设置夹具规划，单元设计和验证阶段执行。
图2夹具设计过程（改编自Kang等人[6] ）
在夹具规划，将生成一个安装在夹具的要求和布局计划，这是朝着解决这些需求的第一步是生成的。
这种布局计划详细工件表面与夹具的定位和夹紧装置会建立联系，连同定位和表面位置的夹紧点。
定位点的数量和位置必须使得在工件的六个自由度（附图3）加工过程中有足够的约束[7] ，并有多种概念上的定位点的布局，能够促进这一点，如3-2-1定位原理[4] 。
在第三阶段中，合适的单元设计（即，定位和夹紧单元）产生和夹具是在验证阶段随后测试，以确保它符合要求的夹具驱动程序的设计。
值得一提的是，验证设置和夹具计划可以发生，因为它们会产生与单元设计之前。
图3六自由度
夹具的要求，这虽然在康未示出等人[6]中的夹具的规划阶段，通常生成的，可被分成6类（表1）。
“物理”类的要求是最基本的，涉及到确保灯具可以实际支撑工件。
“忍”的要求涉及到确保定位公差足以准确和同样定位工件的“约束”的要求专注于保持这样的精度的工件和夹具受到切削力。
在“支付能力”的要求涉及到确保灯具代表值，例如在材料方面，操作和组装/拆卸成本。
表1中。
夹具的要求。
物理
•
夹具必须在物理上能够容纳所述工件的几何形状和重量。
•
夹具必须允许访问所述工件特征进行加工。
公差
•
夹具定位公差应足以满足零件设计公差。
约束
•
该夹具应保证工件稳定性（即，确保工件的力和力矩平衡得以维持）。
•
夹具应保证夹具/工件刚度足以防止变形的发生，可能导致无法达到设计的公差。
承受能力
•
该夹具成本不得超过所需的水平。
•
夹具装配/拆卸时间不得超过所需的水平。
•
该夹具操作的时间不得超过所需的水平。
预防碰撞
•
该夹具不应引起刀具路径夹具碰撞发生。
•
该夹具应引起工件夹具碰撞发生（不是在指定的定位和夹紧位置等）。
•
该夹具不应引起夹具，夹具碰撞发生（不是在指定的固定组件连接点除外）。
可用性
•
灯具重量不得超过所需的水平。
•
该夹具不应引起表面损伤的工件/夹具接口。
•
灯具应到指定的工件特征提供工具的指导。
•
该夹具应保证防错（即夹具应防止工件的不正确插入夹具）。
•
灯具应便于芯片脱落（即夹具应允许加工芯片从工件和夹具流走提供了一种手段）。
的“碰撞检测”的要求聚焦在确保夹具不与加工路径，工件，或什至本身发生碰撞。
在“可用性”的要求与夹具人体工程学，包括例如需要涉及到确保夹具配备防错，以防止不正确的插入工件，和芯片脱落，在那里从工件去除切屑加工夹具助攻。
与许多设计的情况下，这些要求相互冲突的性质是有问题的。
例如重夹具可以在稳定性方面是有利的，但可以成本（由于增加了材料成本）和可用性造成不利影响（因为增加的重量可能会妨碍手工处理）。
这种冲突添加到夹具设计的复杂性，并有助于需要对CAFD研究在第3节评论。
3目前CAFD方法
本节介绍了当前CAFD的研究工作，重点在它们所支持的四个阶段夹具设计的方式。
表2提供了研究工作的依据他们所支持的设计阶段总结中，他们寻求解决（夹具要求大胆的文字亮点该要求被寻址到一个显著程度深，而正常的文本的深度的程度是较小的性质），并且在它们主要基于的底层技术。
3.1，3.2，3.3 和 3.4描述了不同的方法，用于支撑安装规划，夹具规划，单元设计和验证，分别。
另外，第3.5节讨论了关于代表装夹信息CAFD的研究工作。
表2。
研究工作
SP
FP
UD
V
考虑需求
基础技术
阿马拉尔等人[74]
✓
✓
PR，CR
位移优化
An等人[63]
✓
✓
公关
参数化建模
班萨尔等人[23]
