用于以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法与流程

文档序号:26956603发布日期:2021-10-16 04:17阅读:121来源:国知局
用于以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法与流程

1.本发明涉及用于在用于机床的至少一个工具库内以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法和装置。


背景技术:

2.机床是一种自动化制造设备,利用该制造设备借助于一个或多个工具在工件上产生预给定的形状。可以将多个工具分配给一种工具类型,例如铣削。另一种工具类型可以是例如钻孔。机床拥有工具主轴,加工工具(也称为主轴工具)在加工过程中位于所述工具主轴中。
3.可以由机床用来加工工件的工具被存放在工具库中。工具库有各种类型。一种非常常用的形式是链式库,其例如用于汽车工业。
4.另一种库类型是例如在图1中示出的机架库r,在所述机架库中可以存储非常大量的不同工具(多达500个工具或甚至可能更多)。这些工具在所述机架库中存放在固定的库空间p中。这样的库可以由主侧和相对的相对侧组成。
5.机架库具有装置,特别是图1中未示出的库设备,使用该装置可以将工具存放到其库空间p以及将其取出。这种库类型尤其是在如下情况下使用:应利用一个机床生产种类较为繁多的不同工件,而对于这些工件而言则需要大量不同的工具。
6.对特定工件类型的工件的加工利用预给定的工具序列而进行。在此,一个工具完全可能在这个序列中多次出现。对于一种工件类型、例如汽车座椅的所有工件而言,该序列是相同的。而对于另一种工件类型的工件而言,该序列则可能不同。
7.在使用该序列的工具、即主轴工具加工工件的工作步骤期间,在机架工具库中将先前工作步骤的“前任工具”返回或放回其库空间。然后空转到后续工作步骤的“后续工具”的库空间。该后续工具随后被拾起并运送到提供空间。如果当前的工作步骤,也即利用当前主轴工具的加工结束,则(例如使用工具更换器)更换主轴中的工具。如果利用主轴工具的加工已经结束,但用于下一个工作步骤的后续工具还没有准备好,则在主轴供应中产生等待时间。各个等待时间会降低机器效率并增加生产持续时间。因此应当避免这些等待时间。
8.工件的加工一般需要使用大量不同的工具。为了尽管要生产的工件种类繁多还是实现连续生产,这些机床具有大型库,在所述大型库中存放这些工具。
9.尽管容量很大,但必须一再地从这些库中取出工具并添加新工具。由于技术限制,工具不能任意放置在库中,而必须根据其空间需求,例如根据其工具半径和其他要求来存放。这样的要求可以由它们的(一个或多个)属性来定义,例如工具的重量或工具长度。为此,库空间的(一个或多个)属性应当例如与最大承载能力或边缘空间相匹配。为工具找到允许的空间分配在满载的大型库中是一项复杂的任务。
10.工具除了它们的实际工具属性外还具有其他特性。例如,工具在大小和重量方面有区别。因此,机架工具库具有不同的空间类型来容纳对应的工具。此外,由于缺陷或结构特殊性,特定的空间可能会在机架库中受到阻塞。因此,在分配空间时必须满足各种条件。
11.工具通常不允许放置在任何库空间中,也就是说,针对工具而言存在允许的库空间和不允许的库空间:

工具的库空间类型和库或机架空间的库空间类型必须兼容。因此例如不允许将大型工具放置在用于小型工具的库空间中,必要时反之亦然。

不允许工具伸出边缘。

不允许工具放置在受到阻塞的库空间中。

如果工具过大,则必须留出一个或甚至可能多个相邻的库空间空闲。
12.此外,从生产的角度来看,并非库中的所有空间都具有同等价值。换句话说,在这些允许的库空间中存在优选库空间的子集。例如,如果非常频繁地使用工具,则将该工具存放在可快速达到的库空间中是有利的。因此,允许的空间分配不仅应当将所有工具安置在库中,而且还应当将特定的优先的工具留在预给定或可预给定和/或优选的库空间处。
13.如果应当在具有500个空间的非常满的工具库中取出10个工具并添加15个新工具,则不期望的是:给几乎所有工具都分配新空间。从机器操作员的角度来看,有利的是将尽可能多的工具留在它们迄今为止的空间处。


