关键词：机械模具；三维仿真系统
引言
文章针对机械模具的三维仿真系统进行阐述，三维仿真系统在实际的应用当中具有自动适应环境与学习的特点，在实际生产中进行两年左右的应用后，能对生产流程的参数进行优化，对生产流程进行改良与指导，可显著提高生产当中的各项指标。
一、三维仿真系统的开发内容
1.1权限管理
针对功能、图档以及查阅等方面的授权的限制与开放。
1.2设计库
基本的三维储存格式总共有12种，主要针对拉头、拉片、链牙进行分类，包括尼龙、金属、塑钢等不同的材质，还包括不同型号，在数据库储存时刻采用SQL-Server。
1.3图档管理
将相关文档形成图像后输入数据库当中，方便日后的查询、浏览、修改、删除、打印、复制等相关操作。
1.4静态寻优
当用户确定产品材质与型号后，可通过力学性能的选择，最终形成单个拉头、拉片及链牙的三维造型、组合造型、尺寸、力学指标等参数，及标准状态下所能显示的力学性能指标图表，通过模拟监测流程将局部能放大、缩小，对整体能放大、缩小，对关键尺寸的衡量、标注，对具体规格的网格与实体，还可以采用动画的方式进行动态模拟。
1.5动态寻优
在国际拉链产业当中，拉链具有一个标准的规格与数据库，因此可通过已有的数据库作为基础，将拉头及链牙的关键尺寸输入到数据库当中，系统即可给出相应的样品型号，通过自我需求的调整后，能产生最后确定的三维样品，根据样品可得到三维组合图样及在常规状态下或不同状态下进行检测的五个力学性能指标参数。对轻滑度参数的获取，可通过下拉角度的调整对不同轻滑度参数进行确定，还可通过动画进行模拟。对新型拉链的制造可通过设计库当中的已有数据调用某些链牙结构，将与之能够匹配的拉头结构进行组合，进行优化的动态设计，使其符合现实的力学性能参数。
1.6模具装配三维CAD设计系统
将模具当中的标准配件进行设计后，能得到一个完整的标准配件库，可将不同产品进行各种形式的组装，再通过模具进行装配方面的动态模拟，对其工作流程进行模拟后，可将运动过程当中所产生的所有参数进行监测与统计，使模具开发人员能对这些参数进行修改、调整、加入或删减。
1.7拉链产品设计平台
接入POV-Ray共享软件，为设计人员提供拉链产品的造型设计。
二、三维仿真系统主要模块的设计理念
3.1采用干涉现象检测八叉树算法
在拉链设计的三维仿真系统当中，仿真模块功能包括：按照用户的操作实现：①移动与旋转三维实体；②计算系统当中的所有静态或动态信息；③对于运动当中的实体进行监测，观察其是否与其他物件发生干涉的情况。
八叉树数据结构是近几年通过CAD软件发展而来的一种新型数据结构，属于三维实体模型描述方法当中的一种，在机械制造、几何运算、机器人设计及产品生产机械的三维仿真系统当中得到大量应用。
因此在布局过程中，要通过计算机屏幕上对三维实体进行各种操作，完成整个仿真流程。对一个三维实体进行操作时，首先考虑这一实体是否与其他的实体产生交集碰撞，因此干涉试验在任何步骤的操作当中都具有必要性。
假设现在要对i进行操作，ST代表状态空间书，SO代表A的状态数。
其具体流程包括：
（1）将ST空间树以及代表A的状态树SO进行初始化，随后将第i个操作对象A从ST当中将其信息全部清除，对ST进行所有节点整数的i位置进行检查，如果为l，需要将i位置的第16位改为0，将A进行移动操作，对SO状态树的根节点状态进行确认，同时赋予打钱状态下的节点集；
（2）对当前的节点集进行确认，也就是对SO当中能组成当前节点集的单个节点进行确定，将半满节点与全满节点进行集合分析；
（3）将当前节点集当中的节点状态为全满节点予以确认，并进行二次集合操作；
（4）将全满节点进行排序，对其ST节点的状态进行依次检查，若某点状态为半满或全满，则将会发生干涉，流程结束，否则继续对下一个节点进行检查；
（5）对所检查节点集当中的所有半满节点进行二次集合；
（6）将半满节点集当中的节点进行编号，同时选取下一个节点为当前节点；
（7）对ST当中与当前节点产生对应的节点状态进行检查，若节点状态为全满，则将会发生干涉，流程结束；若节点状态为半满，进行第八步；若节点状态为全空，进行第九步；
（8）在SO当中的当前节点选取8个初始化后的子节点，将其进行二次集合后形成当前节点集，同时转为第二步；
（9）对半满的节点集进行检查并确定是否检查结束，结束后进行第十步；如果未检查结束，则转为第六步；
（10）对当前节点集进行检查，确认是否为根节点，如果是根节点，则不会发生干涉现象，流程结束；若不是根节点，则进行第十一步；
（11）将当前节点集转换为上层节点集，若无任何剩余节点，则执行第十步；若有剩余节点，执行第六步。
2.2力学与人工智能模型的结合技术
（1）力学模型的建立
在力学模型的建立当中，主要工作包括拉链在转弯状态下的受力分析、在扭曲状态下的受力分析、拉链拉和过程当中链牙的啮齿原理、拉动角度问题、拉头提拉结合力、极限扭力及抗张抗压强力。
（2）以力学模型为基础的人工智能建模
以力学模型为基础所建立的数学模型由于计算速度无法加快，计算后得到的数据又不具有时效性，在很大程度上影响了仿真效果。因此应用人工神经网络，能忽略前期对先验知识的采用，只需根据研究对象的数据进行直接的模型建立，使其在高度非线性、严重不确定性的系统建模与控制方面具有极强的解决能力。但由于在问题的处理中，人工神经网络对问题原理无法理解，也无法对其中表示的物理意义予以表达，因此将力学模型与人工神经网络进行结合后，不仅能准确表达物力意义，还能准确描述工艺的整个过程。
结束语：综上所述，文章阐述三维仿真系统在机械模具方面的开发与研究，旨在提高我国的生产工艺技术水平，为更为先进的生产方法提供参考与借鉴。
参考文献
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