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復雜曲面擬合與誤差分析研究

發(fā)布時間:2017-08-31 16:43

  本文關鍵詞:復雜曲面擬合與誤差分析研究


  更多相關文章: 曲面擬合 自適應 ICP 誤差分析 STL 最小二乘法


【摘要】:近年來,由于工業(yè)科技的快速發(fā)展,特別是新型數(shù)字控制機床技術的進步,從傳統(tǒng)的機床到如今的超級加工中心以及組合機床,包括CAD/CAM等現(xiàn)代化技術手段。零件的種類也越來越趨近于多樣化,從簡單的形狀幾何體到復雜曲面化的零件,并且自由復雜曲面的應用場合日益廣泛,同時在尺寸精度上的要求越來越高,那么復雜曲面零件的生產(chǎn)和測量變成了重中之重,學者們面臨著如何提高復雜曲面零件加工精度這一難題。本文主要對復雜曲面的擬合與誤差分析進行了相關的探索與研究。本文主體內(nèi)容如下:本文在曲面擬合過程中主要分為兩個步驟,即先粗擬合后精擬合。粗擬合使用了微分進化法求初值相近值;精擬合則利用了坐標輪換等方法求得初值的精確值,此種方法的運用,解決了迭代速度過慢的缺點,促進了曲面擬合工作的進展。應用了截交線原理,實現(xiàn)了對曲線、曲面依照曲率自適應采樣。本文介紹了輪廓度公差概念,誤差分析評定的相關模型。在曲面擬合過程中,為消除不利因素的影響,采用了坐標轉(zhuǎn)換、局部坐標對齊的方法,運用了最小二乘法簡化了運算過程,最后使用了迭代最近點法以及只適用于平緩曲面的投影法構建了誤差評定的理論基礎。本文開展了自適應數(shù)據(jù)樣本采集,測點規(guī)劃及其相關誤差分析評定工作,進行了算例驗證和仿真分析,通過STL模型自動拾取,以及基于此拾取后數(shù)據(jù)點自適應生成技術進行曲面擬合,對比最近點迭代法和投影法,并進行相關誤差分析,結果證明本文應用的算法具有效率高、穩(wěn)定性強等特點,具有較好的實際應用意義。
【關鍵詞】:曲面擬合 自適應 ICP 誤差分析 STL 最小二乘法
【學位授予單位】:吉林大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TH161.1
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第1章 緒論11-17
  • 1.1 論文研究背景及意義11-13
  • 1.1.1 研究背景11-13
  • 1.1.2 研究意義13
  • 1.2 形狀誤差的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
  • 1.3 主要研究內(nèi)容15-17
  • 第2章 復雜曲面擬合技術研究17-29
  • 2.1 引言17
  • 2.2 問題描述17-19
  • 2.3 基于微分進化法的曲面粗擬合19-20
  • 2.4 結合最小二乘與最小條件原則的曲面精擬合20-22
  • 2.5 Bézier曲線理論22-27
  • 2.5.1 Bézier曲線定義22-23
  • 2.5.2 Bézier曲線性質(zhì)23
  • 2.5.3 B-spline曲線理論23-27
  • 2.6 本章小結27-29
  • 第3章 自適應的曲線曲面擬合法29-37
  • 3.1 概述29-30
  • 3.2 數(shù)據(jù)點提取30-33
  • 3.2.1 STL格式30-32
  • 3.2.2 關于截交線的數(shù)學推理32-33
  • 3.3 自適應樣本點獲取33-36
  • 3.3.1 樣本點的微積分提取思想33-35
  • 3.3.2 復雜曲面數(shù)據(jù)點采樣方法35-36
  • 3.4 本章小結36-37
  • 第4章 復雜曲面誤差分析37-55
  • 4.1 輪廓度公差37-38
  • 4.2 誤差分析評定模型38-41
  • 4.3 最小二乘法41-50
  • 4.3.1 數(shù)學模型41-42
  • 4.3.2 局部坐標系對齊42-46
  • 4.3.3 ICP算法46-47
  • 4.3.4 曲面誤差評定47-50
  • 4.4 投影法50-53
  • 4.4.1 投影法數(shù)學表達50-51
  • 4.4.2 關于平面度誤差評定方法簡介51-52
  • 4.4.3 曲面誤差分析52-53
  • 4.5 本章小結53-55
  • 第5章 仿真與結果分析55-71
  • 5.1 測點自適應生成55-59
  • 5.1.1 截交線采樣計算55-57
  • 5.1.2 截交曲面采樣計算57-59
  • 5.2 測點規(guī)劃59-65
  • 5.3 復雜曲面誤差分析65-70
  • 5.3.1 ICP法與投影法65-68
  • 5.3.2 曲面誤差評定68-70
  • 5.4 本章小結70-71
  • 第6章 總結與展望71-73
  • 6.1 總結71-72
  • 6.2 展望72-73
  • 參考文獻73-79
  • 致謝79

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本文編號:766745

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