JP6587305B2

JP6587305B2 - デジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３ｄプロファイルポイントクラウドデータ処理方法

Info

Publication number: JP6587305B2
Application number: JP2018549816A
Authority: JP
Inventors: 博王; 鵬 ▲はう▼; 祥軍畢; 凱繁杜; 演周; 時洋朱; 希張; 亮亮蒋
Original assignee: Dalian University of Technology
Current assignee: Dalian University of Technology
Priority date: 2016-08-24
Filing date: 2017-03-14
Publication date: 2019-10-09
Anticipated expiration: 2037-03-14
Also published as: CN106372283A; JP2019510975A; CN106372283B; WO2018036138A1

Description

本発明は、航空機・宇宙飛行体構造の主荷重部材の実験ツーリングデザインの技術分野に関し、特に、デジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄプロファイルポイントクラウドデータ（以下「３Ｄ−ＰＰＣＤ」と略称）処理方法に関するものである。

キャリアロケットは、中国が世界の宇宙開発強国になることを加速化し、わが国の宇宙平和開発利用を実現する前提と基盤となる。有人月着陸計画を実施し、深宇宙探査課題を成し遂げるために、わが国ではコア機体の直径が８．５ｍ、打ち上げ能力が百トンレベルに達する大型キャリアロケットの論証・研究製作に取り組んでいる。ロケットの運搬能力を保証するために、構造の軽量化は必須且つ有効な経路である。推進剤の貯蔵チェンバーは、キャリアロケット体積の８０％を占めるので、新世代キャリアロケットＣＺ−５（直径５ｍ）の場合、貯蔵チェンバー構造重量は推進剤注入前のロケット構造総重量の２５％を占めるので、貯蔵チェンバーの構造軽量化デザインはロケットの運搬能力向上に非常に重要である。キャリアロケットの推進剤貯蔵チェンバー構造は、フロントボトム、ドラム段、リアボトムで構成され、ここで、ドラム段は幾つかのパネルを溶接してなるので、パネルの重量は直接チェンバーの重量に影響をもたらす。パネルの強度を向上させ、パネルの重量を軽減するために、主に軸方向支持力を受ける貯蔵チェンバーパネルは通常補強筋付きグリッド構造にデザインされる。材料の安定性、構造の積載効率および製造原価などの綜合要素を考慮して、国内外の大型および大型キャリアロケットの推進剤チェンバーは大抵軽質アルミニウム合金またはアルミニウムリチウム合金を使用している。新世代キャリアロケットＣＺ−５の場合、その補強筋付きグリッド形式の貯蔵チェンバーパネルの重量はロケットの推進剤注入前総重量の１０．５％を占めており、大型キャリアロケット（直径８．５ｍ）の前記論証によれば、当該比はより大きく向上する見込みであるので、補強筋付きグリッドパネルの軽量化デザイン理論と方法は大型ロケットの運搬能力を保証する不可避的なニーズとなっている。大型キャリアロケットの大きな運搬能力によって、補強筋付きグリッドパネルは高い軸方向圧力支持力の力学性能を持たなければならず、それに大型キャリアロケットの補強筋付きグリッド貯蔵チェンバーパネルの径厚比が高くなるため、パネルの初等幾何学的欠陥に対する感度も高くなり、補強筋付きグリッド貯蔵チェンバーの実際支持力は予想値に比べて遥かに低くなる。そのため、補強筋付きグリッドドラムシェル構造の軸方向圧力の極限支持力を正確に測定することは補強筋付きグリッド貯蔵チェンバーデザインを行うキーポイント技術となっている。

初等幾何学的欠陥は、補強筋付きグリッドドラムシェル構造の軸方向圧力支持力に影響をもたらす重要な要素となることを考慮して、実際に測定された初等幾何学的欠陥を予測モデルに導入することは、補強筋付きグリッドドラムシェル構造の軸方向圧力支持力を正確に予測するキーポイント技術となる。３Ｄプロファイル測定方法の発展に伴い、特にデジタル撮影方法によって、測定精度が向上する一方で、補強筋付きグリッドドラムシェル構造の３Ｄ−ＰＰＣＤは非常に膨大になる。一般的に、直径４．５ｍ、高さ２．２ｍの補強筋付きグリッドドラムシェルの３Ｄ−ＰＰＣＤは百万オーダーにも達する。百万オーダーのポイントクラウドデータは、貯蔵・処理および表示中、大量の時間とコンピューター資源が必要であるだけでなく、補強筋付きグリッドドラムシェルモデルの修正・調整効率を低下させ、モデルのフェアリング効果に影響がある。そのため、実際測定の３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化は、実際測定の幾何学的欠陥を考慮した補強筋付きグリッドドラムシェル構造に対する予測分析のキーポイント方法となっている。

