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1.
2.
针对密集点云数据与CAD模型的配准问题,提出了一种基于简化模型曲率计算的配准方法。该方法通过计算简化模型和CAD模型各点的曲率提取出两模型上某一对应的特征面,根据特征面求出三组对应点对并计算坐标变换矩阵;把得到的变换矩阵应用于简化前的原始点云模型实现模型的预配准;最后通过奇异值分解和最近点迭代相结合的算法实现精确配准。实例表明,该方法实现了密集点云数据与CAD模型的配准,并在保证配准精度的前提下提高了配准的速度,从而验证了方法的有效性和实用性。  相似文献   
3.
袁帅  卜昆  董一巍 《铸造技术》2012,33(2):177-180
使用双铂铑(Pt-Rh30/Pt-Rh6(B))热电偶采集单晶叶片定向凝固过程温度场数据,基于数值模拟逆向求解出定向凝固过程中高温合金DD6与模壳之间的界面换热系数,并分析了界面换热系数随界面温度变化的关系。采用得到的界面换热系数,基于ProCAST数值模拟,得到的仿真温度场数据与实测温度场数据吻合良好,单晶叶片定向凝固过程数值模拟精度得到有效提高。  相似文献   
4.
针对实际锥束CT系统成像质量退化的问题,提出一种基于多孔成像的方法测量并评估锥束CT系统的点扩展函数(point spread function,PSF).首先针对平板探测器(flat panel detector,FPD)的PSF进行测量,设计了针孔测量装置,并据此提出一种简便的基于图像恢复的针孔成像PSF测量方法;然后分析了一般条件下锥束CT成像的PSF,提出面向切片图像恢复质量的多孔成像PSF测量与评估方法,并建立了任意直径针孔测量PSF的计算模型.实验结果验证了该方法的可行性,并得到了可恢复出较高质量切片图像的锥束CT系统PSF.  相似文献   
5.
精铸涡轮叶片非线性收缩率计算方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在航空发动机涡轮叶片精铸模具设计过程中,铸件收缩率计算是比较重要的环节.文章以实测数据为基础,讨论了3种不同的收缩率计算方法.通过对3种计算方法得出的收缩率进行比较,得出了较为精确、有效的收缩率计算方法即基于叶片截面内切圆圆心的计算方法,并得出了叶身收缩率呈非线性非均匀分布的结论.  相似文献   
6.
在体积CT系统上通过样本实验研究了平板探测器的校正问题。提出了一种基于统计模型的平板探测器校正方法 ,详细讨论了坏像素的探测、校正矩阵的生成和原始投影图像的校正方法。校正过程包括实时的模糊和图像滞后校正、图像的标准化、增益修正和坏像素点的校正。通过样本实验研究对所提出的校正算法进行了验证 ,通过比较重建图像的信噪比对该算法的效果进行了评估。研究结果表明 :平板探测器的制造缺陷等固有噪声源将在重建图像中被增强 ,并表现为大量的条纹和环形伪影 ;通过校正后 ,重建图像中的上述伪影明显减少 ,图像质量明显改善 ,且系统的低对比度探测能力也得到相应提高。  相似文献   
7.
基于涡轮叶片有限元分析离散数据点的NURBS曲面重构   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   
8.
基于CAE的虚拟修模在涡轮叶片模具设计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了虚拟修模技术在涡轮叶片模具设计中的应用,通过有限元仿真计算叶片的位移场,开发出了位移场补偿程序,用其对叶片模具进行虚拟修模,最后将优化过的有限元网格进行曲面重构并生成模具型腔。通过与实际测量结果比较,证明了虚拟方法的有效性,可以解决实际应用中的问题。  相似文献   
9.
求取等距面是曲面交线清根加工中的重要环节。本文针对转子叶片类零件的特点,给出了一种具有较好光顺性的叶身曲面等距面的生成方法。消除了生成等距面时可能出现的折叠情形;给出了一种直观的曲面光顺进程控制方式,有效地处理了等距面的光顺问题。  相似文献   
10.
虚拟修模技术在涡轮叶片模具优化设计中的应用研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了提高涡轮叶片的成形质量,减少模具的修模次数,提出了一种基于反变形原理的虚拟修模方法。通过使用P ROCAST软件对涡轮叶片铸造过程进行仿真,利用有限元模型计算涡轮叶片的精铸位移场,建立基于位移场的虚拟修模方法,并使用该方法对模具进行优化设计,经涡轮叶片模具设计仿真实验验证,所采用的方法取得了良好的效果,可初步应用于模具的优化设计。  相似文献   
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