View
227
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 1/39
16.6.2014
1
UNIVERZITET U NOVOM SADUUNIVERZITET U NOVOM SADU
FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA
Nastavni predmet:
Doc. dr Dejan Lukić
Novi Sad, 2014. god.
Predavanja br. 7 i 8:
Savremene m etode i tehnike razvoja i integraci je CAPP sistema
Opšti model tehnološke pripreme proizvodnje-faze III i IV I V
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 2/39
16.6.2014
2
Integracija u proizvodnom sistemu
Pod pojmom integracije u proizvodnom sistemu podrazumeva se integracija inženjerskih i drugih
poslovnih aktivnosti, počevši od ideje o proizvodu pa sve do kraja životnog ciklusa proizvoda.
Ostvarenje ovog cilja je od strateškog značaja za konkurentnost proizvodnih sistema. Osnovniuslov integracije je automatizacija pojedinih aktivnosti razvojem odgovarajućih CAx sistema.
Konvencionalnaproizvodnja
CAx tehnologije
Automatizovana
proizvodnja
Projektovanje tehnološkihprocesa
Projektovanje
tehnološkihprocesa
Proizvodnja
ProizvodnjaProjektovanje
proizvodaRazvoj
proizvoda Montaža
Projekto-
vanje
proizvoda
Razvoj
proizvoda Montaža
CAx
CAE CAD CAPP CAM CAA
Primena Cax tehnologija u proizvodnji
Osnovne integracije aktivnosti
u savremenoj proizvodnji:
CAD/CAM sistemi,
CAD/CAPP sistemi,
CAD/CAE sistemi,
CAM/CNC sistemi,
CAD/CAPP/CAM sistemi,
CAPP/PPC sistemi, itd.
Model proizvoda predstavlja osnovu integracije u proizvodnom sistemu.
PODACI O
PROIZVODU
KONSTRUISANJE
PLANIRANJE
TEHNOLOGIJASKLADIŠTENJE
DIZAJN
PROJEKTOVANJE
ODR ŽAVANJE LOGISTIKA
Geometrijski model proizvoda
Geometrijski model proizvoda može da se predstavi pomoću 2D crteža i/ili 3D modela. 3D
geometrijski model proizvoda može da se predstavi kao:
Žičani model (wireframe model), Površinski model (surface model) i Zapreminski model (solid model).
Žičani model
U najranijoj eri razvoja računarskih modela oni su zapravo predstavljali tehničke crteže, gde je
korisnik crtao koristeći prave linije, lukove, elipse i dr. 70-ih godina prošlog veka pojavili su se
prvi računarski sistemi za 3D projektovanja gde su modeli prikazivani pomoću temena i linija
(žica) koje ih spajaju. Njihova primena bila je ograničena na grubu vizuelizaciju 2,5D objekata I
nije sadržala nikakve informacije korisne za tehnologe, osim za 2D obradu na bušilicama-
glodalicama, erozimatima sa žicom, mašinama za sečenje vodom, laserom i sl. Žičani model
kocke sa prizmatičnim otvorom, potom jednog prizmatičnog dela i koncepta automobila prikazan
je na slici.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 3/39
16.6.2014
3
Površinski model
U cilju modeliranja složenih površi, pojavili su se površinski modeleri, što je bilo posebno od
značaja za automobilsku i vazduhoplovnu industriju. Kao sredstvo za približno prikazivanje površi
korišćene su tzv. B-splajn parametrizovane matematičke krive, koje su se mogle modifikovatipomeranjem kontrolnih tačaka. Na slici je prikazan površinski model torusa i automobila.
Zapreminski model
Pošto ni žičani ni površinski modeli nisu mogli proizvesti nedvosmislen model proizvoda, razvijeni
su zapreminski (solid) modeleri, u kojima se koriste dva tipa prezentacije:
granična reprezentacija (B-rep) i modeliranje korišćenjem geometrijskih primitiva zapremine
(CSG).
B-rep model
B-rep (Boundary representation) je topološka struktura koja se sastoji od jednostavnih
geometrijskih formi (primitiva): tačke, ivice i strane, koje ograničavaju zapreminu. Vidljivost strana
se određuje pomoću sledećih konvencija:
Vektor normale strane uvek ima smer ka spoljašnjosti dela,
Ivicama se dodeljuju smerovi tako da se za svaku stranu koju ograničavaju, ivicenadovezuju u smeru suprotnom od kazaljke na satu, ukoliko je strana vidljiva iz
spoljašnjeg prostora
Slika ilustruje primer B-rep strukture podataka.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 4/39
16.6.2014
4
CSG model
CSG (Constructive Solid Geometry) je metod za kreiranje zapremina korišćenjem primitiva
objekata koji se povezuju operacija Bulove algebre (unija, presek i razlika), koji se uključuju
direktno u reprezentaciji, slika. Objekti se memorišu u obliku strukture razgranatog stabla sa
operatorima kao unutrašnjim čvorovima i primitivima i intermedijalnim složenim objektima kaolistovima. Pozitivna karakteristika CSG modela je u tome što se “istorija” procesa modeliranja
dela čuva zajedno sa modelom, kao što je prikazanao na slici.
Istorija modeliranja ne mora biti jedinstvena, odnosno CSG
model nije jednoznačan, tj. postoji mnogo različitih načina na
koje se primitivi, transformacije i operatori mogu iskoristiti tako
da se dobije jedan te isti model, prema slici.
Oba tipa zapremenske reprezentacije imaju svoje prednosti i mane.
B-rep je memorijski dosta zahtevnija od CSG i teško je napraviti izmene u modelu jer se ne čuva
istorija procesa modeliranja. Sa druge strane, B-rep omogućuje pristup svakoj strani, ivici i
temenu pojedinačno jer ih čuva u eksplicitnoj formi, zbog čega se kaže da B-rep predstavlja
“evaluirani” model, što može biti od velike koristi za prepoznavanje TO, tehnološke merne lance,
definisanje putanje alata, i dr.
Zato se može reći da sa stanovišta projektovanja tehnoloških procesa, posebno prepoznavanja
feature (TO) B-rep ima značajnije prednosti u odnosu na CSG. Projektovanje pomoću većine komercijalnih 3D modelera se zasniva na hibridnom pristupu: modeliranje se vrši korišćenjem
CSG reprezentacije, a evaluacija korišćenjem B-rep. To je omogućeno činjenicom da se CSG
reprezentacija može konvertovati u B-rep, dok obrnuta konverzija ne važi.
Poređenje karakteristika B-rep i CSG modela
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 5/39
16.6.2014
5
Savremene metode i tehnike razvoja I integracije CAPP sistema
U razvoju CAPP sistema i njihovoj integraciji sa drugim funkcijama i aktivnostima proizvodnog
sistema i globalnog poslovnog okruženja primenjuju se brojne metode i tehnike, koje se mogu
koristiti zasebno ili integralno. Na osnovu analize brojnih literaturnih informacija, izdvojen je setosnovnih savremenih metoda i tehnika koje se koriste za razvoj CAPP sistema:
Metode zasnov ane na t ipskim obl ic im a,
Metode veštačke inteligencije
o Eksp ertn i sistemi,
o Neuronske mreže,
o Genetski algor i tmi ,
o Fuzzy teori ja i fuzzy logik a,
Agent-bazirane metode,
Internet-bazirane metod e,
Metode b azirane na STEP stand ardu, i dr.
Tipski oblici – feature u razvoju CAPP sistema
Pojam "feature" se kod nas može sresti pod različitim terminima, kao karakteristika, osobina,
svojstvo, obeležje, oblik, forma, značajka, itd., dok su u ovom radu usvojeni termini tipski oblik i
tipski tehnološki oblik. Tipski oblik (feature) se koristi sa aspekta domena funkcionalnosti,
geometrije, metrologije i dr., dok se tipski tehnološki oblik, često zvana i tehnološka forma
(manufactruring feature, machining feature) koristiti sa aspekta domena tehnologije izrade.
Prema jednoj definiciji "feature" predstavlja semantičku grupa ili atom modeliranja, određen
skupom parametara, koji se koristi za opis objekta koji se ne može dodatno razložiti, sa
aspekta jedne ili više aktivnosti u vezi sa projektovanjem i primenom proizvoda. Metodologije
zasnovane na tipskim oblicima su prvo bile centralna tema integracije CAD/CAM sistema, da biintenzivnijim razvojem CAPP sistema postale osnova za integraciju CAD/CAPP/CAM sistema.
CAPP sistemi bazirani na tipskim tehnološkim oblicima, koriste modele tipskih oblika iz CAD
sistema za donošenje odluka u procesu projektovanja tehnoloških procesa, zbog čega
predstavljaju osnovna sredstva, odnosno elemente integracije CAD i CAPP sistema (slika).
Model tipskih tehnoloških oblika treba da obuhvati dovoljan broj informacija za potrebe
projektovanja tehnoloških procesa.
Tipskitehnološki
oblici
CAD CAPP CAM
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 6/39
16.6.2014
6
Transfer podataka između CAD i CAPP sistema je jedna od najznačajnijih aktivnosti
u razvoju i primeni CIM sistema. Mogu se izdvojiti tri osnovna pristupa povezivanja
CAD i CAPP sistema:
Ulogu interfejsa preuzima projektant koji tumači crtež i pomoću posebnorazvijenog jezika (simbolički jezik) ili kroz određeni dijalog, daje opistipskih tehnoloških oblika (manufacturing feature) sa svim relevantnimtehnološkim parametrima. Kod ovih sistema veliki udeo u odlučivanju imaprojektant, tako da tehnološki proces koji se dobija kao izlaz, u velikojmeri zavisi od iskustva tehnologa,
Vrši se razvoj sistema za izdvajanje i prepoznavanje tipskih tehnološkihoblika iz CAD modela, odnosno vrši se nadoknađivanje izgubljenihpodataka na CAD modelu, i
Razvija se CAD sistem koji je zasnovan na tipskim oblicima, gde se pri
projektovanju koriste ovi oblici iz postojeće biblioteke oblika. Za svakitipski oblik postoji određeni tehnološki proces na mikro nivou tako daprojektovanje tehnoloških procesa predstavlja kombinovanje obradetipskih tehnoloških oblika primenom tipskih tehnoloških sekvenci,odnosno grupa zahvata.
Kao što je navedeno, postoje dve osnovne vrste tipskih oblika koji se koriste u projektovanju
proizvoda i tehnoloških procesa njihove proizvodnje:
Tipski geom etr i jski obl ik (design feature) i l i samo t ips ki obl ik (feature), i
Tipski tehnološki oblik (manufacturing feature).
