基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建模型构建

为精准控制航空发动机叶片型面数据,设计出更符合实际应用需求的发动机叶片,针对基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建模型构建方法展开研究;按照逆向工程原理,采集三维数据样本,并根据误差修正条件,定义发动机叶片三维数据的拓扑关系,从而分析三维数据样点的邻域形式,实现航空发动机叶片三维数据的邻域构建;实施对三维数据的点云拼接处理,遵循三维拟合原则,提取完整的发动机叶片边界,再根据三维重建节点配置需求,确定重建四元数的取值范围,推导具体的重建模型表达式,完成基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建模型的构建;实验结果表明,上述模型的应用可以保证建模时标志点、三维重建后标志点间的坐标误差不超过0.5 mm,符合精准构建航空发动机叶片的实际应用需求。

A Model Study of Three-Dimensional Wind Field Analysis from Dual-Doppler Radar Data

A three-dimensional wind field analysis sollware based on the Beigng-Gucheng dual-Doppler weather radar system has been built, and evaluated by using the numerical cloud model producing storm flow and hydrometeor fields. The effects of observation noise and the spatial distribution of wind field analysis error are also investigated.

基于波动趋势分段的风电功率区间预测

风电的波动性制约着其预测的准确性,为此,在对风电序列变化趋势进行分析的基础上,提出一种基于风电功率波动趋势分段的区间预测方法。首先,在全时段上应用平均滤波算法和滑动窗口提取功率变化趋势及转折点,针对传统分段方法仅考虑相邻转折点间功率变化率的问题,提出一种改进的双时段划分方法来得到分段结果。然后,综合不同时段功率误差的特点,提出一种分段预测方法:对突变时段和非突变时段分别应用k-means算法得到聚类结果,基于非突变时段聚类结果得到非突变时段的误差区间,基于突变时段聚类结果建立分类的误差云模型得到突变时段的误差区间,叠加确定性预测模型的预测值得到全时段区间预测结果。最后,利用Elia的风电数据进行算例分析,结果表明所提方法的风电功率区间预测效果更优。

基于云模型和离散卡尔曼滤波的临时看台结构动荷载识别

人群荷载的作用,包括人群的拥挤和跳跃、摇摆等产生的动荷载常常是看台等临时设施结构安全的重要影响因素,而国内外学者对看台等临时结构荷载识别工作研究较少,因此有必要对此类结构进行人群等荷载的快速识别研究。提出基于云模型和离散卡尔曼滤波的临时看台结构动荷载识别方法,首先介绍了云模型和离散卡尔曼滤波的基本原理,然后基于离散卡尔曼滤波器推导出荷载识别算法并利用云模型技术进行优化,以有效解决了测量误差、环境噪声等带来的干扰问题,最后应用临时看台结构进行了数值仿真,并与未优化卡尔曼滤波算法的荷载识别方法进行对比。数值仿真结果表明该方法对临时看台结构具有良好的动荷载识别性能。

机载激光点云构建黄土高原复杂地貌区精细DEM实验研究

西部黄土高原是我国矿产资源开发和生态环境建设的重点区域,对高精度数字高程模型(DEM)生产有着迫切需求,机载激光扫描技术在构建DEM方面具有很大优势,但黄土高原独特的地形地貌条件使得点云的滤波处理及三维建模更具挑战性。选取典型黄土沟壑区进行无人机激光扫描,划分多块不同地形、植被覆盖条件的实验区,分别采用不规则三角网渐进加密滤波、渐进形态学滤波、扩展窗口高程阈值滤波、最大局部坡度滤波等主流点云滤波算法,通过DEM平均误差、中误差、最大误差评价指标,定量分析各滤波算法构建DEM的整体误差;分别采用克里金插值算法、反距离加权插值法、自然邻域插值法,通过分级误差稳定法确定最佳DEM尺寸,利用交叉验证精度指标评价各插值算法构建DEM的整体误差。统计区块中坡度、地表复杂度、点云密度影响DEM生产精度的因素,分析不同等级条件下的栅格误差。结果表明,DEM生产误差在不同地形条件下差异明显,并呈现一定的规律性。其中,三角网渐进加密滤波、形态学滤波相比其他滤波方法效果更优,但在特定地形、植被条件下可表现出更好的适用性;自然邻域插值法比其他插值方法地形表达效果更优,但在稀疏点云的插值中会造成DEM空洞。

基于机载LiDAR点云的建筑物多细节层次建模方法

机载激光雷达点云(LiDAR)重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次(LOD)模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型(DEM),对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法(Alpha shape)提取建筑物边界,利用通用图优化方法(G2O)对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0.22 m,LOD1模型距离偏差为0.71 m,整体模型精确度高;针对1147个建筑物,LOD2和LOD1模型重建时间分别为1290s和1097s,具有较高的自动化程度和建模效率。

