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一种复杂线缆组件装配方法及系统

阅读:344发布:2021-09-18

专利汇可以提供一种复杂线缆组件装配方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种复杂线缆组件装配方法及系统,属于复杂线缆装配技术领域,包括以下步骤:S1:线缆组件装配工艺知识建模;S2:线缆组件人机集成设计;S3: 线束 定位 引导与防错。本发明提出了基于本体的多领域知识模型,实现领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解,以及对知识进行一致性检测和冲突消解;并且提出了线缆组件装配人机集成设计 原型 ,采用计算机自动搜索与知识决策结合的方法来提高自动布线方案的合理性,利用自动识别的线缆固定结构特征,生成多重约束条件的线缆路径;还构建了多模交互方式下的虚实 叠加 增强 可视化 环境,结合高 精度 虚实模型注册技术,实现了操作过程引导信息实时更新,准确定位。,下面是一种复杂线缆组件装配方法及系统专利的具体信息内容。

1.一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:线缆组件装配工艺知识建模
采用机器学习方法,从经验领域文档中自动抽取本体概念与关系,结合线缆组件装配工程语义,对领域本体以及数据进行一致性检查及冲突消解;围绕线缆数据的特征,对数据进行补足、增强;将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解;
再基于领域上下文情景,采用本体建模工具进行多维度建模,构建知识本体模型;
S2:线缆组件人机集成设计
将通用设计架构与FBS模型结合,设计集成设计原型;再对线缆组件固定结构形状进行特征识别;然后进行多重约束下的线缆三维路径规划;
S3:线束定位引导与防错
建立线缆组件、线缆分支、安装工具的特征语义库,提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列;再基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务,同时对防错信息进行实时分析与决策,对线束装配过程进行质量控制。
2.根据权利要求1所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于:在所述步骤S2中,在本体和认知的度上,集成设计原型包括两个核心内容,一方面为领域知识的建模与表达,另一方面为设计推理与信息流。
3.根据权利要求1所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于:在所述步骤S2中,人机集成设计包括六个设计状态,分别代表线缆组件装配设计所涉及的六个知识领域,即需求、功能、构型、结构、细节、行为,其中行为分为期望行为与实际行为。
4.根据权利要求2所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于:本体的集成过程包括本体映射和本体融合,本体映射是将由某一领域的专家建立或提出的局部本体与其他领域中相似的知识概念进行识别,本体融合是将具有相似关系的概念进行合并。
5.根据权利要求4所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于,本体的集成过程包括以下步骤:
S211:计算概念名称相似度、概念属性相似度、概念关系相似度与概念实例相似度,两个概念之间各相似度通过Jaccard因子来计算,概念名称相似度的计算公式如下:
其中,CACi和CBCj分别为概念A和B的同义词集合,i和j分别为集合CACi和CBCj词汇的数目,“∩”运算是指计算概念A和B所拥有的相同的同义词所组成集合的元素个数,“∪”运算是指计算概念A和B所有同义词所组成集合的元素个数;
概念属性之间的相似度分为功能、约束和行为三个方面,在通过Jaccard因子分别获取三个方面的相似度之后,再利用Jaccard因子计算分别计算概念属性的平均相似度、概念关系之间的相似度与概念实例之间的相似度;
S212:在步骤S211计算的名称、属性、关系和实例四个相似度的基础上,通过计算总体相似度来判断两个概念之间的关系;
S213:将总体相似度存储在一个向量中,再计算全局本体中其他概念与当前计算的局部本体中概念的相似度,计算的方式与步骤S211和步骤S212相同,最后从存储相似度的向量中选取最大值所对应的全局本体候选概念,作为本体映射的最终结果。
6.根据权利要求1所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于,在所述步骤S2中,对线缆组件固定结构形状进行特征识别的过程包括以下步骤:
S221:通过分析结构三维模型的边界表示该模型基本几何元素的邻接关系、基本几何元素的凹凸属性,建立特征及整个结构的属性邻接图,确定基本几何元素的几何关系,再形成粗细粒度不同的多层次属性形状特征模型,建立基本形状特征库;
S222:以扩展属性邻接矩阵的形式表达、存储三维模型和形状特征的扩展属性邻接图,从三维模型的属性邻接矩阵中搜索提取形状特征的属性邻接矩阵,将搜索到的子矩阵与形状特征库中的矩阵比对以确定形状特征类型;
S223:通过分析特征痕迹确定相交形状特征的分解、修复策略,在此基础上运用几何推理还原丢失的几何元素和邻接关系进而实现形状特征修复,最后还原组成相交形状特征的基本形状特征。
