基于Delaunay函数的拓扑优化结构数字化制造

采用水平集函数对结构进行拓扑优化,并将优化后的三维模型的点云数据存入数据库中,用空间三角形面片法逼近拓扑优化后的水平集曲面,用面片边线的参数方程与零水平集交点实现对优化结果边界的提取。利用Delaunay三角剖分函数对提取的边界点云数据进行排序,将这些无序的离散点排序成最终能进行有效加工的边界曲线,并利用自动编程技术将这些边界曲线变成线切割机床加工的指令代码,最终实现从拓扑优化设计到数字化制造全过程的无缝连接,为实现拓扑优化结构的数字化设计与数字化制造集成奠定理论基础。     

基于水平集函数拓扑优化设计的数字化制造实现

基于水平集函数和Lagrange乘子法实现结构拓扑优化设计,并将优化后空间三维模型的点云数据存入结构数据库.提出用空间三角形面片法逼近拓扑优化后水平集曲面,用面片边线的参数方程实现对优化结果边界的提取.基于数字化制造技朱的加工程序标准,将提取的边界点云数据变成数控机床的加工程序代码,实现数字化优化后工件的数控加工.文中算例使用线切割机床的数字化加工技术实现数字化制造.该结果真正实现了从拓扑优化设计到数字化制造的全过程,为拓扑优化设计的数字化制造奠定了基础.     

点云特征型面的边界曲线拟合及曲面裁剪算法

点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法具有很好的适用性,可进一步扩展应用至复杂曲面边界裁剪。     

数字化技术在空间模具曲面中的应用

实物零件的数字化是通过特定的测量设备和测量方法获取零件表面离散点的几何坐标数据。因而,如何高效、高精度的实现样件表面的数据采集,一直是逆向工程的主要研究内容之一。以偏转线圈为例,运用三坐标测量机对偏转线圈曲面进行测量;然后对测量数据进行处理,数据处理包括噪声处理、点云数据重采样、基于点云的特征提取和边界曲线的建立。在数据处理的基础上,采用Image-ware软件的Fit w/Cloud and Curve来生成曲面,完成曲面重构;最后通过数控加工完成模具的加工模拟,从而实现数字化技术在空间模具曲面中的应用。     

散乱点云的拓扑结构重建算法的研究

基于由测量点云直接生成数控加工路径的这种思想,在散乱点云拓扑结构重构过程中,将散乱点云进行等间隔区域分割,将点云进行压缩并投影至切平面,得到切平面的散乱点集,同时建立新的链表结构分区存储点云数据.由平面上点的二维坐标定位,运用基于正交投影理论双映射算法对切平面上的散乱点进行排序,分析平面点自然次序邻接排序的局限性,通过计算当前点与其邻近点的矢量分布趋势,进一步改进双映射排序算法,完成各切片上数据的拓扑重构.     

考虑可制造性的拓扑优化结果的几何重构

拓扑优化结果是一个边界呈离散阶梯状的非参数化模型,这使得拓扑优化结果的制造变得困难,因此需要将拓扑优化结果参数化几何重构,获得光滑的边界以满足机械制造要求,并且尽量不影响拓扑优化结果的结构响应。针对该问题,首先对拓扑优化结果进行二值化处理和边界识别,然后利用链码对拓扑优化结果的离散边界点进行排序和分段,最后用B样条曲线分段描述拓扑优化结果的外边界与内边界完成参数化建模。通过算例验证了几何重构方法的可行性,算例表明在满足可制造性要求的前提下,重构模型的结构响应能够较好的与拓扑优化初始设计结果保持一致,结构响应误差可以控制在5%以内。     

基于拓扑约束释放与重构的变结构设计技术研究

针对拓扑约束型模型难以进行变结构处理的问题，提出了一种约束释放、形状变形、拓扑重构的变结构设计方法。对三维实体进行面片分解以形成面片族，结合增减关键点的策略，以使每一曲面点集的局部拓扑关系确定化，只记录实体点集的数据而释放其拓扑连接关系。通过对约束释放的拓扑自由面片进行细分操作，并运用工具对其进行编辑，实现了变结构处理。对编辑完成的面片进行优化和拓扑重构操作，完成变结构的过程。最后给出了应用实例。     

基于局部基面参数化的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于局部基面参数化方法的点云数据边界特征的自动提取方法。首先选择合适的局部基面 ,然后用点云垂直投影于局部基面投影点的参数化代替空间点的参数化 ,二次参数曲面逼近点云 ,再利用曲面的微分特性估计点云数据的曲率值 ,求出曲率极值点 ,从中提取边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线 ,达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性和实用性 ,对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义     

逆向工程中基于属性邻接图的加工特征识别

为了提供逆向工程系统和CAx系统集成的直接通道,提出了针对点云数据建立属性邻接图的算法,并利用属性邻接图实现加工特征自动识别.首先利用模糊c-均值聚类方法对点云进行分区,将分区后的面片进行曲面类型判别和几何参数提取.设计了建立面片之间邻接关系和判断相邻面片之间凸凹性的算法,从而建立零件的属性邻接图;对零件的属性邻接图进行分解,遍历分解后的子图形成特征子图,将特征子图与特征规则相匹配,从而实现加工特征自动识别.实验结果证明了该算法的有效性.     

曲线驱动的网格变形算法与应用

提出了一种曲线驱动的网格变形方法并把其应用于鞋楦的设计系统。基于三角网格模型的拓扑邻接信息,快速提取截面轮廓曲线;由主曲率极值法提取模型特征点集,利用移动最小二乘法细化该点集并对其进行排序、稀疏,然后将细化后的点集拟合为B样条曲线。计算曲线上采样点与模型上的对应点,从而使曲线与模型相关联,通过交互编辑截面轮廓曲线或特征曲线等来实现鞋楦的再设计。最后给出了该方法在鞋楦CAD系统中的功能实现。