本發(fā)明涉及一種基于規(guī)則的體結(jié)構(gòu)演化設(shè)計(jì)方法。

背景技術(shù)：

3D打印工藝的發(fā)展為制造復(fù)雜結(jié)構(gòu)的模型提供了高效的方法，輕量化結(jié)構(gòu)的生成方法也成為諸多學(xué)者研究的熱點(diǎn)，但對(duì)復(fù)雜輕量化結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)仍然有許多困難，現(xiàn)有一些商業(yè)三維設(shè)計(jì)軟件等面向3D打印的系統(tǒng)，支持對(duì)模型進(jìn)行抽殼、支撐設(shè)計(jì)等復(fù)雜內(nèi)部結(jié)構(gòu)的功能。但是缺少有效的分析測(cè)試和結(jié)構(gòu)性能評(píng)估的工具，無(wú)法在保證結(jié)構(gòu)機(jī)械性能的前提下，精確計(jì)算合適的材料去除率，以及生成支撐的形態(tài)、數(shù)量和位置。大多方法與系統(tǒng)需要依賴第三方仿真分析軟件，根據(jù)分析結(jié)果通過(guò)人工的評(píng)估和經(jīng)驗(yàn)來(lái)反復(fù)的修改或試錯(cuò)，最終獲得優(yōu)化的模型。針對(duì)這些問(wèn)題，一些新的計(jì)算方法嘗試通過(guò)專用算法生成一些精致的、預(yù)定義的模式，但這又限制了設(shè)計(jì)的靈活性和可交互性。

近年來(lái)，通過(guò)規(guī)則的設(shè)計(jì)生成輕量化的結(jié)構(gòu)尚在初步階段，通過(guò)基于Agent系統(tǒng)的演化和可廢止邏輯規(guī)則使設(shè)計(jì)者能夠借助不完全的知識(shí)領(lǐng)域，控制結(jié)構(gòu)的演化設(shè)計(jì)過(guò)程，得到滿足要求的輕量化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。西安電子科技大學(xué)提出的基于Agent的動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)及方法(CN103309658A)用于用戶需求和環(huán)境不斷變化的系統(tǒng)中，是一種滿足用戶開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)集成演化系統(tǒng)需求的一種方法，但系統(tǒng)不能自主的應(yīng)對(duì)比如未預(yù)定的環(huán)境和復(fù)雜的環(huán)境變化，且沒(méi)有自主調(diào)節(jié)機(jī)制。北京航空航天大學(xué)提出的一種基于多Agent的分布式推演仿真系統(tǒng)與方法(CN101908085A)可以實(shí)現(xiàn)自主感知戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境狀態(tài)、自主決策和行為輸出，是具備可擴(kuò)充特性并具有通用性的作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)，但是此系統(tǒng)不能實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境。

目前，大多數(shù)面向多Agent系統(tǒng)的研究集中于Agent的感知、行為和寫作方法。例如，情景化的多Agent理論系統(tǒng)，以及局部的Agent行為對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響等。本文將模型中的每個(gè)體單元定義為一個(gè)智能Agent，通過(guò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的感知、結(jié)構(gòu)編輯行為，以及行為規(guī)則，使體素能夠相互作用，在外部和內(nèi)部環(huán)境作用下進(jìn)行更新，最終通過(guò)群體行為的涌現(xiàn)得到滿足要求的設(shè)計(jì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于針對(duì)已有技術(shù)的不足，提供一種基于規(guī)則的體結(jié)構(gòu)演化設(shè)計(jì)方法，通過(guò)指定模型中每個(gè)體素及其鄰域定義為一個(gè)智能主體，將模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)裝配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)多智能主體系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題，引入可廢止邏輯用于單個(gè)智能主體的行為控制，通過(guò)全局的演化策略控制系統(tǒng)模型整體演化關(guān)系，局部演化通過(guò)Agent對(duì)實(shí)時(shí)的環(huán)境感知，改變自身的行為特性，該方法能夠根據(jù)不完全的知識(shí)和約束，通過(guò)群體行為生成滿足要求的輕量化結(jié)構(gòu)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于規(guī)則的體結(jié)構(gòu)演化設(shè)計(jì)方法，操作步驟如下：