✓
✓
✓
PR，TR，CR
基于规则的方法，公差敏感度分析
波义耳等人。
[31]
✓
✓
✓
✓
PR， TR，AR，CR，CDR，UR
基于案例推理与位移分析
Brost和Goldberg [40]
✓
✓
PR，CR
几何形状和图形力分析
Cai等人[25]
✓
✓
PR， TR
运动学算法
Camelio等人[79]
✓
PR， TR
动态变化分析
塞西尔[66]
✓
✓
PR，CR
应力性骨折分析
邓和Melkote [30]
✓
✓
PR，CR
利用粒子群优化力分析[90]
Gologlu [20]
✓
✓
✓
PR， TR
与几何推理的启发式规则库的方法
Hebbal和梅塔[27]
✓
✓
PR， TR，AR
矩阵分析
胡和蓉[84]
✓
CDR
增强二维几何叠加
黄[12]
✓
✓
PR，TR
图论用宽容的因素
黄和刘[14]
✓
✓
PR，TR
图论中使用公差正常化
黄宾虹，张大千[10]
✓
✓
PR，TR
图论中使用公差分析
亨特等人[32]
✓
✓
✓
PR，TR
基于规则的方法
亨特等人[33]
✓
✓
✓
PR，TR，CR
基于规则的方法
乌尔塔多和Melkote [68]
✓
✓
✓
PR，CR
刚度，位移分析
乌尔塔多和Melkote [67]
✓
✓
✓
PR，CR
优化的刚度，位移分析
Joneja和Chang [34]
✓
✓
✓
✓
PR， CR
启发式的喜好与螺杆集合论
Kang等人[6]
✓
PR，TR，CR
几何和动力学模型分析
卡什亚普和DeVries医师[44]
✓
✓
PR，CR
利用罚函数方法位移优化
卡亚[47]
✓
✓
PR，CR
遗传算法（GA）的优化的刚度，位移分析
Kim等人[24]
✓
PR， TR
定性规则为基础的分析
香港及Ceglarek [53]
✓
✓
公关
普鲁克为基础的成对的优化
的Krishnakumar和Melkote [45]
✓
✓
PR，CR
利用遗传算法优化的位移
Krishnakumar等人[46]
✓
✓
PR，CR
利用遗传算法优化的位移
Kumar和倪[18]
✓
✓
✓
PR，TR，CR，UR
基于案例推理
Kumar等[60]
✓
✓
PR，AR
GA/神经网络
Kumar等[59]
✓
公关
规则归纳和再利用
Kumar等[82]
✓
✓
✓
PR，CDR
容积分析
Lee等人[54]
✓
✓
公关
遗传算法优化
Li等人[36]
✓
✓
✓
公关
基于案例推理
Li和Melkote [51]
✓
✓
PR，CR
非线性优化算法
廖和胡[29]
✓
✓
PR，CR
有限元和非线性刚体动力学分析
林与黄[38]
✓
✓
✓
公关
成组技术/神经网络
刘和强[70]
✓
PR，CR
力和力矩分析
默文等人[88]
✓
✓
✓
公关
启发式规则库
默文等人[65]
✓
✓
✓
PR， CR
非优化的进化算法
德表[50]
✓
✓
PR，CR
伪梯度的优化
明和麦[28]
✓
✓
PR，TR
神经网络
倪和Kumar [35]
✓
✓
✓
✓
PR， TR，CR，AR，CDR
增强与有限元分析基于规则的方法
Nnaji和阿亚丁[55]
✓
✓
PR，CR
基于规则的方法，稳定性分析
Ong等。
[26]
✓
✓
PR，AR
用遗传算法优先级矩阵
Pelinescu和王[42]
✓
✓
PR，CR
使用交换算法的多目标优化
Peng等人[64]
✓
✓
PR， CDR
几何约束推理
Perremans [57]
✓
✓
公关
基于规则的方法
清莱和Xirouchakis [76]
