基于ICT切片机械零件的实体反求误差分析

反求工程中,在进行ICT切片图像处理时,对轮廓曲线的处理和轮廓数据的提取非常关键,它直接影响到利用NURBS曲线和曲面反求实体的精度。本文提出了一种基于亚象素的轮廓提取算法,提高了轮廓数据的提取精度。将其与像素级轮廓提取的数据进行实体反求的误差做了分析与比较,证实该方法极大地降低了实体反求的误差。     

反求工程中过渡曲面特征提取算法研究

针对反求工程中常见的过渡曲面特征，提出了一种过渡曲面特征的提取算法。该算法包括数据分块和过渡曲面参数提取两部分，在数据分块算法中，通过数据精简，曲率估算和曲率比较等步骤，将过渡区域的数据点从原努点云数据中分离出来，在过渡曲面参数提取算法中，通过圆柱拟合和过渡区域跟踪算法，计算出一系列过渡曲面的截面线，该算法和已有的过渡曲面特征提取算法相比，无需人工交互，而且适用于等半径过渡曲面特征和变半径过渡曲面特征。     

反求测量过程中图像特征信息的提取算法研究

反求测量中所采集的数据往往包含大量各种形式的噪声干扰。在结构光测量时应用图像特征提取算法提取出测量物体的轮廓特征,利用此特征动态划分图像采集区域,实现图像动态采集。再经过图像分割、二值化、细化等处理最终提取出图像所包含的特征点数据。该方法能够快速高效地去除环境和噪声干扰。实现在反求测量过程中数据的并行处理,极大地简化了后续图像匹配和图像特征数据获取的工作量。     

反求工程三维特征提取技术的研究进展

对当前反求工程关键技术之一的特征提取技术进展作了综述．特征提取分为边界特征提取和过渡特征提取,前者分为基于点云的提取和基于三角网格的提取;后者分为等半径过渡特征提取和变半径过渡特征提取．分析和比较不同提取技术的优缺点,最后再介绍一种用于提取变半径过渡特征的多阈值精度比较法．     

遗传算法在橡胶超弹性材料参数反求中的应用

将优化算法与有限元仿真分析相结合可以对橡胶的材料参数进行反求,该方法基于一款叠层橡胶弹簧的试验数据,并选用Mooney-Rivlin超弹性本构模型。在参数反求的过程中,为解决传统遗传算法出现的早熟、稳定性差以及收敛速度慢的问题,将编码方式改为实数编码,并在算法中引入精英保留策略和自适应的交叉与变异概率。将根据改进遗传算法反求得到的刚度特性曲线与试验结果进行对比,发现二者具有很好的一致性,表明通过反求得到的材料参数能准确地对橡胶材料的力学性能进行描述。     

反求工程中横截面扫描数据预处理

介绍了反求工程中非接触式横截面扫描的概念、3种传统的去噪声方法和2种数据平滑方法.基于上述方法,并通过对数据点云特征的分析,提出了适合横截面扫描类型点云的去噪声点和数据平滑的改进算法,并分别给出了实例.     

滚动轴承故障特征参数自动提取新方法

针对目前基于小波变换的滚动轴承故障诊断系统中故障特征参数依靠人工提取的问题,提出了一种基于小波分析与Hilbert变换的滚动轴承故障特征自动提取新方法.该方法能够在特征频率的一定范围内自动计算出最大包络谱值,实现滚动轴承故障特征参数自动提取.经过对实际滚动轴承实验数据的处理和分析,表明此方法能够准确、快速地提取出滚动轴承的故障特征参数.     

