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申请/专利权人：江苏科技大学

摘要：本发明提出一种基于知识图谱优化CAM模板的数控编程方法，该方法主要包括如下步骤：加工特征获取、特征识别与特征编码、CAM模板匹配、特征关联知识查询、CAM模板评估与优化、后处理匹配与NC代码生成、仿真验证、仿真结果评估等。本发明以知识图谱为知识的存储和推理的工具，模拟编程人员编程过程，通过知识查询和知识推理得到的关联知识对具体的加工特征匹配的工艺模板进行评估与优化；并用优化后的模板更新CAM模板库从而在使用过程中不断提高企业数控工艺模板的编程可靠性与通用性，从而减少了企业的人工成本、提高了企业工艺资源的利用率和数控编程的自动化水平。

主权项：1.一种基于知识图谱优化CAM模板的数控编程方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、导入零件MBD设计模型，获取加工特征；步骤2、特征识别和特征编码：利用特征识别技术识别PMI定位的加工特征，根据识别结果调用程序获取特征的几何信息与拓扑信息；将特征信息进行编码作为步骤3的输入参数步骤3、CAM模板匹配、知识图谱知识查询与推理；对获取的特征信息编码后作为经过CAM模板库训练后得到的机器学习算法的输入样本，和样本对应的分类标签值，以及匹配到对应该特征的CAM模板；特征信息编码作为CAM领域构建的知识图谱的查询输入量用于获取加工特征信息之间的关联知识，其具体步骤如下：31根据历史加工特征的特点制定数控工艺模板，该模板包括走刀规划、加工余量、进退刀方式、刀具选择、切削参数信息；制定完成CAM模板后，选用具有一定数据挖掘能力的集成算法，如Bagging、Boosting、随机森林，从经过实际加工验证的企业数控工序库中抽取典型加工特征的CAM模板，组建典型加工特征的CAM模板库并训练加工特征的几何、拓扑信息编码向量与CAM模板之间的映射模型；32将当前特征编码作为映射模型的输入向量，获取分类的标签值自动匹配合适的CAM模板；33利用特征编码构建领域CAM知识图谱的查询输入量，利用知识图谱的知识推理的功能以获取特征信息与模板参数之间以及模板参数之间显性和隐含的关联知识；步骤4、匹配模板评估与优化：利用查询数控工艺领域的知识图谱得到的关联知识来评估匹配模板，当评估值低于设定的阈值时，则说明当前模板并不能满足使用要求，需要用关联知识来重新设定模板值以达到优化目的；步骤5、后处理匹配，NC代码生成：获取MBD模型中该特征工序标注的加工机床信息，利用机床信息查询知识图谱中机床与后处理关联知识，得到与机床匹配的后处理器，利用得到的后处理生成供数控设备使用的数控代码；步骤6、仿真验证：在仿真软件平台对使用经过评估与优化的CAM模板生成的NC代码进行仿真验证，该步骤主要是检查工件与刀具的过切、欠切，刀具与机床的干涉碰撞情况以判定该模板的合理性；步骤7、根据仿真结果进行决策：当仿真结果与预期不符，则说明步骤3出现了问题，应通过优化该算法的参数或增大训练数据量来重新训练模型以提高算法模型的性能；当仿真结果符合预期，数控编程方法结束。

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