技术实现要素:

14.本发明的任务是:在最小化在工具库中重新放置的工具的数量的情况下找到工具在机架库中的允许的库空间占用。
15.该任务通过独立权利要求解决。有利的扩展是从属权利要求的主题。
16.本发明要求保护一种用于在机床的至少一个工具库内以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法,所述方法包括以下步骤:a)在至少一个工具库中检测库空间构成的集合,b)检测占用至少一个库空间的工具构成的第一集合以及它们所占用的库空间,c)检测要被附加地容纳到所述至少一个工具库中的工具构成的第二集合,d)针对每个工具检测空间需求并且必要时检测至少一个其他属性,e)针对每个工具分别检测允许的库空间构成的集合,其中允许的库空间取决于所述工具的空间需求和/或至少一个其他属性和/或所述库空间的属性,f)检测允许的库空间对构成的集合,其中,以关于第一工具和第二工具的相应空间需求方面没有冲突的方式,第一工具能够放置在所述库空间对的对该工具而言允许的第一库空间中并且第二工具能够放置在所述库空间对的对该工具而言允许的第二库空间中,并且检测已经放置的第一工具和已经放置的第二工具之间的空闲的中间间隙的大小,g)在容纳了来自第二集合的至少一个工具之后优化工具对库空间的占用,使得由于容纳所述工具而需要的对来自第一集合的工具的重新放置的数量被最小化,其中所需要的对工具的重新放置以如此紧凑的方式进行,使得两个相邻放置的工具之间的空闲的中间间隙的大小的总和被最小化,并且这些相邻放置的工具的库空间对是来自于对该工具对而言允许的库空间对构成的集合。
17.除了允许的库空间之外,还存在允许的库空间对。在此,以关于第一工具和第二工具的相应空间需求方面没有冲突的方式,将第一工具放置在所述库空间对的对该工具而言允许的第一库空间中,并且将第二工具放置在所述库空间对的对该工具而言允许的第二库
空间中。在所述上下文中,关于空间需求方面没有冲突意味着:可以将工具运送到或放置到允许的库空间中,而不会违反开头提到的对于允许的库空间的限制。
18.空闲的中间间隙是位于这些空间之间的未被工具或该工具的部分所覆盖的中间间隙。所述中间间隙可以通过大小来度量。在此,所述大小可以由体积、距离或间隔或由直径、面积等再现。理想情况下,在所放置的工具之间没有中间间隙或只有很小的中间间隙。两个相邻或相邻放置的工具在上下文中可以理解为没有其他工具位于它们之间。
19.所容纳的工具应被如此放置或是如此放置的,使得在该工具和放置在相邻库空间中的工具之间产生或存在尽可能小的中间间隙。
20.库中的库空间总体上应当以尽可能紧凑或尽可能密集的方式被占用。放置的工具之间应当有尽可能少的库空间或没有空的库空间位于其间。根据工具的空间需求而定或根据工具的半径/长度/宽度而定,该工具可以放置在其库空间中,并且在此完全或部分地覆盖或占用相邻的库空间。库空间可以包括一个或多个半空间。这些半空间可能位于左侧、右侧或上方、下方。这些是相应库空间中可以被相邻库空间中的其他工具覆盖的位置。
21.工具对库空间的占用可以如此进行,使得在两个相邻放置的工具的库空间之间位于其间的一个或多个半空间被占用,即:尽可能没有半空间是空闲的。“空闲”是指该库空间没有被占用或所述半空间没有被覆盖。
22.优化步骤h)必要时可以重复多次,直到第二集合的所有工具都已容纳到所述库中为止。
23.因此找到了一种在最小数量的要重新放置的工具的情况下允许的库配置,该库配置可以快速且可靠地执行。
24.本发明的一种扩展规定,根据经优化的占用或允许的库配置由所述工具库的库设备来容纳和/或(重新)放置所述工具。
25.所述优化可以借助于混合整数线性优化来执行,这将分别在以下实施例中进一步加以解释。
26.从所述第一集合中预给定或设定工具的如下子集,所述子集的工具分别既不允许通过优化而被重新放置也不允许通过将工具容纳到另一个库空间中而被重新放置。
27.对于来自第二集合的工具的子集,可以附加地检测允许的库空间,并且如此执行优化,使得这些工具被放置到分别检测到的允许的库空间中。
28.本发明的另一方面设置了一种控制设备,所述控制设备特别是被构造为执行根据上述类型及其实施方式的方法。所述控制设备(图1中未示出)可以是附加于机床并且必要时分开地布置的计算机或者是集成到所述机床中的控制模块。