基于多项式拟合的共轭凸轮反求设计

介绍了一种共轭凸轮反求的方法,测绘出凸轮廓面数据,通过Pro/E建立共轭凸轮机构的三维模并进行运动学仿真分析,得到反求前从动件的位移、速度和加速度曲线。将运动曲线进行无量纲化处理,分析出特征参数,并采用有控制条件的多项式运动规律对原来的运动规律进行拟合。最后运用Pro/E对反求后的凸轮进行运动学仿真,并与反求前的凸轮机构进行对比分析,通过仿真和试制,表明这种反求方法可以有效地提高凸轮的传动精度和工作效率。     

汽车转向器摇臂轴非圆齿扇的反求设计与加工

在汽车转向器行业,对引进的动力转向器进行反求设计并进行加工验证是产品研发的重要手段和途径。汽车转向器摇臂轴非圆齿扇的反求主要难点有两个方面:第一,准确地提取非圆齿扇齿条的反求设计特征,包括静态尺寸和动态性能;第二,进行非圆齿扇齿条运动分析与验证。在提取工件参数、齿扇齿廓坐标、刀具尺寸、齿扇齿条的传动比之后,结合MATLAB仿真,得出了非圆齿扇的反求理论齿廓坐标。通过将反求理论齿廓坐标与实际测量齿廓坐标进行对比,从理论上验证了特征提取的精确性和运动分析的正确性。基于华中HNC-808数控系统,开发了数控插齿机专机系统。系统采用工艺卡片式的人机交互界面,使用宏变量编写插齿加工G代码。加工出该反求设计的非圆齿扇,通过方向机厂装配检验验证,满足了厂家的生产要求。     

大型复杂零件反求软件开发及功能实现

在大尺寸复杂零件反求设计实际应用过程中,往往需要正向设计软件能够直接处理点云数据而逆向设计软件能够直接进行参数化实体造型。针对这一实际工程需要,对点云数据获取与预处理、多视测量与数据拼接、复杂曲面特征提取与重构等理论和方法进行研究,以VC++6.0为开发工具,借助UG/OPENAPI平台开发了RETOOL反求系统;该系统可内嵌于UG NX系统,实现了正向设计软件能够直接处理点云数据的功能;以风机叶片等零件为应用实例详细阐述了RETOOL系统用户界面、点云数据获取、特征点提取和特征曲线拟合等模块开发过程。     

REVERSE MODELING FOR CONIC BLENDING FEATURE

A novel method to extract conic blending feature in reverse engineering is presented. Different from the methods to recover constant and variable radius blends from unorganized points,it contains not only novel segmentation and feature recognition techniques,but also bias corrected technique to capture more reliable distribution of feature parameters along the spine curve.The segmentation depending on point classification separates the points in the conic blend region from the input point cloud.The available feature parameters of the cross-sectional curves are extracted with the processes of slicing point clouds with planes,conic curve fitting,and parameters estimation and compensation.The extracted parameters and its distribution laws are refined according to statistic theory such as regression analysis and hypothesis test.The proposed method can accurately capture the original design intentions and conveniently guide the reverse modeling process.Application examples are presented to verify the high precision and stability of the proposed method.     

压力容器筒体的非概率可靠性分析

传统的可靠性分析采用的是概率方法,它需要不确定参量的详细统计信息以确定其概率分布.而压力容器多处于较为严苛的工作环境中,难以准确获得不确定参量的准确概率分布.为此,基于区间模型的非概率可靠性理论,用区间方法来描述压力容器筒体参数,提出压力容器筒体强度的非概率可靠性指标的计算方法.该方法仅需要知道不确定参量的边界,克服了概率方法的局限,且很大程度的降低了计算工作量.通过实例分析,表明该方法是有效可行的.     

基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度分析方法

针对隐式极限状态方程的小失效概率问题,提出基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度分析方法,给出该方法的具体实现步骤.所提方法从重要抽样抽取的所有样本点中选取合适的样本,利用回归分析和隐函数求导法则,求取失效概率对基本变量分布参数的灵敏度.所提算法的精度首先用有精确解的问题进行验证,然后在工程实例中进行应用.研究结果表明,与Monte Carlo可靠性灵敏度方法相比,所提方法具有计算精度相近但计算工作量小的优点,这种优点在失效概率小的情况下体现得更加充分.     

