Predavanja 7 i 8

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



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.

http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Obj_lineremoval.png








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.



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

http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Csg_tree.png



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



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.



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.



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).



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.



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



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.



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):



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.



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.



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



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.



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



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



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.



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 .



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



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



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.



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



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



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



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.



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).



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.



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



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.



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.



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



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



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



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



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



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.

http://www.steptools.com/









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.

Documents

Predavanja 7 i 8