畢業(yè)設(shè)計(jì)論文逆向工程中曲線及曲面的參數(shù)化的設(shè)計(jì)(編輯修改稿)
2025-07-25 10:32 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 法也是不同。輪輞數(shù)據(jù)處理任務(wù)是得到輪輞回轉(zhuǎn)軸線和回轉(zhuǎn)母線；中心孔數(shù)據(jù)處理任務(wù)是得到中心孔直徑；輪輻內(nèi)外輪廓線數(shù)據(jù)處理任務(wù)是得到內(nèi)外回轉(zhuǎn)母線；螺栓孔數(shù)據(jù)處理任務(wù)是得到距中心軸布徑和螺栓孔半徑；風(fēng)孔數(shù)據(jù)處理任務(wù)是得到風(fēng)孔半徑、高度、布徑和方向。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的存儲格式為DMIS格式數(shù)據(jù)文件，DataExplor實(shí)現(xiàn)對DMIS格式文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換提取，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照測量特征分類，在軟件界面主體將數(shù)據(jù)按照分節(jié)和范圍分類。分節(jié)是三坐標(biāo)測量儀的編程控制語句，范圍則是某一特征的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。這樣分類不僅使數(shù)據(jù)清晰明了，增加了界面的簡介性和友好性，便于用戶進(jìn)一步操作。： DataExplor的參數(shù)設(shè)置選擇點(diǎn)云測量數(shù)據(jù)特征之后，需要添加識別參數(shù)以便對輪廓線進(jìn)行圖元識別。： 設(shè)置圖元識別參數(shù)圖元識別參數(shù)可以依精度要求自由設(shè)置，其參數(shù)包括：（1）直線度誤差 直線擬合時的最大誤差。（2）共線誤差 區(qū)分兩相鄰圖元均為直線的最大誤差。（3）同心圓誤差 區(qū)分兩相鄰圖元均為圓弧的最大誤差。（4）圓度誤差 圓弧擬合時的最大誤差。（5）最小圓心角 擬合圓弧時圖元的最小弧度。直線度和圓度誤差作用是在擬合直線和圓弧單獨(dú)圖元時進(jìn)行的誤差分析。共線誤差作用是矯正兩相鄰直線圖元共線與否。同心圓誤差目的是防止一個圓弧被識別成兩個圓心差別不大連續(xù)的圓弧圖元。最小圓心角作用是為了避免圓弧識別精度過高而導(dǎo)致識別圓弧直徑過大，以至于將直線錯誤的識別為圓弧。 由于車輪是回轉(zhuǎn)體零件，如果求解出零件的回轉(zhuǎn)面，那么回轉(zhuǎn)體零件就相應(yīng)的得出。想要求解回轉(zhuǎn)面必須需要知道的參數(shù)是：母線和回轉(zhuǎn)軸?；剞D(zhuǎn)面求解方法主要有兩種：（1）依據(jù)選定數(shù)學(xué)模型近似的擬合成一般自由曲面，如放樣曲面[20]、Bezier曲面[21] 、掃成面[22]或B樣條曲面[2324]等；（2）求解出回轉(zhuǎn)面的回轉(zhuǎn)母線和回轉(zhuǎn)軸，即基于特征重構(gòu)。根據(jù)車輪快速設(shè)計(jì)實(shí)際情況分析，若使用第一種方法會使車輪零件曲面特征信息失去，第二種方法則可以較好的求解出其特征而不丟失特征，因此采用基于特征重構(gòu)來求解。數(shù)據(jù)優(yōu)化方法眾多，其適用范圍各不相同。本系統(tǒng)采用約束隨機(jī)方向法進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化求解。約束隨機(jī)方向法原理簡單、求解直接，它對目標(biāo)函數(shù)性態(tài)沒有特殊要求。由于可行搜索方向是隨機(jī)方向中使目標(biāo)函數(shù)數(shù)值下降最快的方向，并且搜索步長能夠靈活變動，故搜索效率較高，若有一個良好的初值，那將很快得到最優(yōu)值。由此將優(yōu)化函數(shù)的初始點(diǎn)選擇為經(jīng)過回轉(zhuǎn)軸軸線方向的坐標(biāo)原點(diǎn)，由于其初始點(diǎn)距離最優(yōu)點(diǎn)很多，利用約束隨機(jī)方向法就可以有效的減少迭代次數(shù)，提高了算法的效率。車輪回轉(zhuǎn)軸提取原理，是根據(jù)圓柱體在其端平面上的投影是圓的特性得出的[25]。具體來說就是：將回轉(zhuǎn)面當(dāng)做一圓柱面，其上所有數(shù)據(jù)測量點(diǎn)到該圓柱面距離和是最少的，也就是說，回轉(zhuǎn)面的回轉(zhuǎn)軸與該圓柱面的中心軸是重合的。讓回轉(zhuǎn)面上的數(shù)據(jù)點(diǎn)全部在端平面上投影，經(jīng)過擬合計(jì)算，求解出圓柱面在端平面上的投影圓。