基于形状特征的自由曲面采样算法的研究

测点采样是自由曲面零件检测的关键步骤.基于零件的两个形状特征因子:曲率因子、局部曲面片大小因子,提出一种面向不同类型曲面的采样算法,推导出曲率因子、局部曲面片大小因子的计算公式,进而优选合理的采样方案.该采样算法具有适应性广、无需繁琐的迭代过程等特点.用NURBS表达曲面,根据零件的梯度信息模拟制造误差并考虑测量误差,对采样过程进行了仿真分析,仿真结果验证了该采样策略的有效性.     

基于自适应采样的曲面加工误差 在机测量方法

基于模具在机测量的自适应采样结果,提出一种新的获取自由曲面加工误差的方法。该方法首先基于自适应采样获取加工曲面上少量测点的坐标数据,利用NURBS曲面重构来拟合加工曲面;然后基于广义牛顿法计算重构的实际曲面和理论曲面的法向距离,获得自由曲面的加工误差,并对实验加工的模具模型曲面的轮廓度误差进行分析。实验结果表明,基于自适应采样的加工曲面重构方法能够在机测量且有效地获得自由曲面加工误差。     

任意拓扑三角网格模型的Loop细分曲面重建系统

提出一种从任意拓扑密集的三角网格模型拟合Loop细分曲面系统，包含对原网格模型进行特征识别，把保持了原有特征的简化网格和拓扑优化所获得的网格作为拟合初始控制网格。系统通过对控制网格顶点的循环修正和局部自适应细分来求解最终拟合细分曲面控制网格，避免了求解线性方程组，提高了拟合曲面的质量，实现了在给定精度下用较少的控制网格反映物体细节特征的分片光滑（片内除奇异点C^1外其余C^2连续）的Loop细分曲面重建。实例表明，Loop细分曲面重建系统对于任意拓扑海量三角网格测量数据的细分曲面重建是高效可行的。     

一种基于曲线拟合与采样的点云数据压缩方法

在反求工程中,从样件表面采集得到的通常是数量非常庞大的点云数据,严重影响了曲面重建算法的效率;另外,基于四边域曲面的重建算法通常要求型值点数据呈拓扑矩形排列,而采样得到的散乱点云通常不满足这一拓扑要求。文中提出了一种新的数据压缩技术路线,用于把海量散乱点云数据合理地压缩到四边域曲面重建所要求的数据量和拓扑形式。该方法的核心是B样条曲线的拟合和采样。为使采样点更好地反映原始模型的外形特征,给出了一种基于曲率的自由曲线自适应采样算法。应用实例表明本文提出的方法达到了预期的效果。     

高效率的三角网格模型保特征简化方法

部分三角网格模型因数据量庞大而导致其不便于存储、分析和显示,本文提出了一种结合网格精细化方法的三角形折叠网格简化算法以解决此问题。首先通过3~(1/2)网格细分法确定待折叠三角形三个顶点的修正坐标,并根据修正坐标初步确定折叠点位置,然后引入折叠点的拉普拉斯坐标和原三角形法向信息来更新折叠点位置,最后由三角形折叠后该区域的体积误差和被折叠三角形的平展度共同确定折叠代价,从而使网格优先从较为平坦和特征点较少的区域开始依次进行三角形折叠简化。对多个模型进行了实验测试和数据分析,结果表明该方法能够有效精简网格数据,与3个不同类型的简化方法相比,该方法的简化效率最高,而且能有效保持原网格模型的几何特征并控制简化三角形的质量。     

基于NURBS直纹面拟合敏感点的空间凸轮侧铣刀轨算法优化

基于NURBS直纹面拟合敏感点的空间凸轮侧铣刀轨算法优化原理,提出了拟合误差敏感点的选择方法,根据NURBS曲面重构的原理,将曲面曲率最值点和拟合误差最大点定义为理论加工刀轨曲面误差敏感点。利用曲率敏感点,在理论非等径刀轨曲面规划离散网格,得到初始数据点。通过最小二乘优化方法重构NURBS刀轨直纹面,再根据误差敏感点定义的等参数曲线来调整刀轨直纹面形状。构建了理论加工误差模型,并通过实例的仿真计算和数值模拟说明了该算法的有效性。     

基于交互的B样条曲面重建与误差计算

基于三角网格模型的B样条曲面重建技术得到深入发展,计算与显示重建后的B样条曲面与原始测量三角网格之间的误差对分析曲面重建品质有重要作用。一种较为实用的B样条曲面重建方法是对三角网格模型进行四边界区域划分后进行栅格式采样,再根据采样点进行B样条曲面拟合。针对这种重建方法,研究了一种建立三角网格顶点与四边界区域对应关系的算法,再用离散的方法计算点到对应曲面的距离误差,最后用线性插值方法实现误差彩色．云图的显示。     

