复杂曲面的形状误差评定方法研究

随着制造业技术和装备的不断进步,复杂曲面零件的加工精度要求愈来愈高,其形位误差的检测与评定是机械加工中十分重要的环节。为了实现复杂曲面的形状误差评定,介绍了形状误差的定义及评定步骤。以工程上常用的双三次B样条曲面描述复杂曲面模型,提出采用网格法求取点到曲面的最小距离。以优化理论为基础,介绍了网格法的计算原理。采用关节臂测量机对一个B样条曲面零件获取测量数据,以Visual C++6.0为开发工具,实现了该实例曲面的形状误差评定,验证了所采用误差评定方法的有效性。     

复杂曲面的三坐标测量机采样参数选取

为了提高复杂曲面零件测量精度,研究三坐标测量机若干采样参数对复杂曲面离散数据法向偏差的影响。文章以采样间隔和测量直径两组采样参数为研究对象,先通过理论分析两组采样参数对复杂曲面测量精度的影响,然后通过实验方法研究两组采样参数对复杂曲面法向偏差的影响,最后对实验数据进行统计分析,得到复杂曲面法向偏差图。研究结果表明:采样间隔和测球直径越小,曲面法向偏差越大,越能够反映曲面实际轮廓,提高了测量精度,保证了测量结果的准确性。     

叶片零件的逆向建模与偏差对比分析

通过对叶片自由曲面逆向建模特点与特征建模方法的研究,结合逆向设计软件Geomagic Design X,提出一种以特征点云提取曲面特征截面线的逆向建模方法。详细介绍了如何利用面片草图功能提取特征截面线,并利用提取的截面线实现零件的逆向建模。最后对所建模型进行了偏差对比分析,结果表明:该建模方法有效可行,可提高曲面的建模精度与光顺度,为复杂曲面类零件的逆向设计提供了一种新的建模方法。     

基于截面测量数据的大型卷曲复杂曲面的B样条精确建模方法

针对高性能航空透明件等大型卷曲曲面逆向工程测量的便利性、建模效率与精度的需要,提出了一类大型卷曲复杂曲面的B样条精确建模方法。首先利用高精度激光跟踪仪得到卷曲模型的系列截面数据,采用迭代算法计算出用于数据参数化的点集回转轴线,实现了各截面数据的序化;其次,为保证模型边界的准确性和样条曲面等参数线不发生扭曲,提出了点集的边界延拓方法,形成了双向有序的建模数据。最后,为提高样条曲面的控制点阵列和满足下游加工操作的需要,提出了采用截面扫略技术实现该类大型复杂曲面的单张曲面建模。实例验证了该方法的有效性和可行性。     

逆向工程中点云处理及拟合新方法的研究

基于逆向工程软件imageware的设计基本思路,以某轧辊的点云数据作为研究对象,对点云处理及拟合方法进行对比分析。结果表明:基于点云曲率拟合基准平面能够显著减小拟合误差,提高拟合精度;B样条曲线拟合不仅拟合精度较高,而且曲线光顺性较好;基于B样条的分段拟合方法能够解决B样条曲线不能精确反映二次曲线的问题,提高拟合精度;随着截面数量的增加,曲面-点云偏差减小,当截面数量增加到一定程度时,曲面-点云偏差缓慢增加,最后趋于稳定。     

复杂曲面零件在线检测与误差补偿方法

复杂曲面零件的高精度加工与精密检测一直是数字化制造领域的研究热点。为提高复杂曲面零件的加工精度、检测精度,提出一种集数控机床在线检测、加工误差分解与补偿加工为一体的集成化方法。介绍集成化在线检测方法及补偿系统的基本原理,分析数控加工后曲面零件测点数据的误差组成,提出一种基于空间统计分析的加工误差分解方法,在建立基于B样条曲面的确定性曲面回归模型的基础上,对回归模型残差进行空间独立性分析,分解出系统误差和随机误差,进而通过数控代码的修改,实现零件加工过程的系统误差补偿。列举一个曲面零件的加工与检测实例,进行方法有效性验证。通过加工工件的在线检测、误差分解、代码修改及补偿加工等环节,实例零件的加工精度有了大幅提高,而该系统的检测精度也通过与三坐标测量机(Coordinate measuring machine, CMM)检验结果的对比,得到了有效验证。     

曲线和曲面造型实验分析与研究

论述了应用Unigraphics(UG)的二次开发工具UG／Open GRIP实现曲线与曲面的造型设计。详细描述了相关数据点的提取及处理方法，描述了实体的边缘提取、测量点的细分及测量轨迹仿真。结合实例介绍了该方法在复杂曲面造型中的应用。     

