CN116467796A - 一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法，包括如下步骤：S01：利用机器视觉技术获取产品点云数据并进行简化，对简化后的产品点云数据进行处理，获取型值点；S02：根据所述型值点创建三维型线，对所述三维型线进行填充、构建网状曲面和/或构建多截面以创建曲面片，然后合并所述曲面片，获得产品模型曲面；S03：根据所述产品模型曲面，按照设计边界值完成建模，得到产品模型；S04：对所述产品模型进行变形及承载能力损失分析，确定产品模型与理论模型之间的偏差以及承载能力损失。实现实际产品变形所带来的承载能力损失计算分析，形成设计产品在建造过程中变形产生的承载能力损失经验反馈，对潜艇耐压结构设计具有促进作用。

Description

一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法
技术领域
本发明涉及船舶数字化设计技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法。
背景技术
潜艇耐压壳体结构是能承受深水压力并具有良好水密的艇体结构，通常由圆柱壳体、圆锥壳体、锥柱结合段以及耐压液舱和横舱壁等结构组成。潜艇耐压壳体是潜艇潜入水下，保证潜艇安全的重要结构，其建造过程中因为加工和焊接变形等因素造成的承载能力损失，且建造承载能力损失计算可形成设计经验反馈，为后续设计承载能力余量形成指导意见，保障承载能力损失设计允许范围内，潜艇耐压壳体实际建造产品承载能力损失计算在潜艇设计中意义重大。
现有技术中潜艇耐压结构计算方法都是基于圆度的基础，未考虑到非圆度等因素的影响。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法，实现对总装厂实际生产的非圆度耐压壳体结构一比一模型逆向生成，完成实际产品变形所带来的承载能力损失计算分析，形成设计产品在建造过程中变形产生的承载能力损失经验反馈。
具体技术方案如下：一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法，包括如下步骤：
S01：利用机器视觉技术获取产品点云数据并进行简化，对简化后的产品点云数据进行处理，获取型值点；
S02：根据所述型值点创建三维型线，对所述三维型线进行填充、构建网状曲面和/或构建多截面以创建曲面片，然后合并所述曲面片，获得产品模型曲面；
S03：根据所述产品模型曲面，按照设计边界值完成建模，得到产品模型；
S04：对所述产品模型进行变形及承载能力损失分析，确定产品模型与理论模型之间的偏差以及承载能力损失。
优选的，所述步骤S01包括：对所述简化后的产品点云数据进行处理，将点云数据转换成三维点坐标，输出stp格式文件。
优选的，所述步骤S01还包括：利用CAA工具对所述三维点进行编号，获取型值点。
优选的，所述步骤S01中，所述对简化后的产品点云数据进行处理包括设置基准点，以及分别在X轴方向和在圆周方向进行网格划分。
优选的，所述步骤S02包括：按照指定规则连接所述型值点获得三维型线，所述三维型线包括圆周方向闭合样条曲线及X轴方向非闭合样条曲线；
所述指定规则包括：圆周方向型值点按圆周顺序连接成圆周方向闭合样条曲线，X轴方向按照X轴方向顺序连接为X轴方向非闭合样条曲线。
优选的，在所述步骤S04中，对所述产品模型变形进行分析具体为局部变形与其局部应力变化，分析包括：对所述产品模型拾取所有型值点，以及根据如下公式确定产品模型与理论模型的偏差值：
Lm-n偏差＝Lm-n-R0
式中，Lm-n为产品模型上型值点到基准点的距离；R0为理论模型上对应型值点到基准点的距离。
优选的，在所述步骤S04中，对所述产品模型的承载能力损失进行分析包括：对所述产品模型的承载能力进行有限元计算分析，得到承载能力损失值为M-N；
其中，N为所述产品模型的承载能力，M为理论模型的承载能力。
优选的，还包括步骤S05：根据所述产品模型与理论模型之间的偏差以及承载能力损失，对产品建造变形量与承载能力进行关联性分析，构建产品的有限元分析模型并进行非线性分析，完成产品的极限承载能力分析。