反求工程中复杂多面体模型的网格简化算法

提出一种新的基于顶点删除准则的多面体模型简化算法.该算法使用局部几何和拓扑特征移去满足简化标准的顶点,并对移去顶点后产生的空洞进行剖分区域划分,进而分别进行局部三角化.算法实现简单、速度快,能够有效处理高斯曲率近于零而平均曲率较大的网格,解决了以往一些算法对此根本不能进行简化的问题.实验表明,该算法可以简化具有复杂拓扑结构的网格模型,适用于在反求工程中获得的以重构精度为主要目标的多面体模型的简化.     

一种曲面特征保持的航空叶片点云精简方法

针对现有点云精简方法在航空薄壁叶片叶缘高曲率特征区域及点云稀疏区域存在取样不足的问题,提出了一种基于重聚类策略的精简方法。通过移动最小二乘法定义点--曲面距离函数,区分高低曲率特征,建立了原始点云和精简点云之间的距离关系,在高曲率区域重聚类,实现叶缘高曲率特征保持;并在重聚类时判断点云疏密程度,对稀疏区域进行重聚类。航空叶片、铸造模具等典型复杂曲面测量点云的精简过程中,该方法相比于均匀采样法、层次聚类法,在高曲率区域可保持较高的几何精度。     

ADAPTIVE MEASUREMENT METHOD BASED ON CHANGING-CURVATURE FOR UNKNOWN FREE-FORM SURFACE

Current measurement method for unknown free-form surface has low efficiency. To acquire given precision, a lot of null points are measured. Based on change surface curvature, a new measurement planning is put forward. Sample step is evaluated from the change curvature and the locally-bounded character of extrapolating curve. Two coefficients, maximum error coefficient and local camber coefficient, are used to optimize sampling step. The first coefficient is computed to avoid sampling-point exceeding the measurement range and the second control sampling precision. Compared with the other methods, the proposed planning method can reduce the number of the measuring-point efficiently for the given precision. Measuring point distributes adaptively by the change surface curvature. The method can be applied to improve measurement efficiency and accuracy.     

[刀具及切削工艺]一种基于几何调控的辊轧叶片前后缘加工曲面自适应重建方法

针对航空发动机压气机辊轧叶片前后缘溢料端数控加工问题，提出了一种基于设计曲面几何调控的前后缘加工曲面自适应重建方法。根据自由变形理论以及曲面能量控制原理，建立了具有变形约束能力的自由曲面几何调控模型；利用该模型建立了基于遗传算法求解的辊轧叶片前后缘加工曲面自适应重建策略。该策略通过微量调整叶片设计曲面几何形状，使其在逼近叶身型面测量数据的同时尽可能维持初始几何形状，最终实现了辊轧叶片前后缘加工曲面的自适应重建。实例验证结果表明：利用该方法获得的辊轧叶片前后缘加工曲面可以在保证叶片形状精度的同时实现其与实际叶身的圆滑转接。     

Effect of tool tilt angle on machining strip width in five-axis flat-end milling of free-form surfaces

This paper examines the effect of tool tilt angle on machining strip width in the determination of optimal tool orientation and feed direction in five-axis flat-end milling. The machining strip width is evaluated using the swept profile of the flat-end mill, avoiding both local and global gouging of the tool. An optimization problem is formulated to maximize the machining strip width over feasible gouge-free tool orientations for a constant-feed direction. By solving the optimization problem and analyzing the geometry of the machining strip width, it is shown that identifying the optimal tool tilt angle, instead of following the common practice of setting the tool tilt angle as zero, can significantly increase the machining strip width, especially for 3D free-form surface machining. The optimization has also been extended to identify the optimal feed direction that maximizes the machining strip width at a given cutter contact (CC) point. The minimum curvature direction has been considered as the optimal feed direction at a CC point by researchers. Our results indicate that although the minimum curvature direction is mostly not the optimal feed direction in free-form surface machining, the minimum curvature direction does represent a good approximation of the optimal feed direction at a CC point, in particular for a free-form surface with low-curvature relative to the tool size.     