Tipski oblici koji se koriste pri projektovanju proizvoda (funkcionalni domen), često se značajno
razlikuju od tipskih tehnoloških oblika koji se koriste za projektovanje tehnoloških procesa
(tehnološki domen). Jedna od posledica ove razlike je i različit prilaz pri projektovanju
proizvoda i tehnoloških procesa, što je prikazano na slici. U posmatranom primeru projektant
proizvoda pri konstruisanju koristi rebra kao tipske oblike jer su oni za njega funkcionalni
elementi, dok projektant tehnološkog procesa posmatra materijal koji se obrađuje, tako da su
za njega bitni žljeb i stepenik kao obradni elementi, koji su predstavljeni preko odgovarajućih
tipskih tehnoloških oblika. Upravo zbog toga je neophodan proces preslikavanja iz
geometrijskog, odnosno funkcionalnog domena u tehnološki domen, što se naziva
prepoznavanje tipskih tehnoloških oblika ili samo tehnološko prepoznavanje.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 7/39
16.6.2014
7
Tipski tehnološki oblici su u bliskoj vezi sa procesom obrade i pružaju informacije o
vrstama obradnog procesa koje treba primeniti, odnosno zahvatima obrade, alatima,
strategiji obrade, itd. Tipski tehnološki oblici se karakterišu preko sledećih skupova
informacija:
Inherentne karakteristike (dimenzije, kvalitet obrade površina, tolerancije),
Geometrijski odnosi sa drugim tipskim tehnološkim oblicima (dimenzije,
tolerancije položaja i odnosa površina), i
Topološke relacije sa drugim tipskim tehnološkim oblicima (udaljenost ili rang
susednosti i preklapanje ili interakcija)
Podela tipskih tehnoloških oblika može se izvršiti na više načina, prva podela je
prema načinu predstavljanja proizvoda:
Površinski tipski tehnološki oblici (surface manufacturing feature), za granično predstavljanje proizvoda (B-rep), i
Zapreminski tipski tehnološki oblici (volumetric manufacturing feature), za
predstavljanje proizvoda solid modelom (CSG).
Na slici prikazan je jedan proizvod koji je projektovan pomoću tipskih oblika i za koji
su potom definisani površinski i zapreminski tipski tehnološki oblici za njegovu
obradu.
Tipski tehnološki oblici se najčešće definišu kao elementi profila putanje alata pri
obradi. Tako je na slici prikazan način definisanja tri zapreminska tipska tehnološka
oblika za prethodno prikazani proizvod.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 8/39
16.6.2014
8
Druga podela je prema vrsti tipskih tehnoloških oblika na izolovane i preklapajuće
TTO.
Izolovani TTO predstavljaju skup međusobno povezanih geometrijskih obeležja koji
odgovaraju nekom pojedinačnom procesu obrade. Podklase izolovanih tipskihtehnoloških oblika su prelazni tipski tehnološki oblici (zaobljenja, oborene ivice) i
ponavljajući tipski tehnološki oblici (niz umnoženih tipskih oblika koji se ponavljaju na
delu).
Preklapajući TTO (interacting feature) predstavljaju složene oblike nastale
interakcijom dva ili više izolovana tipska tehnološka oblika.
U literaturi se može naći mnogo različitih klasifikacija tipskih tehnoloških oblika, koji
su najčešće internog karaktera. Najsveobuhvatnija klasifikacija tipskih tehnoloških
oblika je data u okviru aplikacionog protokola AP224 standarda STEP ISO 10303
standarda, prema kome se oni dele na:
Machining_feature (tipski tehnološki oblici za mašinsku obradu), Replicate_feature (umnoženi tipski tehnološki oblici), i
Transition_feature (prelazni tipski tehnološki oblici).
Machining_feature karakteriše zapremina materijala koja će se u procesu obrade ukloniti sa
obradka i u vezi je sa karakterističnim zahvatom/ima obrade. Obuhvataju sledeće osnovne
tipove oblika, od kojih neki imaju svoje podtipove: Knurl, General_removal_volume,
Outer_round, Multi_axis_feature (Boss, Hole, Rounded_end, Planar_face, Pocket,
Profile_feature, Protrusion, Rib_top, Slot, Step), Compaund_feature, Thread, Making,
Revolved_feature, Spherical_cap.
Replicate_feature predstavlja tipske tehnološke
oblike koji se sastoje od niza umnoženih entiteta
tipa Machining_feature koji se ponavljaju na
proizvodu, pri čemu postoje podtipoviCircular_pattern, Rectangular_pattern i
General_pattern.
Transition_feature predstavlja tipske tehnološke
oblike koji se javljaju na prelazu dve susedne
površine i obuhvataju podtipove Chamfer
(oborena ivica), Fillet (konkavna zaobljena ivica) i
Edge_round (konveksna zaobljena ivica).
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 9/39
16.6.2014
9
Primer definisanja tehnologije obrade složenog TTO
Prepoznavanj e TTO
Jedan od osnovnih problema koji se javlja pri razvoju i primeni CAPP sistema odnosi
se na prepoznavanje tipskih oblika, za koje treba definisati tehnološke procese
obrade, a da se informacije dobiju direktno iz CAD sistema. Veliki broj CAD sistema
u svojim modelima proizvoda nemaju sistematizovane neophodne podatke za
prepoznavanje, ili su oni nedostupni i nerazumljivi. Kod ovakvih CAD sistema model
proizvoda se prevodi u novi, interni model podataka pogodan za CAPP sisteme ili,
se pak, deo ponovo opisuje, što često dovodi do gubitaka pojedinih informacija.
Prepoznavanje TTO predstavlja prevođenje modela koji sadrži entitete nižeg nivoa u
model koji sadrži entitete višeg nivoa, tj. prevođenje geometrijskog modela koji
sadrži entitete kao što su linije, tačke itd., u model baziran na tipskim tehnološkim
oblicima, definisan entitetima višeg nivoa kao što su otvori, žljebovi itd. Osnovni
razlog za prevođenje modela iz jednog u drugi oblik je mogućnost da se tipskim
oblicima pridruži znanje o procesu njihove izrade i dobiju tipski tehnološki oblici.
Model TTO kao osnovni ulazni podatak za projektovanje tehnoloških procesa može
da se dobije na više načina, u zavisnosti od načina projektovanja proizvoda
Projektovanjem pomoću tipskih tehnoloških oblika,
Projektovanjem pomoću tipskih oblika a zatim preslikavanjem ili
prepoznavanjem tipskih tehnoloških oblika,
Konvencinalnim projektovanjem, bez upotrebe tipskih oblika, a zatim prepoznavanjem tipskih tehnoloških oblika.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 10/39
16.6.2014
10
PROJEKTOVANJE SA
TIPSKIM TEHNOLOŠKIM
OBLICIMA
PROJEKTOVANJE SA
TIPSKIM OBLICIMA
PROJEKTOVANJE POMOCU
TIPSKIH OBLIKA
KONVENCIONALNO
PROJEKTOVANJE
(BEZ UPOTREBE OBLIKA)
PRESLIKAVANJE
OBLIKA
CAD
PROVERA ISPRAVNOSTI
TIPSKIH TEHNOLOŠKIH
OBLIKA
INTERAKTIVNO ILI
AUTOMATSKO
PREPOZNAVANJE TIPSKIH
TEHNOLOŠKIH OBLIKA
SISTEM ZA
PROJEKTOVANJE
TEHNOLOŠKIH PROCESA
CAPP
TTO - tipski tehnološki oblici
TO - tipski oblici
GM - geometrijski model
GM
GM
TO TTO
TTO
TTO
TTO
Funkcija preslikavanja oblika se smatra delom CAD sistema, dok se prepoznavanje
oblika smatra delom CAPP sistema, ali ih veoma često u literaturi nazivaju jednim
imenom “prepoznavanje oblika-feature recognition”. Prepoznavanje TO može biti
manuelno ili interaktivno (engl. Interactiv form feature definition) i automatsko (engl.
Automated feature recognition).
Projektovanje pomoću TTO podrazumeva postojanje biblioteke TTO, prilagođene potrebama izrade proizvoda, odnosno dela. Ovakvi sistemi su se intenzivno razvijali
90-ih godina prošlog veka, ali se zbog određenih nedostataka sve više primenjuju
sistemi za automatizovano prepoznavanje tipskih tehnoloških oblika.
Automatsko prepoznavanja se bazira na direktnom preuzimanju modela proizvoda
na kome se automatski prepoznaju TO koji se prevode u TTO. Svi pristupi u ovoj
oblasti imaju cilj formiranja algoritama sposobnih da prepoznaju svaki TTO bez
ikakvog učešća projektanta tehnološkog procesa.
S obzirom na način prepoznavanja tipskih oblika, metode prepoznavanja se mogu podeliti na:
Manuelno ili interaktivno prepoznavanje TTO (Interactiv form feature definition) i Automatsko
prepoznavanje TTO (Automated feature recognition – AFR).
Izdvajanje geometrijskih obeležja dela iz CAD modela potrebnih za formiranje prikaza
dela pogodnog za prepoznavanje tipskih tehnoloških oblika. (Kod B-rep modela to su
temena, ivice i strane dela, kod žičanih modela to su temena i ivice, a kod CSG modela
to su geometrijski primitivi)
Formiranje prikaza dela pogodnog za identifikaciju tipskih tehnoloških oblika (Kod
sistema zasnovanih na B-rep i žičanom modelu vrše se topološko povezivanje
geometrijskih obeležja, a kod CSG povezivanje operacijama bulove algebre)
Uparivanje prepoznatih tipskih tehnoloških oblika sa obrascima u biblioteci tipskih
tehnoloških oblika, a kod naprednih sistema zasnovanih na veštačkim neuronskimmrežama i akvizicija znanja u vidu formiranja novih obrazaca sačinjenih od neprepoznatih
tipskih tehnoloških oblika.
Pod manuelnim prepoznavanjem TTO podrazumeva se da korisnik identifikuje TTO na modelu
proizvoda i to najčešće pomoću određenog interfejsa. Ova vrsta prepoznavanja je primenljiva
za jednostavnije proizvode sa manjim brojem TTO. U slučaju složenijih proizvoda pogodniji
oblik prepoznavanja je automatsko prepoznavanje, koji se danas mnogo više primenjuje.
Automatsko prepoznavanja bazira se na direktnom preuzimanju modela proizvoda na kome se
automatski prepoznaju TO koji se prevode u TTO. Svi pristupi u ovoj oblasti imaju cilj formiranja
algoritama sposobnih da prepoznaju svaki mogući TTO bez ikakvog učešća projektanta
tehnološkog procesa.
Sistemi za automatsko prepoznavanje tipskih tehnoloških oblika treba da obezbede rešenje
sledećih međusobno povezanih zadataka
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 11/39
16.6.2014
11
Metode za izdvajanje geometrijskih obeležja iz CAD modela dela mogu da se podele na
eksterne i interne.
Interni pristupi podrazumevaju korišćenje API (Aplication Protocol Interface) softvera, u kome je
deo modeliran, za pristup toplološkim i geometrijskim informacijama o tom delu.
Eksterni pristupi podrazumevaju izvoženje CAD modela iz softvera u kome je deo u neki
neutralni format podataka (STEP, IGES, ACIS,…) u vidu ASCII datoteke, koja se pomoću
nekog interfejsa (programa napisanog u nekom prog. jeziku) prevodi u odgovarajući prikaz dela
koji je pogodan za izdvajanje TTO.
Najpoznatije metode za identifikaciju i prepoznavanje tipskih tehnoloških oblika su sintatičko
prepoznavanje oblika, dijagrami stanja i automati, logička pravila i ekspertni sistemi, metode
grafova, metode nagoveštaja, metode dekompozicije zapremine, ćelijska dekompozicija,
hibridne metode, itd.
Logička pravila za prepoznavanje oblika
Kod ovih metoda vrši se uparivanje identifikovane strukture dela sa obrascima TO(tipskih
oblika) iz baze znanja pomoću pravila IF-THEN.
Kod ovih metoda od esencijalnog značaja je da pravila obezbede jednoznačnost definisanja
oblika (formi) – svaka forma mora imati jedinstvenu definiciju, odnosno nesmu postojati dve
forme sa istom definicijom ili jedna forma sa sa više definicija u bazi znanja.