29.用于在机床的至少一个工具库内以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的控制设备可以具有:a)第一检测单元,其被设计为检测至少一个工具库中的库空间构成的集合,b)第二检测单元,其被设计为检测占用至少一个库空间的工具构成的第一集合及其占用的库空间,c)第三检测单元,其被设计为检测要被附加地容纳到所述至少一个工具库中的工具构成的第二集合,d)第四检测单元,其被设计为针对每个工具检测空间需求并且必要时针对每个工
具检测至少一个其他属性,e)第五检测单元,其被设计为针对每个工具分别检测允许的库空间构成的集合,其中允许的库空间取决于所述工具的空间需求和/或至少一个其他属性和/或取决于所述库空间的属性,f)第六检测单元,其被设计为:检测允许的库空间对构成的集合,其中,以关于第一工具和第二工具的相应空间需求方面没有冲突的方式,第一工具能够放置在所述库空间对的对该工具而言允许的第一库空间中,并且第二工具能够放置在所述库空间对的对该工具而言允许的第二库空间中;并且检测已经放置的第一工具和已经放置的第二工具之间的空闲的中间间隙的大小,g)优化单元,其被设计为优化第一集合的工具和来自第二集合的至少一个要容纳的工具对库空间的占用,使得由于容纳所述工具而需要的对来自第一集合的工具的重新放置的数量被最小化,其中所需要的重新放置和对来自所述工具构成的第二集合的工具的(初始的或新的)放置以如此紧凑的方式进行,使得两个相邻放置的工具之间的空闲的中间间隙的大小的总和被最小化,并且这些相邻放置的工具的库空间对是来自于对该工具对而言允许的库空间对构成的集合。
30.在此,第一、第二、第三、第四、第五和第六检测单元可以以两个一起、三个一起、四个一起或五个一起地任意组合的方式集成到一个检测单元中。
31.所述控制设备(图1中未示出)可以是附加于机床地布置的并且必要时分开布置的计算机或者是集成到所述机床中的控制模块。
32.本发明的另一方面是一种具有程序代码装置的计算机程序(产品),当所述计算机程序在上述类型的控制设备上运行或存储在计算机可读介质上时,所述程序代码装置用于执行根据前述方法权利要求之一所述的方法。
33.计算机程序或计算机程序产品可以存储在计算机可读介质上。计算机程序或计算机程序产品可以用常见的编程语言(例如c++、java)创建。处理设备可以包括具有对应输入装置、输出装置和存储装置的商用计算机或服务器。该处理设备可以集成在所述控制设备或所述控制设备的装置中。
34.所述控制设备和所述计算机程序(产品)可以与上述方法类似地扩展或构造。
附图说明
35.本发明的其他优点、细节和扩展将从以下结合附图对实施例的描述中得出。
36.图1示出了开头提到的机架库中的空间,其中主侧布置在右侧,而相对侧布置在左侧,图2a和4a示出了带有库空间的机架库的简化示例,图2b示出了允许和不允许的空间分配示例,图3a和3b示出了起始占用和添加两个工具后的允许占用,图4b和4c示出了具有子空间的示例库。
具体实施方式
37.优化方法的一种特殊情况是线性优化。所述线性优化涉及通过由线性方程和不等
式所限制的集合来优化线性目标函数。其构成了(混合)整数线性优化的求解方法的基础。所谓的求解器(solver)是针对能够以数值方式求解数学问题的特殊数学计算机程序的统称。结合milp(mixed integer linear programming(混合整数线性规划)),针对ip程序(整数优化模型)可以使用标准求解器,例如cplex、scip、gurobi和xpress。
38.下面描述了一个示例,在该示例中借助于milp(混合整数线性规划)模型执行:在用于机床的至少一个工具库内以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用。该过程可以独立于上述启发法和重新分类方法地执行。
39.由于取出工具只会导致额外的空闲库空间,并且此外不会对所寻求的库空间优化占用造成任何进一步的影响或限制,因此在该示例中已经排除了工具的取出,而只是还将工具添加到库中。
40.因此,必须由控制装置如此快速地进行优化计算,使得可以将其用作交互过程的一部分,其中在该交互过程中工具的容纳逐步导致允许的结果。
41.作为输入参数检测:位于库中的工具的集合及其占用的库空间。
42.要添加或容纳到库中的工具的集合。
43.对于位于库中的每个工具或要在库中添加的每个工具而检测:该工具的空间需求,对该工具而言允许的库空间,对该工具而言优选的库空间,库中可用的库空间的集合。
44.结果是库空间的优化占用。在此可以输出以下值:关于在给定要求下是否存在允许的库空间分配的是

