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人工智能機床CAPP系統
日期:2010年01月05 來源:沈陽第一機床廠 關鍵字:機床
在利用決策表和決策樹的CAPP系統中,機床工藝知識和決策邏輯都用程序設計語言編制在軟件程序中,系統程序一旦編制、調試完畢,其功能就確定下來,很不容易修改。當生產環境變化時,就缺乏足夠的柔性適應這些變化。車床另外,現有的創成式CAPP系統缺乏總結經驗、發現問題的自學習能力。由于這些缺陷,促使人們將人工智能、專家系統的原理應用于CAPP系統,車床開發出柔性高,機床具有自學習功能,能夠真正模擬人類專家進行工藝設計的CAPP系統,即人工智能系統。
迄今為止,國內外開發的CAPP系統都是針對某一具體生產環境專門設計的,不具有通用性,不利于軟件的商品化。但是,在目前技術條件下,開發完全通用的CAPP系統難度很大。而開發專用CAPP系統工作量大,開發周期長、開發費用高,這種情況對于廣大工廠企業迫切希望采用CAPP技術的愿望極不適應。機床因此,C車床APP系統需要提高其柔性以增強其不同加工條件下的適應性。為達到上述目的,提出了建立一個CAPP開發平臺,并提供眾多實用性的二次開發工具,使開發平臺商品化的設計思想。用戶車床在購得開發平臺后,只需經過不十分復雜的標準化的二次開發,即可得到符合用戶具體情況的、滿足用戶使用要求的CAP機床P系統。為了實現通用的CAPP開發平臺,應在零件信息描述、工藝決策邏輯歸納等方面做到:
(1)零件信息描述的標準化和統一化。
(2)工藝決策邏輯的統一化、代碼化和車床開放性。
(3)軟件設計的模塊化。
(4)統一的工程數機床據庫。
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