Formation Embedded Design
构型的嵌入式设计
1. 简介： 这篇论文主要讨论一种通过定制编写的方法来制造结构设计的限制范围内整合的方法。该方法将三维几何形状或者算法自动生成的数据转变成经过适当格式化的机器代码以便在单一的CAD建模环境下直接进行数控。这个过程是传统的单向进程，它通过专用机器编程软件将部分文件编译成可数控的文件。在一个开放框架中，将路径创建集成放入设计封装，就可以实现部分机器代码的自动化翻译，而其中的参数可以通过生成算法产生或者由用户明确建模。这种集成方法使得制作约束和设计意图之间的即时反馈成为可能。这个研究的价值在于它加强了构型设计流程和材料建构核心之间的关系网络。
关键字：
开源代码制造 参数化建模 计算设计 多轴
设计实现：
这里提出的方法的目标是从根本上去除设计过程和最终制作操作间的鸿沟。在此方法中设计和生产的流程必须重新构思，自顶向下的流程存在着诸多瑕疵，相比之下将这流程当做一个双向的连续统一体可能会更好，在此统一体中我们可以引入多个反馈回路以加强设计意图和其它影响设计或生产的因素例如制作约束，材料性能和环境压力。要实现适当的反馈，则需要搭建一个恰当的软件开发平台，使得设计人员能够在软件开发平台上进行设计和制作间的无缝迁移，以此来缩减单项翻译的阀值。而要搭建这个平台，必须明白它的“施工图”仅仅就是一套指令的图像画构建。鉴于此，如果指令集可以被不同的媒介精确定义，传达和理解，那么这个所谓的施工图本身就不再需要了。“你是一个组织者，而不是一个图板艺术家”（勒·柯布西耶）。
为了实现这个目标，我们需要建立一个算法驱动的核心，使得制造过程能够结合开放式集合的过程特定变量和与之相应的计算。
在此我们可以通过研究麦克尼尔犀牛3D 案例来分析这一搭建过程，麦克尼尔犀牛3D是一个经典3D环境建模，它的嵌入式脚本语言是Rhino Visual Basic，但是概念框架却有着软件或语言的不确定性，该平台的2.0版本正在利用Python语言开发中。在上文中我们提到将路径创建集成放入设计封装，就可以实现部分机器代码的自动化翻译，而其中的参数可以通过生成算法产生或者由用户明确建模。这种集成方法使得制造约束和设计意图之间的反馈可以更加直接迅捷。
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图.1 多轴（机器人）水刀系统
事实上大多数的CAM软件包中都包含有这项功能，所以区分这种特定方法的途径是判断它是否能够将特定的属性嵌入到参数模型中。值得一提的是，制造产业一直在寻求这种类似的功能。“基于特征的加工”代表了这项工作的主要目标，几乎所有机型都嵌入了设计意图，可更换的CAM软件包，和必要的能自动生成刀具路径的信息。因为它主要是在处理实体建模程序并且适用于机械设计，所以在构建生产方法中几乎不会出现转线的情况。特别是在算法生成几何的情况下，具有高度可变性的部分之间因为有着嵌入的自动转换的机器代码，它们能够减少编程时间并且显著提高效率。以功能或以知识为基础的加工代表了一种类型的集成化设计和制造技术，不过我们不能肯定这种加工是否适合那些有限变化的零件，而且其纳入设计层面的部分也是有局限性的。
Delmia和Catia程序则体现了另外一种方法。Catia的核心是参数化建模系统，包含着类似BIM（实体建模和基于特征建模）的特性。一个完善的Catia程序在一定范围内能实现垂直一体化设计和制造，而它的零件则用基于约束的技术建模，这些模型被参链接到内置的CAM工作台从而能够输出实际的数控代码到几乎任何标准的标准的数控机床。在扩展的Delmia产品生命周期管理包里，所有的制造操作包括自动化和4-D（基于时间）信息处理都可以被模拟和控制，它可以说是目前市场上规模最大且最复杂的程序之一。而先进的参数化建模软件包比如Catia，已经成功地通过了当代的建构实践检测（CECCATO2011)，和在这里提出的这些方法比，它们实际上并没有在设计进程中提供同级别的集成算法。
3 机器人制造
机器人制造是通用设备定制工艺之间的结合，而机器人可以说是第一个真正意义上的开源制造工具。机器人本身，比如上文提到的7轴工业模型，是相对通用的，而且它们会不断提高自身性能。机器人制造一直以来的优点就是能在一个共享的编程平台上执行多个不同的独有任务，尽管不同的生产厂家会使用不同的语法，他们使用的离线编程技术却是一样的。而制造厂使用算法去直接控制制造工具一种顺理成章的结果，它们只需要对特定制造工艺的理解和模拟机床运动的能力就能很好的进行操控。（Pigram和MCGEE2011）
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图.2 7轴工业机器人（线性轨道是第七轴）
图2 显示了在外部轨道上的6轴机器人的典型几何结构（第七轴）
4 串行指令