Mana ovih sistema je odsustvo mehanizama za akviziciju znanja – problem kada se izdvoje
forme za koje ne postoje obrasci u bazi znanja
Veštačke neuronske mreže (VNM) za prepoznavanje oblika
Funkcionalnost VNM u prepoznavanju oblika zavisi od:
1. Karakteristika ulaza (metode za formiranje serija ulaznih podataka-metode iz tabele)
2. Primenjene arhitekture i tipa obučavanje VNM
3. Karakteristike izlaza iz VNM
Prednosti automaskog prepoznavanja TTO primenom VNM u odnosu na logička pravila:
1. VNM tolerišu manje greške u ulaznim podacima tokom obučavanja i rešavanja problema
2. Proces prepoznavanja je brži (ne zahteva detaljno pretraživanje strukture prikaza dela ili
kompleksne logičke operacije za dobijanje potrebnih informacija, već egzaktne matematičke
proračune
3. Imaju sposobnost akvizicije znanja kroz proces učenja na primerima, što omogučuje
tretiranje identifikovanih formi za koje prethodno ne postoje definisani obrasci u bazi znanja.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 12/39
16.6.2014
12
Metodolog i ja zasnov ana na grafovima su sednost i (Metoda grafova)
Kod ove metodologije B-rep prikaz dela se transformiše u atributivni graf susednosti-AAG, koji
se može prikazati u računarskom obliku primenom trodimenzionalne matrice G=(N,A,T).
N-skup čvorova (čvor je svaka površina na delu) A-skup veza-grana (povezanost dve površine) T-skup atributa dodeljenih vezama A
-dve susedne površine prave konkavan ugao-atribut veze dobija oznaku 0
-dve susedne površine prave konveksan ugao-atribut veze dobija oznaku 1
Prikaz grafova susednosti za različite geometrijske oblike:
1 . Izomor fi zam podg rafova – forme (TO) predstavljaju podgrafove AAG dela i prepoznavanje
formi se svodi na pronalaženje podgrafova koji se mogu upariti sa obrascima iz baze.
(Dugotrajan proces pretraživanja strukture AAG koji je procesorski veoma zahtevan)
2. Izomor f izam grafova/Deljenje grafova – Izdvajanje formi se vrši rasturanjem AAG u
čvorovima koji imaju sve susedne strane konveksne (sve grane imaju atribut 1). Na ovaj
način se graf redukuje na nekoliko razdvojenih podgrafova, koji odgovaraju jednoj formi-TO
ili skupu formi-TO (slika-podgrafovi grafa za deo sa prethodne slike)
Prikaz grafa susednosti za deo (X):
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 13/39
16.6.2014
13
Primer interakcije formi sa zajedničkim ivicama:
Primer formi sa zajedničkim površinama:
Metodologija zasnovana na matričnoj interpretaciji grafova susednosti
3D objekti se mogu matematički predstaviti preko 2D matrica. Odnosno, matrična forma AAG
se naziva AAM. Na slici levo je prikazana matrica susednosti AAM za deo (X) sa prethodnog
slajda, za koji je desno prokazan graf susednosti AAG.
Relacije se definišu sledećim atributima: 0 - ne postoji relacija susednosti između površi 7 – dve ravne površi čine konveksan ugao (270°)4 – dve površine čine konkavan ugao (90°)1 – ravna i kriva površ čine konkavan ugao (90°)
2 – ravna i kriva površ čine konveksan ugao (270°)
6 – dve ravne površi čine konveksan ugao (ugao različit od 270°)
Na slici su prikazani primeri matrica susednosti za razne forme-oblike.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 14/39
16.6.2014
14
Algoritam za prepoznavanje TO-formi iz matrice susednosti ima sledeće korake:
Izdvajanje geometrijskih entiteta iz solid modela (čvorova-strana)
Predstavljanje geometrijskih i topoloških svojstava pomoću AAM (dodeljivanje relacija)
Brisanje svih zajedničkih površi, odnosno vrsta i kolona koje sadrže samo “7” i “2” Reorganizacija matrice kroz grupisanje elemenata “4” i “1” oko dijagonale matrice, slika
Prepoznavanje prostih TO-formi, koje sadrže samo “4” i “1”, kao i kombinovanih formi koje
pored “4” i “1” sadrže i “7” i “2”. (prepoznavanje može da se izvrši primenom VNM) Ako su ulazni oblici pravilno prepoznati daje se izlaz i interpretacija rezultata, a ako ima
neprepoznatih formi uvode se nove definicije formi.
Posle prepoznavanja formi neophodno je dodeliti relevantne karakteristike kao što su mere,tolerancije, površinske hrapavosti, i dr. (može i interaktivni interfejs)
Reorganizovana matrica susednosti
Model opisa strukture dela pomoću frejmova.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 15/39
16.6.2014
15
Primena metoda veštačke inteligencije u razvoju CAPP sistema
Veštačka inteligencija (VI) kao naučna disciplina se odnosi na razvoj inteligentnih
računarskih sistema, koji imaju karakteristike povezane sa inteligentnim ponašanjem
čoveka, kao što su razumevanje, učenje, razmišljanje, rešavanje problema, i dr.U razvoju i primeni CAPP sistema i njihovoj integraciji sa drugim aktivnostima
proizvodnog sistema značajnu primenu imaju metode veštačke inteligencije, koje se
u osnovi odnose na koncept inženjerstva znanja. Pod konceptom inženjerstva
znanja podrazumevamo sledeće zadatke: akviziciju znanja, predstavljanje znanja,
izvođenje zaključaka i transfer znanja do korisnika.
Znanje je ključni činilac u odlučivanju, upravljanju i uopšte rešavanju problema.
Akvizicija znanja je jedna od formi mašinskog učenja i predstavlja sposobnost
sistema VI za sticanje i razvoj novog znanja ili unapređenje postojećeg znanja
posredstvom ulaznih podataka i informacija koje zadaje i unosi čovek.
Predstavljanje znanja se vrši preko činjenica, pravila i hipoteza. Znanje, odnosno
činjenice, pravila i hipoteze se mogu odnositi na objekte, događaje, relacije i
procedure, odnosno postupke. Tehnike koje se najviše koriste za predstavljanje bazeznanja, odnosno logike za donošenje odluka u okviru pojedinih aktivnosti CAPP
sistemima su: matematička logika (račun iskaza i račun predikta), produkcioni
sistemi, semantičke mreže, frejmovi i objektni način predstavljanja znanja.
Izvođenje zaključaka se najčešće vrši na bazi pravila koja sadrže istinitu vrednost i
odgovarajuću logičku zavisnost sa zaključkom. U teoriji odlučivanja primenjuju se tri
osnovna tipa zaključivanja deduktivni, induktivno i na bazi analogije. Kada se govori
o zaključivanju veoma često se misli na inteligentno zaključivanje i optimizaciju
rešenja problema (multikriterijumski, nelinearni, diskretni i fuzzy).
Ekspertni sistemi
ES je inteligentni računarski program koji se koristi znanjima i procedurama
zaključivanja radi rešavanja problema koji su dovoljno teški da njihovo rešenje
zahteva stručnu ekspertizu.
ES podrazumeva uspostavljanje unutar računara deo veštine nekog eksperta koji
bazira na znanju i u takvom je obliku da sistem (računar) može da ponudi
inteligentan savet ili da preuzme inteligentnu odluku u funkciji koja je u postupku.
Razvoj ekspertnih sistema je baziran na znanju eksperata ili stručnjaka iz određene
oblasti, koje treba prikupiti i predstavi u pogodnom obliku za računarsku implementaciju, što je najčešće zadatak koji realizuju inženjeri znanja. Zatim to
znanje treba da se implementira kroz odgovarajući programski – ekspertni sistem.
Osnovna struktura i učesnici u razvoju ekspertnih sistema
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 16/39
16.6.2014
16
Arhi tekturaktura eksper tn ih sistema
Podsistemobrazlaganja,pona{anja izaklju~ivanja
Korisni~kispre ni
podsistem
Tri osnovne komponente koje
sadrže svi ES su
Baze znanja (knowledge base), Mehanizmi zaključivanja
(inference machine), i
Korisnički interfejs.
Baza znanja iz određene oblasti sastoji
se od činjenica i heuristike, relacija
između njih i metoda za rešavanje
problema.
Mehanizam zaključivanja (inference machine) je deo ES koji uključuje strategije
zaključivanja i kontrole za manipulisanje znanjem radi dolaženja do novih informacija
i znanja, uz istovremeno rešavanje konfliktnih situacija.
Podsistem za obrazlaganje ponašanja i zaključaka vrši identifikovanje koraka u
procesu rezonovanja i proveru njihove ispravnosti. (U postojećim ES ova
komponenta veoma često služi za izlistavanje pravila i proveru njihove sposobnosti).
Podsistem za prikupljanje i ažuriranje omogućuje uvećanje i izmene u bazi znanja
ES.
Korisnički interfejs prihvata informacije koje zadaje korisnik i prevodi ih u oblik
razumljiv za sistem, kao i obrnuto.
Opšta struktura ekspertnog CAPP sistema
Na slici je prikazan model opšte strukture ekspertnog CAPP sistema, koji pored
navedenih elemenata obavezno poseduje integrisane baze podataka i znanja ili
odgovarajuće baze podataka i znanja za proizvode i pojedine elemente
projektovanja tehnoloških procesa, najčešće proizvodne resurse.
Znanje potrebno za rešavanje zadataka projektovanja tehnoloških procesa je
kontekstno zavisno i kontekstno nezavisno, predstavlja se objektima (deklarativno
znanje) i produkcionim pravilima (proceduralno znanje) i kao takvo je smešteno u
odgovarajuće baze znanja. Ova baza znanja se sastoji od različitih vrsta znanja, od
znanja za tehnološko prepoznavanje, preko znanja za izbor pripremaka, mašina, alata, pribora, itd.
U okviru posmatranog modela ekspertnog CAPP sistema, mehanizam zaključivanja vrši pretraživanje baza znanja i baza podataka, i upravlja čitavim tokom
projektovanja tehnoloških procesa.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 17/39
16.6.2014
17
PROGRAM=PODACI+ALGORITAM
EKSPERTNI SISTEM=ZNANJE+ZAKLJUČIVANJE
ZNANJE=ČINJENICE+MIŠLJENJE+HEURISTIKA
Način razvoja ekspertnih sistema
OBRADA PODATAKA INŽENJERING ZNANJA
- PREZENTOVANJE I KORIŠĆENJEPODATAKA
- PREZENTOVANJE I KORIŠĆENJE ZNANJA
- ALGORITMI - HEURISTIKA
- PONAVLJANJE PROCESA - MEHANIZAM ZAKLJUČIVANJA
- EFEKTIVNO MANIPULISANJE SA VELIKIM
BAZAMA PODATAKA
- EFEKTIVNO MANIPULISANJE SA VELIKIM
BAZAMA ZNANJA
Prednost ES iz ovog koncepta u odnosu na konvencionalne programe je u tome
što u slučaju novog znanja nije potrebno programiranje, već samo proširenje baza
znanja, koja najčešće nije sastavni deo programa.
Razvoj ES podrazumeva izgradnju baze znanja – sticanje ili akviziciju i unošenje
znanja u sistem.
Faza identifikacije - identifikuje se
zadatak, izučava postojeće znanje.
Faza konceptualizacije – inženjer znanja
postavlja koncept pristupa, kojima se
definišu činjenice i hipoteze na kojima jezasnovan zadatak.
Faza formalizacije – znanje se dovodi u
oblik pogodan za predstavljanje (u
programu i ekspertnoj ljusci).
Faza implementacije – formirane
strukture se prenose u računar i njen
produkt je baza znanja.
