Unsur matrisleri kullanarak 3 boyutlu işleme unsurlarının tanınması

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, bilgisayar bütünleşikli imalat (BBİ) sistemlerinin kurulmasında hayati önem taşımaktadır. Bu makalede BDT ve BDİ entegrasyonu için matris tabanlı bir unsur tanıma yaklaşımı geliştirilmiştir. Unsur tanıma sisteminde 3 boyutlu BDT modellerinden geometrik ve topolojik bilgi elde etmek için STEP AP–203 grafik standardı kullanılmaktadır. STEP dosyasında temsil edilen ögeler kullanılarak parça üzerindeki tüm yüzeylere ait bitişiklik ilişkileri çıkarılmakta ve parça matrisi (PAM) adı verilen bir kare matriste temsil edilmektedir. İşleme unsurları ise, bitişiklik ilişkilerine göre unsur matrisi (UM) adı verilen bir matrise kodlanmış ve veritabanına yerleştirilmiştir. Sistemde unsur matrislerine uyan unsur desenleri parça matrisi içerisinde araştırılarak işleme unsurları tanınmaktadır. Algoritma aynı zamanda etkileşen unsurlara uygulanmakta ve parça üzerindeki etkileşen unsurları tanımak için matris eşleştirme işlemini kullanmaktadır. Algoritma, düzlem yüzeyli ferdi ve etkileşen unsurlar için uygulanmış ve uygulanan unsur tipleri için başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract

Feature recognition is regarded as an ideal solution to integrate the component design and manufacturing processes. Integration of computer aided design (CAD) and computer aided manufacturing (CAM) systems is a vital importance in the building of computer integrated manufacturing (CIM) systems. In this paper, a matrix based feature recognition approach is developed for CAD and CAM integration. In feature recognition system, STEP AP–203 graphic standard is used to obtain geometric and topological data from 3D CAD models. Adjacency relations belonging to all faces on a component are extracted by use of entities represented in the STEP file and represented in a square matrix called as component matrix. Also, machining features are coded into a matrix called feature matrix, which will be located into database. In the developed system, the machining features are recognized by retrieving feature patterns corresponding to feature matrices within the component matrix. The developed algorithm is applied to interacting features, and is used a matrix matching process to recognize the interacting features on the component. The algorithm has been implemented to individual and interacting polyhedral features. The obtained results are very efficient for the implemented feature types.