汽車同步帶測長機設計

汽車同步帶測長機設計,汽車同步帶測長機設計,汽車,同步帶,長機,設計 制造業(yè)原尺模型云 簡介 本文作者研制了一種新的方法來整合逆向工程( Re )和快速成型( RP ) . unorganised云數據直接切片并仿照二維( 2d )交叉路段. 基于這樣一種二維CAD模型 數據點直接轉化為成型切片數據輸入到成型機的制造. 在這個過程中,無論是曲面模型或STL文件生成. 都是從三維數據點的幾個步驟做到這一點的:第一, 云數據是分割成若干層沿著用戶指定的方向前進. 點,每一層都投射到平面. 其次,該平面的每一層都在清理和壓縮. 數據點平滑,然后用離散曲率的方法進行分析. 第三,局部插值法用于添置點斷層處線的不足點. 第四,兩平面之間的路段,每兩個相鄰的平面是創(chuàng)造的直接連接特征點( fps )的直線. 最后,一個rp文件分層生成了SLA機器. 發(fā)達法已經實施的C / C對unigraphics平臺. 作者關鍵詞:海量數據; 快速原型; 逆向工程; 分割 介紹 逆向工程(重) ,是指建立CAD模型,從現有的實物, 其中可利用作為設計工具制作拷貝一個對象, 提取設計概念,以現有的模式,或重整現有的部分[1] . 重組,建立了產品模型設計的設計方法, 通常是以木材或陶土模擬為第一采樣,然后對采樣數據進行轉換,為進一步制作stylist的模式可以利用光學非接觸測量技術迅速解決問題,例如: 激光掃描器. 這通常產生大云數據集,通常是隨意散落的. 這種辦法改變了濃重的非結構化數據集平面代表,可分為兩大類: 三角多面體網格法及分部和合適的方法[ 1 2 3 ] . 用以前的辦法,初步形成三角形構造以捕獲未知的散亂的拓撲結構. 將網格的質量優(yōu)化,以減少多余的頂點,然后曲率連續(xù)曲面重構,在此基礎上運用許多三角測量技術可以發(fā)現,例如 三角算法[4 , 5] ,根據三角簽訂的距離函數[6]和三角基于α-形狀[7] . 得出三角云數據低效的過程[ 6 , 8 ] . 第二類, 云數據分成合適的小塊區(qū)域并使用一個適當的表面單裝 [9] .手動分割三維實測數據是一個耗時且容易出錯的過程, 一些研究者試圖執(zhí)行一個自動分割算法[ 2月9日和10]. 但是,總的來說,目前分割的方法比較復雜或只能適用于簡單的拓撲數據[10] . 因此,近年來 一些新穎的重新考慮直接制造云數據的方式并沒有涉及更有效率的表面重建和產品快速發(fā)展( rpd ) [8] . 不過,這些方法只能適用于結構點數據. 本文作者提出了基于誤差分割的方法,隨意散落云數據. 我們的目標是重新整合和快速成型( RP ) ,以使廠商和設計者滿足 縮短產品開發(fā)時間. 這要完成下列步驟. 首先,云數據分割成若干層沿著用戶指定的方向前進.,每一層都投射到平面. 其次是平面的每一層初始曲線的清理和壓縮. (即所謂的C曲線)，第三, 局部插值法(構建R型曲線相應點在不同層)用于添置點 切片線的不足點. 最后,基于分層rp模型并直接傳送至快速成型機，基于這些技術的實驗,這是發(fā)達國家用來說明效果的做法. 2 . 云數據的區(qū)域分割 在本質上, C-曲線是由一系列的特征點的平面曲線構成的. 它基于三個步驟. 首先,云數據進行預處理,通過分割,預測和排序產生初始C-曲線. 其次, 最初的C曲線進行壓縮,去除多余點 ( fps ) ,對原來的形狀進行改進。資料記載的數據鏈路. 最后, C-曲線的構造方法是把所有的fps用直線連接.在建設過程中這兩條曲線的形狀精度由幾個用戶指定的參數是控制的 2.1 數據預處理 第一步,是沿著用戶指定的分層方向和區(qū)間的直接切片云數據構建C-曲線. 把整個數據集合,然后均勻切成片，其中有很多電腦投射的錯誤觀點. 假設用戶定義分層方向和一個數據集是X = ( p1 , p2 , ... , pn )分別. 該中心的數據集X計算 (1) 假設點o x是最接近PC機的, 字首平面與中心點O是單位正常的載體, 我們定義投影面數據集的十大預測誤差點丕x 然后計算 (2) 如果ei大于預先確定的形狀誤差,則數據集X均勻,再分成兩個亞群. 這個過程一直重復,直到所有ei滿足需求. 經過切片 各點投射到相應的投影機和一個"清晰"的過程中 進行投影點排序的目的分揀是成立一個拓撲結構的平面數據以及清除錯誤數據,如高峰和重復數據建構初步C-曲線的投影面. 這是由于預測的數據點的層unorganised的錯誤填寫 但重要的是要選擇一個正確點開始排序. 排序算法是基于估計的切線向量,共分為五個步驟如下: 估計面向切線向量每個X是點在平面上 我們將K點的X最接近丕k當作樣本并表示這一數據集. K是一個用戶指定的參數，它用于控制估算準確性的起源切線向量. 如圖. 1 ( a ) ,起源切線向量的計算方法如下 (3) 取出下一點的開始點，丕X可以被選為第一起點. 假定第一啟動點和導向切線向量p0 ,分別為(圖1 ( b )款)殘值算法將先從P0開始， 一旦發(fā)現一個終點，,算法可以追溯到P0和檢索的方向 (4) 當ρ是由于形狀誤差形成的時候，將作為一個新的起點和檢索繼續(xù),其面向正切載體. 