基于Geomagic Wrap的自由曲面零件逆向设计

来源 :机电信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户:uuupppppp
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  摘 要:以自由曲面工艺品逆向设计为例,介绍了基于Geomagic Wrap实现点云数据处理、逆向建模的过程。结果表明,对于复杂自由曲面类零件,通过分割特征、构造有序的栅格、重构曲面片的逆向建模方法,有利于提高曲面的光顺度与精度。
  关键词:自由曲面;Geomagic Wrap;逆向设计;精度
  0    引言
  逆向工程(Reverse Engineering,RE)是再生产设计的产物,是通过测量手段及三维几何建模方法,将原有实物转化为三维数字模型,并对模型进行创新设计、分析和加工的过程[1]。逆向工程技术现已成为产品开发和创新设计的一种重要手段,被广泛应用于电子、机械、医疗、汽车和文化创意等行业和领域。利用三维扫描技术与逆向工程软件,对原始模型进行扫描,可将实物数字化,同时也可在原有模型的基础上对其进行优化与创新。本文选择典型自由曲面工艺品零件为研究载体,按照“三维扫描→点云处理→模型重构”的典型流程,重点研究复杂曲面的点云处理及曲面片构建方法。
  1    数据扫描
  数据扫描是指通过特定的测量方法和设备,将实物模型外形特征转化成几何空间点,从而得到逆向设计及尺寸评价所需数据的过程[2]。目前三维数据的获取主要还是通过三维测量技术来实现。通过对所测模型进行清洗、喷涂显像剂、粘贴标志点等处理,利用Win3D三维激光扫描仪对模型点云数据进行采集,获得模型点云数据,如图1所示。
  2    数据处理
  采用三维激光扫描仪对模型进行扫描所获得的点云数据会存在一些孔洞缺陷,且数据网格表面也不光顺。数据处理的关键技术包括杂点删除、多视角数据拼合、数据简化、空洞填充、特征删除、平滑等。
  2.1    点云处理
  本文研究对象曲面构造复杂,在一些细节位置,如边界、曲率变化较大的曲面不容易被扫描测量或数据容易丢失,这时需要对模型进行多方位扫描,得到不同坐标下的多视角点云,于是便需要把不同坐标下的点云数据对齐到同一坐标下,从而实现多视角点云数据的合并。在测量过程中因光线、辅助支撑等,在扫描时会形成杂点,需要通过点云处理软件对其进行删除。本文基于Geomagic Wrap点云数据处理软件,将扫描的多视角点云数据导入软件,对单视角点云进行“杂点删除”,然后进行“手动对齐”“删除体外弧点” “减少噪声” “封装”等处理,生成三角面片。Geomagic Wrap点云处理过程如图2所示。
  2.2    面片处理
  对于复杂模型,常测量的数据密度会很高,会形成大量的冗余数据,严重影响后续算法效率,因此也需要对点云数据进行简化处理[3]。在扫描过程中,会因模型本身的几何拓扑等原因,所采集的点云数据存在缺损等现象,因而需对数据进行填充补缺处理[4]。在扫描过程中常因轻微振动、模型粗糙等原因,扫描的数据中包含一些噪声点,这些噪声点将影响曲面重构的质量,通过数据平滑处理,可改善曲面重构的质量[5]。利用Geomagic Wrap点云数据处理软件的“网格医生” “减少噪声” “填充孔” “去除特征”等功能指令,对封装后的面片进行优化处理,得到修复后模型,如图3所示。
  3    逆向建模
  利用Geomagic Wrap的逆向曲面功能,对模型进行逆向重构。首先通过软件的“绘制曲线”功能,在封装的点或多边形对象上徒手绘制与操纵曲线,对模型关键特征曲率变化进行区域分割。以“構造曲面片”功能对分割的区域通过边界线生成面片边界结构,通过“移动面板”命令组织面板中的面片并用面片填充空白面板,“构造栅格”命令在对象上的每个面片中创建有序的栅格,并修复相交区域,如图4所示。最后,通过“拟合曲面”命令在对象上生成NURBS曲面。按此操作完成各分割区域的逆向建模,合并生成CAD模型,如图5所示。
  4    结语
  本文围绕如何快速高精度完成自由曲面零件的逆向设计任务,研究基于Geomagic Wrap逆向设计软件的点云数据采集、点云处理及逆向建模方法。对于形状复杂且具有较多自由曲面的零件,通过特征分割,再对其利用构造曲面片、移动面板、构造栅格等方法重构曲面片,有效解决了自由曲面在直接拟合过程中出现的精度不高、曲面扭曲等问题,对从事逆向工程的技术人员具有一定的借鉴意义。
  [参考文献]
  [1] 张真真,史红燕.基于逆向工程的工业产品数字化设计与制造[J].现代制造技术与装备,2021,57(1):166-168.
  [2] 赵明炯,许鹏宇,江萍.基于Geomagic studio和DesignX的端盖逆向设计[J].内燃机与配件,2021(8):28-29.
  [3] 龚海军,周涛,李欢,等.基于杰魔的铝合金零件逆向建模及压铸模具设计[J].铸造,2020,69(6):596-601.
