基于逆向技術(shù)的收割機(jī)關(guān)鍵部件的優(yōu)化設(shè)計(jì)

熱依汗古麗·木沙

（新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，烏魯木齊830047）

基于逆向技術(shù)的收割機(jī)關(guān)鍵部件的優(yōu)化設(shè)計(jì)

熱依汗古麗·木沙

（新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，烏魯木齊830047）

實(shí)現(xiàn)了運(yùn)用逆向工程技術(shù)針對(duì)收割機(jī)關(guān)鍵部件——凸輪盤(pán)的優(yōu)化及研制。利用測(cè)量設(shè)備——三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x對(duì)凸輪盤(pán)原件進(jìn)行觸測(cè)，得到凸輪盤(pán)的足量密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)SQL軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分割，經(jīng)數(shù)據(jù)去毛刺和中值濾波計(jì)算后，獲得平滑點(diǎn)云坐標(biāo)，先使用雙圓弧最佳逼近算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合，構(gòu)建凸輪盤(pán)的三維模型，再由徑向基網(wǎng)絡(luò)算法和現(xiàn)場(chǎng)多次試驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方式，優(yōu)化三維模型后，得出改進(jìn)型凸輪盤(pán)設(shè)計(jì)圖，實(shí)現(xiàn)凸輪盤(pán)的再制造。

逆向工程；觸測(cè)；曲線擬合；優(yōu)化分析；再制造

目前我國(guó)使用的大型農(nóng)用收割機(jī)主要是國(guó)外設(shè)計(jì)生產(chǎn)，雖能滿足基本需求，但其核心配件主要依賴(lài)進(jìn)口。為了減少設(shè)備使用成本和發(fā)展我國(guó)自主的農(nóng)用機(jī)械，我方應(yīng)某研究院的要求實(shí)現(xiàn)對(duì)某品牌收割機(jī)的凸輪盤(pán)部件的優(yōu)化和再制造。凸輪盤(pán)具有約束和定位收割機(jī)核心傳動(dòng)裝置的作用，其外形和定位尺寸的設(shè)計(jì)復(fù)雜，欲滿足傳動(dòng)裝置的高速（2 200 r/min）穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)，設(shè)計(jì)精度要求很高。有鑒于此，本文利用逆向工程技術(shù)和曲線擬合方法實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有凸輪軸的測(cè)量和建模，利用現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)再研制的凸輪盤(pán)進(jìn)行分析優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)凸輪盤(pán)二次研制[1-2]。

1 整體方案設(shè)計(jì)

本方案中選擇?？怂箍倒旧a(chǎn)的GLOBAL型三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)（精度最高可達(dá)2 μm），嚴(yán)格控制測(cè)量溫度、濕度及振動(dòng)等多項(xiàng)影響因素，反復(fù)分析凸輪盤(pán)的功能和成型工藝，最終制定掃描工藝路線，經(jīng)實(shí)際測(cè)量后獲得較精確原件點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用簡(jiǎn)單實(shí)用數(shù)據(jù)處理軟件得到各點(diǎn)云的三維坐標(biāo)，結(jié)合曲線擬合原理在三維軟件UG中建立凸輪盤(pán)的模型，由模型虛擬加工得到加工代碼，最終在數(shù)控加工中心實(shí)現(xiàn)凸輪盤(pán)的加工成型，后經(jīng)裝機(jī)運(yùn)行試驗(yàn)反復(fù)不斷優(yōu)化改進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)凸輪盤(pán)再制造[3]。具體方案設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 逆向技術(shù)方案

2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取及處理

2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取及分割

在掃描工藝分析的基礎(chǔ)上，使用三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用零件特征構(gòu)造坐標(biāo)系，分別通過(guò)手動(dòng)和自動(dòng)方式重復(fù)測(cè)量，確保測(cè)量數(shù)據(jù)的精確度，導(dǎo)出最終點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)出

由圖2知，導(dǎo)出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中含有許多額外輔助數(shù)據(jù)，特運(yùn)用SQL Server軟件編制數(shù)據(jù)分割程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)有用數(shù)據(jù)的分割，獲得分割后的數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 分割后點(diǎn)云數(shù)據(jù)

2.2 數(shù)據(jù)去毛刺及平滑濾波處理

測(cè)量過(guò)程中，機(jī)械振動(dòng)、環(huán)境噪聲、溫濕度及凸輪盤(pán)的表面粗糙度等干擾因素易導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏離點(diǎn)和毛刺，也不利于工件邊緣特征的采集。本節(jié)主要討論數(shù)據(jù)的去毛刺和邊緣數(shù)據(jù)平滑濾波處理，考慮凸輪盤(pán)點(diǎn)云數(shù)據(jù)相對(duì)曲率相差范圍（在0～0.5之間），選擇以下三種去毛刺的方法：