現在のリバースエンジニアリングにおいて、バウンディングボックス法は実際エンジニアリングにおいて良く使われる３Ｄ−ＰＰＣＤ簡略化方式である。しかし、バウンディングボックスの大きさはユーザーにより任意に定められたものなので、構築されたモデルと初期３Ｄ−ＰＰＣＤとの間の精度を保証することができず、ポイントクラウドの特徴を失い易く、忠実度の高い３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化方法ではない。バウンディングボックス法に比べて、曲率サンプリング法は、曲率の小さいエリアでは少量のデータポイントを留保し、曲率の大きいエリアでは十分なデータポイントを留保することによって、曲面特徴を精確且つ完全に表示することができ、これによって、比較的高い精度を持つことができるが、曲率の計算は大量のコンピューター資源を消耗するので、当該計算方法による簡略化効率が低い。そのため、デジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄプロファイル向けのポイントクラウドデータ処理方法に対する研究が急に必要となっており、３Ｄプロファイルの特徴を保証することを前提として、３Ｄ−ＰＰＣＤを効率良く簡略化することができ、補強筋付きグリッドドラムシェル構造分析の予測効率をより一層向上することができる。

本発明は、主に既存デジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された百万オーダーの３Ｄ−ＰＰＣＤについて、デジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄプロファイル向けのポイントクラウドデータ処理方法を提供し、薄壁シェルの３Ｄ−ＰＰＣＤの座標変換、薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理および薄壁シェルの３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化処理を通じて、補強筋付きグリッドドラムシェルの初等幾何学的欠陥特徴を含む３Ｄ−ＰＰＣＤに対する簡略化を行い、補強筋付きグリッドドラムシェル構造に対する高効率な修正、正確な予測の目的を達成する。

具体的には以下のステップを含む。

１．薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの変換
薄壁シェル３Ｄプロファイル測定において、複数回の測定によって薄壁シェルの完全な３Ｄ−ＰＰＣＤを獲得し、座標変換法を用いて３Ｄ−ＰＰＣＤに対する座標変換を行い、前記完全な３Ｄ−ＰＰＣＤは複数の異なる座標系に分けられた測定データであり、前記座標変換方法には３Ｄ−ＰＰＣＤの回転、水平移動および比例変化処理などが含まれる、

２．薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理
測定データのノイズは、測定の質に直接影響をもたらすだけでなく、後続処理の難易度も増加させるので、ステップ１の座標変換後に得られた３Ｄ−ＰＰＣＤをフィルタリング法を用いてフィルタリング処理を行ってノイズを除去するが、前記薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理の計算方法は具体的に以下に示す。

ノイズは、一般的に隣接のサンプルデータ値と差異が大きいので、差値が一定の閾値を超えるとノイズと認められる。そのため、フィルタリング処理計算方法の基本構想は閾値を設定することであり、３Ｄプロフェイルのポイントクラウドデータと隣接エリアの平均値との差値が閾値を超えると、当該隣接エリアの平均値と同じになるようにし、さもなければデータ値は変わらない。フィルタリング処理計算方法の数学的計算式：
ここで、
は測定ポイントiデータのフィルタリング済み値、
は測定ポイントiの隣接エリア平均値、
は測定ポイントiの初期半径、Mは閾値、Nは測定ポイント数、
は測定ポイントjの測定ポイントiの隣接エリア平均値の重み係数、Lは測定ポイントiの隣接エリア半径、
は測定ポイントiの３Ｄ座標ベクトルである。

３．薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化処理
３−１：３Ｄプロファイルの特徴を失わないことを前提として、ポイントクラウドデータのオーダーを低下する目的で、ステップ２からフィルタリングされた３Ｄ−ＰＰＣＤに対する１回目の簡略化処理を行う。前記１回目の簡略化処理方法は、バウンディングボックス法やランダム採用法、均等グリッド法または非均等グリッド法などからなる。

３−２：ステップ３−１において処理された散乱した３Ｄ−ＰＰＣＤに対する局所曲面あてはめを行い、あてはめ曲面方程式を解いて、３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率値を算出し、さらに３Ｄ−ＰＰＣＤの隣接エリアの曲率平均値を算出する。前記局所曲面あてはめ方法は、円あてはめ、または放物面あてはめなどからなる。

