SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 22 Sayı: 2

BDT/BDİ UYGULAMALARI İÇİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ PARÇA TANIMA YAKLAŞIMININ GELİŞTİRİLMESİ

Adem Çiçek
Mahmut Gülesin
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)

Parça tanımaalgoritması işlem planlama, grup teknolojisi gibi birçok BDT/BDİ uygulaması için uygulanabilirdir.Algoritmanın verimliliği ve kapasitesini göstermek için yaklaşım karmaşık parçalara sahip olan otomobil motorparçalarına uygulanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:3 boyutlu BDT (Bilgisayar Destekli Tasarım) modellerinden imalat bilgilerinin otomatik çıkarımı BDT/BDİ(Bilgisayar Destekli İmalat)’ın entegrasyonu için önemli bir çalışma alanıdır.
📊
Key Findings & Data:Sisteme girdiolarak 3 boyutlu BDT modellerinin STEP (Standard for the Exchange of Product Model Data) dosyasıkullanılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Parça tanımaalgoritması işlem planlama, grup teknolojisi gibi birçok BDT/BDİ uygulaması için uygulanabilirdir.Algoritmanın verimliliği ve kapasitesini göstermek için yaklaşım karmaşık parçalara sahip olan otomobil motorparçalarına uygulanmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:STEP · parça tanıma · 3 boyutlu model.

Özet

3 boyutlu BDT (Bilgisayar Destekli Tasarım) modellerinden imalat bilgilerinin otomatik çıkarımı BDT/BDİ(Bilgisayar Destekli İmalat)’ın entegrasyonu için önemli bir çalışma alanıdır. Bu makalede, BDT/BDİentegrasyonunu desteklemek için uzman sistem tabanlı bir parça tanıma yaklaşımı geliştirilmiştir. Sisteme girdiolarak 3 boyutlu BDT modellerinin STEP (Standard for the Exchange of Product Model Data) dosyasıkullanılmıştır. Her bir yüzeye ait komşu yüzeyler ve nitelikler STEP dosyasından çıkarılarak matematiksel birmodelde (YKİM- Yüzey Komşuluk İlişki Matrisi) temsil edilmiştir. Aynı zamanda, Windows tabanlı bir yazımeditörü kullanılarak bilgi tabanı oluşturulmuş ve bilgi tabanı için bir kural yazma formatı geliştirilmiştir. YKİMve bilgi tabanında temsil edilen geometrik ve topolojik bilgi karşılaştırılarak parçalar tanınmıştır. Parça tanımaalgoritması işlem planlama, grup teknolojisi gibi birçok BDT/BDİ uygulaması için uygulanabilirdir.Algoritmanın verimliliği ve kapasitesini göstermek için yaklaşım karmaşık parçalara sahip olan otomobil motorparçalarına uygulanmıştır.

🔖

Cite This Article

Çiçek, A., Gülesin, M. (2013). BDT/BDİ UYGULAMALARI İÇİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ PARÇA TANIMA YAKLAŞIMININ GELİŞTİRİLMESİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 2. https://ajindex.com/articles/1078875

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (77)

  1. Gülesin, M., Jones, R.M., “Face oriented
  2. neighbouring graph (FONG): a part representing
  3. scheme for process planning”, Computer
  4. Integrated Manufacturing Systems, Cilt 7, No, 213-218, 1994.
  5. Dereli, T., Filiz, İ.H., “A note on the use of STEP
  6. for interfacing design to process planning”,
  7. Computer Aided Design, Cilt 34, 1075-1085,
  8. Bhandarkar, M.P., Nagi, R., “STEP-based feature
  9. extraction from STEP geometry for agile
  10. manufacturing”, Computers in Industry, Cilt, 3-24, 2000.
  11. Han, J.H., Kang, M., Choi, H., “STEP-based
  12. feature recognition for manufacturing cost
  13. optimization”, Computer Aided Design, Cilt, pp. 671-686, 2001.
  14. Qamhiyah, A.Z., Venter, R.D., Benhabib, B.,
  15. “Geometric reasoning for the extraction of form
  16. features”, Computer Aided Design, Cilt 28, No, 887-903, 1996.
  17. Gao, S., Shah, J.J., “Automatic recognition of
  18. interacting machining features based on minimal
  19. condition subgraph”, Computer Aided Design,
  20. Cilt 30, No 9, 727-739,1998.
  21. Falcidieno, B., Giannini, F., “Automatic
  22. recognition and representation of shape based
  23. features in a geometric modeling system”,
  24. Computer Vision, Graphics and Image
  25. Processing, Cilt 48, 93-123, 1989.
  26. Gavankar, P., Henderson, M.R., “Graph-based
  27. extraction of protrusions and depressions from
  28. boundary representations”, Computer Aided
  29. Design, Cilt 22, No 7, 442-450, 1990.
  30. Chuang, S.H., Henderson, M.R., “Threedimensional
  31. shape pattern recognition using
  32. vertex classification and vertex-edge graphs”,
  33. Computer Aided Design, Cilt 22, No 6, 377-, 1990.
  34. Huang, Z., Yip-Hoi, D., “High-level feature
  35. recognition using feature relationship graphs”,
  36. Computer Aided Design, Cilt 34, 561-582,
  37. Pal, P., Kumar, A., “A hybrid approach for
  38. identification of 3D features from CAD database
  39. for manufacturing support”, International
  40. Journal of Machine Tools & Manufacture,
  41. Cilt 42, 221-228, 2002.
  42. Pal, P., Tigga, A.M., Kumar, A., “A strategy for
  43. machining interacting features using spatial
  44. reasoning”, International Journal of Machine
  45. Tools & Manufacture, Cilt 45, 269-278, 2005.
  46. Rezayat, M., “Midsurface abstraction from 3D
  47. solid models: general theory and applications”,
  48. Computer Aided Design, Cilt 26, No 11, 905-, 1996.
  49. Lockett, H.L., Guenov, M.D., “Graph-based
  50. feature recognition for injection moulding based
  51. on a mid-surface approach”, Computer-Aided
  52. Design, Cilt 37, 251-262, 2005.
  53. Mehalawi, M., Miller, R.A., “A database system
  54. of mechanical components based on geometric
  55. and topological similarity. Part I:
  56. re+presentation”, Computer Aided Design, Cilt, 83-94, 2003.
  57. and topological similarity. Part II: indexing,
  58. retrieval, matching and similarity assessment”,
  59. Computer Aided Design, Cilt 35, 95-105, 2003.
  60. Candadai, A., Herrman, J.W., Minis, I.,
  61. “Applications of group technology in distributed
  62. manufacturing”, Journal of Intelligent
  63. Manufacturing, Cilt 7, 271-291, 1996.
  64. Lee, J.Y., Kim, K., “Generating alternative
  65. interpretations of machining features”,
  66. International Journal of Advanced
  67. Manufacturing Technology, Cilt 15, 38-48,
  68. Lee, J.Y., Kim, K., “A feature-based approach to
  69. extracting machining features”, Computer
  70. Aided Design, Cilt 30, No 13, 1019-1035, 1998.
  71. Prabhu, B.S., Pande, S.S., “Intelligent
  72. interpretation of CADD drawings”, Computers
  73. & Graphics, Cilt 23, 25-44, 1999.
  74. Prabhu, B.S., Biswas, S., Pande, S.S., “Intelligent
  75. system for extraction of product data from
  76. CADD models”, Computers in Industry, Cilt, 79-95, 2001.
  77. Cilt 30, No 9, 727-739,1998.