1)體素化：采用八叉樹(shù)方法對(duì)輸入的網(wǎng)格模型體素化，并將設(shè)計(jì)與評(píng)估統(tǒng)一到一個(gè)計(jì)算域中；

2)初始化：構(gòu)建多Agent系統(tǒng)，定義外部環(huán)境；

3)可廢止規(guī)則演化：Agent感知自身所處的環(huán)境信息與自身屬性進(jìn)行判斷，并基于可廢止規(guī)則進(jìn)行模型演化；

4)有限元分析：通過(guò)有限元分析對(duì)生成的模型進(jìn)行評(píng)估檢測(cè)，并實(shí)時(shí)的把體素受到的應(yīng)力值反饋到結(jié)構(gòu)的演化過(guò)程，并由Agent感知；

5)表面重建：輕量化體素模型結(jié)構(gòu)的表面重建；

6)參數(shù)驗(yàn)證：演化生成的網(wǎng)格模型進(jìn)行參數(shù)的驗(yàn)證。

所述步驟1)體素化具體為：采用八叉樹(shù)方法對(duì)輸入的網(wǎng)格模型體素化，將三角網(wǎng)格面片結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為六面體體素單元，并將設(shè)計(jì)和評(píng)估統(tǒng)一到一個(gè)計(jì)算域中，為構(gòu)建多Agent系統(tǒng)的外部環(huán)境、模型的編輯和仿真分析提供基礎(chǔ)。

所述步驟2)模型初始化具體為：初始化過(guò)程需要為Agent系統(tǒng)定義一個(gè)環(huán)境，我們將這種體模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法表達(dá)為離散、有限空間內(nèi)多Agent系統(tǒng)，將每一個(gè)體素與其鄰域定義為一個(gè)智能Agent，根據(jù)體結(jié)構(gòu)的多層次性，將模型在不同層次上進(jìn)行定義。其中，模型的環(huán)境為V。采用V.Neumann型和Moore鄰域系統(tǒng)，把一個(gè)體結(jié)構(gòu)的模型轉(zhuǎn)化成一個(gè)多Agent系統(tǒng)，面向功能的設(shè)計(jì)問(wèn)題解釋為一個(gè)多Agent系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題，每一個(gè)Agent基于環(huán)境改變自身的結(jié)構(gòu)，并通過(guò)定義簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)驅(qū)動(dòng)模型的優(yōu)化。

首先，對(duì)體素化后邊界上的體素標(biāo)記為1，然后對(duì)模型中的體素進(jìn)行若干次遍歷，判斷其位置值是否未標(biāo)記且其鄰域中有已經(jīng)標(biāo)記的體素，若是，則此時(shí)進(jìn)行體素更新（v)。并對(duì)其進(jìn)行賦值為maxN(v)+1，其中N(v)表示鄰域距離邊界的距離值。

所述步驟3)可廢止規(guī)則演化具體為：結(jié)構(gòu)的演化是一個(gè)迭代的過(guò)程，Agent通過(guò)感知、判斷、行為進(jìn)行作用，并從環(huán)境中感知，包括鄰域的狀態(tài)與評(píng)估結(jié)果，根據(jù)演化需求感知判斷所需的信息。并根據(jù)感知到的信息與自身狀態(tài)通過(guò)定義可廢止規(guī)則進(jìn)行判斷。Agent通過(guò)判斷結(jié)果改變自身的屬性，并通過(guò)自身屬性的改變進(jìn)而促進(jìn)結(jié)構(gòu)的演化，同時(shí)改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)。其中，每個(gè)Agent只占用一個(gè)設(shè)計(jì)單元。由感知與行為兩方面組成：

