智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用

谷欣航，车剑昭，韩志仁,1b，闫宝强

(1.沈阳航空航天大学 a.航空宇航学院,b.航空制造工艺数字化国防重点学科实验室，沈阳 110136；2.中航西安飞机工业集团股份有限公司 a.制造工程部，b.模具锻铸厂，西安 710089)

模具作为工业生产过程中重要工艺装备之一，是现代工业生产中的工艺发展方向和重要手段。模具质量影响着产品质量、效益、更新换代的速度和新产品的开发能力，决定了制造企业的前途与发展，已经成为衡量一个国家制造水平高低的重要标志[1]。模具设计水平直接影响模具的质量，目前传统的模具设计周期长、依靠经验设计、模具设计水平参差不齐，直接影响了新产品的研发速度和开发创新[2]。

目前，航空产品研制中模具设计是基于MBD的三维模具设计，直接设计模具数模，并且结构树符合MBD规范。同一类典型模具具有很强的相似度，结构相似而尺寸不同，可以通过参数建模实现模具零件的参数化设计[3]，已经有部分航空企业利用参数化建模技术实现了模具的快速设计。不同模具之间不仅参数不同，结构方案也有差别。如果将所有不同的结构均作为不同的典型结构，那么典型结构的数量可能很大，导致模具快速设计软件无法开发。

随着计算机技术的发展，人工智能技术得到了飞速发展。人工智能本质是对人脑思维的模拟[4]。人脑思维的一般过程是先认知客观实体对象，再结合自己大脑中存储的相关知识对该对象进行汇总分析，最后经过一系列复杂的逻辑推理，演绎得出结论。人工智能的核心工作是运用机器来对人类思维的模拟[5]。智能化的思想已经渗透到各行各业，在生活的方方面面都能看见人工智能给人们带来的便利、快捷、高效[6]。将智能化的思想应用于模具设计，在模具设计过程中模拟设计人员的思维，在设计过程中有效地进行各种复杂的设计分析和决策以满足智能化的模具设计要求，以便有效地解决模具快速设计中出现的分类难的问题，真正实现模具智能化快速设计。目前国内已经有少量的相关论文报道，例如西北工业大学的王爱贤等人在原有标准件建库工具基础上引入知识工程，并运用合理的推理机制使系统智能生成用户所需的模具[7-9]。武汉理工大学的陈昆等人通过引入专家的知识和经验研究设计了一种基于知识的模具设计专家系统，初步实现了集知识、设计、选材、校核和出图为一体的模具设计功能[10-11]。本文基于MBD的三维模具快速设计，以半管成形模具设计为例介绍智能化思想在模具设计中的应用。

1 半管成形模具快速设计主要不确定性因素

半管成形模具快速设计包括方案确定、三维设计规范的结构树、参数化建模、标准件安装等，快速设计过程中由于标准半管或非标准半管的形状和尺寸的差异，模具的结构形式方面的细节存在差异，例如凸模固定板顶杆孔布局、导向板组件的大小和规格不同、标准件安装需要手动选择约束元素等。模具的整体尺寸也需要根据零件的摆放位置和机床工作台结构进行确定。这些不确定因素均可以利用智能算法实现智能化推理得到具体的结构形式和参数，解决模具快速设计中典型结构多样性问题。

1.1 半管成形模具基本结构

模具一次成型两个零件，也可以成形一个零件，根据成形零件内形进行扩展，增加非工作区，形成包络曲面，用于确定凸模，包络面偏置一个板厚得到新的包络面，用于确定凹模具，具体半管成形模具基本结构如图1所示，包括凹模、凸模、压边圈、凸模固定板、导向板组件。模具中一部分结构是固定的，可以参数化，通过用户输入参数控制；另一部分结构是不确定的，也就是与半管的形状和尺寸以及机床有关。

图1 半管成形模具基本结构

1.2 半管成形模具结构中不确定性因素

1.2.1 模具整体尺寸

模具整体尺寸与机床工作台、半管尺寸和形状、半管排放位置有关。如果这些因素发生变化，模具整体尺寸就会随之改变，他们的相对位置在数模中按坐标位置进行确定。具体要求是：(1)模具与机床工作台安装部分尺寸与工作台的参数一致；(2)模具横向边界与顶杆孔的最小距离大于35 mm；(3)模具的闭合高度按5的倍数取整。模具与机床的位置关系如图2所示。

图2 模具与机床的位置关系

1.2.2 凸模固定板

凸模固定板如图3所示，模具总尺寸由凸模固定板外形尺寸确定，而顶杆孔的数量和位置由机床和凸模确定，确定原则为：(1)所有孔的位置和尺寸与机床工作台的孔和位置一致，且凸模固定板的孔数量小于机床工作台的孔数量；(2)凸模固定板的孔与凸模的最小距离大于5 mm，且凸模固定板的孔不可以在工作区域内部。图3中模具区域的孔是经过筛选确定的顶杆孔。

