基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法
作者机构:山东山大华天软件有限公司 山东大学机械工程学院
出 版 物:《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)
年 卷 期:2024年
核心收录:
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金:山东省自然科学基金资助项目(ZR2020ME139) 四川省重大科技专项资助项目(2022ZDZX0010)
摘 要:随着数字化制造系统的广泛应用,制造类企业产生的工艺数据数量持续增多。为了实现对已有工艺数据的有效复用、学习和挖掘,提出一种基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法。首先构建以特征、零件、特征工步方案、零件工艺为基础的工艺知识图谱模型,实现工艺数据的结构化多层次表示。在此基础上,构建一种BiLSTM+Attention深度学习模型揭示零件与典型工艺方案之间的映射模式,以及一种Seq2Seq+Attention的深度学习模型实现零件工序序列的有效生成。其次,提出一种基于特征工步方案与零件工序方案融合概率的零件工艺方案决策方法,实现具有完整工艺情境的零件工艺方案有效生成。最后,以销轴类零件为例,开发原型系统验证本文方法的有效性。