基于CAA航空结构件特征信息的自动识别

滕汝英，刘红军，郝 博，田 丽

(1.沈阳理工大学 机械工程学院，沈阳 110159； 2.沈阳航空航天大学 机电工程学院，沈阳 110136)



基于CAA航空结构件特征信息的自动识别

滕汝英1，刘红军2，郝 博1，田 丽2

(1.沈阳理工大学 机械工程学院，沈阳 110159； 2.沈阳航空航天大学 机电工程学院，沈阳 110136)

基于制造特征的自动识别方法对MBD模型信息的有效提取及三维数控加工的工艺规划、数控代码的生成和装夹的分析起到重要的基础信息准备作用，是全三维数字化、集成化和自动化制造所要解决的首要问题。在CATIA环境下，采用CAA二次开发技术，针对航空结构件中的框类零件，在MBD三维实体模型中利用其拓扑结构的特点得到属性邻接图，在此基础上采用基于规则的方法在线、面层次上自动组合识别制造特征，分别提取特征几何信息和非几何信息，为零件的快速编程提供准确全面的制造信息。

制造特征；自动识别；CAA；MBD

航空结构件趋于整体化和制造特征趋于复杂化，使加工工艺难度增大[1]。从结构上看，航空结构件壁薄、尺寸大、加工余量大和相对刚度较低。为了减轻重量，进行等强度设计往往在结构件上形成各种复杂槽腔、凸台和减轻孔等要素[2]。通过特征识别实现从 CAD 模型中对制造特征的自动提取，包括提取几何模型的几何信息和非几何信息，为加工工艺的制定、数控编程提供必要的信息，实现航空结构件数控加工的自动化和智能化。自动识别是特征识别的核心及数控加工自动化、智能化的标志之一。

1 自动识别

特征识别就是从产品的实体模型出发自动识别出其中具有一定工程意义的几何形状,即特征,进而生成产品的特征模型[3]。特征识别方法的种类很多,从整体上可以分成2大类：(1)是基于边界匹配的特征识别法，包括基于规则的特征识别法[4]、基于图的特征识别法[5]、基于痕迹的特征识别法[6]以及其他基于边界匹配的特征识别方法[7]；(2)是基于立体分解的特征识别方法，包括基于立体交替及分解的特征识别法[8]和基于单元体分解的特征识别法[9]。

针对CATIA环境中零件的拓扑结构，选择基于图与规则的混合识别效率较高。自动识别算法以结构件的MBD模型[10]作为输入，以零件的属性面边图为识别基础，其过程如图1所示，主要包括以下几个步骤：

(1)对零件模型进行过渡特征抑制。航空结构件中存在大量过渡转角面，这些面不影响加工轨迹，通过识别将其删除并在属性面边图中构建新的邻接关系，保证拓扑关系的正确性和几何有效性。

(2)建立零件属性面边图。对模型进行简化处理后，建立零件的初始属性邻接图。

(3)基于规则的分解。在获得零件的最终属性邻接图后，按照规则进行分解分别得到孔特征面集、槽特征面集和轮廓特征面集。

(4)特征信息提取。将各特征面集重新组合成对应的特征之后，针对每个特征从MBD模型中分离出其对应的几何和非几何信息。

2 过渡特征抑制

过渡特征抑制是在过渡特征识别的基础上将从零件实体模型中识别出的过渡特征抑制掉。这里的抑制并不是直接改变零件的模型，使其恢复到过渡操作以前的状态，而是在零件的属性面边图中将过渡特征去除掉。过渡面的造型方法有插值自由曲面法、基于滚动球的方法和多边形细分法等[11],根据实际工程应用需要,本文所涉及的过渡面均是基于滚动球技术产生的。按照圆角操作对象进行分类,过渡面可分为圆柱面、球面和圆环面等[12]。主要包括以下2个步骤：