图3 凸模固定板

1.2.3 凸模

凸模的外形由半管的内形面确定，凸模通过螺栓固定在凸模固定板上，螺栓的数量和位置确定准则为：(1)按照半管零件的理论中心线等距单排设置固定螺钉孔；(2)当半管零件直径大于68 mm时两端的孔位改用两个螺钉进行固定，分别位于凸模两端圆角的圆心处。凸模固定螺钉的布局如图4所示，为半管零件直径大于68 mm时的情形。

图4 凸模固定螺钉布局

2 智能化思想的应用

专家系统是人工智能最重要的应用领域之一，也是最活跃的应用领域之一，如图5所示。通过专家系统，人工智能得到了实际应用，实现了从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破[12-13]。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，采用人工智能的知识表示和知识推理技术来模拟专家的思考过程，解决由领域专家才能解决的复杂问题。专家系统是当今人工智能、深度学习和机器学习系统的前身。

图5 专家系统

模具设计是一项复杂的任务，涉及到很多模具设计的专业知识和经验，还有很多工程计算问题。设计人员在设计建模中获取需要的信息，进行必要的计算和思考，确定后续的一些结构和尺寸。设计人员在设计过程中的这些行为可以总结提炼出专家知识和推理机制，将这些知识和推理机制应用于模具快速设计中。通过设计过程中的智能化思想应用，实现模具设计全过程的自动化设计和几何建模，让这个专家系统代替模具设计人员完成大部分的工作，极大提高工作效率[14-15]。

在设计半管拉深模具的凸模固定板时，要根据使用设备的型号预留出若干顶杆孔以使顶杆推动压边圈进行工作，这些孔的间距和直径是固定值并且是在一个阵列当中，固定板的轮廓尺寸和孔布局也与此相关。在传统模具设计中，对顶杆孔位进行合理化布局，由设计员在顶杆轮廓和压边圈轮廓显示后通过视觉判断保留哪些顶杆孔，判断的原则是顶杆与凸模以及压边圈边界保持合理的安全距离，这个过程是设计员的思考过程。在智能化模具快速设计中需要获取模型的一些信息，再引入设计规则、知识和经验进行逻辑推理，形成一个复杂的逻辑推理算法模拟设计员的思维，这就是人工智能的核心工作。

图6 决策树逻辑图

3 实例应用

半管拉深模具设计软件是应用C++语言，结合CATIA二次开发技术CAA 的一系列组件及API，在Visual Studio环境下进行程序编写并与CATIA进行通信，可以在CATIA中添加定制功能的菜单和工具条。半管拉深模具设计模块的菜单和工具条如图7所示。

图7 半管拉深模具设计模块

首先点击菜单或工具条中的“新建模板”选择模型保存位置，会自动生成符合半管拉深模具要求的结构树。然后可以根据输入元素的不同选择参数设计模具或者导入外部参考设计模具，以通过输入参数的方式生成模具为例进行说明，在参数设计对话框中填入4个半管零件的必要特征参数：半管内半径、半管厚度、弯曲半径、夹角，然后点击预览在程序中会根据输入的参数画出成形区域，再根据顶杆孔布局规则、边界安全距离等理论和经验综合推断出一个模具轮廓，画出大致形状进行预览展示。从图8可以看见模具轮廓与成形区域的相对位置关系。然后点击生成模具即可自动生成半管拉深模具的各个零件，此过程中各个零件的建模逻辑都已经在程序中固化，程序会根据模具设计的经验和专业知识进行自动判断并建模，效果如图9所示。只需几秒钟就可以完成多个零件的建模，而且程序中给每个模具零件的空间位置都是预定好的省去了装配的过程。最后点击菜单或工具条中的“标准件装配”进行一键导入和一键装配，程序会根据所需的标准件的种类和数量自动导入，并按照程序既定装配方式进行坐标系约束装配，效果如图10所示，导向板、吊装环、螺钉、销钉等标准件已经安装完成。

图8 预览

图9 模具主体数模

图10 标准件装配

4 结论

智能化思想的应用解决了相似模具结构细节多样化问题，实现了自主判断决策等技术在模具快速设计过程中的合理应用，减少了设计过程中的交互，提高了模具设计的自动化程度，在CATIA的环境下完成了半管拉深成形模具快速设计模块的开发，实现了一次输入产品参数到完成模具设计的全自动过程，验证了智能化思想在模具设计中应用对提高模具设计效率的重要性。

把智能化的思想应用于模具设计的整个流程中，使它与传统的模具设计融合在一起，形成新的设计技术，可以提高模具设计效率和速度，减少人为失误，对提高模具设计的技术水平具有重要意义。