7.根据权利要求1所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于,进行多重约束下的线缆三维路径规划的过程包括以下步骤:
S231:在线缆的起点端子Pinit和终点端子Pgoal分别建立两棵路径节点树T1和T2,T1随机拓展节点Pnew后,T2以Pnew为拓展的目标节点,单步长连接,如果与障碍区域发生碰撞则返回Trapped;
S232:交换两树,从T2开始随机拓展节点Pnew,T1向T2单步长连接,如果连通则返回Connected,否则返回Advanced继续单步长连接,重复上述操作直至两树连通。
8.根据权利要求7所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于:单步长的拓展,需要对两节点间的距离进行描述,线缆姿态定义为:
p=(x,y,z,α,β,γ)
p包含位置坐标和方向坐标,定义的广义距离函数下式所示:
式中,wt是位置坐标的权系数,wr是方向坐标的权系数,满足条件wt+wr=1,Si和Sj是相邻两点的位置坐标分量,Ri和Rj是方向坐标分量,||Si-Sj||为定义在三维坐标系中的欧拉距离,||Ri-Rj||定义两个角度的距离。
9.根据权利要求1所述的一种复杂线缆组件装配方法,其特征在于:在步骤S3中,虚拟引导信息包括工艺动画、线束定位信息展示、线束路径、质量检测数据,工艺动画以三维动画形式可视化线缆组件模型、布线路径、装配次序,并与线束工装板定位位置精确匹配;线束定位信息分为特征识别信息与工艺规范信息,均由索引匹配得到,并基于定位位置关联进行可视化;线束路径是在线束装配过程中,实时通过箭头、标识、高亮引导操作者的路径和指示信息;质量检测数据是反馈给操作者实时识别的质量问题数据,用于控制线束的装配质量满足规范要求。
10.复杂线缆组件装配人机集成设计与引导控制系统,其特征在于,通过如权利要求1~9任一所述的人机集成设计与引导控制方法进行复杂线缆的装配工作,包括:
建模模,用于采用机器学习方法,从经验领域文档中自动抽取本体概念与关系,结合线缆组件装配工程语义,完成领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解,围绕线缆数据的特征,对数据进行补足、增强,解决数据分布不平衡,以及数据稀疏造成的过拟合问题,将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解,再基于领域上下文情景,采用本体建模工具进行多维度建模,构建知识本体模型;
人机集成设计模块,用于将通用设计架构与FBS模型结合,设计集成设计原型;再对线缆组件固定结构形状进行特征识别;然后进行多重约束下的线缆三维路径规划;
引导与防错模块,用于通过建立特征语义库,提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,再基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务,同时对防错信息进行实时分析与决策,对线束装配过程进行质量控制;
中央处理模块,用于向其他模块发出指令,完成相关动作;
所述建模模块、人机集成设计模块、引导与防错模块均与中央处理模块电连接。

说明书全文

一种复杂线缆组件装配方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及复杂线缆装配技术领域,具体涉及一种复杂线缆组件装配方法及系统。

背景技术

[0002] 线缆组件是一组线、缆、连接器及附件的装配组合,是航空航天、汽车、雷达等复杂机电装备电气系统和电子设备互连的基本组成单元,如商用飞机的EWIS(电气线路互联系统)一般有超过100km的线缆,其中空客A380包含10000多个电气连接器,连接的电缆的总长度超过500km。线缆组件装配质量是衡量复杂机电装备整机性能和可靠性的一个重要指标,其设计的合理性、固定和连接的正确性严重影响装备的可靠性与维修性。上世纪90年代TWA800与Swissair111的空难事故均与电气线路故障直接相关;美国空军安全中心针对1989年至1999年期间由电子电气系统相关各类元器件引发的故障进行了统计,发现电线电缆占比高达29%。随着装备的智能化和光、机、电一体化方向的发展,装备填充密度越来越大,导致线缆装配过程费时、成本高。
[0003] 线缆组件的装配需要综合考虑结构、电磁兼容、线缆物理性能、可装配性等多方面因素,并且线缆属于柔性体,存在扎、固定等特殊要求,连接器数量较多、布线空间狭窄、线缆长度无法精确等,是复杂机电装备设计中普遍性难题。传统的设计方法是在样机或工装上进行模拟布线,确定线束固定点、卡箍的位置,从而确定电缆的敷设路径,存在生产周期较长、错误率较高等问题。近些年企业开始全面应用三维软件进行线缆组件虚拟装配,在三维CAD软件如CATIA、UG中完成布线装配建模拟、接线图与线束展平图生成等设计环节,初步实现了线缆装配工艺的数字化。尽管目前主流CAD软件已经具有线缆虚装配工具,但企业实际应用中还存在诸多技术难题。
[0004] 比如,现有方法在线缆组件装配设计中,由于过程的复杂性、设计要素的多样性、数据的多元性、装配过程的动态性,目前还没有模型能够实现在装配过程中的动态演进,实现线缆组件的快速规划与加工制作,传统的基于样机、数据库查询、经验规则判断的模式,不能应对复杂线缆组件的工艺规划过程;现有方法也无法集成线缆组件电气、电磁兼容、物理属性、规则等工艺要求,语义信息特征等细节问题仍缺乏较完整的理论;同时不支持基于知识的逻辑推理、人机决策过程。