✓
PR，CR
有限元分析
Rameshbabu和Shunmugam [21]
✓
✓
公关
基于规则的方法具有图形分析
Ratchev等人[75]
✓
PR，CR
有限元分析
罗伊和辽[83]
✓
✓
PR，CR，CDR
黑板框架
罗伊和辽[39]
✓
✓
PR，CR
基于规则与位移分析
罗伊和辽[72]
✓
PR，CR
力和力矩平衡分析
赖尔等人[81]
✓
✓
PR，TR，CDR
几何推理
萨尔马和Wright [9]
✓
✓
PR， AR
图法
Satyanarayana和Melkote[78]
✓
PR，CR
有限元分析
Siebenaler和Melkote [77]
✓
PR，CR
有限元分析
宋和荣[71]
✓
✓
PR，CR
几何约束推理
Trappey和刘[69]
✓
PR，CR
力和力矩平衡分析
Vallapuzha等人[48]
✓
✓
PR，CR
采用有限元分析优化遗传算法
Waiyagan和Bohez [22]
✓
✓
公关
基于规则的方法
王[80]
✓
✓
PR，TR
公差分析
王与荣[37]
✓
✓
✓
PR， TR
基于案例推理
Wang等人[41]
✓
✓
PR，CR
多标准优化
Wu等人[58]
✓
✓
公关
几何和基于规则的方法
Wu等人[61]
✓
✓
✓
PR，TR，CR
几何推理
吴和陈[43]
✓
✓
PR，CR
利用螺旋理论基于遗传算法的优化
吴和张[19]
✓
✓
PR， TR
面向对象的推理与模糊集优化
Wu等人[73]
✓
✓
PR，CR， UR
机械联动分析
姚明等人[15]
✓
✓
PR，TR， AR
使用容差分析有向图理论
Zhang等人[17]
✓
✓
✓
PR，TR
使用容差分析有向图理论
张和林[16]
✓
✓
PR，TR
使用容差分析有向图理论
Zhou等人[11]
✓
✓
PR，TR
图论中使用公差分析
关键：
SP-设置规划; 公关物理要求; FP-夹具规划; TR-公差要求; UD-单元设计; AR-承受能力的要求; V-验证; CR-制约的要求; CDR-碰撞检测的要求; UR-可用性的需求。
3.1设置规划
设置规划涉及的识别加工设置的，其中一个人的设置定义了可以被加工的工件，而不必手动改变工件的位置或方向的功能。
此后，在设计过程中的剩余阶段专注于开发单个固定装置固定工件的每个设置。
从夹具的角度来看，从设置规划阶段的主要输出是每一个需要设置的识别和定位基准（即，将用于定位工件在夹具的主要表面）。
设置规划内的重点任务是能够一次装夹中加工功能分组或聚类。
加工特征可以被定义为通过切削工具扫过的容积，并且典型的例子包括孔，槽，表面，和口袋[8] 。
聚类的这些功能集成到单个的设定取决于多种因素（包括特征之间的公差的依赖，将被用于创建功能，切削工具的方法的方向上的机械工具的能力，而加工特征的优先级命令），以及一些技术已经被开发以支持建立规划。
图论和启发式推理是用来支持设置规划中最常用的技术，尽管基于矩阵技术和神经网络也被采用。
3.1.1方法设置规划
利用图论中的确定和表示设置一直是特别流行的方法[9] ，[10] 和 [11] 。
图形由两组要素：
顶点，它代表工件的特征，以及边缘，这表示功能和驱动器设置标识之间存在的关系。
其性质可能有所不同，例如在萨尔马和Wright [9]考虑特征加工顺序关系是显着的，而黄和张[10]重点在功能之间存在的耐受性关系。
鉴于这些边缘可以根据容差幅值进行加权，该曲线图的方式也可以方便的设置，可以减少耐受性通过严格的公差的分组叠加起来设置之间的误差的识别。