刪除雜散點--步驟( 2 ) ,下次點的起點是決定值, 我們定義循環(huán)利用這兩個點的直徑是相等距離的點并刪除所有其內的圓. ( 1 ) - ( 3 )組成一個檢索周期. 當一個周期已經完成, 各檢索點的周期都是聯系在一起,形成一個C曲線. 如果所有點在平面上標注,則算法終止. 否則一種新的回收周期,恢復檢索點, 在平面上產生了新的C-曲線. C曲線數量在不同的投影可能有所不同. 圖. 1 . 數據排序. 2.2 數據壓縮數據 預處理初步C-曲線投影面. 不過, 數據規(guī)模的曲線是非常大的,可能有大量復雜運算,超過硬件設施了有限的內存貯藏空間. 為了解決這個問題, 使用特征點的數據壓縮算法,開發(fā)壓縮重復每個平面參數多項式. 獲得解的參數化多項式曲線,應該至少有四點. 因此,每一個投影面, C-135型曲線都應考慮到,只有當相應的點數超過4使才采用最小二乘法,得到未知系數的多項式. 由于基本形狀信息的平面曲線展示了它的fps或高曲率點 我們確定參數值及相應的fps的逼近曲線如下: 目前壓縮算法是基于上述曲線的，其中包括下列步驟: (見圖. 2 ) : 找到所有的fps . 連接所有fps與直線生成多邊形. 計算距離點在C曲線的多邊形. 如果距離大于預先確定的形狀的誤差,這點是作為一種新的fp . 到步驟( 2 ) . 這個過程重復,直到所有的點的曲線,滿足其相應的距離,是在特定的形狀誤差. (2K) 圖. 2 . 數據壓縮. 各點除fps外全部刪除. 最后C-曲線則由所有fps用直線連接 3 . 數據插值 在C曲線的建立 數據庫中的C曲線為構建層(行) ,形成所謂的R曲線. 在本質上建設R曲線的目的是建立一個拓撲結構點整齊, 從而協助i找到C曲線與不足點. 所舉的例子顯示如圖. 3 ( a ) ,建設R曲線是基于預計切面,其中包括下列步驟: 估計切面每個點m -, m是一個用戶指定的參數，它用于控制精度估算的切面. 單位法線切平面可以計算單位向量3 × 3對稱 矩陣說明如下: (5) 如果λi1≥λi2≥λi3字首特征值的一個相關單位,分別有切線估計. 確定面向點 C-曲線與CI ( z ) , R曲線與RI ( p ) 點數據集X和切平面點丕t ( z0 ) . 假定算法展開投影面t ( z0 ) ,如圖. 3 ( b )中,對象點丕整齊,是在C曲線上搜索所有要點p x (6) 若ρ是由于形狀誤差形成的. 則上述不等式成立, p被稱為前排一點的檢索，否則必無取向爭論點. 為了提高工作效率, 只是點的N區(qū)域投影面t 選定計算( N是指定的用戶) . 若N是選定沿著正常的正面的T , 面向點確定整齊的定義是下一行點的檢索. 若n是沿著相應的消極點,但已確定的一點是負點的有檢索點. 這樣一來,對每一個點的C -曲線,它的兩個對象點才能確定. 新建成R型曲線相交,然后形成一個新的起點,因此增加了各自的C-曲線平面,如果它不存在的前相交(圖3 ( c )項) . 所取得的C-曲線faired使用一種基于離散曲率. 4 . 建設示范rp 雖然STL的文件已用于工業(yè)標準的快速成型機, 基于分層切片文件如SLC的檔案格式也是可以接受的快速成型機. 這里的RP模型是基于faired C-曲線采用固定分層策略的. 如圖. 4 ,假定切片是介于C曲線詞( zk )和CI 1 ( zk ' ) ,相應點, pj ,是由計算 (7) 當時( zk )和PM』( zk ' )是兩個最近點的 ( zk )和CI 1 ( zk ' ) . (5K) 圖. 4 . 數據點的切片層與C曲線. 當所有的分切層的產生點,每一層都關閉,產生一種反相模式,直接送到成型機 捏造. 5 . 應用實例 計算上述已實施的C / C是針對惠普c200工作在unigraphics環(huán)境. 一個案例就是在這里提出來說明效率的算法. 此案是一個模型,是由4個不同的數據塊. 原始數據云104,175點(見圖. 5 ) . (4K) 圖5 . 原始數據的云層. 切片方向獲得如圖. 6 ( a ) . 基于這樣的方向發(fā)展,海量數據的處理,以營造rp模式. 用一個用戶指定的形狀誤差形狀= 0.1毫米, 每一層厚度為0.2毫米. 經過數據整理和壓縮,只有16,324點保存模型 (見圖. 6 ( b )項) . 它歷時約1小時的算法,運行在惠普C200的工作環(huán)境. 最后三彎模型顯示圖7 ( A )和反相構造模型圖. 七(二) . 這種模式是SLA成型機需要大約3小時才能完成的編造. (18K) 圖6 . 模擬進程. (22K) 圖7 . 最后的模型. 6 . 結論 在這個文件中,一種新的方法被用來來處理隨意散云數據RP. 我們的方法是一種基于分層rp模型,它是直接摘自云數據并通過分層, 壓縮和交叉.無地表模型或STL文件生成. 該方法已被證明是有效的處理復雜曲面和提高運算效率的方法. 然而,我們的做法目前只能處理海量數據,無孔洞. 基于多回路所致切片云數據仍在發(fā)展中. 在另一方面,研究確定分層方向及其他參數也正在進行之中.