本发明的有益效果如下：
本发明提供了一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法，适用于潜艇耐压结构实际建造产品模型点云数据处理方法，基于CATIA V6的二次开发实现应用于潜艇耐压结构实际建造产品模型逆向生成方法，利用CATIA V6的CAA接口完成实际建造产品1:1模型曲面快速建模方法，可完成实际建造产品在可允许变形范围内的承载能力差值分析，对潜艇耐压结构设计具有促进作用。
附图说明
图1示出了本发明实施例中获取实际产品点云数据示意图；
图2示出了本发明实施例中实际产品点云数据简化示意图；
图3a示出了本发明实施例中实际产品型值点编号示意图；
图3b示出了本发明实施例中实际产品型值点编号示意图；
图4示出了本发明实施例中实际产品型值点X为1835处点型值点坐标示意图；
图5示出了本发明实施例中获取实际产品型值点三维型线示意图；
图6示出了本发明实施例中实际产品模型曲面效果示意图；
图7a示出了理论理论产品模型图；
图7b示出了本发明实施例中实际产品模型图；
图7c示出了理论理论产品模型与本发明实施例中实际产品模型对比图；
图8示出了本发明实施例中实际产品与理论产品模型偏差示意图；
图9示出了本发明实施例中对理论模型建造形变量与局部应力分析图；
图10示出了本发明实施例中对实际产品模型建造形变量与局部应力分析图；
图11示出了本发明实施例中理论模型和实际产品模型偏差值分布图；
图12示出了本发明实施例中对理论模型进行极限承载的形变量与局部应力分析图；
图13示出了本发明实施例中对理论模型进行极限承载的荷载与位移关系示意图；
图14示出了本发明实施例中对实际产品模型进行极限承载的形变量与局部应力分析图；
图15示出了本发明实施例中对实际产品模型进行极限承载的荷载与位移关系示意图。
具体实施方式
下面对本申请的实施方式作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备，不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
实施例
本发明提供了一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法，包括如下步骤：
构建实际产品模型
构建实际产品模型具体包括如下五个步骤，步骤一：获取并简化点云数据；步骤二：获取型值点；步骤三：创建三维型线；步骤四：创建曲面；步骤五：实际产品逆向生成；通过上述步骤，最终按照设计边界值完成建模，获得实际产品模型。
步骤一：获取并简化点云数据
本实施例以耐压壳圈为例，在总装厂完成耐压壳圈的制作后，利用机器视觉技术获取耐压壳圈的点云数据，并对获取的点云数据进行简化，得到简化后的点云数据。图1和图2展示了获取的点云数据，图1示出了本发明实施例中获取实际产品点云数据示意图，图2示出了本发明实施例中实际产品点云数据简化示意图。
步骤二：获取型值点
简化后的点云数据处理输出为stp格式文件，将点云数据转换成(X、Y、Z)三维点坐标。优选的，利用CAA(Component App lication Architecture)进行二次开发，即利用CATIA功能模块进行二次开发的工具，对所有的三维点进行编号，图3a和图3b示出了本发明实施例中实际产品型值点编号示意图。
取环向36个点，X＝1835处点坐标，图4示出了本发明实施例中实际产品型值点X为1835处点型值的点坐标示意图。
步骤三：创建三维型线
利用文档操作接口创建一个新的Part文档，然后通过遍历指定文件夹，优选的，所述指定文件夹为可选择的，根据设计人员选择存放数据点的文件夹夹或，遍历指定文件夹中实际产品型值点的所有txt文件，创建对应的设计表，通过在CATIAV6下运行VB程序，由CAA开发的型线快速创建命令，按照圆周方向和X轴方向连接所述型值点，获得三维型线，所述三维型线包括圆周方向闭合样条曲线及X轴方向非闭合样条曲线。
