SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 25 Sayı: 1

UNSUR MATRİSLERİ KULLANARAK 3 BOYUTLU İŞLEME UNSURLARININ TANINMASI

Adem Çiçek
Kubilay Aslantaş
Pages
—
Publication Date
2013-02-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Algoritma, düzlem yüzeyli ferdi ve etkileşenunsurlar için uygulanmış ve uygulanan unsur tipleri için başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Unsur tanıma, tasarım ve imalat işlemlerini entegre etmek için ideal bir çözüm olarak karşımıza çıkmaktadır.Bilgisayar destekli tasarım (BDT) ve bilgisayar destekli imalat (BDİ) sistemlerinin entegrasyonu, bilgisayarbütünleşikli imalat (BBİ) sistemlerinin kurulmasında hayati önem taşımaktadır.
📊
Key Findings & Data:Unsur tanıma sisteminde 3 boyutluBDT modellerinden geometrik ve topolojik bilgi elde etmek için STEP AP–203 grafik standardıkullanılmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Algoritma, düzlem yüzeyli ferdi ve etkileşenunsurlar için uygulanmış ve uygulanan unsur tipleri için başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Unsur Tanıma · STEP · Unsur Matrisleri

Özet

Unsur tanıma, tasarım ve imalat işlemlerini entegre etmek için ideal bir çözüm olarak karşımıza çıkmaktadır.Bilgisayar destekli tasarım (BDT) ve bilgisayar destekli imalat (BDİ) sistemlerinin entegrasyonu, bilgisayarbütünleşikli imalat (BBİ) sistemlerinin kurulmasında hayati önem taşımaktadır. Bu makalede BDT ve BDİentegrasyonu için matris tabanlı bir unsur tanıma yaklaşımı geliştirilmiştir. Unsur tanıma sisteminde 3 boyutluBDT modellerinden geometrik ve topolojik bilgi elde etmek için STEP AP–203 grafik standardıkullanılmaktadır. STEP dosyasında temsil edilen ögeler kullanılarak parça üzerindeki tüm yüzeylere ait bitişiklikilişkileri çıkarılmakta ve parça matrisi (PAM) adı verilen bir kare matriste temsil edilmektedir. İşleme unsurlarıise, bitişiklik ilişkilerine göre unsur matrisi (UM) adı verilen bir matrise kodlanmış ve veritabanınayerleştirilmiştir. Sistemde unsur matrislerine uyan unsur desenleri parça matrisi içerisinde araştırılarak işlemeunsurları tanınmaktadır. Algoritma aynı zamanda etkileşen unsurlara uygulanmakta ve parça üzerindeki etkileşenunsurları tanımak için matris eşleştirme işlemini kullanmaktadır. Algoritma, düzlem yüzeyli ferdi ve etkileşenunsurlar için uygulanmış ve uygulanan unsur tipleri için başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

🔖

Cite This Article

Çiçek, A., Aslantaş, K. (2013). UNSUR MATRİSLERİ KULLANARAK 3 BOYUTLU İŞLEME UNSURLARININ TANINMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/1078635

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (59)

  1. Jabal, M.F.A., Rahim M.S.M., Othman, N.Z.S.,
  2. Jupri, Z., A Comparative Study on Extraction and
  3. Recognition Method of CAD Data from CAD
  4. Drawings, International Conference On
  5. Information Management And Engineering,
  6. Proceedings, 709-713, 2009, Kuala Lumpur,
  7. MALAYSIA.
  8. Çiçek, A., Gülesin, M., A part recognition based
  9. computer aided assembly system, Computers in
  10. Industry, Vol. 58, 733 – 746, 2007.
  11. Çiçek, A., Similarity and scaling assessments of
  12. mechanical parts using adjacency relation
  13. matrices, Journal of Materials Processing
  14. Technology, Vol. 206, 106 – 119, 2008.
  15. Dereli, T. and Filiz, İ.H., “A note on the use of
  16. STEP for interfacing design to process planning”,
  17. Computer Aided Design, Vol. 34, 1075-1085,
  18. Joshi, S. and Chang, T.C., “Graph-based
  19. heuristics for recognition of machined features
  20. from a 3D solid model”, Computer Aided
  21. Design, Vol. 20, No. 2, 58-66, 1988.
  22. Gao, S. and Shah, J.J., “Automatic recognition of
  23. interacting machining features based on minimal
  24. condition sub graph”, Computer Aided Design,
  25. Vol. 30, No. 9, 727-739, 1998.
  26. Lockett, H.L. and Guenov M.D., “Graph-based
  27. feature recognition for injection moulding based
  28. on a mid-surface approach”, Computer Aided
  29. Design, Vol. 37, 251-262, 2005.
  30. Lee, J.Y. and Kim, K., “Generating alternative
  31. interpretations of machining features”,
  32. International Journal of Advanced
  33. Manufacturing Technology, Vol. 15, 38-48,
  34. Lee, J.Y. and Kim, K., “A feature-based approach
  35. to extracting machining features”, Computer
  36. Aided Design, Vol. 30, No. 13, 1019-1035, 1998.
  37. Woo, Y., “Fast cell-based decomposition and
  38. applications to solid modelling”, Computer
  39. Aided Design, Vol. 35, 969-977, 2003.
  40. Woo, Y. and Sakurai, H., “Recognition of
  41. maximal features by volume decomposition”,
  42. Computer Aided Design, Vol. 34, 195-207, 2002.
  43. Xu, X. and Hinduja, S., “Recognition of rough
  44. machining features in 2½D components”,
  45. Computer Aided Design, Vol. 30, No. 7, 503-, 1998.
  46. Sandiford, D. and Hinduja, S., “Construction of
  47. feature volumes using intersection of adjacent
  48. faces”, Computer Aided Design, 33, 455-473,
  49. Rameshbabu, V., Shunmugam, M.S. Hybrid
  50. feature recognition method for setup planning
  51. from STEP AP-203, Robotics and Computer-
  52. Integrated Manufacturing Vol. 25, 393–408,
  53. Sunil, V.B., Pande, S.S., Automatic recognition
  54. of features from freeform surface CAD models,
  55. Computer-Aided Design, Vol. 40, 502–517,
  56. Gulesin, M., An Intelligent Knowledge Based
  57. Process Planning and Fixturing System Using the
  58. STEP Standard, PhD. Thesis, Coventry
  59. University, 1993.