Faza testiranja – ekspert uočava
semantičke nepravilnosti a inženjer znanja nepravilnosti u realizaciji
procedura
Faze razvoja ekspertnih s istema
Napomena: pogledati odgovarajuću vežbu
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 18/39
16.6.2014
18
Neuronske mreže
Neuronske mreže predstavljaju tipičan primer interdisciplinarne oblasti, koja je
nastala kao rezultat spoja nekoliko različitih naučnih prilaza obrade signala, fizike,
tehnike, neurobiologije i dr. Kada se govori o neuronskim mrežama prevashodno semisli na veštačke neuronske mreže (Artifical Neural Networks). Veštačke neuronske
mreže predstavljaju skup jednostavnih procesirajućih elemenata – neurona,
međusobno povezanih u paralelnu distribuiranu strukturu, koja simulira funkciju
bioloških nervnih sistema, odnosno vrši obradu informacija i učenje.
Model veštačkog neurona
Gde su:
X i...n – ulazni podaci
W j...n – težinski koeficijenti
φ – aktivaciona funkcija
y – izlazni podatak
Matematički model neurona se sastoji iz dve jednačine:
1
n
j i
i
ulaz w x
( ) ( )izlaz y f ulaz
Kod veštačkog neurona sinapsa se karakteriše efikasnošću, koja se naziva težinski koeficijent W j (sinaptička težina). Izlaz neurona se formira na sledeći način: signali
na dendritima se pomnože odgovarajućim težinskim koeficijentima, proizvodi se
saberu u prenosnoj funkciji Σ i ako prelaze veličinu praga, na dobijenu vrednost se
primeni aktivaciona funkcija neurona φ.
Neuronska mreža je sistem koji se sastoji od viže jednostavnih procesora (neurona),
povezanih međusobnim vezama koje sadrže težinske koeficijente.
Model neuronske mreže čine:
Model neuronske mreže
Arhitektura ili topologija mreže,
Prenosna funkcija neurona,
Zakoni učenja, i
Realizacija mreže.
Arhitekturu, odnosno topologiju neuronske mreže predstavlja specifično uređenje ipovezivanje neurona u obliku mreže. Neuronske mreže se međusobno razlikuju po
broju neuronskih slojeva. Prvi sloj se naziva ulazni, a poslednji sloj je izlazni, dok se
ostali slojevi između njih nazivaju skriveni slojevi. Obično svaki skriveni sloj prima
ulaze od predhodnog sloja, a svoje izlaze šalje narednom sloju.
Model neuronske mreže sa tri sloja
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 19/39
16.6.2014
19
Gotovo svaka nelinearna funkcija može da se koristi kao prenosna funkcija, mada se
za backpropagation algoritam najčešće koriste sigmoidne funkcije kao što su:
logistička, arkustanges ili gausova funkcija.
Danas se u neuronskim mrežama najviše koriste tri tipa prenosnih funkcija (slika):
Odskočna
Logička sa pragom
Sigmoidna
Učenje neuronskih mreža se svodi na učenje iz primera kojih bi trebalo da bude što
je više moguće, da bi mreža mogla da se ponaša što preciznije u kasnijoj
eksploataciji. Proces učenja dovodi do korigovanja sinaptičkih težina. Kada uzorci
koji se predstavljaju mreži ne dovode više do promene ovih koeficijenata, smatra seda je mreža obučena. Postoje tri tipa obučavanja neuronskih mreža:
Nadgledano obučavanje - mreži se predstavljaju ulazni podaci i očekivani
izlazni podaci,
Obučavanje ocenjivanjem - mreži se ne predstavljaju očekivani izlazni podaci
nego joj se posle određenog perioda predstavlja ocena prethodnog rada, i
Samoorganizacija - mreži se predstavljaju isključivo ulazni podaci.
Nadgledano obučavanje
Proces obučavanja neuronskih mreža započinje zadavanjem slučajnih vrednosti
težinskih koeficijenata veza i dovođenjem oblika na ulazni sloj. Zatim se mreža
aktivira i upoređuje se izlazni i zadati izlazni oblik. Obučavanje se vrši tako da se
ažuriraju težinski koeficijenti sa ciljem da se u sledećoj iteraciji dobija izlaz koji je
bliži zadatoj vrednosti. U trenutku kada se postigne zadovoljavajući rezultat sa
jednim ulaznim oblikom, na ulaz se dovodi drugi, itd.
Kada se završi sa svim oblicima iz obučavajućeg skupa, na ulaz mreže se dovodi
ponovo prvi ulazni oblik. Ova se procedura nastavlja sve dotle dok se ne dođe do
zadovoljavajućih rezultata za sve oblike iz obučavajućeg skupa. Jednom kada je
obučavanje mreže završeno, težinski koeficijenti veza ostaju nepromenjeni. Tek
sada kada je mreža obučena može se primeniti za predviđeni zadatak.
Nenadgledano obučavanje
Kod nenadgledanog obučavanja izlazna vrednost se ne upoređuje sa zadatom
vrednošću. Ovom metodom mreža klasifikuje ulazne oblike u više grupa. Broj
jedinica u izlaznom sloju odgovara broju različitih grupa – to znači da u jednom
datom trenutku postoji samo jedan aktivan izlaz.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 20/39
16.6.2014
20
Realizacija neuronske mreže
Neuronska mreža može da se realizuje na dva načina:
Hardverski i
Softverski
Kod hardverske realizacije veštački neuroni su fizički međusobno povezani i
oponašaju veze između bioloških neurona. Neuroni se realizuju kao jednostavna
integrisana kola.
Kod softverske realizacije neuronske mreže se obično simuliraju na personalnim
računarima, u kojima je veza između čvorova logička (virtuelna).
Prednost hardverske realizacije je to što može da koristi mogućnost paralelnog
procesiranja informacija ukoliko se svakom neuronu u mreži dodeli po jedan
procesor.
Prednost softverske realizacije neuronskih mreža na personalnom računaru je u
tome što se lakše uspostavljaju i menjaju veze između pojedinih neurona u mreži.
U praksi se softverska realizacija koristi za testiranje, a konkretna realizacija koja se
primenjuje u praksi može biti realizovana i hardverski čime se dobija na brzini.
Podela neuronskih mreža
Neuronske mreže se mogu realizovati na veliki broj načina, pa stoga postoji veliki
broj načina njihove klasifikacije. Osnovna klasifikacija neuronskih mreža se može
izvršiti prema: Broju slojeva,
Vrsti veza između neurona,
Vrsti obučavanja neuronskih mreža,
Prema smeru prostiranja informacija
Prema vrsti podataka, itd.
Jedna od najopštijih podela neuronskih mreža je prema broju slojeva, tako imamo: Jednoslojne
V išeslojne Danas se uglavnom izučavaju i primenjuju višeslojne
neuronske mreže koje pored ulaznih i izlaznih slojeva, sadrže
neurone na srednjim (skrivenim) slojevima.
Neuronske mreže se mogu podeliti prema vrstama veza odnosno arhitekturi na:
Slojevite – neuroni su raspoređeni tako da formiraju slojeve. Na ulazu jednog
neurona se dovode izlazi svih neurona sa predhodnog sloja, a njegov izlaz se
vodi na ulaze svih neurona na narednom sloju. Neuroni sa prvog (ulaznog) sloja
imaju samo po jedan ulaz. Izlaz neurona sa zadnjeg (izlaznog) sloja predstavljaju
izlaze mreže. Predstavnik: backpropagation algoritam.
Potpuno povezane – izlaz jednog neurona se vodi ka ulazu svih neurona u
mreži. Predstavnik: Hopfildova neuronska mreža.
Celularne – međusobno su povezani samo susedni neuroni. Bez obzira nalokalnu povezanost, signali se prostiru i na neurone i van susedstva zbog
indirektnog prostiranja informacija. Predstavnik: CNN – Cellular Neural Network .
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 21/39
16.6.2014
21
Podela neuronskih mreža prema vrsti obučavanja:
Nadgledano obučavanje – Supervised training
Delimično nadgledano obučavanje
Nenadgledano obučavanje – Unsupervised training
Prema vrsti podataka koje obrađuju neuronske mreže se mogu podeliti na:
Analogne
Diskretne
Ova vrsta podele neuronskih mreža se retko koristi zato što su gotovo sve
neuronske mreže diskretne.
Prema smeru prostiranja informacija kroz mrežu neuronske mreže se mogu podelitina:
Feedforward (nerekurzivne, nerekurentne ili nepovratne) – vrše prostiranjesignala samo u jednom smeru (od ulaza prema izlazu) odnosno propagacijusignala. Predstavnici: Višeslojni perceptron sa primenjenim backpropagation
algoritmom. Feedback (rekurzivne, rekurentne ili povratne) – viši slojevi vraćaju informacije u
niže slojeve. Izlaz iz neurona se vraća u niže slojeve ili u isti sloj.Predstavnici: Hopfildove, Cellularne, Kohonenove, dvostruko asocijativneneuronse mreže. Ove mreže imaju mnogo veće procesne sposobnosti u odnosuna feedforward mreže.
Vrste neuronskih mreža
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 22/39
16.6.2014
22
Prednosti, nedostaci i ograničenja neuronskih mreža
Prednost neuronskih mreža je njihova sposobnost da uče, koja im daje prirodniji
interfejs ka modeliranju realnog sveta, u odnosu na klasične sisteme koji moraju biti
programirani. Neuronske mreže su u stanju da pronađu veze izmedu pojava kojeizmiču ljudskom intelektualnom aparatu potpomognutom klasičnim softverskim
alatima.
Neuronske mreže imaju i mogućnost tolerancije nedostataka – to znači da se mreža
sastoji od više elemanata procesiranja, pa može da funkcioniše i ako dode do
oštećenja dela mreže. Sposobne su da generalizuju, pa ako im se prezentuje
nekompletan skup ulaznih podataka, mreža će ipak biti u stanju da dà izlaz.
Neuronske mreže ne rade dobro ono što ni ljudi ne rade dobro. Nisu dobre za
aritmetičke proračune i zadatke obrade podataka. Iako imaju odličnu moć
predviđanja, imaju slabu sposobnost objašnjavanja. Na slici je prikazan dijagram
zavisnosti moći predviđanja i objašnjavanja neuronskih mreža.
Sa dijagrama se vidi da neuronske
mreže odlično predviđaju, a slabo
objašnjavaju što je potpuno suprotno
od npr. stabla odlučivanja. Neuronska
mreža ne može da objasni korisniku
kako je došla do određenog rešenja.
Današnji CAPP sistemi zasnovani na znanju, treba da obezbede i sposobnost
učenja sistema, tako da se veštačke neuronske mreže koriste kao adekvatna
računarska paradigma za njihov razvoj. Dakle, primenom neuronskih mreža CAPP
sistemi mogu postati adaptivni i sposobni za učenje. Primena neuronskih mreža u
proizvodnom mašinstvu posebno je izražena u oblasti modeliranja, upravljanja,
klasifikacije i prepoznavanja skupova, grupisanja, procesiranja signala i optimizacije.
Neuronske mreže se primenjuju u rešavanju različitih zadataka u okviru razvoja
CAPP sistema i njihove integracije sa drugim CAx sistemima i aktivnostima
poslovnog sistema. Neke od aktivnosti primene su u prepoznavanju tipskih
tehnoloških oblika (feature), optimizaciji izbora zahvata i njihovog redosledaizvođenja, mašina, alata, pribora, parametara obrade, i dr.