輕量化設(shè)計(jì)中，感知有兩部分組成：

1、Γ₁(狀態(tài))獲得Agent本身的信息，包括其本身的狀態(tài)變量S_a或從其本身的屬性計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)。

2、Γ₂(應(yīng)力)獲得外部的狀態(tài)，在輕量化的設(shè)計(jì)中只包括從有限元分析中獲得的反饋。

Agent的行為包括自身狀態(tài)的改變、幾何特征的改變和材料的改變等。

輕量化設(shè)計(jì)中，行為包括：

1、Delete(v):Agent刪除體素。

2、Update(v):Agent更新體素狀態(tài)。

為了避免操作的相互干涉，限制Agent中的體素v在設(shè)計(jì)單元的中心。

Agent的決策：每個(gè)Agent由感知的結(jié)果決定行為，不同的感知行為進(jìn)行判斷最終只能產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果。設(shè)計(jì)需求通過(guò)可廢止的邏輯轉(zhuǎn)化成Agent期望的目標(biāo)，在輕量化模型設(shè)計(jì)中，目標(biāo)如下：

1、事實(shí)：

(a)體素應(yīng)力安全，判斷體素受到的等效應(yīng)力是否小于η[σ]；

(b)體素受到應(yīng)力較小，判斷其受到的等效應(yīng)力是否是模型M中受力最小的10％；

(c)邊界體素，判斷Agent中的體素是否處在模型M的邊界；

(d)空體素，判斷體素到邊界的距離值是否為0(此規(guī)則應(yīng)用在初始化中，在初始化時(shí)建立每個(gè)Agent到邊界的距離位置關(guān)系)；

(e)鄰域比較距離值，判斷其到邊界的距離是否是鄰域中最大的；

2、必須遵守的規(guī)則：

空體素(Γ₁(狀態(tài)))→更新(v)

可廢止的規(guī)則：

(1)體素受到的應(yīng)力較小

(2)鄰域比較距離邊界值最大

3、廢止者：

處在邊界

應(yīng)力是安全的

所述步驟4)有限元分析具體為：Agent對(duì)環(huán)境的感知結(jié)果通過(guò)有限元分析進(jìn)行評(píng)估檢測(cè)，并實(shí)時(shí)反饋到演化過(guò)程。在結(jié)構(gòu)演化過(guò)程中，評(píng)估與反饋的結(jié)果由Agent感知。根據(jù)不同的設(shè)計(jì)需求，可以建立多種評(píng)估與感知方式嵌入到設(shè)計(jì)框架中，Agent能夠在環(huán)境中感知到這些結(jié)果，并通過(guò)有限元分析對(duì)生成模型進(jìn)行評(píng)估檢測(cè)，實(shí)時(shí)的把體素受到的應(yīng)力值反饋到模型的演化過(guò)程中。把輕量化的需求描述為在滿足力學(xué)性能的前提下使模型的體積質(zhì)量盡可能的小，其定義為以下的優(yōu)化問(wèn)題：

其中v_i為一個(gè)體素，M表示原始模型，F(xiàn)(v_i)表示v_i所受到的應(yīng)力，[σ]為許用應(yīng)力，η為安全系數(shù).

所述步驟5)表面重建具體為：表面重建即提取元胞模型的表面結(jié)構(gòu)，重建用于輸出3D打印的表面網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。我們把模型結(jié)構(gòu)體最外層的六面體體素所對(duì)應(yīng)的四邊形表面轉(zhuǎn)化為三角面片形式，融合連接所有的三角面片，構(gòu)成模型體的表面網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，支持打印機(jī)的輸出。然后將演化后體素模型與原始的表面模型進(jìn)行布爾差的運(yùn)算，在保證表面質(zhì)量的前提下，生成具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)的輕量化模型；

M₀＝M∩M₁ (2)

其中，M₀為輕量化結(jié)構(gòu)模型，M為原始模型，M₁為演化后具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)的模型；