[0005] 并且由于复杂装备的线束扎制的复杂性,需要实时识别线缆组件与手势等自然特征,以及多类信息的引导与可视化,现有方法还不能够很好的满足上述要求,因此,提出一种复杂线缆组件装配方法及系统。

发明内容

[0006] 本发明所要解决的技术问题在于:如何提高线缆组件装配工艺设计的效率与线束定位的一致性,满足复杂机电装备线缆组件并行性设计的需求,提供了一种复杂线缆组件装配方法。
[0007] 本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的,本发明包括以下步骤:
[0008] S1:线缆组件装配工艺知识建模
[0009] 采用机器学习方法,从线缆路径规则、卡箍设置规则、设计布线序列规则等经验领域文档中自动抽取本体概念与关系,基于本体映射、逻辑规约等算法,结合线缆组件装配工程语义,完成领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解;围绕线缆数据的特征,基于领域概念属性、关系等,过滤不相关属性,对数据进行补足、增强,解决数据分布不平衡,以及数据稀疏造成的过拟合问题;将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解;再基于领域上下文情景,采用本体建模工具Protégé进行多维度建模,构建知识本体模型。采用从领域非结构化数据、结构化数据中自动抽取领域概念和关系的方法,实现领域本体的自动构建,通过对象数据的一致性检测、冲突消解等方法,提高多源数据、信息间的一致性、完整性,利用知识融合与增强理论与方法,解决知识间冲突的识别、消解以及知识更新问题,保证所获取知识的有效性与完整性。
[0010] S2:基于人因工程的线缆组件人机集成设计
[0011] 将Pahl和Beitz的通用设计架构与基于Gero的FBS模型结合,设计集成设计原型;再对线缆组件固定结构形状进行特征识别;然后进行多重约束下的线缆三维路径规划。
[0012] S3:基于增强投影的线束定位引导与防错
[0013] 建立线缆组件、线缆分支、安装工具等的特征语义库,采用Hough等检测算法提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数,采用径向基神经网络识别算法对提取的特征在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,实现线缆组件(如端子、线扎、卡箍等)、线束转弯半径与直径等的快速准确识别;再基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务,同时对线束转弯半径、直径等防错信息进行实时分析与决策,对线束装配过程进行质量控制。
[0014] 更进一步的,在所述步骤S2中,在本体和认知的度上,集成设计原型包括两个核心内容,一方面为领域知识的建模与表达,另一方面为设计推理与信息流。
[0015] 更进一步的,在所述步骤S2中,人机集成设计包括六个设计状态,分别代表线缆组件装配设计所涉及的六个知识领域,即需求(Requirement,R)、功能(Function,F)、构型(Configuration,C)、结构(Structure,S)、细节(Details,D)和行为(Behavior,B),其中,行为可以分为期望行为(ExpectedBehaivor,EB)和实际行为(ActualBehavior,AB)。
[0016] 更进一步的,本体的集成过程包括本体映射和本体融合,本体映射是将由某一领域的专家建立或提出的局部本体与其他领域中相似的知识概念进行识别,本体融合是将具有相似关系的概念进行合并。
[0017] 更进一步的,本体的集成过程包括以下步骤:
[0018] S211:计算概念名称相似度、概念属性相似度、概念关系相似度与概念实例相似度,两个概念之间各相似度通过Jaccard因子来计算,概念名称相似度的计算公式如下:
[0019]
[0020] 其中,CACi和CBCj分别为概念A和B的同义词集合,i和j分别为集合CACi和CBCj词汇的数目,“∩”运算是指计算概念A和B所拥有的相同的同义词所组成集合的元素个数,“∪”运算是指计算概念A和B所有同义词所组成集合的元素个数;
[0021] 概念属性之间的相似度分为功能、约束和行为三个方面,在通过Jaccard因子分别获取三个方面的相似度之后,再利用Jaccard因子计算分别计算概念属性的平均相似度、概念关系之间的相似度与概念实例之间的相似度;
[0022] S212:在步骤S211计算的名称、属性、关系和实例四个相似度的基础上,通过计算总体相似度来判断两个概念之间的关系;
[0023] S213:将总体相似度存储在一个向量中,再计算全局本体中其他概念与当前计算的局部本体中概念的相似度,计算的方式与步骤S211和步骤S212相同,最后从存储相似度的向量中选取最大值所对应的全局本体候选概念,作为本体映射的最终结果。
[0024] 更进一步的,在所述步骤S2中,对线缆组件固定结构形状进行特征识别的过程包括以下步骤:
[0025] S221:通过分析结构三维模型的边界表示模型(B-Rep)基本几何元素的邻接关系、基本几何元素的凹凸属性,建立特征及整个结构的属性邻接图,确定基本几何元素的几何关系,如:角度、尺寸、相对位置关系等,再形成可描述拓扑、几何等信息的粗细粒度不同的多层次属性形状特征模型,建立基本形状特征库;
