CN109101761B - 一种基于实测表面形貌的装配接触的空间姿态确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于实测表面形貌的装配接触的空间姿态确定方法，从点云处理技术、装配堆叠技术入手，对实测结合面形貌数据进行多尺度分解。过滤掉对装配姿态影响较小的高频部分的形貌特征，同时去除掉了结合面测量过程当中产生的噪声。根据三点确定一个平面，找出上下两表面在进行装配是时首先接触的三点，并对找出的三点依次进行判定。以三点确定的平面的法向量来表示上下零件装配的空间姿态。依据该空间姿态指导装配体模型的构建。从而在一定程度上改善了结合面接触分析的准确性。本发明的方法使得装配体有限元模型中的初始接触设置更加符合实际要求、提高了装配体仿真分析的准确性。

Description

一种基于实测表面形貌的装配接触的空间姿态确定方法

技术领域

本发明涉及一种包含形貌的两零件装配在一起后的的空间姿态确定方法，特别是一种基于实测表面形貌的装配接触的空间姿态确定方法。

背景技术

装配连接过程中存在大量的结合面，尤其在航空航天、精密机床等高端装备中，这些结合面的接触分析对整机性能的预测有着重要的影响，实测的结合面包含多种尺度的形貌特征，另外上下两零件在装配过程中并不是理想接触，而是微凸体首先接触，这将会导致上下零件在进行装配时空间姿态发生改变，如果在进行接触问题研究时忽略这个由于装配姿态产生的偏斜误差，将很难做到对结合面摩擦、应力分布、连接刚度的精确分析。

长期以来，国内外学者对包含形貌特征的表面接触做了大量的研究。在理论解析模型方面，构建了许多经典接触模型：GW模型、GEB模型、MB模型等，但这些模型的建立都存在一定的假设条件，如微凸体之间的接触全部为峰对峰接触、不存在大变形、微凸体接触变形相互独立等、这极大的影响了利用解析模型预测结合面性能的精度。

近年来，提出了基于有限元方法的接触问题研究，这类方法的关键在于包含形貌特征的装配体有限元模型的构建。现有的有限元模型构建方法对模拟或实测点云数据直接进行有限元网格节点构建[201110429057.X]。但这种方法仅仅从零件的有限元模型构建入手，并没有考虑零件发生装配后的空间姿态的变化。

为了解决上述问题，本发明从点云处理技术、装配堆叠技术入手，对实测结合面形貌数据进行多尺度分解。过滤掉对装配姿态影响较小的高频部分的形貌特征，如粗糙度、高频波纹度等，同时去除掉了结合面测量过程当中产生的噪声。根据三点确定一个平面，找出上下两表面在进行装配是时首先接触的三点，并对找出的三点依次进行判定。以三点确定的平面的法向量来表示上下零件装配的空间姿态。依据该空间姿态指导装配体模型的构建。从而在一定程度上改善了结合面接触分析的准确性。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种考虑结合面形貌的装配姿态确定方法，从而实现后续的结合面接触性能的精确分析。

一种基于实测表面形貌的装配接触的空间姿态确定方法，步骤如下：

(1)采用平面度测量仪测试上下两零件结合面，获得两零件表面三维形貌数据A_k×3、B_k×3，A_k×3、B_k×3即为两零件的点云矩阵；其中k代表所测点的数量，第一列为x坐标值，第二列为y坐标值，第三列为z坐标值；

(2)对点云矩阵A_k×3、B_k×3进行数据处理，两零件的点云矩阵处理方式相同，只对A_k×3的数据处理进行说明；

(2.1)对点云矩阵A_k×3进行预处理，令点云矩阵A_k×3中的数据缺失点(即矩阵中标注为No Data的点)等于相邻非缺失点的平均值，获得处理后的点云矩阵A_1k×3；

(2.2)以步骤(2.1)获得的点云矩阵A_1k×3为对象，采用小波变换的方法把点云矩阵A_1k×3中对装配堆叠影响较小的高频数据过滤掉，获得所需的点云矩阵A_2k×3；

经过预处理后的点云矩阵A_1k×3为两个变量x和y的函数，通过对预处理后的点云坐标矩阵A_1k×3经过j层小波分解处理，获得包含不同尺度分量的矩阵H₁、H₂...H_j；

在幅频特性曲线上对不同尺度的形貌特征的进行识别；其中平面度、波纹度、粗糙度分别对应的空间频率为0～0.1/mm，0.1～1/mm，大于1/mm；根据分析需求，去除掉点云矩阵A_1k×3中对装配堆叠影响较小的形貌成分(主要是一些粗糙度、噪声高频尺度成分)，获得包含所需尺度形貌特征的点云矩阵A_2k×3；

