CN104881514B - 一种面向3d打印的壳状部件轻量化建模系统 - Google Patents
一种面向3d打印的壳状部件轻量化建模系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种面向3D打印的壳状部件轻量化建模系统，属于计算机辅助设计、工业设计制造领域。面向3D打印的壳状部件轻量化建模系统是在给定特征约束和受力工况条件下，通过热扩散对模型受力分布进行模拟，并将模拟数值与模型厚度进行对应，得到初步优化模型。然后，通过3D打印得到实体实验模型，并对实验模型进行工程受力验证。进一步，根据工程验证情况，通过扩散参数调整热扩散程度，使得优化模型的厚度更加逼近实际受力要求。最终，通过上述循环迭代过程，得到满足受力要求的重量优化模型。
Description
技术领域
本发明适用于具有壳状结构的部件模型轻量化，属于计算机辅助设计、工业设计制造领域，特别是适用于汽车轻量化设计与制造领域。
背景技术
随着制造业的蓬勃发展，节能、环保成为该产业发展中的一项关键研究课题，其中轻量化设计就是其重点研究方向。另一方面，3D打印被称为第三次工业革命的重要标志，是目前国内外的研究热点，其在个性化、多样化等方面的优势，给很多领域(尤其是制造业)带来了新活力，在航空航天、生物医学、汽车制造业等领域发挥其独特的作用，给相关行业带来新的发展机遇。研究面向3D打印的壳状模型轻量化是突破传统制造局限的重要方式，也是亟需解决的问题。
在轻量化设计方面，国内外很多研究者开展了相关研究工作，但是大部分方法关注在研究结构优化方面，且多是针对冲压成型模型的研究。而类似于汽车外壳的壳状结构模型的优化也是轻量化中的一个不可或缺的环节，但该方面的成果至今尚未见报道。在3D打印方面，关于打印模型的结构优化近年来也引起研究者注意，如研究结构支撑，重心优化，以及实体模型内部优化等，分别从打印过程稳定性，打印实物稳定性，以及打印成本优化角度给出了解决方案。然而，在壳状模型优化方面的研究则较少。
鉴于上述原因，本发明利用3D打印在个性化方面的优势，提出了一种基于热扩散的壳状模型轻量化方法，并建立具有数值模型模拟、3D打印、以及工程验证的一整套壳状模型轻量化建模系统。具体地，在给定特征约束和受力工况(外力)条件下，通过热扩散对受力分布进行模拟，并将模拟数值与模型厚度进行对应，得到初步优化模型。然后，通过3D打印得到实体实验模型，并对实验模型进行工程受力验证。进一步，根据工程验证情况，通过扩散参数调整热扩散程度，使得优化模型的厚度更加逼近实际受力要求。最终，通过上述循环迭代过程，得到满足受力要求的重量优化模型。实验效果显示，该方法能够在满足实际受力情况下减重达30％，同时大大缩短了壳状模型研发周期，具有有效性和高效性。
发明内容
本发明提出一种基于热扩散的壳状模型轻量化方法，建立具有数值模型模拟、3D打印、以及工程验证的一整套壳状模型轻量化建模系统。
本发明的核心是在给定特征约束和受力工况(外力)条件下，通过热扩散对模型受力分布进行模拟，并将模拟数值与模型厚度进行对应，得到初步优化模型。然后，通过3D打印得到实体实验模型，并对实验模型进行工程受力验证。进一步，根据工程验证情况，通过扩散参数调整热扩散程度，使得优化模型的厚度更加逼近实际受力要求。最终，通过上述循环迭代过程，得到满足受力要求的重量优化模型。
一种面向3D打印的壳状部件轻量化建模系统，具体步骤如下：
(一)模型特征分析及提取
(1)自动特征提取
对于模型几何信息特征，利用改进的基于张量投票的方法对模型几何特征进行分析和提取,该方法能够提取壳状模型的重要几何特征，主要包括棱角及线条等特征。具体地，网格点vi的法向投票张量可以表示成
其中，tj表示三角面片，Nt(vi)表示vi点相邻三角面片集合，表示三角面片tj的法向量，μj表示权系数。该张量还可表示成
NT(vi)＝λ1e1e1 T+λ2e2e2 T+λ3e3e3 T，
其中，λi(λ1>λ2>λ3≥0)和ei分别是张量矩阵的特征值和特征向量，i＝1,2,3。这里e1、e2、e3相互垂直，表示该点的三个特征方向，其中最小特征值λ3对应的特征向量e3所在直线方向成为特征主方向。通过判断特征值对模型点进行分类(点、线、面)。该方法对线条类型特征具有较好效果，能提取模型中的线特征。