[0026] B-Rep是指结构三维模型的轮廓包络线框,模型是统一的结构三维模型,只是通过不同的显性表达方式,去实现不同的重点功能,实现对结构三维模型边界信息的提取和记录;
[0027] S222:以扩展属性邻接矩阵的形式表达、存储三维模型和形状特征的扩展属性邻接图,并借助形状特征的多层次属性邻接图和特征的子图搜索算法,从三维模型的属性邻接矩阵中搜索提取形状特征的属性邻接矩阵,通过子图匹配算法,将搜索到的子矩阵与形状特征库中的矩阵比对以确定形状特征类型;
[0028] S223:通过分析特征痕迹确定相交形状特征的分解、修复策略,在此基础上运用几何推理还原丢失的几何元素和邻接关系进而实现形状特征修复,最后还原组成相交形状特征的基本形状特征。
[0029] 更进一步的,进行多重约束下的线缆三维路径规划的过程包括以下步骤:
[0030] S231:通过bi-RRT算法在线缆的起点端子Pinit和终点端子Pgoal分别建立两棵路径节点树T1和T2,T1随机拓展节点Pnew后,T2以Pnew为拓展的目标节点,单步长连接,如果与障碍区域发生碰撞则返回Trapped;
[0031] S232:交换两树,从T2开始随机拓展节点Pnew,T1向T2单步长连接,如果连通则返回Connected,如图6(b),否则返回Advanced继续单步长连接,重复上述操作直至两树连通。
[0032] 更进一步的,单步长的拓展,需要对两节点间的距离进行描述,线缆姿态定义为:
[0033] p=(x,y,z,α,β,γ)
[0034] p包含位置坐标和方向坐标,定义的广义距离函数如下式所示:
[0035]
[0036] 式中,wt是位置坐标的权系数,wr是方向坐标的权系数,满足条件wt+wr=1,Si和Sj是相邻两点的位置坐标分量,Ri和Rj是方向坐标分量,||Si-Sj||为定义在三维坐标系中的欧拉距离,||Ri-Rj||定义两个角度的距离。
[0037] 更进一步的,在步骤S3中,引导信息包括工艺动画、线束定位信息展示、线束路径、质量检测数据,工艺动画以三维动画形式可视化线缆组件模型、布线路径、装配次序,并与线束工装板定位位置精确匹配;线束定位信息分为特征识别信息与工艺规范信息,均由索引匹配得到,并基于定位位置关联进行可视化;线束路径是在线束装配过程中,实时通过箭头、标识、高亮引导操作者的路路径和指示信息,质量检测数据是反馈给操作者实时识别的质量问题数据,用于控制线束的装配质量满足规范要求。
[0038] 本发明还提供了复杂线缆组件装配人机集成设计与引导控制系统,包括:
[0039] 建模模,用于采用机器学习方法,从经验领域文档中自动抽取本体概念与关系,结合线缆组件装配工程语义,完成领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解,围绕线缆数据的特征,对数据进行补足、增强,解决数据分布不平衡,以及数据稀疏造成的过拟合问题,将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解,再基于领域上下文情景,采用本体建模工具Protégé进行多维度建模,构建知识本体模型;
[0040] 人机集成设计模块,用于将Pahl和Beitz的通用设计架构与基于Gero的FBS模型结合,设计集成设计原型;再对线缆组件固定结构形状进行特征识别;然后进行多重约束下的线缆三维路径规划;
[0041] 引导与防错模块,用于通过建立特征语义库,提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,再基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务,同时对线束转弯半径、直径等防错信息进行实时分析与决策,对线束装配过程进行质量控制;
[0042] 中央处理模块,用于向其他模块发出指令,完成相关动作;
[0043] 所述建模模块、人机集成设计模块、引导与防错模块均与中央处理模块电连接。
[0044] 本发明相比现有技术具有以下优点:
[0045] (1)针对线缆组件装配工艺知识,提出了基于本体的多领域知识模型,采用机器学习方法,从工艺信息与数据中自动抽取本体概念与关系;基于本体映射、逻辑规约等算法,结合线缆组件装配工程语义,实现领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解,其次基于领域概念属性、关系等,过滤不相关属性,对数据进行补足、增强;将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解。
[0046] (2)针对线缆自动布线规划,提出线缆组件装配人机集成设计原型,采用计算机自动搜索与知识决策结合的方法来提高自动布线方案的合理性,通过采用bi-RRT搜索方法,利用自动识别的线缆固定结构特征,生成多重约束条件的线缆路径,满足线缆路自动布线规划方案的工程合理性。
[0047] (3)构建多模交互方式下的虚实叠加增强可视化环境,即通过手势、语音、自动拆装过程识别等多种交互模式,结合高精度虚实模型注册技术,完成维修过程中的引导信息如图片、文字、动画等在操作者眼前的主动式增强叠加,实现操作过程引导信息实时更新,准确定位。附图说明
[0048] 图1是本发明实施例二中线缆组件人机集成设计与定位引导方法总体技术方案的流程示意图;
[0049] 图2是本发明实施例二中线缆组件装配设计影响因素相互影响的示意图;
[0050] 图3是本发明实施例二中知识本体模型的构建流程示意图;
[0051] 图4是本发明实施例二中基于FBS模型的人机集成设计流程示意图;
[0052] 图5是本发明实施例二中本体集成过程示意图;
