基于遗传算法的点群数据成型方向优化

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1、第一枣绪论最终构造ABS模型。在对工件位置摆放上，也只需要用户用鼠标点STL文件表面即可确定成型件的底面，可以说非常方便。我国于90年代初才开始快速成型技术研究，主要有西安交通大学、清华大学、华中科技大学及北京隆源自动成型系统有限公司，进行了光固化成型、熔融沉积造型、分层实体制造和选区激光烧结成型技术与设备研究，目前其相应的快速成型设备均已实现商品化【引。快速原型技术在商品化的快速原型机上得到了很大的体现，现在的成型机精度越来越高，效率越来越快，加工的材料越来越多样化，但是在成型优化方面的研究相对较少。Sreeram和Dntta以稳定的平衡位置、最小的切层数量和最小的台阶效应

2、为目标来确定零件制作过程中的位置方向；Seth和Datta以需要加支撑的表面最少为目标进行制作方向优化；Jacobs认为零件的制作高度和由于台阶效应、凹陷体积引起的零件表面质量问题是方向优化中最重要的因素：Lanetal认为SLA系统应该将表面质量、制作时间和支撑作为方优化的目标；Turnereral论述了SLS原型的表面质量和制作方向之间的关系【6】。快速原型摆放角度的优化问题求解，是一种非线性规划算法。非线性规划的算法虽然不少，但没有一类算法能对非线性规划问题普遍有效，而且非线性规划的算法所求的结果往往是局部最优解。80年代以来，尤其是近几年来，一些全新的计算方法如模拟退

3、火、进化计算等相继出现，大大地丰富了最优化技术，为我们解决最优化问题提供了新的解决方法。国内也有不少学者对成型优化做了大量的研究，提出了许多新的算法。而遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。它采用群体搜索代替传统优化方法中的个体搜索，因此在搜索过程中不容易陷入局部最优，可以得到近似的全局最优解l71。1．3课题内容及目的现在一般的研究都是对STL模型文件进行优化分析，这一工作位于快速原型机切片分层之前，而本课题研究从反求工程测量出来的

4、点群数据丌始。第一章在广泛阅读文献和调研的基础上，阐述了课题研究的内容及目的。第二章研究了反求工程中常用的技术和设备，对不同的测量技术和快速原型设备特点做了描述。第三章研究了快速的分类，2长安人学坝l：学位论义对几种常见的快速原型做了比较。第四章较为详细的介绍了近年来得到广泛重视的一种拟生物进化算法——遗传算法，分析了遗传算法的基本结构和主要特点：深入研究了遗传算法用于成型优化设计时的算法设计和算子设计的内容，对遗传算法的基本实现技术做了介绍。第五章将零件的三维点群转化为二进制编码，利用光照模型，用01点阵来表示零件的形状，并设计了遗传算法求解最优成型方向。第六章用MATLA

5、B软件编写了优化主程序，通过实例论证了方法的可行性。第七章对本次研究进行了总结和展望。通过本次的研究，能找到一种从测量到优化后进行快速原型的一条简单方便的方法，将成型的优化不局限在对STL模型上，而转移到点群数据上，这样大大降低技术人员的劳动强度，提高反求设计的效率。第．二市点群数据的扶取第二章点群数据的获取2．1产品表面数据获取技术r7l测量设备是反求工程中的核心硬件之一。其测量测量原理决定了测量的范围、速度和精度。反求工程采用的测量方法主要有两种：一是传统的接触式测量法，如三坐标仪测量法；二是无接触测量法，如投影光栅法、激光三角形法、全息法、深度图像三维测量法；而逐层扫描

6、测量法，如工业CT法、核磁共振法(MRI)、自动断层扫描法等，由于扫描测头不与工件接触，也可被归到非接触测量中，但其CAD重构过程与一般的非接触测量是不同的。这些方法都有各自的特点和应用范围，具体选用何种测量方法和数据处理技术应根据被测物体的形体特征和应用目的来决定。目前，还没有找到一种完全适用于反求工程的快速、精确的反求测量方法，因此，许多快速原型中心都装备了两种以上的扫描设备以满足不同方面的需要。随着近年来计算机技术和光电技术的发展，以计算机图像处理为主要手段的无接触式测量技术，将投影光栅法和激光三角形法用于快速原型制造技术正在迅速发展。这些方法测量速度快、自动化程度高，

7、适用于各种复杂模型的三维快速测量。1．三坐标测量技术三坐标测量，又称探针扫描，是利用三坐标测量仪的接触探头(有各种不同直径和形状的探头)逐点地捕捉样品表面数据。这是目前应用最广泛的三维模型数字化方法之一。当探头上的探针沿样件表面运动时，样件表面的反作用力使探针发生形变，这种形变通过连接到探针上的三个坐标的弹簧产生位移反映出来，其大小和方向由传感器测出。通过模拟转换，将测出的信号反馈给计算机，通过计算机运算，显示出所测量的点的空间坐标，并将数据记录下来。一些设备以激光束作为探头，以激光束焦点为探针进行测量