一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法

文档序号:5910307阅读:295来源:国知局
专利名称:一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法
技术领域
本发明属于参数测量技术领域,尤其涉及一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法。
背景技术
螺旋曲面是工业和工程中应用最为广泛的曲面之一,各种螺旋机械的工作机理均以螺旋曲面相关性质为基础,且螺旋形零部件的表面加工精度将直接影响系统的整体性能,因此螺旋曲面测量技术历来是几何量计测技术中的一项重要研究课题。目前在复杂螺旋曲面高精度测量过程中,一直没有很好的方法实现对螺旋曲面各基本几何参数测量的不确定度进行分析以衡量测量方案的正确性。

发明内容
本发明提供了一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法,旨在解决目前在复杂螺旋曲面高精度测量过程中,一直没有很好的方法实现对螺旋曲面各基本几何参数测量的不确定度进行分析以衡量测量方案的正确性的问题。本发明的目的在于提供一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法,该分析方法包括以下步骤步骤一,根据螺旋曲面端面型线及导程的理论参数,并采用网格化的数字坐标点云表达的方式建立螺旋曲面的数字化模型;步骤二,通过模拟三坐标测量机的坐标数据采样过程对螺旋曲面的数字化模型进行仿真坐标采样;步骤三,采用不同采样策略因素组合进行虚拟测量,将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为该采样策略因素组合的合理性;步骤四,向螺旋曲面的数字化模型中引入的一定噪声强度,将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为该测量方法与采样策略因素组合的抗干扰性。进一步,在步骤一中,网格化曲线的数字坐标点云的径向间隔和轴向间隔可根据细分参数灵活控制。进一步,在步骤二中,仿真坐标采样可设置接触式坐标采样时所需各采样策略因素,仿真坐标采样精度可根据螺旋曲面数字化模型的采样网格化细分程度来控制;端面型线参数测量采用补偿测量和不补偿测量两种测量方法来进行,端面型线测量的不确定度表现为其虚拟测量结果与理论值的轮廓度误差;补偿测量不确定度分析对象为测尖半径补偿后的端面型线测量值,参考为工件型线的理论值,不补偿测量不确定度分析对象为未经测尖半径补偿的端面型线测量值,参考为待测螺旋曲面的理论数字化模型经高密集度虚拟坐标采样后得到的测尖球心坐标序列;导程参数测量采用不同截面高度的型线旋转匹配来获取螺旋角度差,导程测量的不确定度表现为其虚拟测量结果与理论值的偏差。进一步,当一个螺旋曲面的型线、导程等基本几何参数确定后,便建立该螺旋曲面的数字化模型,在建模时设定螺旋曲面的轴线与坐标系的Z轴重合,起始端面与XOY面重合,曲面的表达采用网格化的数据点云形式;设某螺旋曲面导程为S,其起始端面型线上某点的坐标值为[x,y,z],模型中某型线所在端面与起始端面的距离为h,由式2-2及式2-11可得该型线上对应点的坐标值为
权利要求
1.一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法,其特征在于,该分析方法包括以下步骤 步骤一,根据螺旋曲面端面型线及导程的理论参数,并采用网格化的数字坐标点云表达的方式建立螺旋曲面的数字化模型; 步骤二,通过模拟三坐标测量机的坐标数据采样过程对螺旋曲面的数字化模型进行仿真坐标采样; 步骤三,采用不同采样策略因素组合进行虚拟测量,将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为该采样策略因素组合的合理性; 步骤四,向螺旋曲面的数字化模型中引入的一定噪声强度,将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为该测量方法与采样策略因素组合的抗干扰性。
2.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,在步骤一中,网格化曲面的数字坐标点云的径向间隔和轴向间隔可根据细分参数灵活控制。
3.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,在步骤二中,仿真坐标采样可设置接触式坐标采样时所需各采样策略因素,仿真坐标采样精度可根据螺旋曲面数字化模型的采样网格化细分程度来控制;端面型线参数测量采用补偿测量和不补偿测量两种测量方法来进行,端面型线测量的不确定度表现为其虚拟测量结果与理论值的轮廓度误差; 补偿测量不确定度分析对象为测尖半径补偿后的端面型线测量值,参考为工件型线的理论值,不补偿测量不确定度分析对象为未经测尖半径补偿的端面型线测量值,参考为待测螺旋曲面的理论数字化模型经高密集度虚拟坐标采样后得到的测尖球心坐标序列; 导程参数测量采用不同截面高度的型线旋转匹配来获取螺旋角度差,导程测量的不确定度表现为其虚拟测量结果与理论值的偏差。
4.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,当一个螺旋曲面的型线、导程等基本几何参数确定后,便建立该螺旋曲面的数字化模型,在建模时设定螺旋曲面的轴线与坐标系的Z轴重合,起始端面与XOY面重合,曲面的表达采用网格化的数据点云形式;设某螺旋曲面导程为S,其起始端面型线上某点的坐标值为[X,y, z],模型中某型线所在端面与起始端面的距离为h,由式2-2及式2-11可得该型线上对应点的坐标值为