[0053] 图6是本发明实施例二中bi-RRT算法原理示意图;
[0054] 图7是本发明实施例二线缆组件特征识别流程示意图;
[0055] 图8是本发明实施例二中线束装配引导信息在线可视化的流程示意框图

具体实施方式

[0056] 下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0057] 实施例一
[0058] 本实施例提供一种技术方案:一种复杂线缆组件装配方法,包括以下步骤:
[0059] S1:线缆组件装配工艺知识建模
[0060] 采用机器学习方法,从线缆路径规则、卡箍设置规则、设计布线序列规则等经验领域文档中自动抽取本体概念与关系,基于本体映射、逻辑规约等算法,结合线缆组件装配工程语义,完成领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解;围绕线缆数据的特征,基于领域概念属性、关系等,过滤不相关属性,对数据进行补足、增强,解决数据分布不平衡,以及数据稀疏造成的过拟合问题;将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解;再基于领域上下文情景,采用本体建模工具Protégé进行多维度建模,构建知识本体模型。采用从领域非结构化数据、结构化数据中自动抽取领域概念和关系的方法,实现领域本体的自动构建,通过对象数据的一致性检测、冲突消解等方法,提高多源数据、信息间的一致性、完整性,利用知识融合与增强理论与方法,解决知识间冲突的识别、消解以及知识更新问题,保证所获取知识的有效性与完整性。
[0061] S2:基于人因工程的线缆组件人机集成设计
[0062] 将Pahl和Beitz的通用设计架构与基于Gero的FBS模型结合,设计集成设计原型;再对线缆组件固定结构形状进行特征识别;然后进行多重约束下的线缆三维路径规划。
[0063] S3:基于增强投影的线束定位引导与防错
[0064] 建立线缆组件、线缆分支、安装工具等的特征语义库,采用Hough等检测算法提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数,采用径向基神经网络识别算法对提取的特征在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,实现线缆组件(如端子、线扎、卡箍等)、线束转弯半径与直径等的快速准确识别;再基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务,同时对线束转弯半径、直径等防错信息进行实时分析与决策,对线束装配过程进行质量控制。
[0065] 在所述步骤S2中,在本体和认知的角度上,集成设计原型包括两个核心内容,分别为领域知识的建模与表达、设计推理与信息流。
[0066] 在所述步骤S2中,人机集成设计包括六个设计状态,分别代表线缆组件装配设计所涉及的六个知识领域,即需求(Requirement,R)、功能(Function,F)、构型(Configuration,C)、结构(Structure,S)、细节(Details,D)和行为(Behavior,B),其中,行为可以分为期望行为(ExpectedBehaivor,EB)和实际行为(ActualBehavior,AB)。
[0067] 本体的集成过程包括本体映射和本体融合,本体映射是将由某一领域的专家建立或提出的局部本体与其他领域中相似的知识概念进行识别,本体融合是将具有相似关系的概念进行合并。
[0068] 本体的集成过程包括以下步骤:
[0069] S211:计算概念名称相似度、概念属性相似度、概念关系相似度与概念实例相似度,两个概念之间各相似度通过Jaccard因子来计算,概念名称相似度的计算公式如下:
[0070]
[0071] 其中,CACi和CBCj分别为概念A和B的同义词集合,i和j分别为集合CACi和CBCj词汇的数目,“∩”运算是指计算概念A和B所拥有的相同的同义词所组成集合的元素个数,“∪”运算是指计算概念A和B所有同义词所组成集合的元素个数;
[0072] 概念属性之间的相似度分为功能、约束和行为三个方面,在通过Jaccard因子分别获取三个方面的相似度之后,再利用Jaccard因子计算分别计算概念属性的平均相似度、概念关系之间的相似度与概念实例之间的相似度;
[0073] S212:在步骤S211计算的名称、属性、关系和实例四个相似度的基础上,通过计算总体相似度来判断两个概念之间的关系;
[0074] S213:将总体相似度存储在一个向量中,再计算全局本体中其他概念与当前计算的局部本体中概念的相似度,计算的方式与步骤S211和步骤S212相同,最后从存储相似度的向量中选取最大值所对应的全局本体候选概念,作为本体映射的最终结果。
[0075] 在所述步骤S2中,对线缆组件固定结构形状进行特征识别的过程包括以下步骤:
[0076] S221:通过分析结构三维模型的边界表示模型(B-Rep)基本几何元素的邻接关系、基本几何元素的凹凸属性,建立特征及整个结构的属性邻接图,确定基本几何元素的几何关系,如:角度、尺寸、相对位置关系等,再形成可描述拓扑、几何等信息的粗细粒度不同的多层次属性形状特征模型,建立基本形状特征库;
[0077] B-Rep是指结构三维模型的轮廓包络线框,模型是统一的结构三维模型,只是通过不同的显性表达方式,去实现不同的重点功能,实现对结构三维模型边界信息的提取和记录;
