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以Pro/E和MasterCAM为基的鞋楦反求与仿真加工 总被引:1,自引:0,他引:1
运用Pro/E逆向技术,对鞋楦原始点云进行处理,并运用小平面建模和重新造型的方法重构鞋楦曲面,完成鞋楦实体模型的构建,然后将实体模型导入MasterCAM软件仿真加工。由于鞋楦为不规则的回转体,故采用四轴加工方法,完成鞋楦的仿真。所做的反求为鞋楦数据的保存和网络化制造提供了支持,同时仿真加工验证了鞋楦模型实际加工的可行性。 相似文献
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本文运用CAD/CAM软件—Geomagic Studio、CimatronE,以鞋楦逆向设计为实例,论述了点云处理、错误修复、曲面生成的方法,对样品鞋进行逆向设计及数控加工程序编制,提出了一套完整的鞋楦逆向设计及数控加工的方法,并为模具设计提供了建构复杂曲面模型的有效途径。 相似文献
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鞋楦曲面混合有理Bézier构造及刻楦过程仿真 总被引:2,自引:2,他引:2
为实现鞋楦曲面的高效精加工,研究了一种可控精度的鞋楦曲面重构方法。采用基于曲率分布和弧长对分的自适应加密方法对鞋楦原始数据进行缺损点插补和平滑处理;建立了三次NURBS曲线表示鞋楦横截面周线和轴线方向的表面曲线,并采用混合有理Bézier曲面拟合鞋楦表面;把鞋楦曲面按加工精度的要求离散后,计算得到刀具轨迹线,在Vericut平台上建立刀具模型、毛坯模型和数控刻楦机的运动模型,并对刻楦过程进行了仿真以及误差分析。结果表明,该鞋楦曲面重构方法精度可以调节,误差在允许范围内,运算量适中。 相似文献
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为推动鞋楦设计的快速化、个性化、多样化发展,提出并实现了一种基于旋转变换的鞋楦变翘曲面重构CAD技术。交互选定两变换截面,通过旋转变换将鞋楦前翘高、后翘高等参数值变换到个性化设计需求值;对变换后的鞋楦进行均化处理,实现两变换截面处的鞋楦曲面平滑过渡;对楦底腰窝部中轴线进行微调并将微调量映射到鞋楦模型上来设计与变换后鞋楦相匹配的鞋楦腰窝段。利用提出的曲面重构过程在MATLAB软件平台上设计了参数化和可视化交互式两种方法进行鞋楦变翘设计的CAD模块,其界面具有操作简单方便、易于实时编辑的特点。通过对算法实现结果的高斯曲率和体积进行分析,rhf 验证了重构后鞋楦模型能很好地保持原鞋楦的合脚性及曲面光顺性特征。 相似文献
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通过对犁臂三维测量、点云数据处理及三维模型重建整个过程的介绍,说明了如何利用逆向工程技术进行产品的再开发设计以及采用软件Imageware及UGNX完成此项技术的关键问题。并对模型的精度进行了检测。 相似文献
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Antonio Jimeno-Morenilla Jose García-Rodriguez Sergio Orts-Escolano Miguel Davia-Aracil 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2013,69(1-4):657-668
Customizing shoe manufacturing is one of the great challenges in the footwear industry. It is a production model change where design adopts not only the main role, but also the main bottleneck. It is therefore necessary to accelerate this process by improving the accuracy of current methods. Rapid prototyping techniques are based on the reuse of manufactured footwear lasts so that they can be modified with CAD systems leading rapidly to new shoe models. In this work, we present a shoe last fast reconstruction method that fits current design and manufacturing processes. The method is based on the scanning of shoe last obtaining sections and establishing a fixed number of landmarks onto those sections to reconstruct the shoe last 3D surface. Automated landmark extraction is accomplished through the use of the self-organizing network, the growing neural gas (GNG), which is able to topographically map the low dimensionality of the network to the high dimensionality of the contour manifold without requiring a priori knowledge of the input space structure. Moreover, our GNG landmark method is tolerant to noise and eliminates outliers. Our method accelerates up to 12 times the surface reconstruction and filtering processes used by the current shoe last design software. The proposed method offers higher accuracy compared with methods with similar efficiency as voxel grid. 相似文献
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