３−３：薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化プロセスは、ポイントクラウドデータの曲率がその隣接エリア曲率の平均値を下回る原則に基づき、ポイントクラウドデータを簡略化する。３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率が隣接エリア曲率平均値より小さければ、当該３Ｄ−ＰＰＣＤを簡略化して、３Ｄ−ＰＰＣＤの高効率な簡略化を実現し、さもなければ、３Ｄ−ＰＰＣＤを留保する。

本発明によって提供されるデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法は、主に既存のデジタル撮影によって得られる薄壁実際測定の百万オーダーの３Ｄ−ＰＰＣＤにつき、薄壁３Ｄ−ＰＰＣＤの座標変換、薄壁３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理および薄壁３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化処理を通じて、補強筋付きグリッドドラムシェルの初等幾何学的欠陥特徴を含有する３Ｄ−ＰＰＣＤを簡略化する。ここで、非均等グリッド法と曲率サンプリングに基づく簡略化方法は、ポイントクラウド簡略化データに初期データの主な特徴（即ち、薄壁シェル構造の初等幾何学的欠陥特徴）を留保すると同時に、簡略化中の曲率取得算出効率を向上させ、これによって、薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤの高効率処理を実現し、補強筋付きグリッドドラムシェル構造の分析予測効率をより一層向上させ、わが国のキャリアロケットやミサイルデザインなどの航空機・宇宙飛行体分野の３Ｄプロファイル測定データ処理のキーポイント方法の一つとなることが大きく期待される。

図１は、本発明の実施例によって提供されるデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法の実現フローチャートである。図２（ａ）は、処理前の３Ｄ−ＰＰＣＤ図である。図２（ｂ）は、処理後の３Ｄ−ＰＰＣＤ図である。図３は、異なる３Ｄ−ＰＰＣＤに基づく、薄壁シェル構造の極限支持力予測結果図である。

本発明の解決使用する問題に使用される方法・プランおよび達成しようとする方法の効果をより明瞭にするために、次に添付図と実施例を結合して本発明についてさらに詳しく説明する。なお、ここで説明された具体的な実施例は、単に本説明の解釈に使われるのみであり、本発明を限定するものではない。また、説明の便宜のために、添付図は単に本発明の一部のみを示したもので、全部の内容ではない。

図１は、本発明の実施例によって提供されるデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法の実現フローチャートである。図１に示すとおり、本発明の実施例によって提供されるデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−スペース座標のポイントクラウドデータ処理方法には、以下ステップが含まれる。

１．薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの変換
薄壁シェル３Ｄプロファイル測定において、デジタル撮影方法を用いて、直径１．０ｍ、高さ０．６ｍ、壁厚２．０ｍｍである薄壁シェル構造を測定して、薄壁シェルの６つの異なるエリアの３ＤーＰＰＣＤを獲得する。また３Ｄ−ＰＰＣＤの回転、水平移動および比例変化処理を利用して、３Ｄ−ＰＰＣＤに対する座標変換を行って、薄壁シェル構造全体の３Ｄ−ＰＰＣＤを得る。

２．薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理
限界値超過隣接エリアでの平均化フィルター計算法を利用して、ステップ１から得られた薄壁シェル構造全体の３Ｄ−ＰＰＣＤに対するフィルタリング処理を行い、ノイズを除去する。

３．薄壁シェル３ＤーＰＰＣＤの簡略化方法
３−１：ステップ２において処理された３Ｄ−ＰＰＣＤを非均等グリッド法を利用して１回目の簡略化を行い、この時、３Ｄ−ＰＰＣＤは１００万から６０万に減る。
３−２：ステップ３−１から得られた３Ｄ−ＰＰＣＤを放物面あてはめ局所曲面を利用して、あてはめ曲面方程式を解いて、３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率値を算出し、さらに、３Ｄ−ＰＰＣＤの隣接エリア（２０ｍｍ）の曲率平均値を算出する。
３−３：３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率値と隣接エリアの曲率平均値を比較分析し、３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率値が隣接エリア曲率平均値より小さければ、当該３Ｄ−ＰＰＣＤを簡略化し、さもなければ、３Ｄ−ＰＰＣＤを留保し、３Ｄ−ＰＰＣＤ中の個々のデータに対する循環処理を通じて、薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化を実現するが、この時、３Ｄ−ＰＰＣＤは１万まで下がる。