否声明(1

0值)。
45.在关于允许性的是声明的情况下,还输出以下内容:对于每个要添加的工具而言为其分配的库空间。
46.对于位于库中并且要重新放置的每个工具而言为其新分配的库空间。
47.装填机架库时的复杂性由于针对工具的要遵守的空间限制而产生。一方面,并非每个工具都允许存放在每个空间中。因此在一些库中存在针对工具的属性“重”或工具的属性“特别长”的特殊的允许空间。能够放置具体工具的库空间集合被称为对该工具而言允许的库空间。对工具而言允许的库空间并非都是同样良好地适合的。因此可以针对工具而将允许空间的子集标明为优选空间。除了这些限制之外,由于工具在库中的空间需求还会额外产生限制。工具由于其大小也可能伸出到库空间的区域之外。由此可能会发生:针对在库边缘处的空间的限制或由于库中的其他工具造成的限制。
48.此外,可以适宜地添加以下输入参数:配备有固定库空间的工具的集合。
49.要添加到固定空间中的工具的集合及其库空间。
50.图2a中示出了具有库空间p的简化机架库r,其中这些库空间的第一列用(1,1)到(1,5)表示,第二列用(2,1)到(2,5)表示,并且第三列示例性地用(3,1)到(3,5)表示。
51.因此,在该示例中描绘了具有15个库空间的机架库,所述机架库以三个库列和五个库行来布置。中图2a和图4a中描绘了索引。因此,例如(2,3)表示在第二列和第三行中的
库空间。图2b中描绘了允许和不允许的库空间分配。在图2b、图3a和图3b中,工具用w1至w9表示。在图2b中起始点是装有工具w1的库。w1在其空间需求(例如工具半径)方面表示为圆。附加地,应当添加工具w2到库中。标有(c)的w2和标有(d)的w2是允许的空间,而标有(a)的w2和标有(b)的w2是不允许的空间。空间(1,1)是不允许的,因为w2(a)在那里与库边缘冲突。空间(3,2)同样是不允许的,因为w2(b)在那里与工具w1冲突。例如,空间(1,3)和(2,4)是允许的,因为w2(c)或w2(d)在那里既不与边缘冲突也不与w1冲突。
52.图3a和3b示例性示出了包括允许的空间分配在内的具体状况。图3a中描绘了装备有七个工具w1至w7的库的起始状况。带有虚线圆圈的工具w2和w7不允许被分配到新空间。因此这些工具分别留在固定的空间。所有其他工具都可以重新放置。另外两个工具w8和w9应当被添加到该库中。由于其空间需求,w9不能存放在上边缘空间或下边缘空间(1,1)、(2,1)、(3,1)、(1,5)、(2,5)、(3,5)。此外,w9也不能存放在空间(1,3)、(2,3)、(3,2)中,因为它在那里会与不可移动的工具w2或w7冲突。相反,w8只是不能存放在空间(2,1)和(2,3)中,因为它在那里会与w2冲突。
53.图3b中描绘了允许的空间分配。位于库中的以条纹形式示出的三个工具已重新放置,并且已添加了两个新工具w8和w9。三个工具w3、w4和w6已重新放置,以便为工具w9提供空间。
54.所描述的问题可以分两个阶段解决。在第一阶段,即预处理中,将该问题转换为等效的简化问题,从而就不应再考虑由库边缘引起的空间限制。在第二阶段,将该简化问题表达为整数线性规划(milp),并借助于合适的求解器进行求解。在成功的情况下确定如下允许的空间分配,在所述允许的空间分配中,将位于库中的工具的最小可能集合分配到新空间。在不成功的情况下,则不存在针对所有要添加的工具的允许的空间分配。
