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资料简介

博士论文-钣金件成形三维全场变形测量理论研究,共135页,27137字
摘要
随着航空航天业、汽车制造业、装备制造业等行业的发展,对钣金零件的表面质
量、形状精度、成形后性能、产品合格率等的要求日益提高。然而,钣金件成形过程
中的变形较为复杂,包括弹性变形、弹塑性变形及塑性变形等,使得工艺参数设计和
成形过程的精确控制十分困难,钣金零件的形状、性能与设计的零件形状、性能等往
往存在一定偏差。因此,需要对钣金件成形过程中的变形进行精确的测量。本文针对
钣金零件成形过程中弹性变形所引起的三维形状尺寸偏差,采用近景工业摄影技术与
双目面结构光密集点云扫描技术相结合的方法来进行测量;针对钣金件成形过程中塑
性变形所引起的应力集中、材料变薄等问题,采用近景工业摄影测量技术与坐标网格
分析法相结合的方法来进行检测。主要的研究内容和研究成果如下:
(1)研究了多视密集点云融合理论,提出了 k-means 聚类与 mean-shift 聚类相结
合的多视密集点云融合新方法。首先将面结构光扫描设备获取的多幅密集点云合并为
一幅点云,并按等间距采样的方法挑选一些点数据作为初始聚类中心,然后采用
k-means 聚类法将整幅点云划分为一些较小的簇。遍历每个簇,若簇内点数据的法向量
标准偏差值大于预先给定的阀值,则对该簇进行迭代细分,直至满足阀值要求为止。
细分后,对各个簇进行 mean-shift 聚类处理,得到局部模式点,取代该簇,实现点云融
合。新方法可在保持细节特征的基础上实现多视密集点云的快速融合。
(2)研究了密集点云精简/采样理论,提出了基于 k-means 聚类的特征保持的点云
精简/采样新方法。首先按等间距采样的方法挑选一些点数据作为初始聚类中心,采用
k-means 聚类法将整幅点云划分为一些较小的簇。然后对位于点云边界上的簇按边界特
征保持的要求划分为更小的簇。遍历每个簇,若簇内两个点数据的法向量偏差大于给
点的带宽阀值,则以这两个点数据为新的聚类中心,在该簇内进行 k-means 聚类,形
成两个新的子簇。最后,对新生成的子簇按照上述步骤进行迭代细分,直至满足带宽
阀值要求为止。细分后,选择各个簇的核心取代该簇,实现密集点云精简/采样。新方
法可在保持细节特征的基础上实现密集点云数据的快速精简/采样。
(3)研究了点云与 CAD 模型比对检测理论,提出了一种基于约束搜索球的点云
与初始设计 CAD 模型比对检测技术。为了提高比对检测的准确性,在分析现有点-面
计算模型的基础上,提出了点-边计算模型与点-点计算模型,用于求取曲率变化较大区
域的点偏差值。为了提高计算效率,在最邻近顶点搜索过程中采用 K-D 树进行加速,
在点数据归属过程中,构建了一系列约束搜索球,将点云与 CAD 模型比对的范围限制
在约束搜索球内,降低算法的时间复杂度,提高点数据归属的效率。与传统方法相比
较,新方法在精度、效率方面均有所提高。
(4)研究了近景工业摄影测量技术与坐标网格分析法相结合的钣金件成形表面应
变测量理论,提出了一种基于摄影测量技术的三维网格尺寸测量方法。将网格分析法
中网格图案设计成计算机可自动识别的图形,在钣金件成形前后,采用摄影测量技术
重建钣金件表面的三维网格。最后根据同一网格在成形前后尺寸的变化,套用应变计
算公式计算出钣金件表面的应变。由于摄影测量是非接触式测量方法,可实现自动、
高效、高精度的网格重建及尺寸测量,因而可以弥补网格分析法中网格测量这一软肋,
提高钣金件表面应变测量的精度及自动化水平。新方法可快速、高效、高精度地实现
钣金件成形后表面全场应变的测量。
在上述理论技术的基础上,搭建了硬件系统并开发了相应的测量软件,通过对某
些型号的钣金零件三维形状尺寸偏差及表面应变的测量,验证了本文方法的有效性。
关 键 词:钣金件;变形;点云;摄影测量;坐标网格分析法;

