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基于機(jī)器學(xué)習(xí)幾何公差類型及自動生成方法研究

2021-11-10 03:24:35田波
科學(xué)與生活 2021年21期
關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)

田波

摘要:隨著我國對于精密機(jī)械裝配的需求量增大,提高對控制誤差的要求,幾何公差方法可以更細(xì)致的實(shí)現(xiàn)對誤差的控制,因而廣受歡迎,本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)提出輔助公差規(guī)范方法,提升公差精準(zhǔn)度及計(jì)算效率。

關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí);幾何公差;自動生成

前言:

零件在生產(chǎn)制造過程中無法達(dá)到零誤差,為了有效地控制其在合適的范圍內(nèi),企業(yè)檢測部門需要對零件進(jìn)行誤差對比,其目的是為了確保所生產(chǎn)的產(chǎn)品是合格的,其次是所允許的誤差范圍可以將其稱為公差,目前不同精準(zhǔn)度的產(chǎn)品對于公差數(shù)值和類型需求存在明顯的差異。尤其是像航天機(jī)械加工來說對于零件公差要求較高,這也是因?yàn)樵撔袠I(yè)制作成本較大,若是未能在設(shè)計(jì)階段計(jì)算出公差,將會影響到機(jī)械產(chǎn)品的裝配能力以及裝配質(zhì)量,甚至還會帶來額外的成本以及使用壽命等。目前所提到的公差類型有兩種即尺寸公差和幾何公差,前者主要是指最大限度內(nèi)尺寸最小極限的尺寸差距,也是零件加工中所被允許變動的范圍量;后者則是在集合公差符號標(biāo)注下的公差數(shù)值,不同幾何公差符號標(biāo)注公差,不同幾何公差符號有所差異,這就需要技術(shù)人員可以在允許的范圍內(nèi)進(jìn)行公差調(diào)整。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)幾何公差關(guān)鍵技術(shù)分析

在遵循公差規(guī)范的前提下需要對零件進(jìn)行框架搭建,其具體包括公差類型選擇、公差原則確定、公差規(guī)范標(biāo)記等,其中基準(zhǔn)框架是整個規(guī)范中關(guān)鍵部分,是確定幾何公差類型以及原則的基礎(chǔ)。

人工智能可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí),其中本課題所應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,構(gòu)建統(tǒng)計(jì)學(xué)模型用于擬合數(shù)據(jù),與深度學(xué)習(xí)相比,所涉及到的數(shù)據(jù)類型比較少,基于扎實(shí)的數(shù)學(xué)理論,更容易根據(jù)自身的需要搭建模型,所訓(xùn)練出的模型適合于公差規(guī)范應(yīng)用場景。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)也可以惡習(xí)分為無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí)需要在學(xué)習(xí)期間構(gòu)建相對主觀的價(jià)值體系,其目的是用于對數(shù)據(jù)的篩選和分析,如聚類分析;后者的監(jiān)督學(xué)習(xí)則是包含人為設(shè)置要素在內(nèi)的訓(xùn)練集,如決策樹、支持向量等,如圖所示。

二、幾何公差數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

(一)影響幾何公差選取因素

在DRF坐標(biāo)系中,需要先確定集合要素公差的具體的位置,通常為了滿足零件裝配要求,需要提出更高要求的公差要求,其目的是提升最終零件可以裝配成成品。充分考慮到零件裝配成本、生產(chǎn)商制造能力、檢測能力等,在本課題研究中提出四類即定位特征、空間特征、基準(zhǔn)特征以及生產(chǎn)特征。

(二)機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建

本課題CAT系統(tǒng)包括提取零件幾何要素信息,用于制定特征向量,并將其作為整個尋兩次訓(xùn)練集;其次就是基于訓(xùn)練集,搭建機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及訓(xùn)練模型,具體實(shí)施步驟如下:

1.在SolidWorks中構(gòu)建3D模型的約束關(guān)系;