(2)其它特征交互提取
对于非几何特征的其它重要特征，用户可以根据经验手动进行补充，如支撑特征等，形成类似结构支架的特征骨架。为下一步模拟提供特征约束。
(二)基于热扩散的受力模拟和模型厚度优化
热扩散是常见的物理现象，它具有光滑、稳定及鲁棒等特性，在众多领域都有着广泛的应用。在内表面S上，利用热扩散来模拟模型受力分布，进一步，将热扩散得到的热量场与模型厚度相对应，然后对模型厚度进行优化，得到重量优化模型。
(1)基于热扩散的受力模拟
模型上的热扩散是由热方程来控制的，扩散方程可表示成
其中，F是热源点集合(在扩散过程中保持温度不变)，f0(*)是初始值函数。
离散情况下，点vi与vj间的热核可以表示成
其中，λi和φi分别是模型Laplace算子对应矩阵的特征值和特征向量，n是特征值的个数。
热核的多尺度性隐含着，当时间变量很小的时候，热核可以用局部测地距范围内核函数很好地逼近。为了提升计算速度，提出使用局部卷积进行热扩散过程的模拟。一点vi的局部扩散区域可定义为
Ωt i＝{vj|ht(vi,vj)>δ(t)},
其中，δ(t)为扩散阈值。给定初始热量值f0，一次卷积后的热量值可表示为
其中，表示成矩阵形式
Ft＝AtF0，
其中，Ft＝[f(v1,t),…,f(vm,t)]T，m为模型点个数，F0＝[f0(v1),…,f0(vm)]T，At是稀疏矩阵，它的元素可以表示成
进一步，热扩散过程可以转化成稀疏矩阵与向量的乘积，即
其中，t0为局部扩散区域对应的扩散时间，k为乘积次数。由于只需计算一次，而且矩阵是稀疏矩阵，所以热扩散的计算效率得到大大提升。
因此，给定一个壳状带厚度壳状模型M，其对应的内表面记为S。公式(1)中F包括特征点，S的边界点，以及受力工况的最大值点(源点)。给定受力工况，每个工况都通过公式(2)得到一个热量场，最后，在多个扩散场中取最大值最，得到的满足多种受力工况约束下的热扩散场。
(2)模型厚度优化
得到内表面S上的热扩散之后，将其与模型M厚度进行对应，然后通过变形M的内表面得到厚度优化模型具体地，厚度优化过程可分为两个步骤：
步骤1：厚度对应。S上热量场最大值对应厚度最大值，热量场最小值对应厚度最小值，其余位置厚度可以根据热量场值插值获得。
步骤2：内表面变形。步骤1得到模型优化厚度后，通过内表面变形的方式，将内表面向外表面方向移动，使之与外表面间距离等于计算所得模型厚度，即可获得最终的优化模型
(三)3D打印及工程受力验证迭代优化
对于优化后的模型，有两个主要评价条件：(1)模型重量优化程度；(2)模型受力情况是否满足要求。通过3D打印得到实验模型，然后对上述两方面进行工程验证，再根据试验结果来调整热量场模拟，最终通过迭代的方式得到满足给定受力要求的重量优化模型。具体地，迭代过程如下：
情况1：模型满足受力要求，可以继续优化重量，减少热扩散模拟过程中的卷积次数(k＝k-1)，然后再进行3D打印及工程受力验证。
情况2：模型不满足受力要求，重量优化过度，增加扩散模拟过程中的卷积次数(k＝k+1)，然后再进行3D打印及工程受力验证。
情况3：模型满足受力要求，且重量不可继续优化(如果继续优化则不满足受力要求)，停止迭代，得到最终重量优化模型。
本发明的面向3D打印的壳状部件轻量化建模系统，属于计算机辅助设计、工业设计制造领域。主要包括模型特征提取，热扩散模拟和厚度优化，以及3D打印和工程验证几个主要步骤。本发明提出一种基于热扩散的壳状模型轻量化方法，并建立具有数值模型模拟、3D打印、以及工程验证的一整套壳状模型轻量化建模系统，真正实现了壳状模型的轻量化。另外，该发明还使得壳状模型设计优化周期大大缩短，在提高了模型在3D打印制造过程的速度同时还可以节省打印材料。
附图说明
图1是壳状结构模型轻量化流程图。
图2是应用本发明的壳状结构模型实验结果图。
图3是应用本发明的壳状结构模型受力图。
具体实施方式
本发明实施具体可分为特征提取，热扩散模拟和厚度优化，3D打印及工程受力验证几个主要步骤：
(一)特征提取
给定一个壳状带厚度壳状模型M,S为其对应的内表面。首先需对模型内表面S进行特征分析，这里包括两部分：几何信息特征自动提取和其它特征交互提取。前者主要用来分析和提取模型自身的几何特征，如棱线特征等；后者主要用来补充模型其它特征，如主要受力支撑部位等非几何特征。这里特征起到类似结构骨架作用，为下步优化提供约束信息。