[0078] S222:以扩展属性邻接矩阵的形式表达、存储三维模型和形状特征的扩展属性邻接图,并借助形状特征的多层次属性邻接图和特征的子图搜索算法,从三维模型的属性邻接矩阵中搜索提取形状特征的属性邻接矩阵,通过子图匹配算法,将搜索到的子矩阵与形状特征库中的矩阵比对以确定形状特征类型;
[0079] S223:通过分析特征痕迹确定相交形状特征的分解、修复策略,在此基础上运用几何推理还原丢失的几何元素和邻接关系进而实现形状特征修复,最后还原组成相交形状特征的基本形状特征。
[0080] 进行多重约束下的线缆三维路径规划的过程包括以下步骤:
[0081] S231:通过bi-RRT算法在线缆的起点端子Pinit和终点端子Pgoal分别建立两棵路径节点树T1和T2,T1随机拓展节点Pnew后,T2以Pnew为拓展的目标节点,单步长连接,如果与障碍区域发生碰撞则返回Trapped;
[0082] S232:交换两树,从T2开始随机拓展节点Pnew,T1向T2单步长连接,如果连通则返回Connected,如图6(b),否则返回Advanced继续单步长连接,重复上述操作直至两树连通。
[0083] 单步长的拓展,需要对两节点间的距离进行描述,线缆姿态定义为:
[0084] p=(x,y,z,α,β,γ)
[0085] p包含位置坐标和方向坐标,定义的广义距离函数如下式所示:
[0086]
[0087] 式中,wt是位置坐标的权系数,wr是方向坐标的权系数,满足条件wt+wr=1,Si和Sj是相邻两点的位置坐标分量,Ri和Rj是方向坐标分量,||Si-Sj||为定义在三维坐标系中的欧拉距离,||Ri-Rj||定义两个角度的距离。
[0088] 在步骤S3中,引导信息包括工艺动画、线束定位信息展示、线束路径、质量检测数据,工艺动画以三维动画形式可视化线缆组件模型、布线路径、装配次序,并与线束工装板定位位置精确匹配;线束定位信息分为特征识别信息与工艺规范信息,均由索引匹配得到,并基于定位位置关联进行可视化;线束路径是在线束装配过程中,实时通过箭头、标识、高亮引导操作者的路路径和指示信息,质量检测数据是反馈给操作者实时识别的质量问题数据,用于控制线束的装配质量满足规范要求。
[0089] 本实施例还提供了复杂线缆组件装配人机集成设计与引导控制系统,包括:
[0090] 建模模块,用于采用机器学习方法,从经验领域文档中自动抽取本体概念与关系,结合线缆组件装配工程语义,完成领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解,围绕线缆数据的特征,对数据进行补足、增强,解决数据分布不平衡,以及数据稀疏造成的过拟合问题,将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解,再基于领域上下文情景,采用本体建模工具Protégé进行多维度建模,构建知识本体模型;
[0091] 人机集成设计模块,用于将Pahl和Beitz的通用设计架构与基于Gero的FBS模型结合,设计集成设计原型;再对线缆组件固定结构形状进行特征识别;然后进行多重约束下的线缆三维路径规划;
[0092] 引导与防错模块,用于通过建立特征语义库,提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,再基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务,同时对线束转弯半径、直径等防错信息进行实时分析与决策,对线束装配过程进行质量控制;
[0093] 中央处理模块,用于向其他模块发出指令,完成相关动作;
[0094] 所述建模模块、人机集成设计模块、引导与防错模块均与中央处理模块电连接。
[0095] 实施例二
[0096] 为了提高线缆组件装配工艺设计的效率与线束定位的一致性,满足复杂机电装备线缆组件并行性设计的需求,本实施例从线缆组件装配工艺知识建模技术、基于人机集成的线束路径规划与评估技术、基于虚实融合的线束定位引导技术三个方面研究,形成一套线缆组件人机集成设计与定位引导方法,总体技术方案如图1所示,在总体技术方案上,建立基于本体的知识管理系统和基于认知的人机集成设计原型,前者是对线缆组件装配工艺设计所涉及的领域知识的建模,包括线缆组件布线的需求、要实现的功能、需要达到的性能以及标准等;后者则用于规范设计过程中信息流动的方向,即如何从线缆电气连线需求出发逐步完成线缆组件各个部分的设计。人机集成设计原型是整个人机集成设计架构的核心,也是线缆组件设计本体和认知系统具体实现的载体。此外,增强现实技术是实现人机集成设计的关键,通过基于结构特征与手势识别的自然交互技术,线束展平图、定位设计与质量评估结果等可以以直观的、易于理解的方式在线引导装配作业人员,这对于提高线束装配的效率和准确性具有独特优势。
[0097] (1)基于本体的线缆组件装配工艺知识建模与集成方法
[0098] 线缆组件装配设计是基于几何设计结构、电气设计原理、线缆布线规范、线缆连接列表,综合考虑产品的电磁兼容性、线缆物理属性、结构合理性及可维护性。这些因素之间相互关联影响,如图2所示,为线缆组件装配设计影响因素相互影响的示意图。
[0099] 本实施例提出一种面向线缆装配的信息集成模型,该模型不仅包括传统线缆装配模型的三维几何信息、线缆组件BOM结构信息、装配定位信息,而且定义了线束路径信息、并能融合装配过程中的物理规律(弯曲半径、定位点间挠度等)、电磁兼容(间隙、捆扎)属性,该模型能够在装配过程上下文中不断演进。