Optimizacija izbora mašina alatki prekoneuronskih mreža
Struktura neuronske mreže NN1
Napomena: pogledati odgovarajuću vežbu
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 23/39
16.6.2014
23
Fuzzy logika
Postoje situacije u kojima nije moguće znanje o sistemu reprezentovati na apsolutno
precizan način. Čak je više situacija u kojima moramo da koristimo neprecizne
konstatacije. Na primer, «Marko je visok čovek», «Onaj automobil se približava jakovelikom brzinom» su neprecizne rečenice a ipak ih svakodnevno koristimo.
Da bismo bili u stanju reprezentovati znanje o ovakvim sistemima (a ima ih jako
puno) moramo da se odreknemo klasične (binarne) logike u kojoj je nešto ili tačno ili
netačno (crno ili belo) i da koristimo fuzzy logiku (sve je nijansa sive boje).
Ulazi i izlazi mogu imati različite lingvističke nazive. Uobičajeno se promenjive
nazivaju opisnim imenima, poput: nivo vode, priliv vode, ljudi srednjeg rasta, velike
zarade, brzi automobili, mala rastojanja itd. Transformaciju ovakvih izraza u oblik
matematičke predstave omogućava nam teorija fuzzy skupova.
Lingvističke promenjive bi trebalo da imaju i lingvističke vrednosti. To mogu biti:
„negativno veliko“, „negativno srednje“, „negativno malo“, „blisko nuli“, „pozitivno
veliko“, „dobro“, „otvori brzo“ i sl. Ovim vrednostima možemo da dodelimo i
numeričku predstavu u cilju lakšeg i kraćeg obeležavanja.
Tako, veći deo procesa odlučivanja u projektovanju tehnoloških procesa se odvija u
okruženju gde ciljevi i ograničenja često nisu i ne mogu biti precizno definisani. Zbog
toga se zahteva određena aproksimacija u cilju dobijanja kvalitetnog modela realnog
sistema, u čemu značajnu ulogu imaju tehnike fuzzy teorije, odnosno fuzzy logike.
Za razliku od formalne logike u kojoj se rezonovanje vrši sa dve vrednosti (tačno-
netačno,0-1), fuzzy logika koristi brojeve iz intervala [0,1], što je mnogo bliže realnosti,
ljudskom razmišljanju i izražavanju. Fuzzy upravljanje obezbeđuje formalnu metodologiju
za predstavljanje, manipulaciju i implementaciju ljudskog heurističkog predznanja o tome
kako kontrolisati jedan, određeni sistem. Osnovni cilj fuzzy pristupa je da, umesto da
jezikom matematike pokuša da reši problem upravljanja sistemom, omogući implementaciju inženjerskog iskustva o procesu u sam algoritam kontrolera.
BAZA
PRAVILA
INTERFEJS
F A Z I F I K A C I J A
D E F A Z I F I K A C I J A
PROCES
Fuzzy kontroler
Referentni ulaz
r(t)
Upravljanje
u(t)
Izlaz
y(t)
Opšta struktura fuzzy sistema
Fuzzy uprav ljanje
Baza pravila - sadrži znanje o tome kako najbolje kontrolisati sistem, i to u formi skupa logičkih
pavila (if – then).
Interfejs - je mehanizam za procenjivanje koja kontrolna pravila su relevantna za trenutno
stanje sistema i odlučuje logičkim sklopom kakav će biti upravljački signal, tj. ulaz u proces.
Fazif ikacija – modifikuje signale ulaza tako da mogu biti pravilno protumačeni i upoređeni sa
pravilima u bazi pravila. Crisp signal pretvara u adekvatan fuzzy oblik.
Defazif ikacija – transformiše zaključak interfejsa u takav oblik signala, da ovaj može biti signalkoji predstavlja ulaz u proces. Ovo je transoformacija fuzzy oblika u crisp oblik signala, koji je
,,razumljiv’’ procesu.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 24/39
16.6.2014
24
Funkci je pr ipadanja
Funkcije pripadanja ilustruju prirodu lingvističkih vrednosti. Funkcija pripadanja
predstavlja kontinualno merilo sigurnosti da li je naša promenljiva klasifikovana kao
ta lingvistička vrednost. Ova funkcija određuje stepen pripadanja nekog objekta
datom fuzzy skupu.
a) Konvencionalna funkcija pripadanja skupu visokih osoba
b) Kontinualna funkcija pripadanja fuzzy skupu visokih osoba
Ove funkcije mogu da imaju različite oblike. Kakva će biti funkcija zavisi od uslova i
ponašanja sistema.
Logički operateri kod Fuzzy brojeva
Ukoliko postoji više uslova pravila, ukupno zadovoljenje uslova se računa preko
operatora nad fuzzy funkcijama pripadnosti. Slično kao i kod klasičnih (crisp)
skupova i kod fuzzy skupova su definisane operacije: unija( logički operator ili),
presek ( logički operator i) i negacija.
Skup fuzzy brojeva
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 25/39
16.6.2014
25
Primer: Određivanje vrednosti automobila
a) Uz pomoć fazi logike kreirati model koji će određivati vrednost automobila naosnovu njegovih karakteristika: Potrošnja i Pouzdanost.
b) Odrediti vrednost automobila koji ima sledeće karakteristike:• Potrošnja 9l na 100 km• Pouzdanost 8 kvarova na 100000km
Rešenje
a)Prvo se vrši definisanje Fuzzy vrednosti ulaznih promenljivih Potrošnja i Pouzdanost
Zatim definišemo Fuzzy vrednost izlazne promenljive Vrednost
Na kraju na osnovu inženjerskog znanja definišemo skup uzročno posledičnih pravila:
Time je kreiran Fuzzy model za određivanje vrednosti vozila:
Napomena:
Svako od pravila se takođe može predstaviti i u obliku „ako-onda“ pravila.Tako se drugo pravilo može interpretirati kao: AKO Potrošnja je Mala i Pouzdanost je Visoka ONDA Vrednost je Velika
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 26/39
16.6.2014
26
b) Kada imamo definisane funkcije pripadnosti za ulazne i izlazne promenljive, i skup uzročno
posledičnih pravila koja povezuju te promenljive možemo da odredimo vrednost izlazne
promenljive za novo pojavljivanje.
Znamo da automobil kome određujemo vrednost troši 9l na 100 km i da ima 8 kvarova na
100000 km. Sada uz pomoć pravila proporcije određujemo vrednost funkcije pripadnosti za obepromenljive.
Potrošnja:• Velika: 0• Srednja: (9-7)/(10-7) = 0.67
• Mala : (10-9)/(10-3) =0.14
Pouzdanost:
• Visoka: (10-8)/(10-5) = 0.4
• Niska: 0
Zatim prelazimo na proces zaključivanja na osnovu definisanih pravila. Prvo u tabeli uočavamo
koja se pravila odnose na naše novo pojavljivanje (aktivirana pravila):
Na osnovu pravila i vrednosti funkcija pripadnosti za ulazne promenljive, računamovrednosti funkcije pripadnosti za sve dopuštene vrednosti izlazne promenljive. Iste seračunaju kao ukupan nivo zadovoljenja pojedinačnih uslova pravila:
Pravilo 2: Velika vrednost: 0.14 /\ 0.4 = 0.14
Pravilo 4: Srednja vrednost: 0.67 /\ 0.4 = 0.4
Konačno, dolazimo do faze defazifikacije gde lingvističke vrednosti promenljiveVrednost (velika i srednja) prevodimo u jednu preciznu (matematičku) vrednost koja
zapravo predstavlja konačnu ocenu vrednosti novog pojavljivanja (u našem slučajuautomobila).
DFV – Defazifikovana fazi vrednost
MVi – Koeficijent pripadnosti i-tom zaključkuFMVi – Reprezentativna vrednost i-tog zaključka (fuzzy skupa). Za S i Z oblike funkcije seuzima vrednost na granici sa potpunom pripadnošću skupu (μ=1), dok se za T oblik uzima
središnja vrednost od svih sa potpunom pripadnošću skupu.N – broj fuzzy zaključaka
VREDNOST = (0.4*20+0.14*40)/(0.4+0.14)=25,185
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 27/39
16.6.2014
27
Primer primene fuzzy logike kod definisanja tehnološkog procesa obrade
Primer primene fuzzy logike prikazan je za određivanje fuzzy promenljive klasa kvaliteta,
odnosno tolerancija. U literaturi je definisan ekomičan kvalitet površina za pojedine vrste
obrade, kao što su: struganje, glodanje, cilindrično brušenje, ravno brušenje, honovanje,
lepovanje, bušenje, proširivanje, razvrtanje. Funkcije pripadnosti fuzzy promenljivih
kvaliteta obrađene površine, odnosno klasa tolerancija, za struganje, brušenje i honovanje – lepovanje mogu se definisati na način kao što je to prikazano na slici.
Funkcije pripadnosti klasa tolerancija za pojedine obrade
Gde su:
BR – obrada brušenjem
FS – obrada finim struganjem
GS – obrada grubim struganjem
HON – obrada honovanjem
LEP – obrada lepovanjem
Agent bazirane tehnologije
Agenti predstavljaju softver koji ima sposobnosti da samostalno, bez intervencije
korisnika, izvršava postavljeni zadatak i izveštava korisnika o završetku zadatka ili
pojavi očekivanog događaja. Agent je računarski sistem, koji u interakciji sa
okruženjem, ima sposobnost da fleksibilno i samostalno reaguje u skladu sa ciljevima
koji su mu postavljeni. U ovoj definicija ističe se tri ključna zahteva: interakcija sa
okruženjem, autonomnost i fleksibilnost .
Interakcija sa okruženjem u ovom kontekstu znači da je agent sposoban da reaguje
na ulaz dobijen iz okruženja i da može da izvodi akcije koje menjaju okruženje u kome
agenti deluju. Autonomnost znači da je sistem u stanju da reaguje bez intervencije
korisnika (ili drugih agenata), i da ima kontrolu nad sopstvenim akcijama. Takav
sistem bi trebao da bude sposoban da uči iz iskustva.
Bez obzira na oblast primene agenata, oni uvek imaju tri osnovna dela:
Bazu znanja, koja sadrži podatke i domene znanja neophodne da agent
uspešno obavlja svoje aktivnosti,
Koordinacionu jedinicu, koja vrši kontrolu interakcije sa dugim agentima,
uključujući interkomunikaciju, pregovore, koordinaciju i saradnju, i
Jedinica za rešavanje problema, koja obuhvata nezavisno učenje, planiranje,
rasuđivanje, donošenje odluka za izvršavanje određenih aktivnosti i zadataka.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 28/39
16.6.2014
28
Postoje različite vrste agenata u zavisnosti od :
Ponašanja, reaktivni (reactive) i savetodavni (deliberative) agenti,
Funkcionalnosti, interfejs (interface) i internet (internet) agenti,
Mobilnosti, mobilni (mobile) i stacionarni (stationary) agenti, i Strukture, logički ili softverski i fizički ili hardverski agenti.
Sistemi u kojima je upotrebljeno više agenata radi rešavanja zajedničkog problema
nazivaju se multi agentni sistemi – MAS (multy-agent system). U ovakvim sistemima
neophodno je da agenti imaju mogućnost međusobne komunikacije (LAN, Internet,
itd.) u cilju razmene iskustva ili “pregovaranja” i dobijanja optimalnog rešenja.
Agenti koji se upotrebljavaju u multi agentnim sistemima mogu biti jednaki po
karakteristikama ili se mogu razlikovati prema specijalnostima. Multi agentni sistemi
su idealni za predstavljanje problema koji imaju više različitih metoda za rešavanje
problema, višestruke perspektive i/ili višestruke entitete rešavanja problema.