(3)以步骤(2)处理后的包含所需尺度形貌特征的点云矩阵A_2k×3、B_2k×3为对象，其中B_2k×3为上端零件的点云矩阵，其z向数据在进行装配过程中发生了翻转变换，同时也有可能发生旋转变换，如图4所示，需要对B_2k×3处理过程中的z向坐标矩阵Z_1m×n做相应的翻转及旋转变换。接着将Z_1m×n矩阵中所有元素整体向上平移一段距离，即矩阵中所有的坐标元素均加上位移对应的数值，获得上端零件在配准时所用的新的点云矩阵B_2k×3。根据实际装配过程中的位置要求对两零件进行配准，然后依据三点确定一个平面，找到两零件结合面发生接触的三点，并对找出的三点依次进行判定，从而确定上下两零件装配后的空间姿态；

首先对两零件结合面进行配准，两零件在测量过程中采用的是同种测试仪器、故二者在进行测试的过程中采样间距相同，对两零件结合面处的点云做一一对应，依据两零件上基准位置(定位销孔、边界等)对两零件进行x向和y向配准；

接下来寻找两零件结合面先发生接触的三点，将上端零件沿着z向向下平移，寻找两零件结合面第一次发生接触的点，该点的x向、y向坐标(x₁,y₁)，记上端零件下表面处的接触点为点A。

以上端零件下表面的中心点与A点连线的垂直方向为轴1，如图1a所示，在判断上端零件的旋转方向时，令右手掌心正对着A点，四指朝着中心点指向A点的方向，大拇指方向即为轴1的方向，上端零件的旋转方向采用右手螺旋定则进行判定；旋转上端零件过程中寻找第二个接触点并记为点B，同时对点B的合理性进行判定，如果A点与B点的距离小于矩形零件短边的三分之一时，认为两点距离相聚过近，上下零件在配合时难以保持稳定，剔除掉已经寻找到的B点，采用同样的方法寻找新的B点，直到找到满足要求的B点为止。

接着以点A和点B连线方向为轴2，如图1b所示，令掌心正对着A、B点，四指朝着中心点指向A、B点连线的方向，大拇指方向即为轴2的方向。同样采用右手螺旋定则判断上端零件的旋转方向，旋转上端零件过程中寻找第三个接触点并记为点C，并对找出的第三点进行判定。如果中心点不在A、B、C三点所组成的三角形内，则认为上下零件在配合时难以保持稳定，剔除掉已经寻找到的C点，采用同样的方法寻找新的C点，直到找到满足要求的C点为止。一般来说由于在第二步对原始数据进行了处理，因此不会产生较多次数的判定；

根据找到的三点A、B、C的x向、y向坐标值找到下端零件配合面上的三个点D₁，D₂，D₃；以找到三点确定的平面的法向量来表示上端零件在进行装配时的空间姿态。

本发明的有益效果：本发明针对包含形貌数据的两零件的装配模型构建，提出了一种上下两零件发生初始稳定接触后的装配姿态确定方法，从而使得装配体有限元模型中的初始接触设置更加符合实际要求、提高了装配体仿真分析的准确性。

附图说明

图1a为寻找第二点过程示意。

图1b为寻找第三点过程示意。

图2为零件A测量的原始点云数据。

图3为零件A处理后的两零件表面形貌数据。

图4为装配时发生的翻转、旋转示意。

图5为零件A处理后的两零件表面形貌数据。

图6为三点确定的空间平面。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点描述的的更加清楚，下面以两个实际铣削的矩形样块A、B(60mm×60mm)进行装配接触为例(其中A块为下端零件，B块为上端零件)，结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行完整的描述。

采用平面度测量仪测试得到铣削样块的表面三维形貌数据A_k×3，B_k×3。该仪器采用非光学测量系统，分辨率为5nm，测量尺寸范围为20-200mm。其中点云矩阵A_k×3如图2所示，其中z向坐标为1000的点表示数据缺失点。

将测量所得点云矩阵A_k×3中的x、y、z坐标提取出来，获得相应分量矩阵X_m×n，Y_m×n，Z_m×n；其中数据缺失点在z向分量矩阵Z_m×n中标注为“No Data”。对这些数据缺失点进行预处理，令数据缺失点处的数据等于邻近区域非缺失点高度数据的平均值。

采用sym8小波基对测量的表面形貌数据进行8次小波分解，获得小波分解后的数据H_1m×n，H_2m×n,...H_8m×n。因为实际装配过程中粗糙度等高频成分对装配姿态影响较小，故去除掉测得的表面形貌中的高频部分H_1m×n、H_2m×n、H_3m×n、H_4m×n，获得较为宏观形貌特征的点云矩阵Z_1m×n。对于处理后的点云矩阵Z_1m×n，按照x、y坐标的排列规律，生成图3所示三维列向量矩阵A₁(x,y,z)，其中每一行的的三个数值代表相应点的x,y,z坐标。

B_k×3采用同样的数据处理方式与A_k×3一样，区别在于令B_k×3为上端零件，其z向数据在进行装配过程中发生了翻转变换，同时也有可能发生旋转变换，如图4所示，需要对B_k×3处理过程中的z向坐标矩阵Z_1m×n做相应的翻转及旋转变换。接着将Z_1m×n矩阵中所有元素整体向上平移100微米，即矩阵中所有的坐标元素加上100，最终生成图5所示新的三维列向量矩阵B₁(x,y,z)。

