基于最大公共子图挖掘和装夹性能分析的夹具耦合设计方法

大量的夹具案例积累了可重用的经验和知识,为新零件实现夹具设计提供了理论基础和决策参考,而准确的夹具检索和合理的装夹判断是成功完成夹具设计的核心与关键。为此,根据零件B-rep表示的实体模型,通过特征之间的几何拓扑关系构造零件的标号图。结合标号图的线性顺序性,提出了标定索引值的DFS词典序原则,建立了最小DFS编码的遍历方法。其次,在挖掘出零件最小DFS编码的基础上,依据边编码中特征值、属性值及特征之间的连接关系,提出零件之间最大公共子图的挖掘方法,通过定义零件相似度和库相似度两个概念,构造出相似夹具检索和排序的决策因子。最后,通过建立定位确定性和装夹稳定性分析算法,依据决策因子大小逐一评估夹具对新零件的合理装夹,直至通过装夹性能的检验,完成夹具的设计过程。由于与零件一一对应的最小DFS编码,其搜索方法为图论中用递归容易实现的经典算法,而装夹性能评估只涉及点的坐标和法矢量信息,则属于可编程实现的离散型问题,故提出的"先检索排序夹具,后验证装夹性能"的夹具耦合设计方法,不仅能丰富和拓展计算机辅助夹具设计方法和理论,而且还将大大促进计算机辅助夹具设计系统的实用性。