  [4] 伍咏晖,严桂英.基于Geomagic和快速成型的产品逆向设计[J].装备制造技术,2016(5):214-215.
  [5] 徐桂才,陈学斌,陈叶娣,等.逆向工程与3D打印在自动牙线盒正向设计中的应用[J].模具制造,2021,21(3):80-83.
  
  收稿日期:2021-05-25
  作者简介:朱兴文(1971—),男,四川宜宾人,助理实验师,研究方向:机械设计。
其他文献
目的判定车辆悬架螺旋弹簧失效的原因,提出改进措施。方法通过分析和测试其化学成分、氢含量、非金属夹杂物、力学性能、金相组织、断口形貌等,研究车辆悬架螺旋弹簧的失效行为。结果试件弯曲变形内侧的剪切应力值最大,容易引起应力集中。材料最后断裂区为韧窝和沿晶的混合断裂,且断后伸长率偏低。喷丸并未完全去除脱碳层及表层的其他原始缺陷,表层形成疲劳缺陷的可能性增高。喷丸造成螺旋弹簧表层存在较深的凹坑,凹坑边缘形成明显凸起棱边,引起应力集中,且材料表层存在折叠缺陷。在循环应力作用下,凹坑处折叠缺陷端部首先成为裂纹萌生点,在
从国际防雷标准体系的研究入手,梳理了国内武器装备防雷标准的技术来源,对比了不同体系标准在雷电关键参数、标准内容、实际应用等方面的差异,分析了存在的问题,并提出协调与选择应用的建议,可作为各类型装备开展雷电防护工作及后续标准规范制定的参考依据。
本文基于茂名市水资源状况、开发利用潜力、区域经济结构与发展规划、水生态环境问题等特点,结合农业灌溉节水水平、水资源开发利用空间布局、以及经济定位等,构建不同农业节水水平模拟情境,从灌区节水改造、农业种植结构调整等方面,分析农业节水对茂名市供水能力的影响,为茂名市农业节水措施及水资源优化利用研究方向提供参考依据。
图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像恢复出高分辨率清晰图像。阐述了典型图像超分辨率重建方法的思想,从上采样位置和上采样方法、学习策略、损失函数等维度,对典型和最新的基于深度学习的图像超分辨率重建算法进行了评述,分析了最新的发展现状,并对未来发展趋势进行了展望。
针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势。依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集。根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80%以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,
目的提高通指车辆低温环境试验效率、缩短试验周期和节约试验成本。方法采取经验梳理、理论分析、试验验证和数据分析相结合方法,分别绘画出同一通指车辆方舱在-30、-40℃两个环境中相同时间内的升温曲线。结果在相同的加热时间内,同一通指车辆方舱在-30、-40℃两个环境中的升温曲线基本吻合。结论在对暖风机升温性能测试时,可以将GJB 219B—2005《军用通信车通用规范》中规定的方舱取暖测试用环境温度值由-30℃改为-40℃或其他方便测试的温度。
手写汉字生成是机器学习中一个重要的研究方向。近二十年来,针对手写汉字生成的研究大体可分为两个阶段:早期主要利用汉字的显式特征如结构和笔画等实现对汉字的分解,再通过算法实现汉字的生成。该类方法对汉字的分解准确度及数据集的精度要求较高,限制了该类方法的广泛应用。现阶段的汉字生成研究主要借助于深度神经网络来实现对汉字隐式特征的提取,从而生成更高质量的汉字并克服早期研究阶段数据集不足等问题。主要目的是对已有汉字生成研究进行全面系统的综述。
为了进一步改善高维对象优化时免疫克隆算法的种群多样性,提高算法全局优化能力和搜索效率,提出了融合云模型和反向学习的克隆选择算法。引入云模型概念,使用正向云发生器产生云变异因子,进而对克隆后种群进行变异;利用反向学习策略,对变异前后的种群求反向解,进而实现种群抗体选择;通过马尔可夫链理论证明了算法收敛性。六组高维函数测试结果表明,与差分遗传算法、免疫遗传算法和自适应混沌克隆选择算法相比,该算法实现了100%的寻优,且最小收敛代数、平均收敛代数及迭代代数标准差分别平均减少33.7%、19.8%、29.1%,从
泵站出水流道的体型设计不仅关乎流道的水力特性,还影响工程的成本,对其进行优化设计具有重要的作用和价值。此次研究以浑蒲灌区新民4#泵站工程为背景,利用数值模拟的方法对虹吸式出水流道出口断面宽度对水力特征的影响进行研究。综合考虑工程投资成本和数值模拟结果,建议出口断面宽度设置为3.0m。
考虑Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策问题,提出了加性Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法。基于加性一致性Pythagorean模糊偏好关系提出一种新的Pythagorean模糊权重确定模型。给出了可接受加性一致性Pythagorean模糊偏好关系的定义,并针对不满足可接受加性一致性的Pythagorean模糊偏好关系,提出一种加性一致性调整算法。给出基于Pythagorean模糊偏好关系加性一致性的多属性决策方法,并通过实例分析提出的新方法的可行性和合理性。