5.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,在三坐标测量机对螺旋曲面型线测量的过程中,测量软件根据设定增量K和后两个触测点位置的测尖圆心坐标来确定下一次测头的逼近方向,测头的逼近方向ni+2垂直于后测两个触测点位置的测尖圆心Oi与0i+1之间的直线,逼近路径上的点P与0i+1之间的距离等于增量K ;测量软件将从第一个边界点开始,以设定的增量连续采点,当到达终止边界点时停止采样;对于恒增量步进采样,增量K为恒定值;对于变增量步进采样,在初始增量K值步进的情况下仿真触测得到测尖球心坐标0i+2,若0i+2、0i+1所在直线与Pi+1、0i+1所在直线之间的夹角Θ超过阀值t,则将测头回退到上一级位置,以相同的逼近方向ni+2和特殊的增量K’重新触测一次,K’可按下式计算
6.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,对待测曲面进行连续采样前,需设定两个初始的测尖球心坐标及其逼近方向、测头半径、步长参数以及采样终止边界,进一步包括以下步骤 给定测尖球心起点坐标、逼近矢量、测头半径、模型噪声等参数; 通过初始参数求出球形测尖在待测螺旋曲面上的投影区域网格片段; 控制细分参数,将投影区域网格片段进行粗略细分; 粗略迭代逼近获取测尖球心和其在投影区域网格片段上接触点的坐标粗略值; 在粗略的接触点附近的较小网格区域内控制细分参数进行精确网格化; 以粗略的测尖球心坐标为起点精确迭代逼近获取测尖球心和其在精确网格片段上接触点的坐标值。
7.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,对于型线的补偿测量不确定度分析,选取经测尖半径补偿后的型线坐标点云数据,参考为工件型线的理论值,进行轮廓度误差的评价,评价结果作为该测量过程的不确定度,进一步包括以下步骤 初始化各采样策略因素,对曲面的网格化模型进行仿真坐标采样获取型线坐标数据;对型线坐标数据进行预处理分析,若型线的采集数据未能到达终止边界附近,则说明测头半径参数选择不当使仿真坐标采样程序在采样过程中中断退出,需用较小的测头半径代替现有的测头半径值; 采用等局面虚拟再测量补偿法对型线数据进行测尖半径补偿; 对型线数据点进行螺旋共Z处理,使其分布在同一 Z平面内; 对型线数据点进行NURBS曲线拟合; 以理论型线为参考,进行轮廓度误差评价,评价结果即反映该测量方案的不确定度。
8.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,由于测尖球心轨迹曲面与待测转子表面互为等距的同导程螺旋曲面,两者之间的偏置距离为测尖半径r。若导程已知,获得测尖球心坐标序列后,可将其采用NURBS拟合细化,并通过螺旋曲面建模构造出测尖球心轨迹曲面,在其内侧以同样的测尖半径r值进行一次模拟坐标测量机截面扫描的仿真坐标采样得到一条仿真测量型线,此型线即已对测尖球心坐标序列完成补偿,且此种方法补偿出来的型线的型值点在一个Z截面,不需要进行旋转共Z处理。
9.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,对于型线的补偿测量不确定度分析,选取经测尖半径补偿后的型线坐标点云数据,参考为工件型线的理论值,进行轮廓度误差的评价,评价结果作为该测量过程的不确定度,进一步包括以下步骤 理论型线的测量数据可根据理论型线的数学表达,根据螺旋曲面及其等距面的几何关系计算获得,也可通过仿真坐标采样获取密集的测量型线数据点,进行NURBS拟合获得; 初始化各采样策略因素,对曲面的网格化模型进行仿真坐标采样获取型线测量数据; 对型线数据点进行NURBS曲线拟合; 以理论型线的测量数据为参考,进行轮廓度误差评价,评价结果即反映该测量方案的不确定度。
10.如权利要求1所述的分析方法,其特征在于,对于导程测量不确定度分析,选取同一齿上几组不同截面高度未经测尖半径补偿的型线坐标点云数据进行旋转匹配获得旋转角度值,通过导程计算公式进行计算获得导程测量值,将测量值与理论值对比,对比结果作为该测量过程的不确定度,进一步包括以下步骤 对一条螺纹上的端面型线段按不同高度位置依次进行仿真坐标采样; 对拟合型线段进行特征点的提取,对特征点进行旋转匹配得到粗略的旋转角度值。设定一条拟合型线为参考型线,提取另一条拟合型线上的若干型值点并将其在粗略旋转角度值左右的一定区间内针对参考型线进行最优的旋转匹配,最优解的判定条件为型值点到参考型线上的距离的平方和最小,进而求出精确的旋转角度值; 计算两型线的轴向高度差; 根据旋转角度值和轴向高度差计算出导程值,存在多组导程值时,在计算最终的导程值时采取加权平均的数据处理方法; 计算导程测量值与理论导程值的偏差,计算结果反映该测量方案的不确定度。
全文摘要
本发明属于参数测量技术领域,提供了一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法,根据螺旋曲面端面型线及导程的理论参数建立螺旋曲面的数字化模型;通过模拟三坐标测量机的坐标数据采样过程对螺旋曲面的数字化模型进行仿真坐标采样;采用不同采样策略因素组合进行虚拟测量,将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为采样策略因素组合的合理性;向数字化模型中引入噪声强度,将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为测量方法与采样策略因素组合的抗干扰性;该分析方法将不确定度分析结果直接反应各采样策略因素组合的合理性和测量方法与采样策略因素组合的抗干扰性,反复修改各采样策略因素进行不确定度分析,获取了较优的实际测量方案。
文档编号G01B21/00GK102997875SQ20121036087
公开日2013年3月27日 申请日期2012年9月20日 优先权日2012年9月20日
发明者赵前程, 杨天龙, 尹喜云, 黄东兆, 伍济钢, 卫枝梅, 徐潺, 陈中柱, 袁贤松 申请人:湖南科技大学
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