基于形状特征的自由曲面建模技术

针对自由曲面重构建模中存在的问题,对曲面数字化及离散点参数优化技术进行了研究。基于自由曲面的形状特征,提出了一种曲面自适应数字化技术。建立了基于显式的最小二乘重构误差的参数优化模型,运用子空间共轭梯度内部反射牛顿优化技术实现了大规模数据点的参数优化。研究结果表明,自适应数字化技术大大提高了曲面的采样效率;参数优化模型合理且优化算法收敛迅速。     

基于三角网格模型的法矢及曲率估算

测量数据的微分几何属性估算是逆向工程中区域分割以及曲面拟合的基础,对逆向工程研究具有重要意义。首先根据三角网格模型中的顶点及其邻接点逼近二次曲面,并计算其第一、第二基本量,然后据此估算网格顶点的法失和曲率,最后利用OpenGL技术实现三角网格模型法矢和曲率的显示。     

基于网格分割的自适应细分曲面算法研究

细分曲面中，随着对模型细分次数的增多，模型的面片数迅速增长，巨大的数据量加大了模型后处理的难度。为此，结合网格分割技术，提出了一种自适应细分曲面算法。该算法利用控制网格每个顶点与其对应的极限位置之间的欧氏距离不同、采用K-均值算法和区域合并技术对控制网格进行分割，随后对用户指定的网格区域或不满足精度的区域进行局部自适应细分。实验结果表明，该算法在给定精度范围内，有效地以相对较少的面片数获得了理想光滑的细分曲面，且大大提高了模型的后处理速度。     

基于模糊聚类的Kohonen神经网络三角网格曲面重建

针对密集点云的三角网格曲面重建,提出一种用于数据精简和分块的神经网络算法:将模糊聚类方法与Kohonen神经网络算法结合.该算法具有按不同曲率进行曲面点云分块重建的能力,而且提高了自组织神经网络的效率.并应用该算法进行了仿真试验,建立了三角拓扑网格曲面,验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的三角网格折叠简化

针对处理大数据量的三角网格模型会给计算机带来较大压力的问题,本文提出了一种基于遗传算法的三角形折叠简化方法。先求取三角形重心,用重心的三个坐标值与初始化的三个步长进行计算,得到新点坐标,重复多次得到顶点种群,利用遗传算法求取适应度值最小点,修正后得到最优折叠点,最后依照简化误差对三角形排序并根据输入的简化比进行折叠简化。本文方法的适应度函数采用简化误差和三角形规范化系数之商。采用本文方法对花朵和瓶子的三角网格模型进行简化,体积变化率分别为0.010 6%和0.2%,规范化系数分别提高了11.0%和4.56%,优于其他方法。实验结果表明本文方法在有效简化模型的同时,既能保形又能提升三角形的质量。     

面向快速原型制造的数据模型简化处理

随着坐标测量设备的发展,获取海量包含被测物体更多细节的数据已非常方便,但复杂且冗余的数据模型既对计算机的存储容量、处理速度、绘制速度以及传输效率等提出很高的要求,又在一定程度上影响制造企业响应市场的快速性。研究快速原型制造的数据模型简化处理,首先,依据网格简化的特点,提出一种快速重建STL拓扑信息的新算法;然后,在总结现有三角形折叠简化算法简化过程的基础上,提出一种改进的基于三角形折叠的网格简化算法;最后,通过自行开发的数据模型简化处理系统实现该算法,并例举示例进行验证。实验结果表明,所提出的简化算法能够很好地简化光滑平坦区域,同时对曲率变化较大的局部区域简化效果也比较明显。     

复杂曲面加工检测中的精确定位方法

测量数据的精确定位是实现复杂曲面加工检测的关键,针对其在初始变换估计和最近点计算等方面存在的问题,提出一种快速、精确的定位方法.该方法以曲面的曲率为联系特征,建立起满足角度、距离约束的对应关系,能够实现测量数据的初始定位,从而为后续迭代算法向全局最优收敛提供一个良好的初始变换.进而以Bernstein多项式算术运算为基础,给出一种新的最近点计算方法,能够克服传统方法需要给定初始迭代点的不足.最后利用基于最小二乘的迭代算法完成测量数据定位的精确调整,达到全局最优的目标.试验结果显示,所提出的方法快速、可靠,并且具有良好的定位精度.     

基于涡轮叶片有限元分析离散数据点的NURBS曲面重构

为解决有限元方法产生的三角网格数据不利于进行后续的曲面编辑和加工的问题，提出了一套算法将有限元网格逼近为造型和加工常用的NURBS曲面。首先对有限元网格进行预处理，提取出边界曲线并构造出初始曲面；通过基于曲率的自由曲面抽样网格规划方法，将海量离散数据点进行压缩及建立四边域网格，方法具有自组织和压缩比率用户可控等特点；采用迭代逼近的方法进行NURBS曲面拟合，在保证拟合精度的前提下提高了曲面光顺性。对真实叶片数据的处理证明了算法的实用性。