依据三点确定一个平面，依次找到的上下两结合面发生接触的三点A、B、C。如图6所示。并根据这三点的x向、y向坐标值在矩阵A₁(x,y,z)中找到相对应的的三个点D₁(0.9524，5.6257，0.0102)、D₂(56.1935，40.3173，0.0073)、D₃(43.8119，60，-0.000575)。

通过计算三点构成的空间平面的法向量可得(-0.00014，0.00031，1)，以此法向量来表示上下两矩形块发生装配接触时的空间姿态。

Claims (1)

1.一种基于实测表面形貌的装配接触的空间姿态确定方法，其特征在于，步骤如下：

(1)采用平面度测量仪测试上下两零件结合面，获得两零件表面三维形貌数据A_k×3、B_k×3，A_k×3、B_k×3即为两零件的点云矩阵；其中k代表所测点的数量，第一列为x坐标值，第二列为y坐标值，第三列为z坐标值；

(2)对点云矩阵A_k×3、B_k×3进行数据处理，两零件的点云矩阵处理方式相同，只对A_k×3的数据处理进行说明；

(2.1)对点云矩阵A_k×3进行预处理，令点云矩阵A_k×3中的数据缺失点即矩阵中标注为NoData的点等于相邻非缺失点的平均值，获得处理后的点云矩阵A_1k×3；

(2.2)以步骤(2.1)获得的点云矩阵A_1k×3为对象，采用小波变换的方法把点云矩阵A_1k×3中对装配堆叠影响较小的高频数据过滤掉，获得所需的点云矩阵A_2k×3；

经过预处理后的点云矩阵A_1k×3为两个变量x和y的函数，通过对预处理后的点云坐标矩阵A_1k×3经过j层小波分解处理，获得包含不同尺度分量的矩阵H₁、H₂...H_j；

在幅频特性曲线上对不同尺度的形貌特征进行识别；其中平面度、波纹度、粗糙度分别对应的空间频率为0～0.1/mm，0.1～1/mm，大于1/mm；根据分析需求，去除掉点云矩阵A_1k×3中对装配堆叠影响较小的形貌成分，获得包含所需尺度形貌特征的点云矩阵A_2k×3；

(3)以步骤(2)处理后的包含所需尺度形貌特征的点云矩阵A_2k×3、B_2k×3为对象，其中B_2k×3为上端零件的点云矩阵，其z向数据在进行装配过程中发生翻转变换，同时也有可能发生旋转变换，需要对B_2k×3处理过程中的z向坐标矩阵Z_1m×n做相应的翻转及旋转变换；接着将Z_1m×n矩阵中所有元素整体向上平移一段距离，即矩阵中所有的坐标元素均加上位移对应的数值，获得上端零件在配准时所用的新的点云矩阵B_2k×3；根据实际装配过程中的位置要求对两零件进行配准，然后依据三点确定一个平面，找到两零件结合面发生接触的三点，并对找出的三点依次进行判定，从而确定上下两零件装配后的空间姿态；

首先对两零件结合面进行配准，两零件在测量过程中采用的是同种测试仪器、故二者在进行测试的过程中采样间距相同，对两零件结合面处的点云做一一对应，依据两零件上基准位置对两零件进行x向和y向配准；该基准位置选择定位销孔或边界；

接下来寻找两零件结合面先发生接触的三点，将上端零件沿着z向向下平移，寻找两零件结合面第一次发生接触的点，该点的x向、y向坐标(x₁,y₁)，记上端零件下表面处的接触点为点A；

以上端零件下表面的中心点与A点连线的垂直方向为轴1，在判断上端零件的旋转方向时，令右手掌心正对着A点，四指朝着中心点指向A点的方向，大拇指方向即为轴1的方向，上端零件的旋转方向采用右手螺旋定则进行判定；旋转上端零件过程中寻找第二个接触点并记为点B，同时对点B的合理性进行判定，如果A点与B点的距离小于矩形零件短边的三分之一时，认为两点距离相聚过近，上下零件在配合时难以保持稳定，剔除掉已经寻找到的B点，采用同样的方法寻找新的B点，直到找到满足要求的B点为止；

接着以点A和点B连线方向为轴2，令掌心正对着A、B点，四指朝着中心点指向A、B点连线的方向，大拇指方向即为轴2的方向；同样采用右手螺旋定则判断上端零件的旋转方向，旋转上端零件过程中寻找第三个接触点并记为点C，并对找出的第三点进行判定；如果中心点不在A、B、C三点所组成的三角形内，则认为上下零件在配合时难以保持稳定，剔除掉已经寻找到的C点，采用同样的方法寻找新的C点，直到找到满足要求的C点为止；

根据找到的三点A、B、C的x向、y向坐标值找到下端零件配合面上的三个点D₁，D₂，D₃；以找到三点确定的平面的法向量来表示上端零件在进行装配时的空间姿态。

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