在网络优化的CAD环境中应用的实用管道自动布线系统的开发外文翻译资料

 2022-07-30 21:37:09

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在网络优化的CAD环境中应用的实用管道自动布线系统的开发

Shin-Hyung Kim, Won-Sun Ruy, Beom Seon Jang

摘要：一种自动管道布线系统被提出并应用了。由于物理与操作上的限制以及对舾装施工工作效率的重要影响而产生的复杂度，作为船体建造过程的一部分，管道布线设计通常需要很长的工时。因此，管路设计操作过程的自动化已经成为提高船体建造设计的一个重要指标。这个系统被应用于一艘商船机舱的管路设计。作为支持管道布线设计工作的一种合理的形式，这个系统的效果已经得到了证实。系统自动布置的结果可以作为管路设计初始阶段的基础模型，能让设计者有效节省设计时间。总的来说，这种自动管路设计系统可以提高设计工作效率。

关键词：管道布线 自动布置 船体建造客制化 基于CAD的系统

介绍

关于造船的管道设计通常在管道和说明图表（P＆ID）创建之后的基本和详细设计阶段进行，包括在初步设计阶段设备之间的连接数据。通常，这种类型的管道布线设计由经验丰富的设计者完成，其不仅可以考虑每个设备的复杂形状和连接，而且还可以考虑空间可用性，材料成本，可及性以及安装适合性的问题。在这个阶段，管道布线设计的工作量几乎是全部舾装设计工作量的一半。此外，管道设计工作的质量对后续施工设计阶段有直接影响，总体材料和施工成本强烈依赖于此（Shao等人，2009），就像造船详细设计阶段中的其他设计工作一样。当我们考虑在造船领域的准时制（JIT）生产计划时，不仅是能够保证管道建设原材料准确数量的路线设计的质量，以及布置结果准时交付到后续设计阶段都对JIT生产非常重要（Koenig等人，2002）。此外，每艘船都有不同的规格，除了几艘姐妹船。因此，每艘船都需要基于独立规格来设计。结果是，在造船行业设计成本占整个建造成本的比例明显更高。因此，能够按时交付的具有可行的质量结果的管道设计自动化方案已成为寻求改进造船设计过程的人们的关键问题。

管道自动化布线

布线优化问题

管道布线优化问题要满足不同的约束条件。Park（2002）和Qian等人（2008）将这些约束分为限制约束和可量化约束两组。 其中一些讨论如下。

·物理约束

管道布线应避免物理障碍并连接到合适的设备。

·经济约束

管道布线应通过减少管道长度和弯曲部件的数量以及通过增加共用管道支撑来最小化总材料和制造成本。

·操作约束

管道布线应考虑适当的操作，如阀门可达性和某些设备的安全距离。物理和操作约束是限制性的，而经济约束是可量化的。 因此，管道布线优化寻求从物理和操作约束所限制的可行路径集合中，从经济角度找到最佳路径。

相关工作

各种类型的优化算法已经应用于管道布线问题。 在早期的例子中，Maze算法由Lee（1961）提出。 此算法将空格划分为单元格和标签，并选择下一个单元格，直到到达目标单元格。 Hightower（1969）提出了逃逸算法，也称为线搜索算法。 这在图1中示出。

一些基于网络的算法可以用于解决各种问题（Nicholson，1966; Ando和Kimura，2011）。 在基于网络的优化中，每个顶点vi表示可以放置弯曲管部分的管的连接处; 顶点vi和vj之间的边eij表示具有成本cij.的直管部分。图2示出了该图的表示。

G = (V, E, C) （1）

在等式（1）中，V代表该组顶点，E代表该组边，C代表成本。管道布线优化问题就是在图2的图G中找到起始顶点s和结束顶点f之间的最短路径。这些用图形表示的传统路由选择算法通常是基于所谓的“单元分解”方法。 该单元将目标设备的开始和结束点的问题空间分解为立方体单元，来减小问题大小并通过连接的单元的排列表示管道路径。 一个很好的例子是来自Asmara和Nienhuis（2006）。 Ito（1999），Park（2002），Ando和Kimura（2011）也应用这种方法来表示管道布线路径。

为了找到全局最佳布线路径，已经做出了不少努力。 实例包括基于演化的算法，例如遗传算法（Ito，1999; Ikehira等人，2005; Kimura，2011）和蚁群优化方案（Xiaoning等人，2006,2007）。 路由优化的目标通常是管道布线路径的最小成本。 在许多研究中，成本包括管长度成本和所有弯曲部件的成本，这需要昂贵的弯曲制造或弯管安装过程。 Park（2002），Kimura和Ikehira（2009），Ando和Kimura（2011）也考虑了可操作性成本，例如确定阀门位置和安全距离所产生的成本。