计算空间点到细分曲面有符号最近距离的方法

针对在海量细分曲面数据中计算空间点到细分曲面有符号最近距离效率较低的问题,创建一个新的细分曲面数据结构,实现细分曲面的分片表示,进而采用分治策略控制计算规模.利用细分曲面面片网格拓扑结构特性,结合多分辨率采样技术,以空间点和细分曲面极限网格顶点的最近距离作为择优指标,在细分曲面面片中搜索距离空间点最近的顶点.以最近顶点的位置和法向建立参数直线方程,以此为基础,进行最近距离的误差分析和符号判断.结合局部细分技术,提高最近距离的计算精度.基于Catmull-Clark细分模式,通过实例验证了算法的可行性和有效性.与常规方法相比,该算法计算效率高、精度可控,算法原理适用于多种细分模式.     

考虑定向能量沉积工艺特点的减材加工余量优化

针对定向能量沉积(DED)复杂曲面零件余量不均及台阶效应明显等问题,提出了考虑DED复杂曲面成形特点的中面动态配准技术,以优化后处理减材加工余量。首先根据扫描路径构建曲面零件最小外包络的截面线,用于在机检测毛坯点云;然后提取理论模型中面与测量毛坯中面点云,引入不同区域配准精度要求,利用动态加权迭代最近邻点算法实现加工余量优化,并通过两简单案例对算法可行性进行初步验证;最后,以离心叶轮叶片为复杂案例,分析所提余量优化方法的准确性,并与基于遗传算法的多配准精度要求的加工余量优化技术进行对比。结果表明,所提余量优化算法的配准精度及计算效率高,可用于DED制造复杂曲面类零件的余量快速优化。     

精密复杂零件数控加工在线检测与误差补偿技术研究

针对精密复杂零件数控加工离线检测误差大、效率低,在线检测尺寸、形状受限制等问题,建立了基于B样条曲面的确定性曲面回归模型,通过对回归模型残差空间独立性分析,将复杂零件的数控加工误差分解为系统误差和随机误差,通过修改数控代码,实现了精密复杂零件数控加工在线检测及误差补偿。为验证有效性,进行了大量试验,将试验结果与CMM检测结果对比,结果显示提出的在线检测及误差补偿方法行之有效,实现了精密复杂零件数控加工"加工-测量-补偿加工"的闭环制造。     

基于侧铣刀位生成复杂曲面在机测量路径研究

在机测量是实现叶轮等复杂曲面零件高精度加工的重要保证。五轴数控加工复杂曲面零件运动过程中,由于热变形、振动、摩擦以及惯性等多种误差因素,会对加工制造精度有一定影响。因此,在加工完成后,复杂曲面的测量也是其制造过程中的一个重要环节。以复杂曲面五轴铣削加工与在机测量应用为背景,研究基于侧铣刀位进行在机测量路径规划的新方法。基于球族包络理论,建立起侧铣刀具路径与测量路径的关联性。算例仿真结果表明,该方法适用于任意直纹与非直纹曲面,具有较强的适用性和有效性。     

自由曲面测量点云数据的建模方法研究

本文提出了一种散乱点云数据的建模新方法。通过对点云数据进行空间三维划分，实现了边界信息的高效提取。采用局部曲面拟合方式得到位于截平面上的有序数据，使得无序的散乱数据形成了有序的阵列数据，实现了NURBS曲面的精确拟合。实验证明，该方法非常适合卷曲类模型的自由曲面重构，在某零件的测量、建模和加工中已经得到了实际应用。     

特征保持点云数据精简

由于三维扫描设备采集的点云数据庞大,本文提出了一种特征保持的点云精简方法以在减少冗余数据的同时更好地保持原始曲面的几何特征。首先,利用K均值聚类法在空间域对点云全局聚类,对点云构建K-d树并以K-d树的部分节点作为初始化聚类中心。然后,用主成分分析法估计点云法矢和候选特征点,遍历每个聚类,若类中包含特征点则将该类细分为多个子类,细分时将聚类映射到高斯球。最后,基于自适应均值漂移法对高斯球上的数据进行分类,高斯球上的聚类结果对应为空间聚类细分结果,各聚类中心的集合为精简结果。以多个实物模型为例验证了算法的有效性。结果表明,本文方法精简的点云在平坦区域保留少数点,在高曲率区域保留更多的点。相比于非均匀网格、层次聚类、K均值点云精简法,该方法对包含尖锐特征的曲面精简误差最小,更好地保留了原始曲面的几何特征。     