図２（ａ）は、処理前の３Ｄ−ＰＰＣＤ図であり、図中のｘ、ｙ、ｚは空間座標である。図２（ｂ）は、処理後の３Ｄ−ＰＰＣＤ図であり、本発明の高効率且つ正確である特徴をさらに実証するために、図３は異なる３Ｄ−ＰＰＣＤに基づく薄壁シェル構造の極限支持力予測結果を示している。ポイントクラウドデータの修正を行っていない予測結果は高く、薄壁シェルの初等幾何学的欠陥が具現されていなかった。百万オーダーの３Ｄ−ＰＰＣＤの修正の結果は、構造のプロファイルの特徴が具現されていたが、その予測モデルの修正に十数時間もかかり、効率が極めて低かった。従来のポイントクラウドデータの簡略化修正結果は、百万オーダー３Ｄ−ＰＰＣＤ結果と差異がずいぶん大きいが、それは一部の幾何学的欠陥特徴を失ったからである。本発明に基づく３Ｄ−ＰＰＣＤの修正結果は、百万オーダー３Ｄ−ＰＰＣＤの修正結果と接近していて、本発明の正確性を説明するとともに、本発明の予測モデルの修正時間は３０分間であり、効率を著しく向上させる。

Claims

デジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法であって、ステップ１、ステップ２、ステップ３を含み、
前記ステップ１：薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの変換
薄壁シェル３Ｄプロファイル測定において、複数回の測定によって薄壁シェルの完全な３Ｄ−ＰＰＣＤを獲得し、座標変換法を用いて３Ｄ−ＰＰＣＤに対する座標変換を行い、
前記ステップ２：薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理
ステップ１の座標変換後に得られた３Ｄ−ＰＰＣＤを、フィルタリング法を用いてフィルタリング処理を行ってノイズを除去するが、前記薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理の計算方法は：閾値を設定し、３Ｄプロフェイルのポイントクラウドデータと隣接エリアの平均値との差値が閾値を超えると、当該隣接エリアの平均値と同じになるようにし、さもなければデータ値は変わらず、前記薄壁シェルの３Ｄ−ＰＰＣＤのフィルタリング処理計算方法の計算式は：
ここで、
は３Ｄプロフェイルのポイントクラウドデータの平均値、
ｆiは隣接エリアの平均値、
は測定ポイントiデータのフィルタリング済み値、
は測定ポイントiの隣接エリア平均値、
はフィルタリングされる前の測定ポイントiのデータ値、Mは閾値、Nは測定ポイント数、
は測定ポイントiの隣接エリア平均値を算出する際に用いる測定ポイント jの重み係数、Lは測定ポイントiの隣接エリア半径、
は測定ポイントiの３Ｄ座標ベクトルであり、
前記ステップ３：薄壁シェル３Ｄ−ＰＰＣＤの簡略化処理
下記のステップ３−１、ステップ３−２、ステップ３−３を含み、
前記ステップ３−１：ステップ２からフィルタリングされた３Ｄ−ＰＰＣＤに対する１回目の簡略化処理を行い、３Ｄプロファイルの特徴を失わないことを前提として、ポイントクラウドデータオーダーを下げ、
前記ステップ３−２：ステップ３−１において処理された３Ｄ−ＰＰＣＤに対する局所曲面あてはめを行い、あてはめ曲面方程式を解いて、３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率値を算出し、さらに３Ｄ−ＰＰＣＤの隣接エリアの曲率平均値を算出し、
前記ステップ３−３：３Ｄ−ＰＰＣＤの曲率が隣接エリア曲率平均値より小さければ、当該３Ｄ−ＰＰＣＤを簡略化して、３Ｄ−ＰＰＣＤの高効率な簡略化を実現し、さもなければ、３Ｄ−ＰＰＣＤを留保する、
ことを特徴とするデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法。
ステップ１において、前記座標変換法には３Ｄ−ＰＰＣＤの回転、水平移動および比例変化処理を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法。
ステップ３−１における前記１回目の簡略化処理は、バウンディングボックス法やランダム採用法、均等グリッド法および非均等グリッド法の少なくともいずれかを含む、ことを特徴とする請求項１または２に記載のデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法。
ステップ３−２における局所あてはめ方法は、円あてはめ、または放物面あてはめからなる、ことを特徴とする請求項１または２に記載のデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法。
ステップ３−２における局所あてはめ方法は、円あてはめ、および放物面あてはめの少なくともいずれかを含む、ことを特徴とする請求項３に記載のデジタル撮影によって得られる薄壁シェルの実測された３Ｄ−ＰＰＣＤ処理方法。