然而，这可以证明是有问题给出不同的误差类型的幅度比较彼此的难度因此黄[12]包括使用的耐受性因素[13]作为促进这样的比较，这是完善和黄延长的手段，刘[14] ，以迎合更多不同类型的耐受性和多重公差要求被具有相同的功能集相关联的情况。
虽然有些方法使用无向图，以协助建立识别[11] ，姚等人[15] ，张和林[16] ，张等人[17]用有向图有利于确定明确表示哪些功能和应作为定位基准面（图4中除了设定识别和测序）。
此外，姚明等人。
通过考虑可用的机床能力在两阶段设置规划过程细化确定设置。
图4工件（a）及其有向图显示了定位基准（B）（改编自Zhang等[17] ）
经验知识，启发式推理的形式，也被用来帮助设置规划。
它的流行源于一个事实，即夹具设计的有效性已经被认为是依赖于夹具设计者的经验[18] 。
为了支持设置规划，这些知识通常被的经验得出的启发式规则的形式举行，虽然面向对象的方法有偶尔被采用[19] 。
例如Gologlu [20]采用启发式规则与几何推理来支持功能聚类，特征加工的优先级，并定位基准的选择。
在这种启发式方法，重点往往落在规定的有关用于创建它们的特性和加工过程的物理本质[21] 和 [22] 。
虽然有些技术确实包括功能公差的考虑[23] ，分析其深度可以小于内的基于图形技术的发现[24] 。
同样的，运动的方法[25]已经被用来促进刀具接近方向时特征聚类的影响比使用基于规则的方法通常是实现了更深入的分析。
然而，值得注意的是，基于图形的方法往往是增强与体验的规则基础，以提高他们的整体效益[16] 。
矩阵为基础的方法也被用于支持设置规划，其中一个矩阵定义特征簇生成和随后改进。
王等人[26]确定特征优先级矩阵概述了哪些功能可以加工，然后对一些成本指标（如机床的成本，随着时间的推移变化等）的混合遗传优化的顺序算法仿真，通过考虑动态变化的机床功能退火方法。
Hebbal和梅塔[27]生成基于机床做法方向，随后通过了考虑定位的面孔和功能公差算法的应用细化每个功能的初始特征分组矩阵。
另外，利用神经网络来支持设置规划也被调查。
神经网络的互连简单的元素，其中的互连从一组示例数据的“教训”的网络。
一旦受过教育的，这些网络可以产生送入网络的新问题的解决方案。
明和麦[28]使用该产品采用优先级，刀具接近方向，忍的关系被送入一个Kohonen自组织神经网络运营组为各个功能设置成一个神经网络方法。
3.2夹具规划
夹具规划涉及的物理，宽容，约束，承受能力，防止碰撞和可用性在上市要求方面一个夹具要求全面的定义表1，并创建一个夹具布局计划。
平面图表示夹具解决这些需求的第一部分，并指定对工件的定位和夹紧点的位置。
许多布局规划方法特征检验，特别是有关约束的要求。
通常，这验证形成一个反馈回路，旨在优化布局的计划就这些要求的一部分。
用于支持夹具规划技术现在就夹具需求定义，布局规划和布局优化讨论。
3.2.1方法以确定夹具的要求
全面灯具需求定义很少被关注，主要取决于个人需求的定义聚焦的物理，公差范围内，并限制要求。
例如，Zhang等[17]通过工件的特征公差分析进行公差要求定义，以确定在每个定位点所允许的宽容和容忍到它的来源分解。
在允许的定位点精度是由一些因素，如定位单元公差，机床公差，在该定位点的工件变形，等等。
这些分解公差要求后可驱动夹具设计：
例如，在单元设计阶段开发的定位单元的公差不能超过规定的定位单元的公差。
在一个类似的个人主义静脉，的夹紧力要求的锁模单元必须实现定义也受到了关注[29] 和 [30]。
