汽车后背门逆向反求与成形分析.pdf

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1、·52·汽车后背门逆向反求与成形分析张甲瑞，张晋西。赵利华。邱骞，蒋定明(重庆理工大学汽车学院，重庆400050)摘要：本文通过对汽车后背门的逆向反求、结构优化设计与后背门模具设计，详细阐述了后背门点云的采集、点云预处理、点云分割和曲面的反求构形方法等逆向工程关键技术，完成了后背门静态性能计算与分析及其模具设计与成形分析。关键词：汽车后背门逆向工程有限元分析模具成形中图分类号：11)39l文献标识码：A文章编号：t002—6886(201O)02—0052—03AutomobileHatchbac

2、kReverseandFormingAnalysisZHANGJiarui，ZHANGJinxi，ZHAOLihua，Q1UQian，JIANGDinngAbstract：Thisarticleelaboratesonthehatchbackofthecollectionpointcloud，thepointcloudpre—processingandthecomplexsurfaceconfigurationmethodsetc．keytechnologiesinreverseengineeri

3、ngthroughthehatchbackreverseoftheautomobile，structuraloptimizationde—signandthebackdoormolddesignandthehatchbackmoulddesign，whichcompletelyfinishhatchbackstaticperformancecalculation，analy—sisandthehatchbackmoulddesign，forminganalysis．Keywords：automob

4、ilehatchback；reverseengineering；FEA；mouldforming征分析；后背门的冲压工艺性分析等。在对后背门进行必l概述要的分析后，再对模型进行点云数据采集、数据处理、数据分汽车覆盖件是指覆盖汽车发动机、底盘，构成驾驶室和割等操作，便会事半功倍。车身的薄钢板冲压成形的表面零件和内部覆盖件。覆盖件2．1点云的采集具有材料薄、形状复杂、多为空间曲面形状、结构尺寸大、非轴点云采集在逆向反求中具有重要的地位，采集质量直接对称、具有较多局部形状、表面质量高等特点。由于汽车覆影

5、响其所生成曲面的精度。对汽车后背门这种结构尺寸较盖件自身的特点，为其造型方面造成极大困难。大的零部件，一般适合运用大、中型三坐标测量设备，并运用逆向工程技术是为适应现代先进制造业的发展，为制造激光多次分块扫描完成。本文采用Faro三坐标测量机对后复杂曲面提供的一个全新、高效的重构手段。它可以采集覆背门进行数据采集。还有，点云数据采集使用较高精度大量盖件模型或实物表面数据，运用逆向反求软件对其进行数据点云能实现更精确的形状描述和最后的曲面拟合，因此对处理从而获得较为理想的复杂曲面，然后传至CAD／C

6、AE系后背门实施逆向工程时，在采集数据点集方面宜采用较高精统，在CAE系统中对零件进行结构优化和模面设计与仿真成度的大量点云的采样方法。形分析，从而得到零件的模具。它的出现为汽车车身及模具2．2点云数据预处理设计提供了更为广阔的发展平台，并大大缩短了新车型的开点云数据预处理是逆向工程的一项重要的技术环节，它发时间，成为汽车产品开发的一种高效形式。本文以汽车后决定了后续CAD模型重建过程能否方便、准确地进行。针对背门为例，介绍了其逆向反求、有限元分析和模具成型分析的后背门点云，需要对其进行数据精简、

7、噪声点去除、点云坐标过程。系的调整等处理。2．2．1噪声点去除与数据精简2后背门逆向反求点云数据的获取，不可避免地在真实数据点中混有不合在汽车车身及模具开发过程中，根据逆向产品的规模和理的噪声点，去除噪声点是逆向工程中数据处理的基础，最简产品结构层次关系，大致可分为：整车开发的逆向工程；部件单的噪声去除方法是人机交互，在数据序列中删除这些点。总成和单件开发的逆向工程；模具开发中单工序的逆向工程。汽车覆盖件点云有个显著特点就是数据量大，此次采集本文是对后背门模具开发中单工序的逆向工程，需要对其做后的

8、后背门点云数据为14389384个点，是海量点云(单个文如下前期准备：对后背门实物模型进行分析；后背门的形状特件大于10，000，000点)。如果直接对它进行造型处理，大量的作者简介：张甲瑞(1984一)，男，硕士研究生。张晋西(1962一)，男，四川岳池人，教授，硕士生导师，主要研究方向：CAD／CAM／CAE。收稿日期：2010—1—25·53·数据进行存储和处理成为不2．4曲面反求构形可突破的瓶颈，从数据点生汽车后背门表面为空间曲面形状，曲面型面数据散乱且成模型表面需要花很长