图1 自动识别流程图

(1)遍历拓扑面集判定圆角面。由于CAA函数库中有识别圆角面的函数，所以此过程要比其他环境中的效率高。

(2)判断圆角面的类型并抑制。抑制所得的边过渡面(圆柱面和圆环面)及点过渡面(球面)为凹凸性判断提供基础。

3 建立属性邻接图

基于图的特征识别方法首先将属性面邻接图作为基本结构用于对拓扑进行描述[13]。属性邻接图(AAG)是基于图特征识别方法的基础,包含了零件实体模型中面之间的邻接关系和边的凹凸性等信息[14]。属性邻接图在计算机中的存储方式有属性邻接矩阵和属性邻接表等,通常使用属性邻接矩阵存储零件或特征所对应的属性邻接图[15]。建立属性邻接图的核心是判断两相交面交线的凹凸性。边的凹凸性可以从两个邻接面的外法线方向、边的切线方向以及边所在的环是否为外环等方面判定[16]，其表达式为

(1)

(2)

规定属性邻接矩阵为f(i,j)，当边为凸边时f(i,j)=1，当边为凹边时f(i,j)=2，当边为切边时f(i,j)=3，当两面不相邻时f(i,j)=0，其中i,j为面的唯一标识。属性邻接矩阵的建立主要包括以下步骤：

(1)遍历非过渡面集识别出两相交面的交线。

(2)得到交线的切线向量并判断其方向是否与两面中任一面外法线满足右手定则，否则切线向量取反。

(3)遍历非过渡面集，得到两面的法线向量。

(4)判断法线向量是否为外法线，否则取反。

(5)求出m的值。

(6)判断交线是否为内环边，求出属性邻接矩阵中每个元素的值。

4 基于规则的分解

在属性邻接图的基础上运用基于规则的识别方法能有效避免大量匹配以及无法识别相交特征的难点，提高了效率。识别规则如下：

(1)孔的识别：孔的两个半圆柱壁面的交线为切边，在其支持面中的内环为凸边，避免圆柱凸台的干扰。

(2)槽的识别：槽的底面与其壁面为凹连接，在其支持面中的内环为凸边，避免方形凸台的干扰。

以图2所示三维实体模型为例，自动识别结果如图3所示，图中三维模型具有5个孔特征和3个槽特征以及轮廓特征，与识别结果对应。

图2 三维实体模型

图3 自动识别结果

5 特征信息提取

特征识别的目的即为得到特征的几何信息和非几何信息，本文实现了特征的几何尺寸、材料信息、公差信息、精度信息和粗糙度的提取，最终特征识别结果以 XML文件的方式存储，为CAPP提供了全面的信息。图4所示三维模型的槽内孔的信息提取结果如图5所示:

图4 模型的槽内孔

图5 信息提取结果

6 结论

该自动识别系统是基于CATIA V5平台，用二次开发工具 Component Application Architecture(CAA)开发实现，以 Extensible Markup Language(XML)作为数据的存储和传递语言。经验证本文所示方法实现了航空框类结构件中的孔特征、槽特征及孔特征与槽特征的组合特征的高效率自动识别并准确提取了各个特征的几何信息和非几何信息，为后续相关处理提供准确全面的信息。

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(责任编辑：宋丽萍 英文审校：隋华)

Automatic recognition of aircraft structure feature information based on CAA

TENG Ru-ying1，LIU Hong-jun2，HAO Bo1,Hui Li2

(1.Faculty of Mechanical Engineering,Shenyang Science and Engineering University,Shenyang 110159,China;2.College of Mechatronics Engineering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China)

Automatic identification method based on manufacturing feature can effectively extract the manufacturing information of MBD model and plays an important role in preparing basic information for the process planning of 3D NC machining,NC code generation and the clamping analysis.Therefore，it is the key problem to deal with in full three-dimensional digitalization,integration and automation.In CATIA environment,by taking advantage of the topological structure of the aircraft structure parts in the MBD three-dimensional entity model,attribute adjacency graph was obtained by CAA secondary development technology.Then the method based on rules was adopted to identify the manufacturing features on the layer of line and face,and extract the geometric information and non-geometry information of features,which provides accurate comprehensive manufacturing information for fast programming.

manufacturing feature;automatic identification;CAA;MBD

2015-04-09

武器装备预研基金(项目编号：9140A180103)；辽宁省自然科学基金(项目编号：2013024017)

滕汝英(1986-),男，河北清河人，硕士研究生，主要研究方向：数字化网络化设计与制造技术，E-mail:2376905183@qq.com；刘红军(1971-)，男，沈阳人，副教授，主要研究方向：数字化设计与制造技术，E-mail:13386878635@163.com。

2095-1248(2015)05-0059-04

TP391

A

10.3969/j.issn.2095-1248.2015.05.008