Omogućavaju izradu paralelnih računarskih sistema, pomažu pri radu sa vremenski
ograničenim rezonovanjem i robusnim sistemima – ako su odgovornosti podeljene.
U sistemima izrađenim na ovaj način umesto da procesom upravlja jedan kompleksan
agent, upravljanje se deliti na više agenata koji prema svojim specijalnostima
preuzimaju nadležnost nad kontrolom složenog procesa.
Upotrebom multi agentnih sistema se povećava bezbednost sistema u situacijama
otkazivanja jednog od agenata, čitav sistem može biti automatski rekonstruisan ili
zaustavljen na kontrolisan način.
Prilikom projektovanja multi agentnih sistema potrebno je definisati broj agenata,
kritičnu količinu vremena za obavljanje zadatka, dinamiku pristizanja ciljeva, troškove
komunikacije, cenu neuspeha, uticaj korisnika, neodređenost okruženja. Na nivou
svakog agenta potrebno je definisati: početna stanja u domenu, moguće akcije drugih
agenata, izlazne akcije agenta. Sa povećanjem broja agenata koji sarađuju na
rešavanju zajedničkog problema javljaju problemi kao što su
Kooperativnost (dizajnirati agente tako da zajednički rade na zajedničkim
ciljevima),
Koordinacija (upravljati agentima tako da si izbegnu štetne interakcije akorisne interakcije iskoriste),
Pregovaranje (dolaženje do dogovora koji su prihvatljivi svim
objektima/agentima koji učestvuju u rešavanju problem).
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 29/39
16.6.2014
29
Primer pr imene agent tehnologi je u razvoju CAPP sistema
Sistem CoCAPP (Cooperative Computer-Aided Process Planning), predstavlja primer CAPP
sistema koji je zasnovan na kooperativnim agentima. U okviru ovog sistema agenti su zapravo
ekspertni sistemi, sa sličnom osnovnom strukturom za čiji razvoj je korišćena ista ekspertna
ljuska, koji se preko funkcionalnih adaptera prilagođavaju različitim zadacima koje imaju usistemu. U sistemu postoje tri tipa agenata:
D-agent, koji ima zadatak uvoza CAD modela (STEP format) i prosleđivanja B-agentu, kao
i prezentaciju rešenja korisniku. B-agent, koji ima ulogu obezbeđivanja komunikacije između P-agenata, kroz četiri
odvojena prostora podataka: problem, predlog, konflikt i rešenje. P-agent, koji sprovodi specifične zadatke u projektovanju tehnoloških procesa (tehnološko
prepoznavanje, izbor mašina, alata, pribora, procenu troškova, itd.).
Primena STEP standarda u razvoju CAPP sistema
U cilju integracije i primene različitih inženjerskih i drugih znanja neophodno je
obezbediti kvalitetnu razmenu podataka između pojedinih aktivnosti u okviru
proizvodnih sistema, primenom računara.
Od samih početaka primene računara u inženjerskim aktivnostima izvođenja i
integracije različitih faza u procesu razvoja proizvoda javili su se određeni problemi,
među kojima su najizraženiji:
Neusklađenost između životnog ciklusa programskog sistema i podataka o
proizvodu, Razmena podataka između različitih CAx modula (CAD, CAM, CAE, CAPP,
CAQ, itd.),
Razmena podataka između različitih proizvodno-poslovnih jedinica kao
nosioca inženjerskog znanja, koji svoje poslove mogu obavljati primenom
različitih programskih sistema.
Prvi problem je prilično izražen kod inženjerskih programskih sistema, tako što se
CAx sistemi menjaju svake 2 do 3 godine uvođenjem novih verzija postojećih
programskih sistema, dok je životni vek proizvoda uglavnom mnogo duži.
Drugi problem se može rešiti korišćenjem nekog od savremenih komercijalnih
softverskih sistema koji integriše više CAx modula, kao što su CAD/CAM sistemi,CAD/CAE sistemi, CAD/CAM/CAE sistemi, itd.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 30/39
16.6.2014
30
Globalno gledano, navedeni problemi razmene i deljenja podataka o proizvodu,
mogu se rešiti na sledeći način:
Primenom istog CAx sistema tokom čitavog životnog cikusa proizvoda u
svim etapama projektovanja, tako što će nove verzije CAx sistema podržavati stare,
Projektovanjem translatora ili konvertora koji će međusobno prevoditi
formate podataka CAx sistema različitih proizvođača, i
Razvojem neutralnog formata za razmenu podataka između različitih CAx
sistema.
Na tržištu programskih sistema postoji veliki broj komercijalnih CAx sistema, zbog
čega postoji mala verovatnoća da će različita preduzeća posedovati iste programske
sisteme, što prvi način u današnjim uslovima globalizacije proizvodnog tržišta čini sve manje primenljivim.
Drugi način se odnosi na povezivanje sistema kreiranjem translatora koji omogućuje
konverziju podataka iz formata jednog CAx sistema u format drugog CAx sistema.
Ovaj pristup je dao dobre rezultate kod povezivanja manjeg broja različitih CAx
sistema, dok je neekonomičan za potrebe povezivanja većeg broja CAx sistema,
usled potrebe razvoja velikog broja translatora.
Treći način se odnosi na razvoj neutralne forme podataka koji mogu da čitaju svi
CAx sistemi. Prednost trećeg načina nad drugim je ilustrovan na predstavljenoj slici,
na kojoj se vidi koliko je manje translatora potrebno koristiti za razmenu podataka
između n određenih programskih sistema, ukoliko postoji neutralni format za
razmenu podataka (NDF).
CAx sistem"A"
CAx sistem"F"
CAx sistem"C"
CAx sistem"B"
CAx sistem"D"
CAx sistem"E"
CAx sistem"A"
CAx sistem"F"
CAx sistem"C"
CAx sistem"B"
CAx sistem"D"
CAx sistem"E"
broj translatora n·(n-1) broj translatora 2n
Nagli razvoj računarske tehnike u sedamdesetim godinama prošlog veka doveo je do razvoja više
različitih, uglavnom nacionalnih standarda za razmenu podataka. Tako se uz IGES, koji je razvijen
u USA, pojavio i SET u Francuskoj, VDA-FS u Nemačkoj i mnogi drugi. Sredinom osamdesetih
godina prošlog veka uočen je problem primene velikog broja standarda za razmenu podataka
između CAx sistema.ICAM IGES 1 IGES 2
XBF
VDA-PS
IGES 3
PDDI
VDA-FS
SET
CAD*I
CADLIB
MIL-PRF-28000A
IGES 4
CALS
GMAP
CADLIB2
IGES 5
PDES
S
T
E
P
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 31/39
16.6.2014
31
Nedostaci prethodno navedenih pristupa i razvijenih standarda doveli su do toga da
Međunarodna organizacija za standardizaciju ISO, pokrene 1984. godine projekat,
sa sledećim ciljevima:
Standardizacija mehanizama modeliranja informacija o proizvodu kroz ceoživotni vek, nezavisno od sistema koji se primenjuje,
Stvaranje jedinstvenog međunarodnog standarda koji će obuhvatiti sve
aspekte razmene podata u CAD/CAPP/CAM području i drugim CAx
područjima,
Odvajanje opisa proizvoda od primene, tako da standard omogući, osim
neutralnog zapisa podataka za razmenu, i osnovu za razvoj baze podataka
o proizvodu, koja se dugoročno može čuvati, i
Primenu ovog standarda u industriji, nasuprot nacionalnim standardima i
specifikacijama.
Na osnovu početnog koncepta, razvijen je kompleksan standard STEP ISO 10303
koji obezbeđuje celovitu podršku razvoju globalno integrisane proizvodnje, kroz: Razmenu podataka između različitih funkcija i odgovarajućih aplikacija
proizvodnih sistema, kao i ostalih činilaca poslovnog okruženja, primenom
standardnog neutralnog formata podataka,
Deljenje podataka, što omogućuje podršku simultanom projektovanju i
inženjerskoj analizi,
Internet saradnju, što omogućuje da se proizvodni podaci mogu lako
razmenjivani i deliti putem globalne mreže.
Struktu ra STEP ISO 10303 stand arda
Digitalni podaci o proizvodu moraju sadržati dovoljno informacija koje se mogu
upotrebiti za različite aktivnosti tokom celog životnog veka proizvoda. Da bi se ovo
ostvarilo, STEP je od samog početka bio razvijen kao modularni standard koji sadrži veći broj delova (Parts), svrstanih u serije (Series). Na slici je prikazana osnovna
struktura STEP ISO 10303 standarda.
Metode
za primenu
(Implementation
Methods)
Serija 20
Metode
za opis
(Description
Methods)
Serija 10
Serije apstraktnih testova Serija 300
(Abstract Test Suites)
Provera
konfornosti
(Conformance
Testing)
Serija 30
Deo 1
Opšti pregled Iosnovni principi
(Overview and Fundamental Principles)
Aplikacioni protokoli Serija 200
(Application Protocols)
Bazni resursi(Integrated Resources)
Aplikacioni resursi Serija 100
(Application Resources)
Opšti resursi Serija 40
(Generic Resources)
Deljivi resursi Serija 500
(Application Integrated Resources)
Informacioni modeli Osnovnu arhitekturu STEP
standarda čini šest većih celina:
Metode za opis,
Metode za primenu,
Informacioni modeli,
koje zajedno čine
Aplikacioni protokoli i
Bazni resursi,
Metodologije za
proveru konformnosti, i
Serije apstraktnih
testova.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 32/39
16.6.2014
32
Aplikacioni protokoli predstavljaju najveći i možda najznačajniji deo STEP standarda, koji
omogućuju formalan opis svih skupova aktivnosti koje se odvijaju u okviru životnog veka
proizvoda, te sadrže informacione zahteve i formalne šeme za njihovo definisanje. U tabeli su
dati najznačajniji AP za mašinsku i metaloprerađivačku industriju.
