KaydedilenlerDerginizi ekleyin

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

UNSUR MATRİSLERİ KULLANARAK 3 BOYUTLU İŞLEME UNSURLARININ TANINMASI

Adem Çiçek
Kubilay Aslantaş
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2013-02-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

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

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez: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.
📊
Temel Bulgular & Veri:Unsur tanıma sisteminde 3 boyutluBDT modellerinden geometrik ve topolojik bilgi elde etmek için STEP AP–203 grafik standardıkullanılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Algoritma, düzlem yüzeyli ferdi ve etkileşenunsurlar için uygulanmış ve uygulanan unsur tipleri için başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler: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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

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

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

↗Yeni Sekme

Kaynakça (61)

  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. -
  19. Joshi, S. and Chang, T.C., “Graph-based
  20. heuristics for recognition of machined features
  21. from a 3D solid model”, Computer Aided
  22. Design, Vol. 20, No. 2, 58-66, 1988.
  23. Gao, S. and Shah, J.J., “Automatic recognition of
  24. interacting machining features based on minimal
  25. condition sub graph”, Computer Aided Design,
  26. Vol. 30, No. 9, 727-739, 1998.
  27. Lockett, H.L. and Guenov M.D., “Graph-based
  28. feature recognition for injection moulding based
  29. on a mid-surface approach”, Computer Aided
  30. Design, Vol. 37, 251-262, 2005.
  31. Lee, J.Y. and Kim, K., “Generating alternative
  32. interpretations of machining features”,
  33. International Journal of Advanced
  34. Manufacturing Technology, Vol. 15, 38-48,
  35. Lee, J.Y. and Kim, K., “A feature-based approach
  36. to extracting machining features”, Computer
  37. Aided Design, Vol. 30, No. 13, 1019-1035, 1998.
  38. Woo, Y., “Fast cell-based decomposition and
  39. applications to solid modelling”, Computer
  40. Aided Design, Vol. 35, 969-977, 2003.
  41. Woo, Y. and Sakurai, H., “Recognition of
  42. maximal features by volume decomposition”,
  43. Computer Aided Design, Vol. 34, 195-207, 2002.
  44. Xu, X. and Hinduja, S., “Recognition of rough
  45. machining features in 2½D components”,
  46. Computer Aided Design, Vol. 30, No. 7, 503-
  47. , 1998.
  48. Sandiford, D. and Hinduja, S., “Construction of
  49. feature volumes using intersection of adjacent
  50. faces”, Computer Aided Design, 33, 455-473,
  51. Rameshbabu, V., Shunmugam, M.S. Hybrid
  52. feature recognition method for setup planning
  53. from STEP AP-203, Robotics and Computer-
  54. Integrated Manufacturing Vol. 25, 393–408,
  55. Sunil, V.B., Pande, S.S., Automatic recognition
  56. of features from freeform surface CAD models,
  57. Computer-Aided Design, Vol. 40, 502–517,
  58. Gulesin, M., An Intelligent Knowledge Based
  59. Process Planning and Fixturing System Using the
  60. STEP Standard, PhD. Thesis, Coventry
  61. University, 1993.