欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:32713283
大小:19.03 MB
页数:123页
时间:2019-02-14
《断层测量反求工程的关键技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、上海交通大学博士学位论文断层测量反求工程的关键技术研究姓名:亓利伟申请学位级别:博士专业:材料加工工程指导教师:李明辉;赵毅20021101摘要反求工程中的数据获取方法主要分为表面测量法与断层测量法基于表面测量的反求工程技术只能获取物体外表面的几何数据因而只能重构局部的几何模型断层测量方法可以获取物体复杂内腔的几何数据为实现物体的全几何反求创造了条件但是对于近几年才出现的断层测量反求测量数据的CAD建模研究相对滞后已成为制约该技术发展的瓶颈对基于断层测量的反求重构和CAD建模技术进行深入研究对于实现物体的全几何反求
2、来说具有较高的理论意义和实用价值本文主要研究断层测量反求中的关键技术从工程化系统化的角度出发研究了基于结构特征的封闭轮廓集分割技术基于几何特征的开放轮廓集抽取技术以及规则几何特征的参数识别和自由曲面重构技术相应地创新性地提出了多个算法解决了由断层轮廓数据重构参数化特征模型的主要关键技术问题不仅丰富了断层反求重构的理论研究且为该技术的更深入研究和推广应用奠定了基础本文的主要研究内容分为三个部分一封闭轮廓集分割技术由于被测物体的所有断层轮廓混杂在一起难以处理因此将物体不同结构对应的轮廓集分割开来然后单独处理成为必然的选
3、择为此创新性地提出了基于结构单元的封闭轮廓集分割算法逐层分割轮廓时采用多边形的包含判定封闭轮廓截面属性如面积形心位置内外属性等的比较对轮廓进行粗略分割若不能从一层上筛选出唯一轮廓则通过轮廓串比较的方法进行最终选择算法采用了分段重构与拼合的分割策略用以解决截面突变结构分叉结构折弯结构的轮廓集分割问题实例表明所提出的算法分割轮廓集完整准确适用于复杂结构二基于物体不同几何特征的开放轮廓集抽取技术为了识别一个结构中的多个几何特征必须在封闭轮廓集分割的基础上深入研究基于几何特征的开放轮廓集抽取技术对于机械零件中占绝大多数的多
4、面体回转体以及自由曲面体相应的二维轮廓分别为直线段圆弧以及自由曲线对于直线段和圆弧特征分别提出了对应轮廓的动态抽取算法算法可在引导下自动抽取出对应的开放轮廓段对于平面自由曲线特征将最优B样条曲线拟合技术与所提出的基于转角映射的轮廓特征连接点辨识技术相结合得到了自由曲线轮廓的抽取算法逐层抽取轮廓时为了解决层间相似轮廓段的匹配问题创新性地提出了轮廓最优匹配技术将上述多项技术有机结合分别得到了面特征局部回转体自由曲面轮廓集的抽取算法文中的多个实例证明了各算法抽取轮廓的完整性以及对复杂轮廓抽取的适应性三不同几何特征的三维重
5、构对于面特征轮廓集介绍了最小二乘平面拟合方法同时本文开发了与通用CAD软件的接口可将抽取的轮廓集输出以借用现有软件的平面拟合功能对于回转体表面的重构对现有算法进行了多项创新性地改进得到了新的变截面回转体重构算法与将回转体表面按照扫描曲面或举升曲面进行重构的方法相比本文算法直接求出回转体的轴线与母线不仅保证了重构回转体的精度且简化了重构曲面的表示形式与已有类似算法相比本文算法重构精度有所提高对于自由曲面重构考虑到三角面片拟合或三角Bezier曲面拟合不具有局部控制性质采用了B样条曲面拟合的方法在所提出的最优B样条曲面
6、拟合算法中通过迭代调整曲面两个垂直参数方向上的控制点个数求出达到最优拟合的控制点网格为了测试每个三维重构算法对测量噪声的适应性分别在原始数据的基础上叠加了不同幅度的随机噪声并给出了重构结果与重构精度的对比实例证明本文算法所得到的模型不仅能达到工程上可接受的精度要求且对噪声数据有较强的适应性关键词断层测量反求工程轮廓分割重构特征ABSTRACTThemeasuringmethodsinreverseengineering(RE)canbecategorizedintotwotypes:surface-measured
7、method(SMM)andlayer-measuredmethod(LMM).Ingeneral,CMMcanonlyobtaingeometricaldataofexteriorsurfaces,soonlyapartialmodelofthemeasuredpartcanbeobtained.Comparatively,LMMcanobtaindataofverycomplexinteriorstructures.ButtheresearchofCADmodelingandreconstructionbase
8、donLMMisratherunderdeveloped,whichhasbeenthebottleneckforthefurtherdevelopmentofthistechnology,sofurtherresearchisoftheoreticalimportanceandapplicablevalue.Thispaperfocusesonthekey
此文档下载收益归作者所有