自20世纪70年代以来，已经进行了许多研究。然而，当试图利用它来创建用于实际造船设计工作的全自动路线系统时，仍然存在限制。正如Missuta等人（1986）和Kang等人 （1999）所说，其主要原因是管道路由选择算法通常不考虑设计者的知识和偏好，而在实际设计工作中适当地需要考虑。这种类型的限制不是纯粹与优化算法本身相关的问题，而是在设计自动化过程中的知识表达达问题（Sriram等人，1989）。因此，设计中的知识表示已经成为设计自动化领域中更重要的问题。此外，从实用的角度来看，实施的路由选择算法能够在实际的造船设计环境中有效地利用也是很重要的。一些管道路由选择算法以设计支持组装程序的形式来评估;这些具有与实际使用的CAD系统连接的中性数据接口（Sandurkar和Chen，1999; Asmara和Nienhuis，2006; Paulo和Lobo，2009）。它们使用基于文本的中性文件，例如用于将数据连接到CAD系统的标准镶嵌语言（STL）。在建立管道网后，Ruy等人 （2012）最近研究了一个孔计划系统。

基于网络的路由选择算法

在本研究中开发的管道路由选择算法是基于网络优化算法。包括目标设备的目标空间被划分为不均匀的单元。该图是考虑空间的适应性、管道长度和弯曲的路径约束来构造的。此图表示目标空间中的管道路径。然后可以通过通用最小路径寻找算法来得到最佳路由路径。

单元分解

单元分解是减少问题大小的有用策略。单元分解将管道和设备所在的连续目标空间划分为离散单元。分割的立方单元的边和顶点可以表示图的边和顶点，其连接布线路径的开始点和结束点。在这种情况下，基于网络的路由算法可以在减少的问题空间中实际应用于这些图。与这种单元分割方法相关的主要问题之一是单元数。更大数量的单元通常保证更好的布线路径，但是需要更多时间计算。因此，考虑到问题的特性，应该控制立方单元的数量。

由于在布线过程之后的空间可用性的问题，沿着墙壁或天花板结构的管道路径是优选的。这表明这个近壁空间具有比其他空间更高的适应度。在本研究中，目标空间根据特殊适应度的程度不均匀地划分。具有较高适应度的空间被分成较小的立方空间。立方单元的顶点和边可以用作包含候选布线路径的图的顶点和边。因此，具有较高适应度的空间具有更密集的立方体单元和更多候选路径。相反，可能需要一定距离的通道或设备周围的空间被分成较大的立方体单元。这种单元分割策略是与空间适应性有关的路线设计需要考虑的一部分。图3示出目标空间中的非均匀划分的单元。每个立方单元可以具有其自己的适应度因子，并且该适应度因子对图2中的顶点之间的成本决定（值C ij）具有影响。

图形建构

如上所述，目标空间中的立方体单元的顶点和边缘可以是图的顶点和边缘。尽管通过单元分解减少了顶点和边的数量，但是仍然可以在保持目标空间中的可行布线路径的同时更简化图。为了构建更简单的图，开发了顶点构建策略。它基本上基于Hightower（1969）提出的逃逸算法。原始的逃逸算法快速简单，直接产生一个解，如图3所示。但不能保证解决方案（Kai-jian和Hong-e，1987）。 该系统的顶点构造方法使用与逃逸算法类似的策略来扩展路线图。边缘像梁一样运行，直到它遇到障碍物的侧面或目标空间的壁边界，在这一点它沿另一个方向分支，如下面图4所示。

当它在目标空间中遇到立方单元的边缘时，也可以在边缘运行期间进行分支。 因此，目标空间中具有较小立方单元的密集区域具有更多候选顶点; 即，它是具有更多候选顶点的优选空间。

顶点位于非均匀分割的立方单元的角上，并且通过具有其自身权重因子的边缘连接，如图5所示。基本上，网络图仅由顶点和它们之间的加权边缘表征。在图形的这种传统定义方面，图6中的两张图是等效的。当保持连接时，顶点的相对位置没有差别。