无确定度逆向云模型新算法

针对现有结果未揭示决定云模型雾化特性的本质因素以及无确定度逆向云模型算法误差较大这两个问题进行研究。通过对正向云模型的数学分析,指出云滴定量数据的标准差决定云模型雾化特性,提出用熵和超熵的比值度量云滴离散程度,称为雾化因子。分析和实验表明,云分布对应雾化因子取值在3～18之间,当其大于18时,云分布退化为正态分布,无确定度逆向云模型算法不再适用。在此基础上,利用云分布四阶原点矩来估计云模型的数字特征,提出一种新的无确定度逆向云模型算法,不同雾化因子和云滴数量的对比实验结果表明,所提算法在对云模型数字特征估计的准确性与稳定性方面优于现有算法。

一种无确定度的逆向云算法

逆向云发生器实现了定量数据到定性概念的转化,有着重要的理论意义和应用价值.有确定度的逆向云算法缺乏实用性,而已有的无确定度逆向云算法由于估计误差的原因,会出现超熵为虚数问题.本文提出了一种基于统计方法的,无需确定度的逆向云新算法,合理改进了超熵估计方法,确保了逆向云发生器的有效性.最后通过应用实例验证了新算法的正确性和实用性.

姿态角扰动对机载激光雷达点云数据的影响

为研究机载平台的姿态角扰动对激光雷达点云扫描区域和密度分布,以及对由激光点云重建的三维表面模型的精度影响,首先从理论上阐明了姿态角扰动对激光点云扫描区域、密度分布及重建三维表面模型精度的影响机理;其次通过数值仿真,详细分析了姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响规律;最后通过半实物仿真实验,模拟了真实机载激光雷达扫描过程,验证了机载平台的姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响,并定量评价了姿态角扰动造成的数字表面模型(DSM)的精度变化。仿真和实验结果表明,机载平台姿态角扰动造成激光点云扫描区域偏移和局部区域点云密度降低,前者导致被扫描目标地形的部分区域漏扫;后者导致由激光点云重建的DSM失真增大。因此,姿态角扰动对机载激光雷达点云的扫描区域和密度分布,及对DSM的重建精度有显著的影响,应采取有效措施对姿态角扰动进行实时抑制或补偿。

基于动态时间弯曲和云模型的电能计量动态误差估计

为及时发现电能计量装置的潜在隐患,须对计量装置的动态误差水平进行在线动态估计。研究计量装置综合误差的组成,分析不同影响因素引起的计量变差规律,针对无法直接在线测量的电压和电流互感器误差,在匹配动态时间弯曲路径时引入变化率有界性约束避免病态弯曲现象,形成改进的动态时间弯曲距离法量化剩磁、环境温度等变差影响因素与计量误差时间序列的相似度;考虑不同因素引起变差的随机性和模糊性,建立用于表征不对称和不规则分布的组合半梯形云模型,针对不同因素采用不同形式的云模型估计电压和电流互感器的运行变差;利用改进动态时间弯曲距离对不同因素引起的变差进行加权获得互感器动态误差,与电能表和二次回路监测误差组合,实现计量装置综合误差的动态估计。根据某110 k V变电站中计量装置的实验监测数据分析,验证所提方法的正确性。

点云配准误差传播规律的研究

引入摄影测量影像匹配的原理,对地面3维激光扫描仪在不同测站采集点云进行配准分析,并在此基础上探讨点云配准误差传播的规律,得出点云配准误差传播的模型.通过点云配准误差实验,验证了点云配准精度与点云模型累积误差的定量关系,从而可为点云配准的质量进行评估.

加权总体最小二乘在三维激光标靶拟合中的应用

针对平面标靶和球标靶拟合中最小二乘方法和总体最小二乘方法存在的问题,提出了一种加权总体最小二乘的拟合方法,根据点云激光反射强度以及对系数阵A列向量部分修正引入权阵P、PX、P0,建立较LS方法和TLS方法更加合理的模型,并给出相应的迭代算法。经实例计算证明加权总体最小二乘方法更加合理,可以获得更高精度的参数解。

散乱点云与重构模型的误差分析

在反求工程中,对产品的实物模型进行数字化测量后,重构得到产品的CAD模型.而实物测量数据与重构模型间的误差分析是必要的,它会对原产品的仿制或重复制造等后续工作产生影响.首先对零件实物的散乱点云进行预处理,得到截平面点云,然后实现曲线拟合和重构模型,最后对散乱点云与重构模型进行误差分析,并通过误差生长线来区分误差大的区域.