1）曲線檢查法。通過(guò)截面的首末數(shù)據(jù)點(diǎn)，用最小二乘法擬合得到一條樣條曲線，曲線的階次可根據(jù)曲面截面的形狀決定[4]，本次選為3～4階，然后分別計(jì)算中間數(shù)據(jù)點(diǎn)到樣條曲線的距離‖e‖，如果‖e‖大于等于[ε]（[ε]為給定的允差），則剔除該點(diǎn)；

2）弦高差法。連接檢查點(diǎn)的前后2點(diǎn)，計(jì)算中間數(shù)據(jù)點(diǎn)pi到弦的距離‖e‖，如果‖e‖[ε]（[ε]為給定的允差），則認(rèn)為pi是壞點(diǎn)，應(yīng)予以剔除[5]。這種方法適合于測(cè)量點(diǎn)均勻且較密集的場(chǎng)合，特別是在曲率變化較大的位置。

3）直觀檢查法。依據(jù)凸輪盤(pán)精度，給定各部位公差，將測(cè)量點(diǎn)在規(guī)定范圍內(nèi)向上或向下移動(dòng)。

通過(guò)以上方法去除毛刺后，有效去除偏離點(diǎn)，平滑濾波處理采用改進(jìn)的中值濾波算法，可有效去除脈沖型噪聲，且對(duì)模型邊緣有較好的保護(hù)。改進(jìn)的中值濾波算法是利用圖論的理論而建立的，具有耗時(shí)短，運(yùn)算次數(shù)少的優(yōu)點(diǎn)，即把數(shù)據(jù)序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的所處鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，其算法如下：

將數(shù)X1，X2，X3，…，Xn，依次按大小順序排列如下：

其中y為X1，X2，X3，…，Xn的中值，濾波后的輸出為：

數(shù)據(jù)去毛刺及平滑濾波處理前后的擬合曲線如圖4所示。從圖中可知，通過(guò)去毛刺和中值濾波處理后，大量無(wú)效點(diǎn)被自動(dòng)剔除，而剩下的保留點(diǎn)符合模型特征要求。

圖4 去毛刺及平滑濾波處理擬合圖

3 曲線擬合

根據(jù)采集點(diǎn)P1（x1，y1）云數(shù)據(jù)采用雙圓弧最佳逼近算法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，其計(jì)算方法如下[6]：已知P1、P2兩點(diǎn)坐標(biāo)，曲線最佳逼近算法為：

（1）計(jì)算P1、P2兩點(diǎn)的切線T1、T2在直角坐標(biāo)系下，任意二次曲線的方程為：

過(guò)二次曲線上點(diǎn)的切線方程為：

（2）同理可以得出過(guò)P（x，y）的切線方程。確定公切點(diǎn)P（x，y），如圖5所示，過(guò)P1、P2作切線T1、T2交點(diǎn)為S，夾角為θ.作等腰三角形P1S1P2，使∠P1S1P2=∠P1SP2，則公切點(diǎn)圓弧必然與直線P1S1、S1P2相切。公切點(diǎn)P的軌跡為過(guò)P1、P2的圓弧C0，其圓心及半徑分別為：

求公切點(diǎn)轉(zhuǎn)化為求公切點(diǎn)圓弧軌跡OC與二次曲線Γ的交點(diǎn)，設(shè)交點(diǎn)坐標(biāo)為（x，y）則有：

即可求出交點(diǎn)P坐標(biāo)（x、y）.

圖5 雙圓弧逼近算法

（3）求圓弧。利用兩端點(diǎn)P1、P2及其斜率，另外又已知兩圓弧的公共切點(diǎn)，即可找到兩圓弧的圓心及半徑。

針對(duì)凸輪盤(pán)曲面槽數(shù)據(jù)量大且密集的特點(diǎn)，選用雙圓弧最佳逼近算法實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合，最終得到生成的曲線模型如圖6所示。

