骨架模型是整个产品自顶向下设计过程中的核 心所在，在顶层联系着产品的总体布局，在总体布 局中捕获和抽取各零部件间的关联关系和依存关系， 在底层联系着各零部件设计基准的管理和共享。最 大的优点是能很方便的实现产品在设计过程中信息 和数据的传递、共享、继承和变更。即产品顶层骨 架模型的信息和数据可以通过参考复制在下游零部 件设计中得到继承和共享，同时能将顶层骨架模型 的信息的修改和数据的变更传递下去，在下游相关 零部件的结构尺寸和设计中得到自动更新。
2      柴油净化器箱体箱盖装配设计
以某系列某型柴油净化器箱体箱盖装配设计为 例，进一步说明基于知识的自顶向下参数化变形设 计的思想，设计平台为catiav5，其步骤如下：
1)分析产品的功能及设计要求，确定出该骨架 模型由箱盖轮廓(C0verPrOfile)、箱体轮廓 (BoxProfile)、三条扫掠脊线(SweepSpinel(键槽形 脊线)、SweepSpine2(圆角矩形脊线)、SweepSpine3 (圆形脊线)用于箱盖和箱体轮廓沿脊线扫掠形成箱 盖箱体轮廓面)、螺纹孔空间定位曲线和曲线上的定 位点(AnchorCurve&AnchorPoint)(用于定位箱体箱盖
一设计参考和坐标轴系统及基准面下在不同的空间
草图中构建出骨架模型的各个部分，如图1所示。 这里三条扫掠脊线由规则定义赋值给曲线参数
CenterCurve。这里箱盖和箱体轮廓线扫略的脊线选 的是同一条曲线，是三条扫掠脊线中的任一条。这 样箱体和箱盖的外形就会随参数SkeletonShape选择 不同的值同时同步联动变形，箱盖箱体的外形始终 保持一致。此外，定位螺纹孔空间位置的空间定位 曲线由规则定义的曲线CenterCurve偏移而得到，该 定位曲线上的等间距的定位点的位置由脊线的形状 和脊线长度等间距在定位曲线上进行自动分配，即 为螺纹孔的空间具体位置。该骨架模型就由这些空 间的基准面、点、线、面、轴、参考坐标系等所构成。
2)对设计出的骨架模型分析其关联关系，对各 个部分的关键尺寸、设计参照和设计基准、几何约 束等用知识来进行表达，利用知识为设计变量及设 计变量约束等建立参数、表格、关系、规则等。这 样就可以利用知识通过参数、表格、关系、规则等 来驱动控制骨架模型的变更和信息的传递。
3)将骨架模型中的轴系统及参照基准、箱盖轮 廓、由规则定义的中心曲线CenterCurve、螺纹孔空 间定位曲线和曲线上的定位点等参考复制到一个只 含坐标系的空零部件中。箱盖及其上的螺纹孔的设 计就是以这些来自骨架模型中的设计参考和几何约 束为设计基准和设计参照，完成箱盖的设计。
4)将骨架模型中的轴系统及参照基准、箱体轮 廓、由规则定义的中心曲线CenterCurve、螺纹孔空 间定位曲线和曲线上的定位点等参考复制到一个只 含坐标系的空零部件中。完成箱体及其上的螺纹孔 和装饰特征(包括出油口型腔和纵向圆形栅条)的 设计。(如图4中①所示)
5)箱体和箱盖之间的装配约束关系已在骨架
模型中已作了统一定义，箱体和箱盖的设计就是在 已定义好的装配关系中完成的，因此是自动装配在 一起的。
当产品的设计变更时，只需通过对知识的更改 来驱动骨架模型的变更，通过骨架模型实现产品数 据信息的传递以及设计意图的变更和传递。比如， 改变多值字符串参数SkeletonShape的取值，就能快 速、方便的实现产品外形的变更，实现产品的变形 和系列化设计。产品设计的变更的传递流程如图4 所示。
 
上螺栓连接用的螺纹孔的空间位置)所组成。在同
DEC表示决策属性，DEC(1)和DEC(2)分别 表示接触质量好和差。通过粗糙集算法可以得到如 下规则：(1)IF X1=低and   X2=高then  DEC(2)
【2，5]；(2)IF     X1=中and    X2=低then DEC(1)
[3，4】；(3)IFX3=中andX4=低thenDEC(1)[4，6，
8】；(4)IF   X3=低and  X4=高then   DEC(2)【1，2,7]。
5结束语
本文构建了基于有限元模拟结果数据的知识发 现系统框架，并阐述了该系统的关键技术。数据挖 掘方案是基于给定数据集中主要属性及其关系的发 现，强调了建立仿真数据元模型方法。该系统通过 对有限元数据的深层次的处理，将使CAE与CAD 能够更紧密的结合与集成，从CA E数据提取的知 识反馈到设计过程，将促进有限元建模和分析过程 标准化、参数化和模板化。
参考文献：
[11  JI—LONG YIN，DA-YONG  LI，YING-CIftTN   WANG．
KNoWI．EDGE DISCoVERY   FROM FINITE  EI．EMENT
S蹦ULATl0N DATA[C]．Proceedings    of 2004 Intemational
Conference on Machine  Learning and Cybemetics．2004．1335．
1340．
[2】X．Shi，J．Chen，H．Yang，Y．Peng  and X．Ruan．A  Novel Appr- oach to  Extract Knowledge from Simulation Results[J1．Int J Adv Manuf Technol(2002)20：390．396．
[3】B．Dolsak，M．Novak，A．Jezernik．Intelligent Design  Optimis•
ation Based on  the Results of Finite Element Analysis[J]．Int
J Adv ManufTechn01(2003)21：391．396．
【4】Thomas F．Brady，Edward Yellig．SIMULATION  DATA MINING：A    NEW  FORM 0F  COMPUTER SIMULATl0N OUTPUT【C】．Proceedings of the 2005 Winter  Simulation Conference．285．288．
【5】James  A．Fulton．Technical Repo rt  on the Semantic Unifica tion  Meta．Model．VO  lume  l：Semantic Unification   of StaticModels[S]．IS0    TCl84／SC4 N175．1992．
[6】顾巧祥，祁国宁，纪杨建，苏少辉．基于元数据的产品数据本体 建模技术[J】．浙江大学学报(工学版)，2007，41(5)：736．741．
[7】于达仁湖清华，鲍文．融合粗糙集和模糊聚类的连续数据
知识发现【J】．中国电机工程学报．2004，24(6)：205•210．
【8]肖建华．智能模式识别方法[MI．广州：华南理工大学出版
社，2006．
j矗●{出‘{蛊‘{岛‘{品‘j品‘{＆‘j蠡‘j岛‘j矗‘鱼岛‘j童●j蠡}{盘●j曼‘j蠢‘妇j蠡‘{矗‘|南●j蠡‘j彘‘{矗●出．(责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）