基于变粒度仿反馈机制的回转窑烧成状态智能认知方法

采用改进的压缩Gabor滤波器组对火焰图像进行预处理,由比例不变特征变换描述符、视觉单词本和潜在语义分析结合的方法提取火焰图像感兴趣区域局部形态特征.在给定的认知信息粒度层次中基于特征分辨度、认知粒度熵和特征权值的定义,构建相应的简约特征空间.生成多类训练样本的多维逆向正态粒子云模型,并基于云隶属度构造模式分类器获取回转窑烧成状态分类规则.基于认知误差的定义,给出基于变粒度仿反馈机制的回转窑烧成状态智能认知方法.实验表明,文中方法对回转窑烧成状态认知效果较优.

基于数据拟合的有确定度逆向云算法

逆向云算法实现了定量数据到定性概念的转换,对云模型的研究有着重要的理论意义和应用价值。现有的有确定度逆向云算法采用均值法求期望Ex的估计值,当云滴样本数较少时将会出现较大误差。提出了一种通过非线性最小二乘法数据拟合高斯云的期望曲线求得期望Ex的估计值方法,再通过高斯分布参数估计法得到熵En和超熵He的估计值。通过误差比较实验,验证了改进的算法能减小参数估计误差,提高算法精度。

伴随模式同化系统在修正模式误差中的应用研究

资料误差和模式误差都是制约数值预报结果准确性提高的关键因素,传统四维资料同化都是假设模式完全正确仅对初始资料进行修正,忽略了模式误差本身造成的预报误差。伴随模式同化系统不仅具有修正资料误差的能力,也可应用于修正模式误差方面的研究。本文将卫星中心导风系统提供的GMS5卫星风场与非常规温度资料用于MM5伴随同化系统修正模式地形误差进行试验性研究表明,该方法能够反演出一个既与初始气象要素场相匹配,又与模式更协调的地形场,得到比一般包络地形更好的效果,改善模式对强降水中心及降水区域的预报;数值试验结果还揭示模式误差对模式预报造成一定的影响,用伴随方法对观测资料进行修正的同时也对模式误差进行修正的方法是可行的。

基于云模型的高速公路隧道车辆位置估计

为实现对高速公路隧道照明系统的节能控制,提出基于云模型的车辆速度与位置估计方法。结合正向云与逆向云算法,对车辆通过线圈时的脉冲波形数据进行处理,获得均速估计值。将车速估计结果与行车时间作为车辆行驶位置的判定依据,采用云推理估计车辆的行驶位置。对云估计误差进行实时修正,从而精确判断车辆行驶的位置。仿真和实验结果表明,该方法能实现对高速公路隧道内车辆位置的正确估计,且估计精度高达99.230 9%,可提高云模型算法在实际应用中的效率,适用于高速公路隧道照明系统的节能控制。

基于逆向工程的典型零件快速成型及误差分析

逆向工程(RE)和快速成型技术一体化目前已发展成为CAD/CAM系统中相对独立的研究领域。作为融合先进技术大大缩短产品设计开发周期的重要支撑技术,近年来受到制造业前所未有的关注。本文以核电关键零件钩爪为例,论述了典型零件的点云获取,基于Geomagic Studio的模型重构,以及通过3D打印机进行原型制作的过程。并就模型重构过程中的点云处理,多边形处理和曲面处理等关键问题进行了探讨,并对数据进行误差分析,提出减小误差的方法。

基于3D激光扫描的钢桥塔节段虚拟装配方法

针对桥梁预制钢构件在预装配工序缺乏数字化检测手段,以及缺少控制整体装配误差的技术方法等问题,提出一种基于3D激光扫描的钢桥塔节段虚拟装配方法。该方法首先针对大尺寸钢桥塔节段提出基于标靶拼接的部分特征点云扫描方案,获取其点云数据并进行逆向建模;然后以钢桥塔节段装配面形心重合和扭转偏差最小化为原则,通过对节段关键点的制导完成钢桥塔虚拟装配;最后对影响装配精度的节段制作误差和相邻节段的断面吻合度进行定量分析。为验证该方法的可行性,以某独塔斜拉桥的钢桥塔预装配施工为背景,基于虚拟装配结果预估了该钢桥塔的可能整体装配误差,并通过调整节段装配坐标对钢桥塔整体装配误差进行了有效控制。实际工程应用结果表明:该虚拟装配方法可对钢桥塔节段的加工与装配误差进行检测,可预估钢桥塔实际可能出现的整体装配误差;通过调整节段定位参数可实现对钢桥塔整体装配误差的有效调控。

入射角度对激光点云精度的影响分析

入射角度影响着激光的光斑大小与回光信号强度,点云的采集精度与激光入射角度的变化直接相关。如何确定点云数据采集时的入射角度阈值进而确定扫描时的最佳测距是狭窄空间点云数据采集时的关键,直接影响着点云数据采集时的精度。本文通过分析入射角的理论模型,建立了入射角引起的误差估算模型。并根据理论及误差估算模型中的相关参数设计实验,分析入射角度对点云精度的影响规律,确定激光点云数据采集时有效的入射角阈值范围,研究成果对激光点云数据在精密工程测量方面的应用具有重要的意义。