网格点vi的法向投票张量
其中权系数μj设置为1。一般情况下，壳状模型几何特征主要是线特征，对于不明显的线特征，可通过辅助考虑其与一环邻域点的特征主方向的一致性进行线特征提取，这里如果两个特征主方向的夹角小于15度就认为符合一致性。
(二)扩散模拟和厚度优化
1.扩散场模拟
一点vi的局部扩散区域Ωt i＝{vj|ht(vi,vj)>δ(t)},其中扩散阈值δ(t)设置为0.01/(1+t)。在热扩散过程中，当k＝0时，热量场Fk就是初始热量场。随着卷积次数k的增加，热量扩散到更大的范围，且k次卷积后的热量场相当于原始热量场经过kt0时间扩散后得到的热量场。t0的值设为使得局部扩散区域大约在2-环邻域，即可通过调整卷积次数k得到不同程度的扩散场。
给定内表面模型S，公式(1)中F包括特征点，S的边界点，以及受力工况的最大值点(源点)。初始热量值f0在没有给定受力工况约束条件下默认值为0。如果给定受力工况，初始热量值f0根据受力工况设置，其最大值为1，最小值为0。这里的受力工况可以是多个，每个工况都通过公式(2)得到一个热量场。对于每个模型点，在多个扩散场中对应位置取最大值最，最终即可得到满足多种受力工况约束下的热扩散场。
2.厚度优化
内表面S是可变形层，即在不改变外形的前提下，通过改变内表面S来优化模型M厚度。假设原始模型M为均匀厚度(2.5mm)，另外，根据制造材料性质及实验验证，将优化模型最薄厚度设定为(1mm)，即，优化后模型的最厚位置厚度为2.5mm，最薄位置厚度为1mm(需要注意的是，这里最厚和最薄厚度都是可以根据实际情况调整的，这里为了方面说明设置为固定值)。厚度优化过程：
步骤1：厚度对应。S上热量场最大值1对应厚度值2.5mm，热量场最小值对应厚度1mm，其余位置厚度可以根据热量场值插值获得。
步骤2：内表面变形。步骤1得到模型优化厚度后，通过内表面变形的方式，将内表面向外表面方向移动，使之与外表面间距离等于计算所得模型厚度，即可获得最终的优化模型
(三)3D打印及工程受力验证
这里，通过3D打印得到实验模型，然后对两方面条件((1)模型重量优化程度；(2)模型受力情况是否满足要求)进行工程验证，再根据试验结果来调整热量场模拟，最终通过迭代的方式得到满足给定受力要求的重量优化模型。迭代过程：
情况1：模型满足受力要求，可以继续优化重量，减少热扩散模拟过程中的卷积次数(k＝k-1)，然后再进行3D打印及工程受力验证。
情况2：模型不满足受力要求，重量优化过度，增加扩散模拟过程中的卷积次数(k＝k+1)，然后再进行3D打印及工程受力验证。
情况3：模型满足受力要求，且重量不可继续优化(如果继续优化则不满足受力要求)，停止迭代，得到最终重量优化模型。
(四)实验结果
使用C++利用Visual Studio 2008将上述提案在不同3D壳状模型上进行模拟仿真，实验均可以达到理想效果。从结果来看，优化方法在特征位置具有较厚厚度，而在受力要求小的地方厚度则较薄，并且不同厚度之间的过度非常光滑，如下所示。实验中几乎所有模型的重量优化都可达30％。如图2所示。
模型受力要求可以根据实际情况以及应用对象来设定，例如，汽车模型顶部承受压力条件：要求优化模型在顶部承受800N的均布载荷工况下，顶部载荷施加处节点位移与原始模型相比不大于5％，即优化后强度不能小于原来的5％，如下所示。通过迭代优化过程，即可得到重量优化的且满足要求的汽车模型。这里需要说明的是，初始优化对最终结果没有影响，一个好的初始优化结果，会加快优化过程。
Claims (1)
1.一种面向3D打印的壳状部件轻量化建模系统，其特征在于步骤如下：
(一)模型特征分析及提取
(1)自动特征提取
对于模型几何信息特征，利用改进的基于张量投票的方法对模型几何特征进行分析和提取,该方法能够提取壳状模型的重要几何特征，主要包括棱角及线条；网格点vi的法向投票张量表示成
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其中，tj表示三角面片，Nt(vi)表示vi点相邻三角面片集合，表示三角面片tj的法向量，μj表示权系数；该张量还可表示成
NT(vi)＝λ1e1e1 T+λ2e2e2 T+λ3e3e3 T，
