复杂曲面的网格化自适应测点规划

摘要

cqvip:检测点的布局优化是复杂曲面类零件加工误差检测的关键。针对由多张不同特征曲面复合而成的零件模型整体的自适应测点规划困难问题,开展网格化自适应测点规划研究。将复杂曲面模型转化成细粒度的三角网格模型;进而采用三角网格边简化方法进行自适应测点规划。利用局部多项式拟合和局部曲率估算技术,实现网格顶点的自适应精简;通过顶点替代法,避免网格化离散误差的影响;采用子集选择技术,提升简化效率。实验结果表明:该方法不会引入网格化离散误差,对网格化粒度不敏感;在同样测点的情况下,最大误差较均匀采样法减小32.8%,较随机Hammersely序列法减小16.9%,均值误差则分别减小28.7%,18.5%。通过网格化能避免多张曲面间的协调处理困难问题;规划的测点能较好地反映曲面的加工质量。