圆周方向闭合样条曲线：将型值点P1-1、型值点P1-2…型值点P1-n用Close Spline连接起来，得到闭合样条曲线Close Spline-1；将型值点P2-1、型值点P2-2…型值点P2-n用CloseSpline连接起来得到闭合样条曲线Close Spline-2；…；将型值点Pm-1、型值点Pm-2…型值点Pm-n用Close Spline连接起来得到闭合样条曲线Close Spline-m。
X轴方向非闭合样条曲线：将型值点P1-1、…、型值点型值点P2-1Pm-1用Spline连接起来得到非闭合样条曲线Spline-1；将型值点P1-2、型值点P2-2、…、型值点Pm-2用Spline连接起来得到非闭合样条曲线Spline-2；…；将型值点P1-n、型值点P2-n、…、型值点Pm-n用Spline连接起来得到非闭合样条曲线Spline-n。
连接完成所有闭合样条曲线Close Spline-1、…、Close Spline-m及非闭合样条曲线Spline-1、…、Spline-n，完成三维型线创建，图5示出了本发明实施例中获取实际产品型值点三维型线示意图。
步骤四：创建曲面
根据创建的三维型线，利用CAA开发对所述三维型线采用填充、网状曲面、多截面等命令创建曲面片，最后通过合并曲面片获得完整的实际产品模型曲面，图6示出了本发明实施例中实际产品模型曲面效果示意图。
步骤五：实际产品逆向生成
根据实际产品模型曲面，按照设计边界值完成建模，获得实际产品模型。图7a示出了理论理论产品模型图，图7b示出了本发明实施例中实际产品模型图，图7c示出了理论理论产品模型与本发明实施例中实际产品模型对比图，根据图7a、图7b、图7c，实际产品模型存在建造变形，与理论产品模型曲面不完全重合。
实际产品承载能力校核
根据理论模型与获得的实际产品模型进行比较，对实际产品承载能力进行校核，包括如下步骤：
实际产品变形分析：对实际产品模型拾取所有型值点Pm-n点，分析点Pm-n与理论模型的三维型线的偏差，其偏差值Lm-n偏差＝Lm-n-R0，式中，Lm-n为产品模型上型值点到基准点的距离；R0为理论模型上对应型值点到基准点的距离；且满足Lm-n偏差≤L0，L0为建造允许极限变形偏差，图8示出了本发明实施例中实际产品与理论产品模型偏差示意图。优选的，由机器视觉技术输出所有的点云数据，通过二次开发进行数据处理，设置基准点、X轴方向LX网格划分和圆周方向LC网格划分。点云数据基于机器视觉获取，点云数据基准点与理论模型基准点存在不一致的可能。图9示出了本发明实施例中对理论模型建造形变量与局部应力分析图，对理论模型和实际产品模型进行1Mpa载荷有限元强度计算，添加载荷后，模型会产生压力变形，对实际产品模型的建造形变产生的偏差值及对应的局部应力分析，得到建造形变量与局部应力分析结果为，理论模型最大变形2.91mm，最大中面主应力为132MPa。图10示出了本发明实施例中对实际产品模型建造形变量与局部应力分析图，实际产品模型最大变形6.89mm，最大中面主应力为138MPa。图11示出了本发明实施例中理论模型和实际产品模型偏差值分布图，图11中，横坐标表示偏差值，单位mm；纵坐标表示局部应力，单位MPa。理论模型自身偏差为零，局部应力基本均匀分布。实际产品模型不为零，其局部变形及局部应力大小与Lm-n偏差的绝对值成非线性正相关。
实际产品承载能力损失分析：将构建的实际产品模型承载能力进行有限元计算分析，理论模型耐压壳圈理论承载能力为M，构建的实际产品模型耐压壳圈承载能力为N，M-N为承载能力损失值。对承载能力损失值的分析为产品设计过程中的承载余量提供信息支撑，可帮助设计经验积累。
最终根据实际产品变形分析和实际产品承载能力损失分析所得数据，对实际产品建造变形量与承载能力关联性分析，将逆向生成的实际产品模型通过三维设计软件与有限元分析软件的接口导入有限元分析软件中，生成实际产品的有限元分析模型。借助于有限元分析软件非线性分析模块，以含实际建造缺陷产品的有限元模型为研究对象，考虑材料非线性，采用弧长法，完成实际产品的极限承载能力分析。将得到的实际产品承载能力与理论模型的设计承载能力相对比，得到实际建造缺陷对产品承载能力的影响，并将影响反馈给设计人员。