Numeracija serije/dela Naziv serije/dela
Deo 201 Eksplici tno crtanje
Deo 202 Asocijativno crtanje
Deo 203 Projektovanjemašinskih delova i sklopova sa upravlj anjem konfiguracij om
Deo 204 Mašinsko konstrui sanje korišćenjem graničnog prikaza
Deo 205 Mašinsko konstrui sanje korišćenjem površinskog prik aza
Deo 206 Mašinsko konstrui sanje korišćenjem žičanog prik aza
Deo 207 Planir anje i konstrui sanje delova od lima
Deo 208 Praćenje životnog cik lusa proizvoda
Deo 209 Anali za i konstrukcij a kompoziti nih i metalnih struktu ra
Deo 213 Projektovanje tehnoloških procesi za mašinske delove (zamenjen sa AP-240)
Deo 214 Osnovni podaci za procese proi zvodnje u auto indu stri ji
Deo 219 Upravlj anje dimenzionalnom inspekcijom čvrstih delova i sklopova
Deo 223 Konstrukci oni i proizvodni podaci za delove koji se proizvode li venjem
Deo 224 Konstruisanjemašinskih delova za potrebe projektovanja TP pomoću TO (f eature)
Deo 229 Konstrukci oni i pr oizvodni podaci za delove koji se proi zvode kovanjem
Deo 232 Tehnički podaci za procesemontaže, osnovne infor macij e i razmena
Deo 233 Pri kaz podataka sistemskog inženjerstva
Deo 238 Apli kaciono interpretirani model zanumerički upravlj ane jedinice
Deo 239 Upravljanje životnim cik lusom proizvoda
Deo 240 Projektovanje tehnoloških procesa za mašinske delove
Primena STEP-a u integ racij i CAD, CAPP i CAM sistema
CAD
Projektovanje proizvoda
CAM
Projektovanje za
proizvodnju
CAPP
Projektovanje
tehnoloških procesa
CAD/CAPP
Translator podataka
CAPP/CAM
Translator podataka
Specifican
CAD izlaz
Specifican
CAPP ulaz
Specifican
CAPP izlaz
Specifican
CAM ulaz
STEP BAZA
PODATAKA
INTERFEJS ZA STANDARDIZOVANI PRISTUP STEP BAZAMA PODATAKA
(SDAI)
CAD
SISTEM
CAPP
SISTEM
CAM
SISTEM
STEP APLIKACIONI
PROTOKOLI (AP) Memorisanje-korišcenje-raspodela
Konvencionalan način
integracij e CAD, CAPP
i CAM sistema
◄
STEP bazirana
integracija CAD, CAPP
i CAM sistema
◄
• Neusaglašeno predstavljanje
podataka
• Veliki broj međurezultata
• Složeno i obimno skladištenje
pod ataka, itd.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 33/39
16.6.2014
33
Ulaznipodaci procesa
NUmernamašina
Funkcije
StandardAP224
AP203
AP224
AP240 AP238
AP219
AP-240/
AP-224
STEPGenerisanjeproizvodnihpodataka
Tipski tehnološki
oblici
ških procesa
Makro projektovanje tehnolo ških
procesa i NC programiranje
Mikro projektovanje tehnolo
Kontrola
NC obradni sistem
Izrada dela
STEP- om podržano projektovanje i proizvodnja
U svetu je do sada postavljen veći broj različitih koncepta povezivanja CAx sistema u procesu
projektovanja i proizvodnje proizvoda primenom STEP standarda. Na slici je prikazan koncept
projektovanja i proizvodnje podržan STEP standardom, za proizvodnju proizvoda koja se
realizuje procesima obrade skidanjem materijala. Koncept prikazuje integrisani proizvodni tok
kroz određene korake, odnosno funkcije koje se izvode u pojedinim fazama toka i upotrebljeneSTEP standarde, odnosno odgovarajuće aplikacione protokole. Povezivanjem ovih standarda
dobija se grupa STEP standarda za projektovanje i proizvodnju SMS (STEP Manufacturing
Suite).
Podaci o tipskim
tehnološkim oblicima
STEP AP224
Kreiranje Makro tehnoloških procesa
1. Izbor mašine alatke za svaku operaciju
3. Odredivanje tipskih tehn. oblika za svaku operaciju
Baza podataka za
tehnološke procese
STEP AP240
3D Geometrijski podaci dela
STEP AP203/214
NC Program
Prepoznavanje
tipskih tehnoloških oblika
Pridruživanje tolerancija
i osobina
[Funkcija-1]
Generisanje Mikro tehnoloških procesa
1. Definisanje zahvata za svaki tipski tehnološki oblik
2. Definisanje operacionih podataka za svaki zahvat
(Cutting tool, Technology, Machining_strategy,
Finishing_allowance, Depth_of_cut, itd.)
3. Odredivanje redosleda zahvata za svaku operaciju
[Funkcija-2]
[Funkcija-5]
[Funkcija-6]
Generisanje
NC Programa
Editovanje
tehnološkog
procesaKreiranje i editovanje
baze podataka
Baza podataka za
tehnologije
mašinske obrade,
mašine, rezne
alate, pribore
[Funkcija-4]
CAPP
[Funkcija-3]
2. Definisanje pozicije pribora i nacina stezanja
STEP CAPP (SCAPP)-primer CAPP sis tema
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 34/39
16.6.2014
34
Primena STEP-a u in tegracij i CAD/CAPP/CAM I CNC sistema
Mesto CAPE sistema u CIM-u
CAPE čine sledeći CAx sistemi:
CAD sistemi,
CAPP sistemi,
CAM sistemi (generisanjeupravljačkih informacija za CNC OS)
CARC sistemi (programiranje radarobota i manipulatora)
CATS sistemi (programiranje rada AGV, konvejera, i dr. transportihsredstava,
CAT sistemi (programiranje radamernih sistema)
CAA sistemi (programiranje radamontažnih sistema)
Osnovne funkcije CAM sistema su:
Generisanje obradnog modela,
Generisanje i optimizacija putanje alata,
Simulacija i vizuelizacija procesa obrade,
Generisanje upravljačkog programa,
Proračun vremena obrade,
Generisanje dokumentacije, itd.Model procesa programiranja
Generisanje upravljačkih informacija
Tok inform acija primen om ISO-6983 i STEP-NC
STEP-NC Osnovni nedostaci primene ISO-6983:
Jezik programiranja niskog nivoa, orijentisan na
programiranje lokacije kretanja alata duž osa mašine,
Javlja se semantička višeznačnost,
Specifične ekstenzije proizvođača upravljačkih
jedinica, što inicira postojanje velikog broja
postprocesora,
Podržava samo jednosmeran tok informacija od
projektovanja do proizvodnje,
Veoma teško upravljanje i promena upravljačkih
programa,
Otežana primena u oblasti složenih površina, visokobrzinske obrade i 5 ili više osnog upravljanja, itd.
Prednosti primene STEP-NC:
Kvalitetnije informacije za proizvodnju koje su
zasnovane na zadacima obrade TTO,
Obezbeđenje potpunih i strukturnih podataka, što utiče
na nemogućnost gubitaka informacija,
Dvosmeran tok informacija između projektovanja i
proizvodnje,
Gubi se potreba za postprocesorima specifičnih
upravljačkih jedinica,
Korisnički orijentisan interfejs za upravljanje obradnim
sistemima,
Omogućuje se primena koncepta e-proizvodnje,odnosno prenos i upravljanje podacima putem Interneta,
Postiže se visoka proizvodna efikasnost, prema tabeli
Uzrok Posledica
STEP-NC podaci su
istovremeno i dokumenti
75% redukcija broja crteža poslatih od CAD-a ka CAM-u
Lakše definisanje tehnološkog procesa jer se operacije neće
projektovati u detalje
35% redukcija CAPP/CAM
projektovanja tehnoloških procesa
Upotreba visokobrzinske
obrade, 5-o ili više osne obrade,ugrađivanje inteligentne
optimizacije u upravljačke jed.
50% redukcija vremena
mašinske obrade
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 35/39
16.6.2014
35
koristi tipke
tehnološke
oblike
povezan
STEP AP 224
Tipski tehnološki
oblici
STEP AP 203
Geometrija i
topologija
STEP deo 11
EXPRESS
jezik
STEP deo 21
Sintaksa za opis
podataka
ISO 10303 (STEP)
ISO 14649
Deo 10: OPŠTI PODACI O PROCESU
koristi koristi
Deo 11
Glodanje/
bušenje
Deo 12
Struganje
Deo 13
EDM žicanom
elektrodom
Deo 14
EDM punom
elektrodom
Deo 1x
Druge
tehnologije
Deo 111
Alati za
glodanje/
bušenje
Deo 121
Alati za
struganje
Deo 1xx
Alati za druge
tehnologije
Deo 131
Alati za EDM
ISO 14649 je podeljen na više delova, gde deo 10 definiše opšte procesne informacije, delovi
11, 12, 13, ... tehnološki-specifične informacije, dok delovi 111, 121, 131, ....alate za pojedine
tehnologije, glodanja, struganja, EDM, itd., slika 4.18.
ISO 14649-10 definiše procesne podatke koji su potrebni za NC programiranje koji su
zajednički za različite tehnologije obrade. Elementi podataka ovog dela standarda opisuju
interfejs između CNC i programskih sistema (npr. CAPP, CAM...). Ovi programi obuhvataju
geometrijske i tehnološke informacije i mogu se generisati upotrebom ISO 14649 dela 10
zajedno sa delom za specifičnu tehnologiju (npr. ISO 14649-11) i delom za odgovarajuće alate
(npr. ISO 14649-121).
EXPRESS-G šema definisana u
ISO 14649-10 sadrži informacije
koje su podeljene na: opis zadatka
(task description), opis tehnologije
(technology description), opis alata
(tool description) i opis geometrije
(geometry description).
machining_strategy
freeform_strategy
drilling_type_strategy
two5d_milling_strategy
unidirectional
bidirectional
contour_parallel
bidirectional_contour
contour_bidirectional
contour_spiral
center_milling
explicit
...
...
machining_operation
milling_type_operation
drilling_type_operation
two5d_milling_operation
freeform_operation
plane_milling
plane_rough_milling
plane_finish_milling
side_milling
side_rough_milling
side_finish_milling
bottom_and_side_milling
bottom_and_side_rough_milling
bottom_and_side_finish_milling
...
approach_retract_strategy
air_strategy
along_path
plunge_strategy ......
D. Opis geometrijeC. Opis alata
A. Opis zadatka B. Opis tehnol ogij e
program_structure
workplan
parallel
if_statement
while_statement
assignment
executable
workingstep
nc_function ...
rapid_movement
machining_workingstep
return_home
touch_probing ...
project
workpiece
manufacturing_feature
two5d_manufacturing_feature
machining_feature
planar_face
pocketstep
slot
round_hole
general_outside_profile
region ...
transition_feature ...
replicate_feature
open_pocket
closed_pocket
toolpath_list
toolpath
trajectory
parameterased_path
cutter_location_trajectory
cutter_contact_trajectory
axis_trajectory
approach_lift
connector
advanced_facecutting_tool
tool_bodycutting_component
machining_tool
b_spline_curve
bounded_surface
...
identifier
label
text
length_measure...bounded_curve
plane_angle_measure
...
...
feedstop
| toolpath_speed_profile
toolpath_speed
...
| bounded_geometry
advanced_brep_shape_representation
right_circular_cylinder
block
workpiece
machining_feature
S[0:?]
po ck et pl an e r egi onhole
1 L[0:?]
machining_operation
workplan
machining_workingstep
L[0:?]
plane_milling side_milling drilling
1
tool
technology
strategy
L[0:?]
c ut te r_ co nt ac t_ traj ec to ry p aramet er is ed _p at hcutter_location_trajectory
1
toolpath
geometry
geometry
geometry
Bidirectional_contour
Contour_parallel
Contour_bidirection
Contour_spiral
Center_milling
Bidirection
Unidirection
Explicit
(ABS) 2,5 D strategija
glodanja
1
(ABS) Milling_type_operation
1
(ABS) Plane_mill ing Plane_rough_mill ing1
Plane_finish_milling
(ABS) Side_milling
(ABS)Bottom_and_side_milling Bottom_and_side_rough_milling
Side_rough_milling1
Side_finish_milling
1
Bottom_and_side_finish_milling
(ABS) Two5D_milling_operation
1
Freeform_operation
1
(ABS) Drilling_type_operation
Multistep_drilling
(ABS) Boring_operation
Back_boring
Tapping
Thread_drilling
(ABS) Drilling_operation
Boring
Reaming
1
Center_drilling
Counter_sinking
Drilling
1
(ABS) Workingstep
1Machining_workingstep
Rapid_movement
its_feature
its_operation
Machine_functions
its_tool
(ABS) Machining_operation
its_machine_functions
its_technology Technology
Cutting_tool1
Touch_probing
Manufacturing_feature
Freeform_strategy
Two5D_milling_strategy
Drilling_type_strategy
its_machining_strategy
its_machining_strategy
approach_retract_strategy
retract
approachits_machining_strategy
Express- G šema ISO 14649-10
Express- G šema ISO 14649-11
Deo Express- G šeme ISO 14649-10,11 s a
machining_operation za glodanje I bušenje
Izvod iz strategije mašinske obrade
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 36/39
16.6.2014
36
Strukturu datoteke ISO 14649 čine dve osnovne celine kao i datoteke ISO 10303 dela 21:
Zaglavlje (header) – za informaci je koje su neophod ne za ident i f ikaci ju datoteke t j
generalne inform aci je.
