材料與製造推論引擎結合特徵式設計之開發｜國立臺灣科技大學博碩士論文系統

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研究生：	賴育政 Yu-Cheng Lai
論文名稱：	材料與製造推論引擎結合特徵式設計之開發 Development of Materials and Manufacturing Inference Engine with Featured-Base Design
指導教授：	林原慶 Yuan-Ching Lin
口試委員:	黃緒哲 Shiuh-Jer Huang 鍾俊輝 Chun-Hui Chung 呂道揆 Daw-Kwei Leu
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	工程學院 - 機械工程系 Department of Mechanical Engineering
論文出版年：	2013
畢業學年度：	101
語文別：	中文
論文頁數：	169
中文關鍵詞：	專家系統、製程規劃、灰色決策、熵權重法、材料選用
外文關鍵詞：	Grey Decision, Entropy Weighting
相關次數：	點閱：277 下載：3
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本研究之目的在於改良材料與製造推論引擎，使系統可接收由CAD軟體擷取出之幾何特徵資料，並以PHP和MySQL做為開發工具建構網頁平台、應用灰色決策和熵權重法進行選用材料的優劣排序。本系統內各種工程知識皆可透過使用者介面即時更新，或者利用CSV檔案進行大量資料之匯入，而零件資訊可藉由CATIA二次開發擷取成XML檔案，再將之匯入本系統；接著，本系統能夠依據幾何特徵資訊及尺寸公差推論可適用之製程並估算加工成本。因此，本系統不只可獨立運作，更可讀取外部檔案，進行自動化的資訊匯入，避免人工輸入造成之誤植；最後，分別使用機械加工成品、塑膠成品、板金成品模擬可能的估價狀況，做為本系統實際應用的測試，結果顯示本系統能順利執行產品之材料選擇與製程規劃，並且符合實務結果。

This study aims to improve Materials and Manufacturing Inference Engine that could receive feature data extracted from CAD software, and builds a web-based platform by PHP and MySQL; moreover, the system applied Grey Decision and Entropy Weighting Method for material selection. All of engineering knowledge could be modified immediately through the user interface, or imported by CSV file contained large amount of data. Also, the system could import part information via XML file created by CATIA VBA, then inferring applicable processes and related cost with features and tolerances of a part; hence the system could import various data through external files automatically and be operated independently. Finally, a good agreement has been found between the theoretical and practical results based on the system, with several cases including machining product, plastic product and sheet metal product. The developed system could successfully execute material selection and process planning with different products.

摘　要	I
ABSTRACT	II
誌　謝	III
目　錄	IV
表索引	VIII
圖索引	X
第一章	緒論	1
1.1	研究動機與目的	1
1.2	材料與製造推論引擎相關研究回顧	3
第二章	相關理論與技術	4
2.1	專家系統(Expert System)	4
2.1.1	知識工程(Knowledge Engineering)	4
2.1.2	推論引擎(Inference Engine)	4
2.2	灰色決策(Grey Decision)	5
2.2.1	決策矩陣	6
2.2.2	效果測度	6
2.2.3	多目標局勢決策	7
2.2.4	決策準則	8
2.3	熵權重(Entropy Weighting)	9
2.3.1	定義	9
2.3.2	計算方式	9
2.4	資料庫系統(Database System)	10
2.4.1	實體關聯模型(Entity-Relationship model；ER模型)	11
2.4.2	資料表(Table)	12
2.4.3	資料庫(Database)	13
2.4.4	關聯式代數(Relational Algebra)	13
2.5	國際公差等級(International Tolerance Grade)	14
2.6	表面粗糙度等級(Roughness Grade)	15
2.7	材料移除率(Material Removal Rate；MRR)	16
2.7.1	車削之移除率	16
2.7.2	銑削之移除率	17
2.7.3	鑽削之移除率	18
2.7.4	磨削與拋光之移除率	18
2.8	CATIA二次開發	19
2.9	可擴充標記語言(Extensible Markup Language；XML)	19
第三章	材料與製造推論引擎理論架構	21
3.1	系統架構	21
3.2	資料庫架構	23
3.2.1	基本表(Base Table)	23
3.2.2	材料ER圖	25
3.2.3	製程ER圖	28
3.2.4	專案ER圖	30
3.2.5	材料選用條件ER圖	33
3.3	CATIA二次開發架構	36
3.3.1	擷取零件幾何資訊	38
3.3.2	計算粗胚體積	39
3.3.3	擷取零件幾何特徵	43
3.3.4	擷取標註資訊	44
3.3.5	零件資訊與XML	45
3.4	材料選用	46
3.5	製程選用	48
3.5.1	排序幾何特徵之優先度及公差等級大小	50
3.5.2	首道製程綁定	50
3.5.3	相容法則	50
3.5.4	相斥法則	51
3.5.5	可能製程組合	51
3.5.6	改變機械性質之方式	53
3.5.7	排序製程優先度	54
3.5.8	成本估算	54
3.5.8.1	加工成本估算	55
3.5.8.2	材料成本估算	58
3.5.8.3	材料改質費用	59
第四章	材料與製造推論引擎建構及測試	60
4.1	MMIE系統介面	60
4.2	系統執行流程	61
4.3	材料選用演算範例	62
4.4	製程選用範例測試	69
4.4.1	氣動板手轉子	70
4.4.2	塑膠模心型	79
4.4.3	塑膠製品	84
4.4.4	工業用伺服器機殼前蓋	88
4.4.5	活塞	91
第五章	結論與未來展望	95
5.1	系統之分析	95
5.2	結論	96
5.3	未來展望	97
參考文獻		99
附錄A	材料價格及性質資料	102
附錄B	製程相關資料	105
附錄C	幾何特徵類型內容	113
附錄D	CATIA二次開發使用者介面	114
附錄E	MMIE資料庫管理介面	115
E.1	幾何特徵類型管理	115
E.2	標註類型管理	120
E.3	材料分類管理	121
E.4	材料性質管理	123
E.5	材料種類管理	125
E.6	製程分類管理	131
E.7	製程種類管理	131
E.8	製程之相容法則管理	139
E.9	製程之相斥法則管理	140
E.10	熱處理資訊管理	141
E.11	表面處理資訊管理	142
附錄F	MMIE專案管理介面	143
附錄G	MMIE材料選用介面	147
附錄H	MMIE製程選用介面	150

                                

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