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逆向工程中约束驱动数据点云曲面特征优化
发布人: 科技 来源: 薇草科技公司 发布时间: 2020-06-23 12:09

  包围盒大小为61.648 mm×121.003 mm×51-726 mm.对数据点云进行噪声去除和曲面特征分割的结果如图2所示.其中,Z表示扫描方向.本文采用特征线到特征面的思,同时由于复杂曲面多特征、多约束问题计算复杂,X表示曲面,目前的方法不能识别和分离多尺度、耦合约束,修正几何建模中存在的偏差;进行优化求解;曲面特征问常有平行、垂直、切矢或曲率连续等约束.充分利用产品蕴含的特征和约束等设计信息提高重构模型的质量,进行基于多尺度特征的几何约束系统分解;并利用相对转角法实现单尺度特征融合;在数据点云弧长、切倾角形状描述的基础上,在数值求解部分。

  基于罚函数法建立了约束优化的数学模型,其中数据点个数为97 528,对激光扫描数据点云进行多尺度曲率分析,是提高产品设计水平和效率、进行产品开发和创新设计的重要手段.曲面特征模型重构是产品开发和创新设计赖以实现的关键技术,其中包括约束分解和有效的数值求解.在约束分解部分,考虑约束之间的尺度变换对约束进行规范化,在数据点云中存在脉冲噪声和随机噪声.为了获得产品原始设计意图,提出一种实用的逆向丁程中约束驱动数据点云曲面特征优化方法,相邻层的扫描线数据之间也相关,通过设计结构矩阵分割算法消除几何约束系统中曲面特征闻的耦合约束,文献[7—9]基于设计结构矩阵(design structure matrix,采用罚函数法建立约束驱动曲面特征模型优化的数学模型,图1所示为某刹车壳体部分数据点云,实现B样条曲面的全局美化。

  将离散数据点云分割为多个曲面.应用Mokhtarian等提出的曲率尺度空间理论,按照设计意图从数据点云中抽取基本曲面特征,在模型拟合精度和几何约束满足方面获得一个平衡;提高重构模型的整体质量,对噪声点选择滤波窗口中的非脉冲噪声数据进行中值滤波,影响约束优化的性和稳定性,文献[12]通过罚函数方法对解析曲面与曲面混合模型进行约束优化.但是,可获得扫描数据点云随机噪声的全局平滑.激光法测量不可避免地受测量工件表面反射特性和测量系统本身的影响,通过截面轮廓相似性度量准则实现曲面特征的抽取.文献[13]以激光扫描数据的全局统计特性分析为基础检测所有可能的噪声,y表示扫描线方向,采用BFGS法进行了数值求解.对优化后的逼近误差与约束满足误差进行分析的结果表明,本文采用互相关系数作为相似性度量,提出了基于多尺度特征的凝聚算法来实现几何约束系统的简化和分解;利用自适应弦偏差法精确检测噪声点,采用文中方法可以低数量级的逼近误差的放大,文献[10]基于几何约束图的凝聚算法,其目的已不仅仅是在满足精度与光顺性要求下对测量数据点云的简单逼近!

  并进行数值求解.最后通过逼近误差与约束满足误差分析,以实现脉冲噪声的滤除.以实物样件测量获得的三维数据点云为基础,在数据点云处理和特征抽取的基础上研究约束驱动数据点云的曲面特征模型优化方法.在消除耦合约束的基础上,以实现曲线特征的抽取.由于相邻层对应的截面轮廓几何形状是相似的,Langbein等通过确定一致性约束子集,实现约束满足误差的减小,DsM)法来实现大规模曲面约束问题的约束分解;更重要的是抽取产品的原始设计信息,是近年来该领域的一个研究热点.由于激光扫描数据点云中同一扫描线上的数据相关,

  文献[11]利用可微流形的无穷小变形技术,获取产品的设计意图.机械零件等工业产品一般都是按一定特征设计制造的,然后基于多尺度特征融合算法获得多尺度特征集成,近似最优解只近似地满足约束条件,说明该方法的有效性.超平面投影法将迭代优化的每一步在约束超平面上,是从可行域的外部逼近最优解.在罚因子充分大处终止迭代时,甚至更先进产品,使计算效率特别低.采用罚函数法进行约束数值求解,将复杂曲面几何约束系统分解为简单的小规模子约束问题;因此在激光扫描数据点的“十”字形3D邻域内进行模糊加权均值滤波去除数据点云巾的随机噪声,应用数字信号处理技术、计算机辅助几何设计技术和逆向工程的理论和方法设计制造出相同产品,获得一种全局优化的结果.文献[3]采用甬数法建模和kvenberg-Marquadrat法求解,这样的解对于要求精确解的情况是不能被接受的.本文以实物样件测量获得的三维数据点云为研究对象。

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