Sekci ja sa podacim a (data sect ion) – koja sadrži sve informacije vezane zaproizvod ne zadatke i geom etr i ju .
Osnovne informacije
(General Information)
Zaglavlje
Tehnološki proces
(Project)
A
Operacije obrade
(Workplan and Executable)
C
Opis geometrije
(Geometry description)
B
Opis tehnologije
(Technology description)
Sekcija sa podacima
Opis tehnolo š ki h
podataka: zahvata,
alata, strategije...
Izvr š enje
sekvencir anih zadataka
Opisivanje
geometrijskih
podataka
Korisnicki graficki interfejs
1. Zaglavl je
Svako zaglavlje treba da sadrži :• Opis datoteke (file_description)
• Naziv Datoteke (file_name)
• Oznaka EXPRESS šeme za primenjeni AP238 ili
ISO 14649 (file_schema)
Pored ovoga u zaglavlju se još navode i vreme
nastanka datoteke, ime autora, ime institucije i dr.
2. Sekcija sa podacim a
Sadržaj sekcije sa podacima je podeljen na
sledeće delove:
• tehnološki proces (project)
• operacije izrade (workplan and executable)
• opis tehnologije obrade (technology description)
• opis geometrije (geometry description).
Svaku pojavu u okviru STEP-NC datoteke, na jedinstven način identifikuje celobrojna vrednost. Za
zapisivanje pojava najčešće se koristi interno mapiranje (internal mapping), koje zahteva da se iza
oznake entitetskog tipa navodi lista atributa, koji su postavljeni po hijerarhijskom principu. Tako na
primer na slici je prikazana šematska entitetsko-indeksna mapa programske strukture STEP-NC, gde
je kao primer uzet jedan proizvod kod koga se jedna operacija obrade odnosi na glodanje/bušenje. U
posmatranom primeru tehnološki proces (project) se sadrži iz dve op eracije (work plan #10,#11). U
okviru operacije #10 imamo pododp eraci ju obrade (machining_workingstep #20) u okviru koje se vrši zahvat obrade (machining_operation #22) t ipskog tehnološkog obl ika-otvora ф20H12
(manufacturing_feature #21). Zahvat obrade (machining_operation #22) se definiše tako što se
definišu modul i alata - spira lna burgi ja (mi l l ing_cut ing_tool #25), parametr i obrade
(mill ing_technology #27), mašinske funkcije (mill ing_machine_function #29), kao i strategije
mašinske obrade (machining _strategy #31).
project 10 11
milling_cuting_tool .. ..
71workplan 20 35 ..workplan .. . .
machining_workingstep .. ..machining_workingstep 21 22 machining_workingstep .. ..
..manufacturing_feature 12 22
29m ac hi ni ng _o pe ra ti on 2 5 2 7 3 1 . .workpiec e . . . .
milling_technology .. ..
milling_machine_function .. ..
machining_strategy .. ..
HEADER:File description(('Primer NC programa za obradu glodanjem'),1');
File_name('Primer1.STP',$,'2005-02-02',('ISO14649'),'LUKIĆ','FTN','SCG'); File_schema(('Machining_schema','Milling_schema'));
ENDSEC
DATA:
#1=Project (Workplan#10);
#10=Workplan (#20,#35,#71,......);
..
#12=Workpiece(.......);
..#20=Machining_workingstep( ,#21(manufacturing_feature),#22(machining
operation));
#21=Round hole ('Hole D=20 MM, #12(workpice), #22(machining operation).....);
#22=Drilling (#25( milling_cuting_tool),..,#27(milling_technology),...,
#29(milling_machine_functions, ...,#31(drilling_type_strategy),.....);
#25=Milling_cuting_tool('Spiral drill 20MM'......);
#27=Milling_technology(0.030,.TCP.,s,16.000,......);
#29=Milling_machine_functions(......);
#31=Drilling_type_strategy(.........);
..#35=Machining_workingstep(......);
ENDSEC
END-ISO-10303-21
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 37/39
16.6.2014
37
Tipovi STEP-om podržanih CNC obradnih sistema
Konven-
cionalno
upravljanje
G-kod
interpreter
Post
procesor
Novo
upravljanje
Novo
inteligentno
upravljanje
ISO 14649 Interpreter
Inteligentne
funkcije
ISO 14649Tehnološki
proces Geometri ja Tehnologija Alat
Konvencionalno upravljanje jednostavno koristi ISO-14649 za upravljanje preko
postprocesiranja i prevođenja u ISO-6983, odnosno G-kod. U ovom slučaju konvencinalna
upravljačka jedinica CNC obradnog sistema se upotrebljava bez modifikacije.Novo upravljanje, sadrži STEP-NC prevodioc (interpreter), pa se programirani zahvati obrade
izvode pomoću CNC jezgra sa ugrađenom sposobnošću generisanja putanje alata. Ovo je
osnovni tip, gde je kretanje izvršeno tačno prema redosledu i strategiji obrade, definisane u
ISO-14649 programu. U suštini ovaj tip nema druge inteligentne funkcije osim sposobnosti
generisanja putanje alata. Najveći deo STEP-NC prototipova koji su do sada razvijeni spada u
ovu grupu.
Novo inteligentno upravljanje, kod koga su
upravljačke jedinice obradnih sistema
sposobne da izvrše zadatke procesa obrade
"inteligentno" i "autonomno", bazirano na
obimnim informacijama ISO-14649
standarda. Neke od inteligentnih funkcija
ovog tipa su automatsko prepoznavanje
tipskih tehnoloških oblika, automatizovani
izbor alata, automatsko generisanje putanje
alata, monitoring procesa obrade,
izbegavanje kolizije alata, optimalni redosled
izvršenja zahvata i operacija kroz primenu
varijantnog modela projektovanja i
optimizacije tehnoloških procesa, adaptivna
kontrola, merenje na mašini, itd.
Korisnici
Upravljacki modul
Komunikacioni kanal
CAD
modul
Integrisanabaza
podataka
Integrisanabaza
znanja
CAM
modul
Modul zaizbor
mašina
alatki
Modul zaizbor
sistemaalata
Modul zaizbor
parametaraobrade
Modul zaizbor
tehnoloških
procesa
Modul zaizbor
pripremka
Modul zaizbor
pribora
Modul zagenerisa-
nje NC
koda
Modul za
izbor merila
CAPP
Baze podataka i baze znanja, kao elementi sistema za automatizovano
projektovanje tehnoloških procesa, imaju značajnu ulogu u njegovom
funkcionisanju i integraciji komponenata.
Baze podataka I baze znanja kao elementi razvoja i integracije CAPP sistema
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 38/39
16.6.2014
38
Eksperimentalna rešenja primene STEP-NC
Varijanta 1- Scenario 1 U cilju realizacije ove varijante, potrebno je preuzeti neki od izvornih
modela (STEP-NC programa) sa sajta www.steptools.com. Po
preuzimanju ovog modela potrebno je izvršiti učitavanje STEP-NC
programa u softver STEP-NC Machine. Po učitavanju ovogprograma u STEP-NC Machine, vrši se analiza primenjene
tehnologije obrade pomenutnog primera, u okviru čega se vrši analiza definisanog pripremka, plana obrade, plana stezanja, analiza
primenjenih alata, pribora, kao i simulacija obrade na raspoloživim
mašinama alatkama koje su dostupne u bazi podataka pomenutog
softvera. Svi dosadašnji koraci se mogu odraditi u licenciranoj, kao i
u probnoj verziji softvera STEP-NC Machine. Kod probne verzije se
ne može dobiti izlazni kod, tako da se ne može izvršiti fizička obrada
na nekoj od mašina alatki. Za razliku od probne verzije softvera, u
licenciranoj verziji, pometuti STEP-NC program se može izvesti kao
APT datoteka, može da se generiše G-kod za neku upravljačku
jedinicu koja se nalazi u bazi podataka softvera ili da se izveze
direktno na upravljačku jedinicu koja podržava STEP-NC model
podataka (pojedine upravljačke jedinice novije generacije). U slučaju
da ne postoji ovakva mašina sa upravljačkom jedinicom novije
generacije i da u bazi podataka softvera nema postprocesora za
određenu upravljačku jedinicu, može se izvršiti izvoz programa kroz
APT datoteku. Kada se program izveze kao APT datoteka, ona se
potom može učitati u neki CAD/CAM sistem (u našem slučaju
Pro/Engineer). Po učitavanju APT datoteke u Pro/Engineer, u okviru
modula za obradu (eng. Manufacturing) može da se izvrši simulacija
obrade, sa definisanim pripremkom i obradkom, definisanim alatima,
priborima, strategijom obrade, itd. Takođe se u okviru Pro/Engineer-a
može izvršiti i provera putanje alata opcijom NC-Check ili Vericut.
Nakon simulacije i provere može se izvršiti postprocesiranje za
određenu upravljačku jedinicu mašine alatke, i dobiti odgovarajući upravljački program - G-kod. Na kraju se može izvršiti obrada dela
na konkretnoj CNC mašini alatki.
7/23/2019 Predavanja 7 i 8
http://slidepdf.com/reader/full/predavanja-7-i-8 39/39
16.6.2014
Varijanta 2- Scenario 2 Ulaz u sistem predstavlja model proizvoda iz nekog
CAD/CAM sistema (npr. iz Pro/Engineer-a). Nakon
definisanja modela proizvoda, u okviru Pro/Engineer-ovog
modula za obradu (eng. Manufacturing) vrši se
projektovanje tehnološkog procesa, tj. definiše sepripremak, plan obrade, plan alata, plan stezanja,
parametri i strategija obrade. Takođe se može izvršiti i
simulacija procesa obrade, kao i provera putanje alata u
modulu NC-Check i Vericut. Nakon potpunog definisanja
tehnološkog procesa i provere putanje alata, vrši se
generisanje CL datoteke. Kada se generiše CL datoteka,
vrši se čuvanje pomenutog modela sa ekstenzijom .stp
(STEP datoteka), u kojoj se memorisani podaci o obratku,
pripremku, alatu, priboru, itd.
Sledeći korak se odnosi na pokretanje softvera STEP-NC
Machine, gde se prvo vrši učitavanje STEP datoteka sa
podacima o obratku, pripremku, alatu, priboru, , a potom i
memorisane CL datoteke. Naredni korak predstavlja
analiza i provera programa, pri čemu se vrši analiza
pripremka, plana obrade, plana stezanja, putanje alata.
Nakon toga se vrši testiranje programa i simulacijaprocesa obrade u STEP-NC Machine. Po završetku
testiranja programa i simulacije, program se može izvesti
(eksportovati) u različite formate. Kao izlaz iz softvera
mogu se odabrati dva načina. Jedan način predstavlja
generisanje izlaznog APT i G-koda, gde se program šalje
na obradu na odgovarajućim mašinama alatkama. Drugi
način predstavlja direktno slanje programa ka upravljačkim
jedinicama koje podržavaju STEP-NC, tj. upravljačkim
jedinicama novijih generacija.
Recommended