在一个更全面的方法，波义耳等人[31]通过方便使用，提供的中列出的要求的初始分解骨架要求确立了全面的要求规范表1，并通过一系列的分析和互动，其后精与夹具设计。
Hunter等[32] 和 [33]也注重功能性需求驱动的夹具设计，但限制他们的重点主要是物理和制约的要求。
3.2.2接近非优化布局规划
布局规划涉及的定位原理，它定义了数字和定位和夹紧点的总体布置的识别，工件表面它们接触，并且表面坐标，其中发生接触的位置。
对于非优化布局规划，办法基于所述再利用经验知识的已被使用。
此外，以规则为基础的方法[20] ，[34] 和 [35]这在本质上对那些在讨论类似第3.1节，基于案例的推理也被使用。
CBR是使用以前的问题的具体知识来解决新的一般问题的解决方法。
在采用这种方法来布局规划，通过检索用于从含以前工件知识案例库类似的工件和他们的发展蓝图计划得到了工件的布局计划[18] ，[36] 和 [37] 。
根据它们的部分家族分类，公差，特征等工件的相似特征通常通过分度工件。
林与黄[38]采用类似的工件分类方法，但使用神经网络检索蓝图。
进一步的工作一直寻求验证蓝图并在必要时修理。
例如罗伊和辽[39]进行工件变形分析，如果变形过大就业启发式规则搬迁和重新测试定位和夹紧位置。
3.2.3接近布局规划优化
布局规划优化是内CAFD常见和发生相对于工件的稳定性和变形，这都限制要求。
基于稳定性的优化通常侧重于确保发展蓝图满足运动形封闭的约束（其中一组触点的完全约束极小部分运动），并与以某种形式的稳定为基础的要求，如最小化的定位势力优化充实本和/或夹紧点[40] ，[41] 和 [42]。
吴和陈[43]专注于优化稳定性（测量稳定性，在讨论第3.4节利用遗传算法（GA），这是经常使用的基于变形优化技术）。
这是进化算法的例子，经常被用来解决最优化问题，并从生物进化中汲取了灵感。
在支撑夹具规划的应用天然气，潜在布局规划方案被编码成二进制字符串，测试，评估，并通过繁殖，变异和交叉进行的“生物”的修改，直到最佳状态，达到产生改进的解决方案。
通常变形测试是使用有限元分析中，工件离散，创造出一系列代表潜在的定位和夹紧接触点的节点，由卡什亚普和DeVries医师进行，例如采用[44] 。
接触点集进行编码和测试，以及遗传算法用于开发新的接触点集，直到一个最佳的达到了最小化由于加工工件变形和夹紧力[45] 和 [46] 。
而不是使用节点，一些CAFD方法中的遗传算法使用几何数据（如空间坐标），这可以提供更高的准确度，因为它们占了该节点之间存在的物理距离[47] 和 [48] 。
伪梯度技术[49]也被用来实现优化[50] 和 [51] 。
Vallapuzha等人[52]相比，GA和伪梯度优化的有效性，得出的结论是燃气提供更高质量的优化，给他们寻找全球性解决方案的能力，而伪梯度技术趋于收敛于局部最优。
而不是集中在灯具设计的各个部分，香港和Ceglarek [53]定义了一个标识灯具工作区部分的基础上对各部分的夹具定位布局的各个配置一个家庭的方法。
该方法使用的Procrustes分析，以确定受到夹具配置成对优化对于给定的零件族，以确定定位为家庭的部分，可以在一个单一的可重构装配夹具装配点的最佳叠加一个初步的工作区布局。
这Lee等人建立在早期的工作。
[54]通过尝试简化优化算法的计算需求。
3.3设计单位
单元设计既涉及的概念和具体的定位的定义和夹具的夹紧装置，与它们所连接的底板（统称图5）。
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