Optimization of geometric analysis strategy in CAD-systems

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Computer-aided assembly planning for complex products is an important engineering and scientific problem. The assembly sequence and content of assembly operations largely depend on the mechanical structure and geometric properties of a product. An overview of geometric modeling methods that are used in modern computer-aided design systems is provided. Modeling geometric obstacles in assembly using collision detection, motion planning, and virtual reality is very computationally intensive. Combinatorial methods provide only weak necessary conditions for geometric reasoning. The important problem of minimizing the number of geometric tests during the synthesis of assembly operations and processes is considered. A formalization of this problem is based on a hypergraph model of the mechanical structure of the product. This model provides a correct mathematical description of coherent and sequential assembly operations. The key concept of the geometric situation is introduced. This is a configuration of product parts that requires analysis for freedom from obstacles and this analysis gives interpretable results. A mathematical description of geometric heredity during the assembly of complex products is proposed. Two axioms of heredity allow us to extend the results of testing one geometric situation to many other situations. The problem of minimizing the number of geometric tests is posed as a non-antagonistic game between decision maker and nature, in which it is required to color the vertices of an ordered set in two colors. The vertices represent geometric situations, and the color is a metaphor for the result of a collision-free test. The decision maker’s move is to select an uncolored vertex; nature’s answer is its color. The game requires you to color an ordered set in a minimum number of moves by decision maker. The project situation in which the decision maker makes a decision under risk conditions is discussed. A method for calculating the probabilities of coloring the vertices of an ordered set is proposed. The basic pure strategies of rational behavior in this game are described. An original synthetic criterion for making rational decisions under risk conditions has been developed. Two heuristics are proposed that can be used to color ordered sets of high cardinality and complex structure.

Авторлар туралы

Arkadiy Bozhko

Bauman Moscow State Technical University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: bozh12@yandex.ru

Viktor Livantsov

Bauman Moscow State Technical University

Email: viktor.livantsov@yandex.ru

Әдебиет тізімі

  1. А. Н. Божко, “Анализ геометрической разрешимости при сборке сложных изделий как задача принятия решений”, Математика и математическое моделирование, 2018, № 5, 17–34 [A. N. Bozhko, “Analysis of geometric reasoning in the assembly of complex products as a decision-making task”, Matematika i matematicheskoe modelirovanie, 2018, no. 5, 17–34 (in Russian)].
  2. А. Н. Божко, “Игровое моделирование геометрического доступа”, Наука и образование. МГТУ им. Н. Э. Баумана. Электрон. журн., 2009, № 12 https://cyberleninka.ru/article/n/igrovoe-modelirovanie-geometricheskogo-dostupa/viewer [A. N. Bozhko, “Game-theoretic modeling of geometric reasoning”, Nauka i obrazovanie. MGTU im. N. E. Baumana. Elektron. Journal, 2009, no. 12 https://cyberleninka.ru/article/n/igrovoe-modelirovanie-geometricheskogo-dostupa/viewer
  3. (in Russian)].
  4. А. Н. Божко, С. В. Родионов, “Комбинаторные методы геометрической разрешимости в автоматизированных системах проектирования. Обзор”, Информационные технологии, 28:3 (2022), 115–125 [A. Bozhko, S. Rodionov, “Combinatorial methods of geometric reasoning in computer-aided design systems. Review”, Informacionnye tekhnologii, 28:3 (2022), 115–125 (in Russian)].
  5. А. С. Рыков, Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации, Издательский дом МИСиС, М., 2009, 608 с. [A. S. Rykov, System analysis: models and methods of decision-making and search engine optimization, Izdatel’skij dom MISiS, Moscow, 2009, 608 pp. (in Russian)].
  6. A. N. Bozhko, “Hypergraph model for assembly sequence problem”, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 560:1 (2019), 012010, IOP Publishing.
  7. A. N. Bozhko, “Mathematical modelling of mechanical structures and assembly processes of complex technical systems”, International Russian Automation Conference, 2021, 80–91.
  8. T.-H. Eng, Z.-K. Ling, W. Olson, Ch. Mclean, “Feature-based assembly modeling and sequence generation”, Computers & Industrial Engineering, 36:1 (1999), 17–33.
  9. S. Ghandi, E. Masehian, “Review and taxonomies of assembly and disassembly path planning problems and approaches”, Computer-Aided Design, 67–68 (2015), 58–86.
  10. D. González, et al., “A review of motion planning techniques for automated vehicles”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 17:4 (2015), 1135–1145.
  11. D. Halperin, J.-C. Latombe, R. H. A. Wilson, “General framework for assembly planning: the motion space approach”, Algorithmica, 26:3–4 (2000), 577–601.
  12. R. Hoffman, “A common sense approach to assembly sequence planning”, Computer-Aided Mechanical Assembly Planning, 148 (1991), 289–313.
  13. P. Jiménez, F. Thomas, C. Torras, “3D collision detection: a survey”, Computers & Graphics, 25:2 (2001), 269–285.
  14. S. Krishnan, A. Sanderson, “Reasoning about geometric constraints for assembly sequence planning”, Robotics and Automation, 1991. Proceedings, v. 1, 1991, 776–782.
  15. J. Miller, R. Hofman, “Automatic assembly planning with fasteners”, Robotics and Automation. Proceedings. 1989 IEEE International Conference, v. 1, 1989, 69–74.
  16. Ch. Pan, Sh. Smith, G. Smith, “Determining interference between parts in CAD STEP files for automatic assembly planning”, Journal of Computing and Information Science in Engineering, 5:1 (2005), 56–62.
  17. S. Roman, Lattices and ordered sets, Springer, 2008, 307 pp.
  18. B. Romney, C. Godard, M. Goldwasser, G. Ramkumar, “An efficient system for geometric assembly sequence generation and evaluation”, International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference, 1995, 699–712.
  19. M. Schenk, S. Straßburger, H. Kißner, “Combining virtual reality and assembly simulation for production planning and worker qualification”, Proc. of International Conference on Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production, 2005.
  20. A. Seth, J. M. Vance, J. H. Oliver, “Virtual reality for assembly methods prototyping: a review”, Virtual Reality, 15:1 (2011), 5–20.
  21. H. Srinivasan, R. Gadh, “A non-interfering selective disassembly sequence for components with geometric constraints”, IIE Transactions, 34:4 (2002), 349–361.
  22. Q. Su, “A hierarchical approach on assembly sequence planning and optimal sequences analyzing”, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 25:1 (2009), 224–234.
  23. W. Weiwei, H. Kensuke, N. Kazuyuki, “Assembly sequence planning for motion planning”, Assembly Automation, 38:2 (2018), 195–206.
  24. R. Wilson, On geometric assembly planning, PhD thesis, Stanford Univ., Dept. Comput. Sci, Stanford, 1992, 156 pp.
  25. R. Wilson, J.-C. Latombe, “Geometric reasoning about mechanical assembly”, Artificial Intelligence, 71:2 (1994), 371–396.
  26. T. Woo, D. Dutta, “Automatic disassembly and total ordering in three dimension”, Journal of Engineering for Industry, 113:2 (1991), 207–213.
  27. Z. P. Yin, H. Ding, Y. L. Xiong, “A virtual prototyping approach to generation and evaluation of mechanical assembly sequences”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 218:1 (2004), 87–102.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».