[0100] 如图3所示,为知识本体模型的构建流程示意图,本发明采用机器学习方法,从线缆路径规则、卡箍设置规则、设计布线序列规则等经验领域文档中自动抽取本体概念与关系;基于本体映射、逻辑规约等算法,结合线缆组件装配工程语义,实现领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解。其次,围绕线缆数据的特征,基于领域概念属性、关系等,过滤不相关属性,对数据进行补足、增强,解决数据分布不平衡,以及数据稀疏造成的过拟合问题;将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解。最后基于领域上下文情景,采用本体建模工具Protégé进行多维度建模,构建知识本体模型。
[0101] 采用从领域非结构化数据、结构化数据中自动抽取领域概念和关系的方法,实现领域本体的自动构建。通过对象数据的一致性检测、冲突消解等方法,提高多源数据、信息间的一致性、完整性。利用知识融合与增强理论与方法,解决知识间冲突的识别、消解以及知识更新问题,保证所获取知识的有效性与完整性。
[0102] (2)基于人因工程的线缆组件人机集成设计技术
[0103] (a)人机集成设计架构
[0104] 人机集成设计架构主要包括四个部分:人机集成设计原型、基于本体的知识管理系统、基于认知的推理机制以及基于增强现实的人机交互平台。本发明通过将Pahl和Beitz的通用设计架构与基于Gero的FBS模型结合,提出一个既适用于计算机的逻辑推理方式,又符合人类知识表达特征的线缆组件装配人机集成设计原型。
[0105] 如图4所示,为基于FBS模型的人机集成设计流程示意图。从本体和认知的角度来看,集成设计原型可以分为领域知识的建模与表达,以及设计推理与信息流两个核心内容。人机集成设计包括六个设计状态,分别代表线缆组件装配设计所涉及的六个知识领域,即需求(Requirement,R)、功能(Function,F)、构型(Configuration,C)、结构(Structure,S)、细节(Details,D)和行为(Behavior,B)。其中,行为可以分为期望行为(ExpectedBehaivor,EB)和实际行为(ActualBehavior,AB)。
[0106] 如图5所示,本体集成过程示意图,本体集成过程包括本体映射和本体融合两个连续步骤。其中本体映射将由某一领域的专家建立或提出的局部本体与其他领域中相似的知识概念进行识别,本体融合则是将具有相似关系的概念进行合并的过程。
[0107] 第一步:计算概念名称相似度、概念属性相似度、概念关系相似度与概念实例相似度。
[0108] 两个概念的相似度可以通过Jaccard因子来计算。概念名称相似度的计算公式为:
[0109]
[0110] 其中,CACi和CBCj分别为概念A和B的同义词集合,i和j分别为集合CACi和CBCj词汇的数目。“∩”运算是指计算概念A和B所拥有的相同的同义词所组成集合的元素个数,“∪”运算是指计算概念A和B所有同义词所组成集合的元素个数。
[0111] 按照定义,概念属性之间的相似度可以分解为功能、约束和行为三个方面,在通过Jaccard因子分别获取三个方面的相似度之后,就可以再通过Jaccard因子计算概念属性的平均相似度、概念关系之间的相似度与概念实例之间的相似度,分别计算概念属性的平均相似度、概念关系之间的相似度与概念实例之间的相似度;
[0112] 第二步:在第一步计算的名称、属性、关系和实例四个相似度的基础上,通过计算总体相似度来判断两个概念之间的关系。
[0113] 第三步:将总体相似度存储在一个向量中,再计算全局本体中其他概念与当前计算的局部本体中概念的相似度,计算的方式与前面的第一步和第二步完全相同。最终,从存储相似度的向量中选取最大值所对应的全局本体候选概念,作为本体映射的最终结果。
[0114] 本体融合过程主要包括两个步骤,即概念名称、属性以及实例的合并以及语义关系的重建。概念合并是指如果一个概念与全局本体中的存在相似的概念,则将它的概念名称、属性以及实例进行并集运算。否则,则在全局本体中创建一个全新的独立的概念,同时将其在局部本体中所包含的全部内容进行复制,并将其所涉及的语义关系添加进来。关系重建中,概念的语义关系将在新的本体库中进行添加,其中包括层次关系以及过程关系等。
[0115] (b)线缆组件固定结构形状特征识别方法
[0116] 线缆组件通常固定在壁板桁条、支架等结构上,一般具有多特征复合的复杂相交特征。此类特征结构复杂、特征的相交造成原有几何元素的丢失严重,加上曲面的干扰,形状的识别十分困难。本实施例中采用的实现步骤包括:
[0117] 第一步:通过分析结构三维模型的边界表示模型(B-Rep)基本几何元素的邻接关系、基本几何元素的凹凸属性,建立特征及整个结构的属性邻接图;确定基本几何元素的几何关系如:角度、尺寸、相对位置关系等。最后,形成可描述拓扑、几何等信息的粗细粒度不同的多层次属性形状特征模型,建立基本形状特征库。
[0118] 第二步:以扩展属性邻接矩阵的形式表达、存储三维模型和形状特征的扩展属性邻接图,并借助形状特征的多层次属性邻接图和特征的子图搜索算法,从三维模型的属性邻接矩阵中搜索提取形状特征的属性邻接矩阵;通过子图匹配算法,将搜索到的子矩阵与形状特征库中的矩阵比对以确定形状特征类型。
[0119] 第三步:通过分析特征痕迹确定相交形状特征的分解、修复策略,在此基础上运用几何推理还原丢失的几何元素和邻接关系进而实现形状特征修复,最后还原组成相交形状特征的基本形状特征。
[0120] (c)多重约束下线缆三维路径规划方法
