拓扑优化结果是一个边界呈离散阶梯状的非参数化模型,这使得拓扑优化结果的制造变得困难,因此需要将拓扑优化结果参数化几何重构,获得光滑的边界以满足机械制造要求,并且尽量不影响拓扑优化结果的结构响应。针对该问题,首先对拓扑优化结果进行二值化处理和边界识别,然后利用链码对拓扑优化结果的离散边界点进行排序和分段,最后用B样条曲线分段描述拓扑优化结果的外边界与内边界完成参数化建模。通过算例验证了几何重构方法的可行性,算例表明在满足可制造性要求的前提下,重构模型的结构响应能够较好的与拓扑优化初始设计结果保持一致,结构响应误差可以控制在5%以内。

可制造性评价是缩短开发周期、优化制造工艺、降低产品成本的有效途径。产品的可制造性取决于特定制造资源的加工能力。制造资源模型的开发是可制造性评价的基础。为了更好地利用制造资源信息,提出一种模糊C均值聚类算法与遗传算法相结合的混合算法,根据制造特征对制造资源进行分组,基于制造资源约束的Object-Oriented方法建立制造资源信息模型,设计可制造性评价框架。通过对32台加工设备进行划分,使用混合算法动态确定最优分组数目和该数目下

传统的设计过程偏重于强调产品的功能性,不能适应现代产品的快速设计及制造的迫切需求。针对这一问题,提出了考虑产品可制造性的产品智能设计模型,并结合薄壁圆筒件的冲压成型可制造过程构建了其决策分析方法。分析讨论了平面制件的结构素与工艺决策、规则形状拉伸件的结构素与工艺决策,拉伸力和压边力的计算等关键问题,以此发展了基于模糊数学理论的冲压工艺决策中存在的不确定因素分析模型;并以一类薄壁冲压零部件的可制造性分析作为一个分析实例,确定了每一制造因素评判标准的因素等级,得到了其隶属度的函数关系。