除开过程影响的几何本身，这里所描述的方法的最终结果是一系列适当格式化的指令。在卡库机器人的过程实施中，指令被嵌入卡库机器人语言（KRL)，但更常见的标准指令是G代码，最近这些提到的方法都被扩展并把指令解析成G代码以方便使用Onsrud 5轴数控路由器。
机器指令和其它常见的生产过程有一个主要的共通点，那就是它们都需要设定机床的位置，并且对于多于三轴的运动，它们还需要机床运动的方向，当然还有更多的进程和特定的机器参数需要控制指令，但几乎我们提到的所有方法都从设定它们自身的位置开始。这些设定可以通过算法过程直接生产，也可以通过显示建模，或者混合方法--简单算法阐释预定的几何形状，通常来说是工具路径。
第一步是将工具路径分解成必要数量的点，这可以通过使用线段的起点和终点或通过将直线和曲线根据长度或数目等分来完成（如图3和图4，点的密度通常比图中的高很多，曲线则作为线性插值）
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图3 按固定数量分路径 图4 按固定长度分路径
在仿样的情况下，我们可以用一种基于玄公差的转换方法将路径合理化成离散的直线和圆弧。不同的机械代码标准会支持不同的合理化方法，比如G代码简单地将3D曲线线性化成细小的直线段，而KRL通过几条指令给予更准确的等效路径以允许在任意平面上的连续弧编程。下一步则是建立工具的方向，图5展示了一个像切刀一样2-D对齐的工具的方向。
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图5 2-D对齐的工具路径的一条曲线，Z轴始终垂直向下；X轴与工具路径相切
而在那些利用倾斜工具轴的工艺中，通常利用基准曲线去对齐工具，在图6中工具路径的Z轴表示了它工作的方向，而工具的X和Y轴方向则是相对进程随机的。[pic]
图6 在扇形模式中使用参考曲线对齐工具路径
对于机器人系统而言，上文提到的方向是极为重要的，所以用户需要提供合适的方向参数以方便处理。
5 模拟
对于大于三轴运动的机械来说x,y,z坐标组合几乎是无穷的，即使提供了充足的方向信息，也会有许多不同的可以满足给定的信息的定位方式（对于一个6轴机床来说）。为了确定最适当的定位形式，我们引入了一种3D模拟制造系统，它利用反向运动来计算并得出恰当的定位方式。在奇点的情况下，过度旋转或过度扩展都会让每个关节和连杆的数值提供充足的反馈信息。这种反馈给设计师提供了重要的信息，让他们能了解制造过程中的工作封装，特别是在复杂的多轴线处理和机器加工里，这种理解将会对过程的可实施性造成巨大的影响。
6 逆运动学模型
六轴工业机器人的逆运动模型利用三角学来解决所有的关节数值，正如图7所示。
[pic]图7 反向运动学线框模型的关节值计算
这项程序通过反转工具设定的位移和旋转值在6轴上生成完整的位置信息（坐标和方向），其中5轴的旋转中心点P和6轴有着固定的曲线关系，关节1的值通过投射P点的x,y,z轴的值到和对应的等高XY平面并旋转然后测量该平面之间零位值与该弧的角度得到。关节二的旋转中心同理和1轴有着固定的几何关系。2轴和3轴的值可以通过计算三角形的角度得到（通过P点的平面，1轴的轴心和2轴的轴心），这个三角形包含一个面连接关节2的中心到点P，其他两边长度则由连杆2-3和连杆3-5的长度确定。这样就产生了A2，A3和A5的关节值，最后A4的关节值可以通过投影连杆2-3和连杆5-6到一个垂直于连杆3-5的平面并测量投影间的角度差获得。
一个累积线框序列给出了机器人运动轨迹的良好预测（图8），上述的关节限制，伸展限制和奇点都被红色符号标记。[pic]图8逆运动学模型线框
总结
本文介绍的方法将反馈回路嵌入到设计和制造中并取代对图形化构建的需求，它们通过引入由工作流和制造语句驱动的算法来实现这一点。不同制造进程和与之相应的限制条件已经被成功地整合到一个有着高连续性工作流的开放式框架内，虽然这些进程大多数都在制造行业中有着悠久的历史，它们的生产力提升空间和架构阻力消除的可能性仍然是一个值得深究的话题。我们希望这些提到的和其它存在的制造语法能够帮助设计师或构建师回归到一个更加方便有效的制备关系中去。
参考文献
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【2】Brell-Cokcan, S., and J. Braumann——一个新的参数化设计工具
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【7】I.麦克斯韦——“无机形态：物质，在建筑中的形成” 2010
【8】Pigram, D., and W. McGee. 2011. ‘Matter and making’. In Fabricate: Making Digital Architecture, eds. R. Glynn and B. Sheil, 74-85. London: Riverside Architectural Press
【9】www.robothalloffame.org/unimate.html