[0121] 本发明采用基于bi-RRT(双向快速扩展随机树)算法的分段连接线缆路径规划算法进行线缆初始可行路径的自动生成,并对得到的路径关键点进行多目标路径优化。bi-RRT算法在线缆的起点端子Pinit和终点端子Pgoal分别建立两棵路径节点树T1和T2,T1随机拓展节点Pnew后,T2以Pnew为拓展的目标节点,单步长连接,如果与障碍区域发生碰撞则返回Trapped,如图6(a)所示;交换两树,从T2开始随机拓展节点Pnew,T1向T2单步长连接,如果连通则返回Connected,如图6(b)所示,否则返回Advanced继续单步长连接,重复上述操作直至两树连通。
[0122] 图6(a)与图6(b)中的单步长的拓展,需要对两节点间的距离进行描述,线缆姿态定义为:
[0123] p=(x,y,z,α,β,γ)
[0124] p包含位置坐标和方向坐标,定义的广义距离函数如下式所示:
[0125]
[0126] 式中,wt是位置坐标的权系数,wr是方向坐标的权系数,满足条件wt+wr=1,Si和Sj是相邻两点的位置坐标分量,Ri和Rj是方向坐标分量,||Si-Sj||为定义在三维坐标系中的欧拉距离,||Ri-Rj||定义两个角度的距离。
[0127] 基于bi-RRT算法获得的空间布线初始路径,并采用线缆的弹性细杆学模型法进行布线路径的三维可视化,采用线束路径评价体系,结合识别的固定结构特征、电磁兼容要求、物理属性如最小折弯半径、拉伸和弯曲特性、布线时受到的重力等对初始路径进行评估与优化。
[0128] (3)基于增强投影的线束定位引导与防错技术
[0129] 如图7所示,为线缆组件特征识别流程示意图。建立线缆组件、线缆分支、安装工具等的特征语义库。采用Hough等检测算法提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数,采用径向基神经网络识别算法对提取的特征在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,实现线缆组件(如端子、线扎、卡箍等)、线束转弯半径与直径等的快速准确识别。
[0130] 基于静态及动态特征识别信息,索引领域知识本体,包括待装配对象、操作姿态、线束路径、安装工具、质量要求等信息,以匹配坐标系为基准,通过预定义引导信息位置计算方法,将文字、模型或图像等虚拟引导信息精确注册于操作者可见坐标位置,完成线束操作引导任务;同时对线束转弯半径、直径等防错信息进行实时分析与决策,实现线束装配过程的质量控制。
[0131] 对线束转弯半径、直径等防错信息进行实时分析与决策的具体过程:采用Hough等检测算法提取线缆组件对象相应特征,根据主要特征与次要特征的数量及比例参数,采用径向基神经网络识别算法对提取的特征在零件几何特征语义库内进行识别,获取待识别零件与库零件的置信度序列,实现线缆组件(如端子、线扎、卡箍等)、线束转弯半径与直径等的快速准确识别。识别完成后,相应的特征信息与增强现实系统进行关联,利用实时建模和渲染功能,即可实现对线束的走向、布局等实时决策和调整。
[0132] 线束装配引导信息包含有工艺动画、线束定位信息展示、线束路径、质量检测数据,并通过激光投影到线束工装板上,操作者可以通过手势进行人机交互。工艺动画以三维动画形式可视化线缆组件模型、布线路径、装配次序,并与线束工装板定位位置精确匹配;线束定位信息分为特征识别信息与工艺规范信息,均由索引匹配得到,并基于定位位置关联进行可视化;线束路径指引是操作者在线束装配过程中,实时通过箭头、标识、高亮等方法引导操作者应该采取的操作方法、定位卡箍位置等;质量防错控制是将实时识别的弯曲半径过大、漏装、定位偏差等质量问题反馈给操作者,控制线束的装配质量满足规范要求。
[0133] 需要说明的是,B-Rep是指结构三维模型的轮廓包络线框,模型是统一的结构三维模型,只是通过不同的显性表达方式,去实现不同的重点功能,实现对结构三维模型边界信息的提取和记录。子图搜索算法中子图是图论的基本概念之一,指节点集和边集分别是某一图的节点集的子集和边集的子集的图。子图搜索算法是指在一个复杂网络中找到完整子图的方法和计算过程。
[0134] 综上所述,上述两组实施例中的一种复杂线缆组件装配方法及系统,针对线缆组件装配工艺知识,提出了基于本体的多领域知识模型,采用机器学习方法,从工艺信息与数据中自动抽取本体概念与关系;基于本体映射、逻辑规约等算法,结合线缆组件装配工程语义,实现领域本体以及数据的一致性检查及冲突消解,其次基于领域概念属性、关系等,过滤不相关属性,对数据进行补足、增强;将逻辑规约和状态空间搜索相结合,对知识进行一致性检测和冲突消解;针对线缆自动布线规划,提出线缆组件装配人机集成设计原型,采用计算机自动搜索与知识决策结合的方法来提高自动布线方案的合理性,通过采用bi-RRT搜索方法,利用自动识别的线缆固定结构特征,生成多重约束条件的线缆路径,满足线缆路自动布线规划方案的工程合理性;构建了多模交互方式下的虚实叠加增强可视化环境,即通过手势、语音、自动拆装过程识别等多种交互模式,结合高精度虚实模型注册技术,完成维修过程中的引导信息如图片、文字、动画等在操作者眼前的主动式增强叠加,实现操作过程引导信息实时更新,准确定位。
[0135] 此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
[0136] 在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0137] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
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