55.在上面的示例中描述了两种类型的空间限制。一方面是与库边缘的冲突,而另一方面是库中工具之间的冲突。第一种类型的限制,即库边缘,仅取决于工具和所选择的空间。也就是说,这种类型的限制可以等效地通过空间允许性而予以考虑。所述预处理从对工具而言允许的空间的集合中删除工具与库边缘产生冲突的所有空间。因此在该预处理之后,每个工具可以在空的库中被存放在任何对该工具而言允许的空间。
56.在milp表达中适用以下名称:索引:l所有库空间的集合t所有工具的集合t
n
所有要添加的工具的集合t
o
工具库中现有的所有工具的集合t
f
被固定在固定空间的所有工具的集合,l
t
工具t的所有允许空间的集合参数工具的固定空间工具的固定空间工具的原始空间
当工具t位于空间l时,空间和之间的中间间隙的被覆盖的份额,之间的中间间隙的被覆盖的份额,变量:setup
t,l 工具t到空间l的空间分配。(当所述工具分配给所述空间时值为1,否则为0。)利用这种标记法,可以将问题阐述表达为以下整数线性规划。不再位于其原先空间的工具的数量应最小化。
57.最小化函数:附加条件:(1)每个工具必须分配到库空间。
58.(2)不允许对库空间进行多重分配。
59.(3)只允许分配允许的库空间。
60.(4)固定的工具必须分配到其固定的空间。
61.(5)由一个工具覆盖的空间不允许被工具占用,且不允许两个工具冲突。
62.通过这些不等式确保两个工具放置在允许的库空间对中。检测到的或所确定的允许的库空间对保证:关于工具的相应空间需求方面而言,这些工具以无冲突的方式对所述允许的库空间对进行占用。
63.如果存在工具在库中的允许的空间分配,其中在所述允许的空间分配情况下给这些固定的工具分别分配其固定的空间,则该整数规划有正好一个解。
64.用于考虑工具的空间需求的最后提到的一组限制(5)包括大量多余的不等式。对于大量库空间对于大量库空间对,总是会满足这些不等式,这是因为库空间对的两个库空间彼此分开得很远。有意义的是考虑以下库空间对,在所述库空间对情况下,存在一个如下工具对,该工具对可以存放在这些库空间并发生冲突。如果没有这样的工具对,则这些不等式没有限制性特征并且可以被省略。
65.上述数学规划的解可能包含在经放置的工具之间的空闲的中间间隙或许多不期
望的小的空位。特别是当库还不是很满时,可以将这些工具存放在大量不同的位置上。在随后向库添加其他工具时,现有的空位可能对于新工具而言太小并迫使重新放置已经位于库中的工具。因此有利的是,从一开始就将库占用设计为使得尽可能避免工具之间的小的空闲的中间间隙。为了获得紧凑的库占用作为解,可以扩展上述数学规划。
66.变量:由工具同时占用空间和,从而在工具之间不保留空位/保留小空位(中间间隙的大小尽可能小或没有中间间隙)。(当这两个空间在没有空位的情况下都被占用时,值为1,否则为0。)附加条件:(6)识别工具之间的空位。
67.基于上述附加条件(5),项(6)的左侧部分最大可以为1。如果选择小于或等于1的合适的数作为α,则只有当位置之间的空间的α的至少一个份额被放置在那里的工具覆盖时,才能具有值1。也就是说,变量对非常靠近地放置到一起的这些工具的数量进行计数。利用以下目标函数在最佳解中,这些工具总是尽可能靠近或邻近另一工具而放置。