METHOD TO EXTRACT BLEND SURFACE FEATURE IN REVERSE ENGINEERING

A new method of extraction of blend surface feature is presented. It contains two steps: segmentation and recovery of parametric representation of the blend. The segmentation separates the points in the blend region from the rest of the input point cloud with the processes of sampling point data, estimation of local surface curvature properties and comparison of maximum curvature values. The recovery of parametric representation generates a set of profile curves by marching throughout the blend and fitting cylinders. Compared with the existing approaches of blend surface feature extraction, the proposed method reduces the requirement of user interaction and is capable of extracting blend surface with either constant radius or variable radius. Application examples are presented to verify the proposed method.     

滚动轴承振动的周期平稳性分析及故障诊断

分析滚动轴承出现故障后振动信号的特征,在给出滚动轴承冲击信号数学模型的基础上,指出滚动轴承故障为典型的非平稳信号,具有很宽的频带,用幅值谱难以获得故障特征.利用滚动轴承回转工作的特点,推导滚动轴承故障信号的循环平稳性,指出该故障信号为几乎周期平稳信号.简单介绍二阶循环统计量的解调特性,提出先对滚动轴承故障信号进行带通滤波,然后利用二阶循环统计量解调来进行故障特征识别.对工业现场故障数据的分析表明所提出方法的有效性.     

载荷粗糙度对可靠性的影响

研究随机载荷粗糙度和作用次数对系统可靠性的影响,运用应力-强度干涉模型和数理统计理论,建立随机载荷多次作用下的应力-强度干涉模型.在此模型下,通过理论分析和实例计算,找到载荷粗糙度、安全裕度和失效概率三者之间的关系,并建立一种新的零部件尺寸的计算方法.     

动态过程非平稳性度量及其在设备诊断工程中的应用

以随机过程Z_t构建所有两点间距离过程X_S,在证明X_S完全体现了Z_t的一、二阶矩函数变化的基础上,证明相关积分(Correlation integral)能够反映Z_t的非平稳性。以X_S的概率密度函数为依据引出了相关积分算式中参考距离的取值原则。以相关积分为基础定义了设备动态过程非平稳性的度量参数:绝对非平稳度、相对非平稳度、绝对非平稳率、相对非平稳率。分别以工程实例和试验例子论证了非平稳性度量参数工程应用的有效性。简单阐述了非平稳性度量参数在信号分析与故障诊断系统中的应用。     

结构可靠性分析的概率和非概率混合模型

在结构可靠性分析中需要合理地定量处理影响结构性能的诸多不确定性。不确定性的模拟既可以是概率的，也可以是非概率的。文中简要介绍结构可靠性分析的概率方法和基于区间模型的非概率可靠性方法。提出结构可靠性分析的概率和非概率混合模型。通过两级功能方程的逐次建立及可靠性分析，给出结构可靠的概率度量。实例分析说明在结构可靠性分析中，应根据不确定性的产生机理及所掌握的数据信息合理地选取分析模型。     

制造系统的非统计调整与误差预测

制造系统的初始调整经常采用统计调整法。统计调整法以概率论和统计理论为基础,要求制造系统的输出具有正态分布,而且标准差和包含因子事先确知,难以解决非正态分布、概率分布与标准差以及包含因子等信息未知或信息不全面的制造系统的调整与误差预测问题。为此,提出一种基于模糊集合理论的新调整方法--非统计调整法。非统计调整法可以研究正态分布、均匀分布和混合分布等多种典型和非典型分布问题,不必知道标准差和包含因子等特征参数就可以直接估计出系统输出的参数分散区间。对系统数据的初始处理和最终处理采用模糊区间数的运算法则,同时考虑区间数的平均值和极差,可以更全面、准确地描述随机误差大小和方向的变化对系统输出的影响。计算机仿真和生产案例研究表明,非统计调整法对系统输出的估计误差很小,准确率很高。