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基于MBD和特征的飞机结构件数控加工方法
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:机械科学与技术
  • 时间:0
  • 页码:756-760
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学机电学院,南京210016, [2]成都飞机工业(集团)有限责任公司,成都610092
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50905087); 国家科技重大专项项目(2010ZX04015-011); 航空科学基金项目(2010ZE52057); 江苏省高校自然科学基金基础研究项目(10KJB460003)资助
  • 相关项目:基于全息属性面边图的复杂拓扑不固定特征识别
中文摘要:

针对当前基于特征的飞机结构件数控加工由于特征信息不完整导致的工艺决策、数控编程以及在线检测自动化程度不高、质量不稳定、效率低等问题,提出了基于MBD和特征的飞机结构件数控加工方法。该方法以飞机结构件MBD模型为唯一依据,自动识别模型中的几何特征信息和非几何信息,并以此为基础进行自动工艺决策、数控编程和在线检测。MBD模型中非几何信息的自动获取大大减少了人工交互,避免了由于人员个体输入产生的数据异意性、不完整性和冗余性,提高了工艺决策、数控编程和在线检测的自动化程度、质量和效率。根据以上研究,在CATIA V5平台上开发了基于MBD和特征的飞机结构件数控加工系统,该系统已在国内某大型航空企业中得到良好应用。

英文摘要:

To solve the problems of low automatization degree,instability of quality and low efficiency in process planning,NC program and on-line inspection,which is caused by incomplete feature information in current feature-based NC machining for aircraft structural parts,a NC machining method based on model based definition(MBD) and feature for aircraft structural parts is proposed.This method uses MBD model of aircraft structural parts as the only basis,recognizes the geometry feature and non-geometric information in the model automatically,and makes automatic process planning,NC program and on-line inspection.The automatic acquisition of non-geometric information in MBD model reduces manual interaction significantly,avoids different views,incompleteness and redundancy of data due to the entry by individual,as well as improves automatization degree,quality and efficiency of process planning,NC program and on-line inspection.Based on these studies,a NC machining system based on MBD and feature for aircraft structural parts on the CATIA V5 platform is developed and it is used well in a domestic large aviation enterprise.

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878