CONTENTS
1 Preface ........... 1
1.1 Background ................ 1
1.2 Review of 3D Shape Deformation Measurementof Sheet Metal Part........ 2
1.3 Review of Surface Strain Measurementof Sheet Metal Part .. 6
1.3.1 Forming Limit Diagram (FLD) ................... 6
1.3.2 Surface Strain Measurementof Sheet Metal Part............. 7
1.4 The Main Purposes, Significance and Research Contents ... 10
1.4.1 The Main Purposes and Significance ........ 10
1.4.2 The Main Research Contents. 10
1.5 Key Techniques and Technical Roadmap ......... 11
1.5.1 Key Techniques . 11
1.5.2 Technical Roadmap ............... 11
1.6 The Chapter Arrangement and Innovations...... 12
1.6.1 The Chapter Arrangement ..... 12
1.6.2 The Innovations . 13
2 Design of Full-field 3D deformation measurement system ........ 14
2.1 Introdcution .............. 14
2.2 Principle of Close-range industrial photogrammetry technology ............ 14
2.3 Principle of binocular structured light scanning technology 16
2.4 Principle of Grid analysis technology .............. 18
2.5 Design of 3D shape deformation measurement system ....... 19
2.5.1 Close-range industrial photogrammetry system ............ 19
2.5.2 Binocular structured light scanning system................... 21
2.5.3 The process of deformationm measurement based on the Close-range industrial photogrammetry system and the Binocular structured light scanning system ............. 24
2.5.4 Key Techniques . 25
2.6 Design of Full-field 3D Surface Strain Measurement System ................. 25
2.6.1 The Measurement Principle... 25
2.6.2 Design of Measurement System ................ 26
2.6.3 Key Techniques . 27
2.7 Brief Summary ......... 27
3 3D shape deformation measurement theory for sheet metal forming ............. 28
3.1 Integration of multi-view dense point clouds ... 28
3.1.1 k-means Clustering................ 31
3.1.2 Mean-shift Clustering............ 32
3.1.3 The New Integration method based on K-Means Clustering and Mean-Shift Clustering ................... 33
3.1.4 Brief Summary .. 42
3.2 Simplification/Sampling of Dense Point Cloud ................... 43
3.2.1 Principle of the Simplification/Sampling method with preserved features........... 45
3.2.2 Experiment ........ 55
3.2.3 Brief Summary .. 60
3.3 Inspection of Point Cloud with CAD Model .... 60
3.3.1 Alignment of Point Cloud with CAD Model................. 63
3.3.2 The Novel Inspection Method based on Searching Sphere ............... 64
3.3.3 Experiment ........ 67
3.3.4 Brief Summary .. 69
4 Grid Size Measurement Based on Close-range industrial photogrammetry technology .... 70
4.1 Introdcution .............. 70
4.2 Measurement Principle ................. 70
4.3 Measurement Process ................... 71
4.3.1 Grid preparation 71
4.3.2 Image Record .... 75
4.3.3 Reconstruction of Grid .......... 75
4.3.4 Connection of Grid ................ 79
4.4 Experiment ............... 81
4.4.1 Evaluation of Grid Reconstruction ............ 81
4.4.2 Grid Measurement Experiment ................. 81
4.5 Brief Summary ......... 83
5 Experiments and Applications............. 84
5.1 Introdcution .............. 84
5.2 Experiment of 3D Shape Deformation Measurement .......... 84
5.2.1 Evaluation of the Accuracy ... 84
5.2.2 3D Shape Deformation Measurement of a Automobile Panel .......... 84
5.3 Experiment of Surface Strain Measurement..... 91
5.3.1 Tensile test ......... 91
5.3.2 Cupping/Erichsen test............ 93
5.3.3 Stamping forming experiment ................... 97
5.4 Brief Summary ....... 107
6 Conclusions and Suggestions ............ 108
6.1 Conclusions ............ 108
6.2 Suggestions............. 109
References .... 110
Appendices ... 116
Acknowledgements .......... 117
Achievements ................... 118


1.5.1 本文拟解决的关键技术问题
( )多视密集点云融合
( )密集点云精简 采样
( )点云与 CAD 数模比对分析
( )基于摄影测量技术的三维网格重建及尺寸测量
1.5.2 本文拟采用的技术路线
为完成上述研究目标,本文拟定了如下技术路线:
1 绪论
第二章 阐述了钣金件成形三维形状尺寸偏差测量及表面应变测量原理及系统设
计,并分析了涉及的关键技术。本章为全文的研究指明了方向。
第三章 研究了多视密集点云融合理论。提出了 k-means 聚类与 mean-shift 聚类相
结合的密集点云融合方法,并用实例验证了该方法的有效性。该方法可在保持数据模
型细节特征的基础上实现多视密集点云的快速融合。
第四章 研究了密集点云精简 采样理论。在分析 k-means 聚类理论的基础上,将
该理论应用于密集点云数据的精简 采样中,并用实测数据验证了该方法的有效性。该
方法可在保持数据模型特征的基础上实现密集点云数据的快速精简 采样。
第五章 研究了点云与 CAD 模型比对检测理论。提出了一种基于约束搜索球的点
云数据与初始设计 CAD 模型比对检测技术。与传统方法相比,新方法在计算效率和精
度两方面均有所提高。
第六章 研究了基于摄影测量技术的三维网格尺寸自动测量理论,将近景工业摄影
测量技术与坐标网格分析法相结合实现钣金件成形三维全场应变测量。由于摄影测量
是非接触式测量方法,可实现自动、高效、高精度的网格尺寸重建及测量,因而可以
弥补网格分析法中网格测量这一软肋,提高钣金件表面应变测量的自动化水平。
第七章 设计了多个测量实验,对搭建的钣金件成形三维全场变形测量系统进行了
性能测试。实验结果表明了本文方法的有效性。
第八章 对全文的研究工作进行了总结,并指出了本课题今后的研究方向。
1.6.2 本文获得的主要创新点
( )提出了 k-means 聚类与 mean-shift 聚类相结合的多视密集点云融合方法。该
方法可在保持数据模型细节特征的基础上实现多视密集点云数据的快速融合。
( )提出了基于 k-means 聚类的特征保持的点云精简 采样方法。该方法可在保
持数据模型细节特征的基础上实现密集点云数据的快速精简 采样。
( )提出了一种基于约束搜索球的点云数据与原始设计 CAD 模型比对检测技术。
首先,在分析现有点 面计算模型的基础上,提出了点 边计算模型及点 点计算模型,
提高计算的准确性;其次,在最邻近顶点搜索过程中采用 K-D 树进行加速,在点数据
归属过程中,构建一系列约束搜索球,将点云与 CAD 模型比对的范围限制在约束搜索
球内,提高点数据归属的效率。
( )提出了基于近景工业摄影测量技术的三维网格尺寸自动测量方法。由于摄影
测量是非接触式测量方法,可实现自动、高效、高精度的网格尺寸重建及测量,因而
可以弥补网格分析法中网格尺寸测量这一软肋,提高钣金件表面应变测量的自动化水
平。

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