其中，λi，λ1＞λ2＞λ3≥0和ei分别是张量矩阵的特征值和特征向量，i＝1,2,3；e1、e2、e3相互垂直，表示该点的三个特征方向，其中最小特征值λ3对应的特征向量e3所在直线方向成为特征主方向；通过判断特征值对模型点进行分类；
(2)其它特征交互提取
对于非几何特征的其它重要特征，根据经验手动进行补充，形成类似结构支架的特征骨架；
(二)基于热扩散的受力模拟和模型厚度优化
(1)基于热扩散的受力模拟
模型上的热扩散是由热方程来控制，扩散方程表示成
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其中，λi和φi分别是模型Laplace算子对应矩阵的特征值和特征向量，n是特征值的个数；
使用局部卷积进行热扩散过程的模拟；一点vi的局部扩散区域定义为
Ωt i＝{vj|ht(vi,vj)＞δ(t)},
其中，δ(t)为扩散阈值；
给定初始热量值f0，一次卷积后的热量值表示为
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其中，表示成矩阵形式Ft＝AtF0，
其中，Ft＝[f(v1,t),…,f(vm,t)]T，m为模型点个数，F0＝[f0(v1),…,f0(vm)]T，At是稀疏矩阵，元素表示成
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其中，t0为局部扩散区域对应的扩散时间，k为乘积次数；只需计算一次，矩阵是稀疏矩阵；
给定一个壳状带厚度壳状模型M，其对应的内表面记为S；公式(1)中F包括特征点、S的边界点、受力工况的最大值点；给定受力工况，每个工况都通过公式(2)得到一个热量场，最后，在多个扩散场中取最大值，得到满足多种受力工况约束下的热扩散场；
(2)模型厚度优化
得到内表面S上的热扩散之后，将其与模型M厚度进行对应，然后通过变形M的内表面得到厚度优化模型M；厚度优化过程分为两个步骤：
步骤1：厚度对应：S上热量场最大值对应厚度最大值，热量场最小值对应厚度最小值，其余位置厚度根据热量场值插值获得；
步骤2：内表面变形：步骤1得到模型优化厚度后，通过内表面变形的方式，将内表面向外表面方向移动，使之与外表面间距离等于计算所得模型厚度，即获得最终的优化模型M；
(三)3D打印及工程受力验证迭代优化
通过3D打印得到实验模型，然后对模型重量优化程度和模型受力情况两方面进行工程验证，再根据试验结果来调整热量场模拟，最终通过迭代的方式得到满足给定受力要求的重量优化模型；迭代过程如下：
情况1：模型满足受力要求，继续优化重量，减少热扩散模拟过程中的卷积次数k＝k-1，然后再进行3D打印及工程受力验证；
情况2：模型不满足受力要求，重量优化过度，增加扩散模拟过程中的卷积次数k＝k+1，然后再进行3D打印及工程受力验证；
情况3：模型满足受力要求，且重量不可继续优化，停止迭代，得到最终重量优化模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510182425.3A CN104881514B (zh) | 2015-04-17 | 2015-04-17 | 一种面向3d打印的壳状部件轻量化建模系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510182425.3A CN104881514B (zh) | 2015-04-17 | 2015-04-17 | 一种面向3d打印的壳状部件轻量化建模系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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| 基于微分方法的网格曲面分析和处理;王胜法;《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20131015(第10期);第I138-52页 * |
| 采用张量投票理论的三角网格特征边提取算法;张慧娟等;《计算机辅助设计与图形学学报》;20110131;第23卷(第1期);第62-70页 * |
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