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mKGMPP: A multi-layer knowledge graph integration framework and its inference method for manufacturing process planning
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.aei.2025.103266.png)
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摘要
En 中文
制造过程规划是基于产品设计组织生产步骤的过程。其目的是根据数字模型确定工艺路线并制定资源配置策略。在连接产品设计与制造的过程中，设计人员和制造技术人员关注数字模型的不同方面。这导致制造技术人员将数字模型信息转化为工艺信息时产生扭曲。因此，这导致设计意图与工艺意图之间的映射出现偏差。这些偏差可能导致工艺知识关联的脱节，削弱工艺文档与数字模型之间的一致性和可追溯性。因此，本研究提出了一种用于制造过程规划的分层知识图谱（mKGMPP）和一种由数字模型及所提知识框架驱动的交互式制造过程规划系统（IMPP系统）。历史工艺方案采用基于文本和数字模型的双维方法进行分析。文本知识提取采用基于结构化数据解析和智能代理处理的方法。对于几何特征知识，采用OpenCV库，并结合高斯模糊、形态学操作和Canny检测算法。工艺方案的内部知识通过4M1E要素进行整合，并基于TQCSE建立工艺方案之间的多维关系。开发了几何相似性推理模块、工艺方案推理模块和加工内容修改模块，并基于Gradio构建了交互界面。以航空航天领域中的细长轴制造过程规划为例，验证了所提知识组织框架和知识推理方法的合理性。
Keyword:
Knowledge graph
Manufacturing process planning
Interactive inference
期刊
IF:
9.9
论文数:
4.4K
被引数:
1.7W
机构
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