所述步驟6)參數(shù)驗(yàn)證：針對(duì)輕量化模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，我們從不同環(huán)境影響和不同規(guī)則驅(qū)動(dòng)下生成模型，檢測(cè)模型孔隙率大小，模型生成時(shí)間等相關(guān)實(shí)驗(yàn)測(cè)試來(lái)驗(yàn)證方法的有效性，不同的內(nèi)部環(huán)境的改變將影響模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及在相同的規(guī)則的驅(qū)動(dòng)下不同的外加約束和環(huán)境下得到相異的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比較，具有如下顯而易見(jiàn)的突出實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)了采用簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)控制復(fù)雜的環(huán)境變化過(guò)程，最終實(shí)現(xiàn)全局的優(yōu)化，生成輕量化模型體結(jié)構(gòu)。

附圖說(shuō)明

圖1本發(fā)明基于規(guī)則的體結(jié)構(gòu)演化設(shè)計(jì)方法操作步驟流程圖。

圖2網(wǎng)格模型優(yōu)選實(shí)例。

圖3 Agent與環(huán)境。

圖4不同鄰域條件下模型演化過(guò)程。

圖5不同外部環(huán)境的改變對(duì)演化過(guò)程的影響。

圖6，即為表1，為模型的初始化及演化時(shí)間。

圖7，即為表2，為實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)體孔隙率變化值。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施實(shí)例，結(jié)合附圖詳細(xì)說(shuō)明如下：

參見(jiàn)圖1，一種基于規(guī)則的體結(jié)構(gòu)演化設(shè)計(jì)方法，操作步驟如下：

1)體素化：采用八叉樹(shù)方法對(duì)輸入的網(wǎng)格模型體素化，并將設(shè)計(jì)與評(píng)估統(tǒng)一到一個(gè)計(jì)算域中；

2)初始化：構(gòu)建多Agent系統(tǒng)，定義外部環(huán)境；

3)可廢止規(guī)則演化：Agent感知自身所處的環(huán)境信息與自身屬性進(jìn)行判斷，并基于可廢止規(guī)則進(jìn)行模型演化；

4)有限元分析：通過(guò)有限元分析對(duì)生成的模型進(jìn)行評(píng)估檢測(cè)，并實(shí)時(shí)的把體素受到的應(yīng)力值反饋到結(jié)構(gòu)的演化過(guò)程，并由Agent感知；

5)表面重建：輕量化體素模型結(jié)構(gòu)的表面重建；

6)參數(shù)驗(yàn)證：演化生成的網(wǎng)格模型進(jìn)行參數(shù)的驗(yàn)證。

所述步驟1)體素化：在VisualStudio2013開(kāi)發(fā)環(huán)境中使用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)模型的體素化。輸入的stl三角網(wǎng)格模型優(yōu)選實(shí)例兔子見(jiàn)圖2，采用八叉樹(shù)方法對(duì)輸入的網(wǎng)格模型進(jìn)行體素化，三角網(wǎng)格體素化后，將設(shè)計(jì)和評(píng)估統(tǒng)一到一個(gè)計(jì)算域中，為模型的編輯和仿真分析提供基礎(chǔ)。

所述步驟2)初始化：初始化過(guò)程是為Agent系統(tǒng)定義一個(gè)環(huán)境，我們把體模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法表達(dá)為離散、有限空間內(nèi)多Agent系統(tǒng)，且Agent所處的環(huán)境如圖3所示，分別為V.Neumann型和Moore型鄰域，由于把每個(gè)體素定義為一個(gè)元胞，初始化時(shí)，邊界上的體素標(biāo)記為1，內(nèi)部體素標(biāo)記為0。然后根據(jù)規(guī)則判斷其位置值是否未標(biāo)記且其鄰域中有已經(jīng)標(biāo)記的體素，若是，則此時(shí)進(jìn)行體素更新(v)，賦值為maxN(v)+1，其中N(v)表示其鄰域到邊界的距離值，對(duì)模型中的體素進(jìn)行若干次遍歷，直到所有的體素全部做了標(biāo)記。

