[發明專利]一種基于語義信息的復雜零件逆向工程CAD建模方法無效
| 申請號: | 201210052836.7 | 申請日: | 2012-03-02 |
| 公開(公告)號: | CN102622478A | 公開(公告)日: | 2012-08-01 |
| 發明(設計)人: | 盧科青;王文;吳堯鋒;陳子辰 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 林懷禹 |
| 地址: | 310027 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 語義 信息 復雜 零件 逆向 工程 cad 建模 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種逆向工程CAD建模方法,尤其是涉及一種基于語義信息的復雜零件逆向工程CAD建模方法。
背景技術
復雜零件是指具有復雜幾何外形或空間結構,能夠實現復雜或特殊功能的機械零件,它大量存在于運載、能源、國防等工程領域,如汽車發動機缸體與缸蓋、汽輪機葉片、船艦螺旋槳等。隨著現代高端裝備制造業的發展,為了使產品實現超精密、超高速、復雜功能集成等卓越的性能,復雜零件的開發與應用越來越廣泛。
復雜零件一般為所屬產品的核心部件,由于要實現復雜或特殊的功能,復雜零件的設計往往投入大、周期長,需要多學科知識的組合優化,需要反復修正與持續改進。在沒有原始設計資源的情況下,直接用正向設計的方式試圖快速地完成復雜零件的設計非常困難,甚至無法完成符合功能需求的數字化模型。
逆向工程是將產品實物原型轉化為數字化模型的有關計算機輔助技術、數字化測量技術和幾何模型重建技術的總稱,是消化、吸收先進技術,實現新產品快速開發的重要技術手段。運用逆向工程技術對復雜零件進行創新設計,可以充分利用現有的設計資源,實現復雜零件的快速開發。
現有的逆向工程CAD建模流程如圖1所示,它是一種通用的方法,主要針對普通型零件。復雜零件由于其復雜的外形或結構,如果直接運用現有的逆向工程CAD建模方法,則可能出現如下問題:(1)逆向造型過程將涉及大量的人機交互,需要逆向設計者具備很強的專業基礎知識和豐富的工作經驗;(2)復雜零件形貌數據量大,且一般為多傳感器測量的組合數據,造型過程中需要耗費大量的內存資源,需要配備高性能、高價位的計算機或服務器;(3)涉及復雜曲面或結構的重建,造型難度大,設計周期長,設計效果不理想;(4)通用算法在復雜零件造型過程中失效。據統計,對于復雜零件,用于CAD模型重建環節的工作量占據整個逆向工程流程的90-95%,嚴重阻礙了復雜零件逆向工程CAD建模的發展與應用。
發明內容
針對復雜零件,本發明的目的在于提供一種基于語義信息的復雜零件逆向工程CAD建模方法,該方法將充分利用測量過程中的“隱式信息”簡化CAD模型重建過程,提高復雜零件CAD模型重建的準確性、穩定性與可靠性。
本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:
該方法的實現流程為:首先對零件的形貌進行測量,數據獲取,然后進行逆向工程CAD模型重建,接著以獲得的CAD模型為基礎進行創新設計,形成新產品原型,然后對該新產品原型進行計算機輔助分析,并根據分析結果對原型進行修改,然后循環上述流程直至獲得新產品原型,最后通過生產制造獲得新產品;其特征在于:所述的獲取數據,然后進行逆向工程CAD模型重建為獲取語義信息數據,然后進行基于語義信息的逆向工程CAD模型重建,該方法的步驟如下:
1)用數字化測量傳感器對復雜零件進行測量,記錄測點的坐標信息,同時記錄測量過程中的建模隱式信息;
2)利用語義信息模型,將測點的坐標信息與對應的隱式信息表達成語義信息,然后將語義信息傳遞到CAD模型重建模塊;
3)CAD模型重建模塊首先對語義信息進行解析,獲得測點的坐標信息,同時將隱式信息解析成輔助建模信息;
4)以輔助建模信息為引導完成基于語義信息的復雜零件CAD模型重建,包括基于語義信息的數據預處理、基于語義信息的數據分割、基于語義信息的特征識別、基于語義信息的設計參數還原和基于語義信息的數字化建模。
所述的數字化測量傳感器為接觸式測量傳感器或非接觸式測量傳感器。
所述的對復雜零件進行測量,使用一種測量傳感器完成測量或使用多種測量傳感器完成測量。
所述的隱式信息包括:測量規劃策略信息、測量數據對應的測量設備信息、測量數據對應的測量傳感器信息、被測量復雜零件的功能信息、被測復雜零件的整體、局部幾何特征信息或測量環境信息。
所述的輔助建模信息包括:模型重建工作坐標系,邊界輪廓信息,測量數據類型及其分布域信息,測量數據精度信息,測量數據的局部有序信息和空間規律信息,數據拼合標志的坐標信息,復雜零件的空間對稱性信息,復雜零件中局部特征的空間分布信息,測量人員信息或測量過程中的氣溫和氣壓信息。
所述的基于語義信息的數據預處理包括:基于語義信息的異常點處理、基于語義信息的數據平滑、基于語義信息的半徑補償、基于語義信息的數據壓縮或基于語義信息的數據拼合。
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