如此一來，圓柱面中心軸經(jīng)過投影圓圓心，投影圓半徑就是所要求的圓柱面半徑，端平面的法矢即為中心軸方向。得到回轉(zhuǎn)軸的參數(shù)后回轉(zhuǎn)母線的參數(shù)就能夠較容易得獲得。綜上所述，回轉(zhuǎn)軸的成功提取是求解回轉(zhuǎn)面的關(guān)鍵。想要計(jì)算得出回轉(zhuǎn)軸，那首先需要將回轉(zhuǎn)軸矢量求出。其具體方法為：（1）從三條測量線上提取三個點(diǎn)數(shù)據(jù)作為一組，求其三點(diǎn)確定平面的法向量，即回轉(zhuǎn)軸矢量。（2）根據(jù)法向量求解出變換到沿X坐標(biāo)軸方向的坐標(biāo)變換矩陣，將其余測量點(diǎn)按該變換矩陣變換坐標(biāo)。（3）將點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影到XOY平面，利用最小二乘法擬合圓，得到回轉(zhuǎn)軸矢量經(jīng)過的圓心坐標(biāo)、半徑以及擬合誤差。（4）利用隨機(jī)方向法優(yōu)化優(yōu)化回轉(zhuǎn)軸矢量和經(jīng)過點(diǎn)坐標(biāo)。回轉(zhuǎn)面回轉(zhuǎn)軸的提取算法具體過程如下：（1）設(shè)回轉(zhuǎn)軸矢量為,經(jīng)過的點(diǎn)為,（2）單位矢量化：；；；；（3）任意一點(diǎn)到中心軸的距離為：；則相對位移為：；；；（4）令； 則； （5）求解優(yōu)化函數(shù)。：點(diǎn)云數(shù)據(jù)回轉(zhuǎn)軸回轉(zhuǎn)母線 回轉(zhuǎn)母線數(shù)據(jù)提取方法經(jīng)回轉(zhuǎn)面求解方法，： 輪輻外輪廓回轉(zhuǎn)母線數(shù)據(jù)點(diǎn)云 輪輻內(nèi)輪廓回轉(zhuǎn)母線數(shù)據(jù)點(diǎn)云 輪輞回轉(zhuǎn)面母線數(shù)據(jù)點(diǎn)云車輪零件的輪廓線組成圖元均為直線和圓弧，所以，輪廓線識別主要任務(wù)是擬合直線和圓弧圖元。直線和圓弧的數(shù)學(xué)模型和各圖元之間的各種約束形式比較簡單，結(jié)構(gòu)約束特征為垂直、對稱、相切、平行等，幾何約束包也極為簡單，比如說半徑、長度和坐標(biāo)等。其擬合方法均為最小二乘法，目標(biāo)函數(shù)則為代數(shù)距離和最小。識別輪廓線方法主要有：基于遺傳算法的平面輪廓的分割和類型識別[26]；截面特征曲線的特征識別和全局約束優(yōu)化研究[27]；基于曲率差分圖的平面輪廓識別與分段[28]；對直線和圓弧組成的平面曲線的約束重構(gòu)方法的研究[29]。輪廓線識別過程概括說分為數(shù)據(jù)獲取、特征分割和分段數(shù)據(jù)的整體約束逼近三個階段。具體說輪廓線識別是根據(jù)提取出來的母線數(shù)據(jù)，依照圖元識別參數(shù)，尋找各母線拐點(diǎn)，將坐標(biāo)點(diǎn)分段，每一段均為單獨(dú)的直線段或圓弧段特征特征，然后根據(jù)相切、相交等結(jié)構(gòu)約束建立輪廓線幾何模型，最終利用優(yōu)化算法優(yōu)化輪廓線，建立一個最優(yōu)的幾何模型。輪廓線數(shù)據(jù)拐點(diǎn)優(yōu)化拐點(diǎn)識別所有幾何圖元計(jì)算幾何約束 輪廓線識別流程，（1）計(jì)算出輪廓線拐點(diǎn)。將輪廓線的幾何圖元分割，完成特征分割階段任務(wù)。（2）優(yōu)化拐點(diǎn)。將所求拐點(diǎn)左右各浮動十個數(shù)據(jù)點(diǎn)，依次以該點(diǎn)為拐點(diǎn)，計(jì)算擬合誤差，將擬合誤差最小點(diǎn)作為最優(yōu)拐點(diǎn)。（2）根據(jù)找到的最佳圖元分割點(diǎn)，識別每段幾何圖元。相鄰段幾何圖元單獨(dú)擬合，相互獨(dú)立，求解出各段幾何圖元參數(shù)。（3）求解相鄰兩段幾何圖元間幾何約束?；趫D元Agent的輪廓線識別原理是，輪廓線上每m個數(shù)據(jù)點(diǎn)組成一個圖元Agent，如此輪廓線點(diǎn)列就被劃分為n段連續(xù)圖元Agent，然后計(jì)算求解使圖元Agent生長，一增一減，結(jié)果使得一部分圖元Agent的數(shù)據(jù)點(diǎn)增加，另部分慢慢減少至消失，經(jīng)過多次從左到右和從右到左的圖元Agent生長，最終完成識別輪廓線。輪廓線的拐點(diǎn)則是圖元Agent的交點(diǎn)。123456789101112a)789101112561b)78910111251c)710111251d)71051e) 圖元由左至右生長輪廓線各段特征曲線之間約束以連續(xù)性約束為主，圓弧和直線約束主要是滿足G1連續(xù)的相切約束 [3031]，：相切 圓弧與圓弧約束類型c垂直a平行b相交 直線與直線約束類型 相
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