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기하 추론 및 탐색 알고리즘에 기반한 CAD/CAM 통합
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  • 기하 추론 및 탐색 알고리즘에 기반한 CAD/CAM 통합
저자명
한정현,한인호,Han. Jung-Hyun,Han. In-Ho
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
권/호정보
2000년|27권 1호|pp.33-40 (8 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

자동공정계획은 CAD 모델을 자동적으로 해석하여 CAM을 구동시키는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서는 우선 CAD 모델로부터 특징형상을 인식하여야 한다. 특징형상 인식에 관한 연구는 근 20년간의 역사를 가지고 있지만, 그 연구 성과는 실용화되지 못하고 있다. 그 이유 중 하나는, 특징형상 인식과 자동공정계획 연구가 분리되어 진행되어왔기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 토대로 이 두 분야를 통합하여, 제조가능한 특징형상을 인식하고, 셋업을 최소화하며, 특징형상 간의 의존 관계를 설정하고, 최적의 가공 순서를 결정하였다.

기타언어초록

Computer Aided Process Planning (CAPP) plays a key role by linking CAD and CAM. Given CAD data of a part, CAPP has to recognize manufacturing features of the part. Despite the long history of research on feature recognition, its research results have rarely been transferred into industry. One of the reasons lies in the separation of feature recognition and process planning. This paper proposes to integrate the two activities through AI techniques, and presents efforts for manufacturable feature recognition, setup minimization, feature dependency construction, and generation of an optimal machining sequence.