图12示出了本发明实施例中对理论模型进行极限承载的形变量与局部应力分析图，图13示出了本发明实施例中对理论模型进行极限承载的荷载与位移关系示意图，图13中，横坐标为形变量，单位mm；纵坐标为承载能力，单位Mpa。图14示出了本发明实施例中对实际产品模型进行极限承载的形变量与局部应力分析图，图15示出了本发明实施例中对实际产品模型进行极限承载的荷载与位移关系示意图，图15中，横坐标为形变量，单位mm；纵坐标为承载能力，单位Mpa。。对耐压壳体进行极限承载计算结果包括：对理论模型进行极限承载和对实际产品模型进行极限承载。理论模型的极限承载能力为2.96MPa，实际产品模型的极限承载能力为1.25MPa，计算得到实际建造缺陷对产品承载能力的影响，极限承载能力下降了1.41Mpa。
优选的，本发明提供的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，通过使用CATIAV6提供的CAA接口进行数据输入，并根据用户需求创建人机交互界面，输入设计参数实现实际建造产品的曲面快速建模。设计人员可根据实际建造产品在允许建造产生的变形量和承载能力损失数据，形成设计产品在实际建造中在允许变形范围内所带来的设计承载能力损失经验反馈，可避免在船舶设计过程中忽视建造产品在允许偏差范围内的承载能力损失。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，包括如下步骤：
S01：利用机器视觉技术获取产品点云数据并进行简化，对简化后的产品点云数据进行处理，获取型值点；
S02：根据所述型值点创建三维型线，对所述三维型线进行填充、构建网状曲面和/或构建多截面以创建曲面片，然后合并所述曲面片，获得产品模型曲面；
S03：根据所述产品模型曲面，按照设计边界值完成建模，得到产品模型；
S04：对所述产品模型进行变形及承载能力损失分析，确定产品模型与理论模型之间的偏差以及承载能力损失。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，所述步骤S01包括：对所述简化后的产品点云数据进行处理，将点云数据转换成三维点坐标，输出stp格式文件。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，所述步骤S01还包括：利用CAA工具对所述三维点进行编号，获取型值点。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，所述步骤S01中，所述对简化后的产品点云数据进行处理包括设置基准点，以及分别在X轴方向和在圆周方向进行网格划分。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，所述步骤S02包括：按照指定规则连接所述型值点获得三维型线，所述三维型线包括圆周方向闭合样条曲线及X轴方向非闭合样条曲线；
所述指定规则包括：圆周方向型值点按圆周顺序连接成圆周方向闭合样条曲线，X轴方向按照X轴方向顺序连接为X轴方向非闭合样条曲线。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，在所述步骤S04中，对所述产品模型变形进行分析具体为局部变形与其局部应力变化，分析包括：对所述产品模型拾取所有型值点，以及根据如下公式确定产品模型与理论模型的偏差值：
Lm-n偏差＝Lm-n-R0
式中，Lm-n为产品模型上型值点到基准点的距离；R0为理论模型上对应型值点到基准点的距离。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，在所述步骤S04中，对所述产品模型的承载能力损失进行分析包括：对所述产品模型的承载能力进行有限元计算分析，得到承载能力损失值为M-N；
其中，N为所述产品模型的承载能力，M为理论模型的承载能力。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的结构承载能力校核方法，其特征在于，还包括步骤S05：根据所述产品模型与理论模型之间的偏差以及承载能力损失，对产品建造变形量与承载能力进行关联性分析，构建产品的有限元分析模型并进行非线性分析，完成产品的极限承载能力分析。
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