然而，在该系统中应用的图的顶点和边缘连接需要具有拓扑意义，因为该图应该表示物理管道路由。在目标空间中运行的边缘连接对应于管道布线和立方体单元的角上的顶点也包含位置信息。在这个新的定义中，图6中的等价图是不一样的。左侧的图是直管，右侧是弯曲的。 这种弯曲路线需要管弯曲或额外的弯管接头管部件，这与直管相比通常要增加成本。因此，这种类型的弯管应被视为路线优化算法中的成本因素。为了考虑诸如图中的这样的弯管，引入了顶点分裂策略。这个策略只是消除顶点连接的模糊性。

图7中的左图是具有有向边的路线图的一部分，示出了每个权重因子。在该图中，路径A-B-D是直线路径，而路径C-B-D是弯曲路径。但是，B和D之间的边缘也具有单一的权重因子5；它可以同时是A-B-D的一部分和C-B-D的一部分。因此，以这种方式弯曲的管不适合于这种类型的图形结构。图7中的右图阐明了顶点分割策略。顶点B被分成B和B#39;，其弯曲惩罚权重因子为6。用路线A-B-D和路线C-B#39;-D重建该图。然后，可以无歧义地考虑路线的弯曲。

当输出边缘可以在同时具有直的或弯曲的不同的布线路径中使用时，具有两个或更多输入边缘和输出边缘的顶点应该被分割。如图8所示，有两个分裂顶点。实际上，在相邻顶点的数量不能超过6的3D立方单元空间中，在具有三个输入边缘和三个输出边缘的情况下，分割顶点的数量至多为三个。

图8示出了顶点分割的另一示例。考虑邻近顶点的相对位置，该顶点分割策略扩展了用于映射到目标空间中的实际管道路线上的路线图。边缘的权重因子与由等式（2）表示的惩罚因子成比例，其根据边缘位置的距离和空间因子以及弯曲条件来评估。

Penalty factor = distance * distance factor bending factor space factor (2)

等式（2）考虑了权重因子的分量，距离是两个顶点之间的实际距离，距离因子调整了距离在权重因子中的影响。当边缘为弯曲路线的一部分时，弯曲因子具有正值。另一方面，空间因子表示空间的适应性；这里，较小的值意味着更好的适应性。例如，位于设备，墙壁或天花板附近的立方体小室具有较小的空间因子，因为它是优选的空间。

图9中的路线A-B和C-D-E-F有相同的距离。如果空间因子（一般推荐的沿墙壁的路径）比弯曲因子更重要，则选择路径C-D-E-F；否则，优化算法将选择具有较小弯曲的路线A-B。

最短路径寻找算法

在边的顶点分布和权重决定之后，可以应用找到图的最短路径的路径寻找算法。图的最短路径可以是最佳管道布线，因为边的权重表示路线的总成本，包括材料，制造成本，操作成本和其他因素。用这些规则构造的图是有向的和正的单个图。 因此，可以应用Dijkstra的算法。对于最简单的实现，已知Dijkstra算法的运行时间在O（V2）之内。 因此，更简单的图G的构造是这种自动布线方案的开发中的重要过程。非均匀单元分解和顶点位置策略也可以相当程度地减小图的大小。

设计实践管理

非均匀划分的立方单元的大小和边缘权重因子都基于管道路由设计者的实践。这种做法应在系统中明确地表示和控制，以供没有足够的管道布线经验或想要快速完成管道布线任务的设计者使用。

在这个开发中，设计实践基本上被表示为参数。诸如墙壁侧偏好的一些方面可以由影响侧壁附近的空间的适应性的参数集来表示，而诸如在同一管道支撑上分组管道的其他实践不能容易地由参数集表示。因此，前者以参数集的形式表示，后者保留为需要由设计者完成的工作，设计者可以查看和修改自动布线结果。

参数分为两组，一组用于单元分解和用于空间拟合度的评估，另一组用于构建有效图。设计者可以选择预定义的参数集或根据其偏好修改每个参数。应当注意，该方法不能覆盖管道布线例程的全自动化所需的所有任务。需要进一步的研究来实现这一点。需要注意的是，包括自动布线和布线修改的快速设计周期仍然可以实际实现。

执行

系统配置

自动路由系统由三个模块组成。第一个模块用于输入数据创建，第二个模块用于路由优化，第三个模块用于生成的管道模型及其修改。输入数据模块和管道模型创建模块嵌入在AVEVA船舶设计和工程的CAD系统Tribon M3中，而路由优化模块是独立的程序。

该CAD系统提供以Python脚本编写的应用程序接口（API

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