68.机床的控制器提供各种类型的机架库管理。一种例如在正弦控制器中可能的类型是半空间模型。半空间是子空间的特殊形式。子空间模型使得可以由工具部分地占用库空间。为了一目了然起见,下面考虑例如在图4a中示出的库,在该库中这些列是独立的。也就是说,在该示例中只考虑向上和向下的半空间。在图4b中示意性地示出了具有两列和五行的库r。在图4a中这些空间被编有索引,而在图4b中示出了划分为半空间hp。图4c显示了以三个工具t1、t2和t3而对空间(1,2)、(1,4)和(2,1)的无冲突占用。
69.半空间模型的一个特点是工具不必是对称的。工具t1向上和向下分别占用两个半空间。相反,工具t2向上占用两个半空间,而向下占用三个半空间(参见图4c)。两个工具都与空间(1,3)重叠,但不会在那里冲突,因为它们分别都只覆盖上半空间或下半空间。
70.可以借助于中间间隙的大小将覆盖参数确定为由t覆盖的中间间隙的大小与中间间隙的总大小的商。作为具有半空间的特殊形式,该覆盖参数对应于:位于它们之间的由t覆盖的半空间的数量与位于它们之间的半空间总数的商。
71.尽管已经详细地通过优选的实施例进一步图解和描述了本发明,但是本发明不受所公开的示例的限制,并且本领域技术人员可以从中导出其他变型而不脱离本发明的保护范围。
72.上述过程或方法流程可以借助在计算机可读存储介质上或在易失性计算机存储器(以下统称为计算机可读存储器)中存在的指令而实现。计算机可读存储器例如是易失性存储器、诸如缓存、缓冲器或ram,以及例如是非易失性存储器、诸如可更换数据载体、硬盘
等。
73.在此,上述功能或步骤可以以计算机可读存储器中/上的至少一个指令集的形式存在。在此,这些功能或步骤不受特定指令集或特定形式的指令集或特定存储介质或特定处理器或特定执行模式的约束,并且可以由软件、固件、微代码、硬件、处理器、集成电路等以独立运行的方式或以任何组合的方式被执行。在此可以使用各种处理策略,例如由单个处理器进行的串行处理或多处理或多任务或并行处理等。
74.所述指令可以存储在本地存储器中,但也可以将所述指令存放在远程系统上并通过网络访问该远程系统。
75.在本发明的上下文中,“计算机辅助”可以理解为例如该方法的一种实现方式,其中特别是处理器执行该方法的至少一个方法步骤。
76.这里使用的术语“处理器”、“中央信号处理”、“控制单元”或“数据评估装置”包括最广义上的处理装置,即例如服务器、通用处理器、图形处理器、数字信号处理器、专用集成电路(asic)、可编程逻辑电路、例如fpga、离散的模拟或数字电路及其任何组合,其包括本领域技术人员已知的或将来开发的所有其他处理装置在内。在此,处理器可以由一个或多个装置或设备或单元组成。如果处理器由多个装置组成,则这些装置可以被设计或配置为并行或顺序处理或执行指令。在本发明的上下文中,“存储单元”可以理解为例如以工作存储器(英语:random

access memory(随机存取存储器),ram)或硬盘形式的存储器。
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