2.將裝配件拆分為若干個零件,并對每個零件進(jìn)行特征表面的信息的提取;

3.拆分零件確定具體每個零件的規(guī)范要素以及裝配順序,構(gòu)建DRF;

4.了解零件間裝配關(guān)系,確定規(guī)范基準(zhǔn),以及規(guī)范要素與基準(zhǔn)在空間視角下的關(guān)系;

5.分析檢測成本以及加工精準(zhǔn)度;

6.將所分析出的數(shù)據(jù)信息放入到CSV中,搭建數(shù)據(jù)庫

在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中訓(xùn)練集效果較好,若是將新的數(shù)據(jù)信息重新放入到模型中會表現(xiàn)較差,使得模型出現(xiàn)應(yīng)用效果不佳的現(xiàn)象,這一現(xiàn)象被稱為過擬合,在本文中為了避免過擬合問題的出現(xiàn),從數(shù)據(jù)、模型以及訓(xùn)練三個方面提出改進(jìn)措施,具體內(nèi)容為:

1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù),若是在模型應(yīng)用中所使用的數(shù)據(jù)數(shù)量比較小很容易出現(xiàn)過擬合,為此在特征數(shù)據(jù)的選其中減少訓(xùn)練集中特征數(shù)量,降低訓(xùn)練集的數(shù),實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)集的簡化,進(jìn)而有助于改善過擬合現(xiàn)象。

2.簡化機(jī)器學(xué)習(xí)模型,由于模型太過于復(fù)雜也會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,因而在SVM算法中使用簡單的核函數(shù)進(jìn)行映射,同樣在RF算法和KNN算法分別減少訓(xùn)練數(shù)以及k值。

3.為防止過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn),采用交叉驗(yàn)證方法,將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集評分為K組,采用K-1組訓(xùn)練模型,并對剩余組進(jìn)行模型預(yù)測,并計(jì)算出預(yù)測誤差,求取誤差平均數(shù)值,獲取交叉驗(yàn)證誤差。

(三)案例分析

以二級齒輪減速器作為案例分析對象,減速器作為常見的機(jī)械配件之一,其廣泛用于各類傳送裝置中,為了降低本次研究的復(fù)雜性,進(jìn)選擇其中驅(qū)動軸間的傳動機(jī)構(gòu),對其他零件不做詳細(xì)討論。

基于零件裝配關(guān)系從三維CAD軟件中獲取二級齒輪減速傳動軸之間的專配關(guān)系,如圖5所示。

機(jī)器學(xué)習(xí)是無法直接處理語義信息,為此需要將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息進(jìn)行處理,當(dāng)前進(jìn)行轉(zhuǎn)換的方法有很多在本文中采用到了One-hot編碼,以此來加速數(shù)據(jù)計(jì)算。

結(jié)束語:

幾何公差的存在是為了更好的控制產(chǎn)品誤差,為了提升誤差精準(zhǔn)率,采用計(jì)算機(jī)輔助的方式,在本文中提出基于計(jì)算機(jī)幾何公差按規(guī)范設(shè)計(jì)流程,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動理念將公差規(guī)范結(jié)果作為數(shù)據(jù),通過篩選和分析將其放入到數(shù)據(jù)集中,實(shí)現(xiàn)對模型算法的訓(xùn)練,從理論和實(shí)踐的角度討論影響幾何公差的罌粟,并以為二級齒輪減速機(jī)為例討論具體實(shí)現(xiàn)過程,驗(yàn)證本文方法的有效性。

參考文獻(xiàn):

[1]田立群.幾何公差定義理論意義和檢測妥協(xié)性的關(guān)系研究[J].機(jī)械工程師,2018(08):157-159+163.

[2]劉偉東,涂玉婷,劉海明.幾何公差狀態(tài)向量模型及其分析與綜合技術(shù)[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,44(05):78-83+89.

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