基于改進凸包算法的葉片型面檢測.pdf

1、葉片型面一般為復(fù)雜曲面,具有變截面、強扭曲、易變形等技術(shù)特點,加工工序復(fù)雜。葉片多軸數(shù)控加工質(zhì)量對航空發(fā)動機、核電汽輪機的性能起著決定性的影響,如何快速高效的在機床原位檢測葉片已經(jīng)成為航空、核電等核心部件制造領(lǐng)域急需突破的關(guān)鍵性技術(shù)問題。本文以某型號航空發(fā)動機葉片為例,研究了從葉片測量點云快速精確提取型面參數(shù)(包括特征參數(shù)和輪廓參數(shù))方法,主要研究內(nèi)容包括:
　　應(yīng)用接觸式三座標(biāo)、柔性測量臂等多種測量傳感器,研究了葉片型面測量點云

2、的快速采集,分析了點云去噪、點云精簡等數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,并在課題組已有研究基礎(chǔ)上研究了基于葉片型面特征的粗拼合和基于自適應(yīng)距離函數(shù)的精拼合,并采用主成份分析法準(zhǔn)確提取葉片截平面法矢,為后續(xù)高精度提取葉片型面參數(shù)提供原始數(shù)據(jù)。
　　針對葉片測量點云離散分布特點,提出了基于平面矩形區(qū)域腐蝕法的改進凸包算法,定義了點與有向直線凸包區(qū)域分布的定性判別函數(shù),并分析了改進算法的計算效率。應(yīng)用提出的改進凸包算法對葉片型截面凸包數(shù)據(jù)進行有效排序,在

3、此基礎(chǔ)上提出了葉片型面特征參數(shù)(如前后緣、弦線、中弧線、最大厚度等)和輪廓參數(shù)(型線誤差、傾斜度誤差、彎曲度誤差、扭曲度誤差等)快速高效提取算法,并與傳統(tǒng)的特征參數(shù)與輪廓參數(shù)提取算法進行了比較,分析了存在高斯噪音影響下型面參數(shù)提取的穩(wěn)定性,驗證了基于改進凸包算法的型面參數(shù)提取方法在計算精度或計算效率方面的優(yōu)勢。
　　應(yīng)用本文所提出的葉片型面參數(shù)提取算法,在MATLAB軟件GUI環(huán)境下開發(fā)了葉片型面參數(shù)提取軟件模塊V1.0,該軟件模