均匀T网格样条曲面的局部细分算法

为解决T样条曲面造型中控制点插入的规范与半规范问题,提出基于均匀T网格样条曲面的局部细分算法。首先根据T样条曲面定义,将B样条曲面转换成均匀T网格样条曲面,然后在均匀T网格样条曲面中进行局部均匀控制点插入。为满足曲面局部特征细分要求,采用递进控制点插入形式:拥有局部特征的网格先进行全行(或全列)均匀控制点插入,之后进行局部列(局部行)均匀控制点插入,在此基础上,可以再次进行均匀控制点插入,以达到对网格的嵌套细分。该算法对初始网格控制点的混合函数进行矩阵转换,得到最终T网格上控制点的混合函数,实现最终曲面构造。与T样条曲面的局部细分相比,该方法简化了任意控制点插入的复杂度,与B样条曲面的局部细分相比,该方法减少了多余控制点。     

未知自由曲面数字化自适应采样方法

为实现逆向工程中未知自由曲面高效、高精度的数字化测量,提出一种基于探路法的自适应采样方法。在接触式测头(Touch probe,TP)的两侧各安装一个点激光测头(Point laser probe,PLP),建立坐标转换模型将各个测头的测量值统一到基准坐标系下。逐行采样过程中,在测量方向上,PLP用于探路测量,系统实时地对探路测量数据进行处理并拟合成B样条曲线,根据拟合曲线的曲率特征为TP测量规划合理的测量路径,TP以探路结果为指导完成自适应采样。在测量截面进给方向上,通过截面间夹角分析,自适应地细分测量截面。仿真和试验结果表明,该方法能根据曲面特征合理地布置采样点,有效地提高未知自由曲面数字化采样的效率和精度,为逆向工程提供良好的采样数据。     

裁剪B样条曲面重建算法研究

提出了具有不规则边界的裁剪B样条曲面重建方法。采用基准平面对数据点进行参数化，并建立以B样条曲面控制顶点为未知量的超定方程组；提出了基于有效点判别条件的孔洞识别算法，通过对孔洞区域的控制顶点施加顶点形状保持约束,确保方程组最小二乘解的存在；基于误差控制重构B样条曲面整体覆盖数据区域，通过边界线提取或曲面求交剪裁来重构裁剪曲面的边界。该方法具有符合设计意图、曲面在孔洞区域具有良好的形状一致性、曲面重构精度高等特点。     

一种面向点云制造自由曲面的CMM自适应采样方法

通过分析点云制造过程,提出了一种面向点云制造自由曲面的CMM自适应采样方法。首先,提取点云边界并选择初始采样点,进而依据中间曲面与原始点云之间的偏差不断自适应地增加采样点,直至满足采样精度要求。并提出了相应的点云边界提取方法以及点云与自由曲面偏差的计算方法。最后,将所提方法与具有代表性的两种采样方法:基于高斯曲率的自适应采样和等参数采样进行了对比,并分别以三种方法得到的采样点在三坐标测量机上进行测量,通过测量结果及测量时间的对比验证了所提出的自适应采样方法能够在提高采样效率的同时保持较高的采样精度,且该方法不依赖于曲面的CAD模型,因此能够应用于点云制造自由曲面的测量及检测。     

复杂曲面特征线自动提取技术研究

复杂曲面零件的几何模型重构是逆向工程的研究重点之一,由零件表面的数字化数据提取特征线是构造几何模型的重要步骤。针对由CMM获取的三维数据“点云”,提出了基于扫描线的三维分层式方法实现特征线的自动提取,提出了基于局部增量网格扩张的三维散乱数据三角剖分算法,实现任意曲面尖锐棱线的自动提取。实践说明,通过该算法得到的复杂曲面的边界线能够满足模型重建的工程需求。     

逆向工程中的数据精简研究

逆向工程中,数据精简技术是进行曲面重构的重要内容。介绍了曲面曲率的基本理论,根据曲率精简点云的方法,并结合实际对根据曲率精简点云数据的方法进行改进,着重研究了邻域搜索、曲率计算、曲率精简原则等内容,在保证测量精度的前提下,时提高曲面重构的计算效率、减少存储空间等有较好的效果。     

复杂曲面反向工程的数字化测量及数据处理的研究

复杂曲面的数字化测量及数据处理是其反向工程的关键技术，将直接影响曲面重构的精度。针对复杂曲面的数字化测量和数据处理，提出了建立形状不规则零件测量坐标系的新方法和最佳测量规划，以及用Cimatron软件对测量数据进行高精度处理的方法，得到了反向工程中曲面重构的“点云”数据。