所述步驟3)可廢止規(guī)則演化；通過(guò)八叉樹(shù)劃分5次(Level＝5)的蘋果和貓咪模型在內(nèi)部條件改變的情況下基于可廢止規(guī)則進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試，其中圖4描述的是蘋果和貓咪分別在V.Neumann型和Moore鄰域下的演化結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)可以看出用Moore鄰域演化結(jié)果更均勻平滑，毛刺少。針對(duì)外部環(huán)境的改變對(duì)模型結(jié)構(gòu)的影響，使用了可廢止規(guī)則(1)和廢止條件對(duì)演化過(guò)程進(jìn)行控制，圖5給出了兔子和杯子模型在相同的演化規(guī)則驅(qū)動(dòng)下由于外界環(huán)境施加力的位置改變導(dǎo)致生成模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化，并保留了不同的支撐結(jié)構(gòu)，以承受外界的壓力。其中兔子模型的力分別施加在頭部，背部，耳部，演化次數(shù)對(duì)應(yīng)圖5中兔子的(d)N＝7次，(h)N＝5次、(l)N＝9次時(shí)模型符合公式(1)的要求，杯子模型力分別施加在頂部和側(cè)面，演化次數(shù)分別為(d)N＝4和(h)N＝7時(shí)符合的要求。驗(yàn)證了當(dāng)外部環(huán)境和需求變化時(shí)對(duì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的影響。

所述步驟4)有限元分析：針對(duì)外部環(huán)境的改變對(duì)模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)的影響，使用可廢止的規(guī)則(2)和廢止條件對(duì)演化過(guò)程進(jìn)行控制，圖5給出了兔子和杯子模型在相同的演化規(guī)則下，由于外界環(huán)境的改變導(dǎo)致模型在演化過(guò)程中實(shí)時(shí)的根據(jù)FEA分析的結(jié)果進(jìn)行反饋優(yōu)化，當(dāng)模型中體素的應(yīng)力條件超過(guò)許用應(yīng)力的要求時(shí)演化結(jié)束。圖6描述了兔子、蘋果、人、香蕉四模型在演化過(guò)程中所用的時(shí)間，其中初始化時(shí)間我們表示為t₀，每一次的演化時(shí)間分別由t₁到t₁₀表示，表中可以看出模型的初始化和演化所用時(shí)間大概在35s-50s之間，初始化時(shí)間較短，大部分時(shí)間應(yīng)用在有限元分析和反饋上，圖7則描述了兔子、蘋果、人、香蕉四模型演化過(guò)程中孔隙率的變化值。

所述步驟5)表面重建：對(duì)生成的輕量化體素模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)的表面重建，重建是生成可3D打印的表面網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，保證表面質(zhì)量。我們使用的模型表面重建方法是使模型結(jié)構(gòu)體外層的六面體體素表面所對(duì)應(yīng)的四邊形表面轉(zhuǎn)化為三角面片形式，連接所有的三角面片，構(gòu)成模型體的表面網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，然后將演化后的體素模型與原始的表面模型進(jìn)行布爾交的運(yùn)算，在保證表面質(zhì)量的前提下，生成具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)的輕量化模型。

所述步驟6)參數(shù)驗(yàn)證：對(duì)演化生成的輕量化模型進(jìn)行參數(shù)的驗(yàn)證，我們把生成的輕量化結(jié)構(gòu)在普通的桌面3D打印機(jī)上打印，使用PLA塑料，屈服強(qiáng)度為41Mpa。并且與其他方法實(shí)現(xiàn)相同的輕量化結(jié)構(gòu)進(jìn)行時(shí)間、強(qiáng)度和質(zhì)量的對(duì)比，進(jìn)而驗(yàn)證方法的可靠性和實(shí)用性。