圖6 擬合后的曲線圖

4 模型優(yōu)化

由以上逆向工程技術(shù)獲得收割機(jī)關(guān)鍵部件——凸輪軸的模型尺寸，經(jīng)實(shí)際加工和連續(xù)不間斷試驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)主要存在以下兩個(gè)問(wèn)題：（1）小拐角部位高頻率撞擊現(xiàn)象；（2）內(nèi)部小臺(tái)階磨損嚴(yán)重現(xiàn)象。為實(shí)現(xiàn)優(yōu)化凸輪盤(pán)小拐角部位，減小該部位的測(cè)量誤差和擬合誤差，針對(duì)不同的誤差來(lái)源，采取相應(yīng)的措施如下：（1）減少原型誤差對(duì)整個(gè)逆向工程的影響；（2）減少人為視覺(jué)誤差和操作誤差的影響，減小測(cè)量誤差；（3）提高計(jì)算精度，減少數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；（4）選用更準(zhǔn)確的曲線構(gòu)造算法，使用前三種減小誤差的措施后，未發(fā)現(xiàn)能有效的解決高頻率撞擊問(wèn)題，故采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法——徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該算法可將磨損區(qū)域及周?chē)臄?shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，然后實(shí)現(xiàn)插值，可在一定程度上修復(fù)磨損表面。因此，出現(xiàn)曲面破損或由于測(cè)量原因?qū)е聰?shù)據(jù)信息不完整時(shí)，采用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法容錯(cuò)性強(qiáng)、修補(bǔ)光滑[7]。這種方法可用于復(fù)雜的、不完整的、部分磨損或損壞的實(shí)體表面進(jìn)行修補(bǔ)。

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即RBF（Radial Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，該算法為局部逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，主要由輸入層、隱層、輸出層構(gòu)成。其中基函數(shù)作為隱層節(jié)點(diǎn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)在局部會(huì)產(chǎn)生響應(yīng)，即若輸入值接近基函數(shù)的中央范圍時(shí)，基函數(shù)將產(chǎn)生較大的輸出[8]。徑向基網(wǎng)絡(luò)算法的基函數(shù)采用高斯函數(shù)：

徑向基網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造：設(shè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層的輸入為：

隱層神經(jīng)元的輸出為：

式中R（ix）為徑向基函數(shù)，其中xjp為徑向基函數(shù)的中心，cij為徑向基函數(shù)的寬度。

網(wǎng)絡(luò)輸出：

上式中：Vi為輸出層神經(jīng)元與隱層神經(jīng)元的連接權(quán)。

求出xp時(shí)對(duì)應(yīng)的輸出值yp，首先必須給出網(wǎng)絡(luò)的中心cij和δ，再求出網(wǎng)絡(luò)權(quán)值vi，具體算法流程如圖7所示。

圖7 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

根據(jù)以上計(jì)算原理，給出一系列離散實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)離散數(shù)據(jù)使用徑向基網(wǎng)絡(luò)模型驗(yàn)證對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)的可行性。選用45組數(shù)據(jù)樣本，以參數(shù)u，v作為網(wǎng)絡(luò)輸入，分別以數(shù)據(jù)樣本中的x，y，z坐標(biāo)值作為目標(biāo)輸出，以3個(gè)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)分別逼近x，y，z坐標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出就是對(duì)應(yīng)u，v輸入的x，y，z坐標(biāo)，圖8為以徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的結(jié)果。

圖8 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果

由樣本數(shù)據(jù)采用以上優(yōu)化算法后，可以看出，擬合后的曲面與原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基本吻合，其誤差最大值不超過(guò)2×10-14m，遠(yuǎn)小于雙圓弧逼近算法的誤差，且經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證后，大大降低凸輪的運(yùn)行阻尼，保證了凸輪的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。同時(shí)也進(jìn)一步確認(rèn)凸輪盤(pán)各關(guān)鍵部位的精確尺寸，如圖9所示。

圖9 優(yōu)化后凸輪盤(pán)二維圖

5 結(jié)束語(yǔ)

利用三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x實(shí)現(xiàn)凸輪盤(pán)原件的數(shù)據(jù)采集觸測(cè)，通過(guò)SQL軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分割，經(jīng)數(shù)據(jù)去毛刺和中值濾波計(jì)算后，獲得平滑點(diǎn)云坐標(biāo)，先使用雙圓弧最佳逼近算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合，構(gòu)建凸輪盤(pán)的三維模型，經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)凸輪運(yùn)行受限制現(xiàn)象，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)多次試驗(yàn)驗(yàn)證后，采用徑向基網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)凸輪盤(pán)的二次優(yōu)化，得出改進(jìn)型凸輪盤(pán)設(shè)計(jì)圖，實(shí)現(xiàn)凸輪盤(pán)的再制造。通過(guò)此工藝，不僅實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的再制造，同時(shí)解決了在逆向技術(shù)中由于數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)出錯(cuò)等多種復(fù)雜因素下，所導(dǎo)致的產(chǎn)品配合、公差等問(wèn)題，進(jìn)一步完善了逆向工程中的數(shù)據(jù)擬合等關(guān)鍵技術(shù)。

[1]李江雄.復(fù)雜曲面反求工程CAD建模技術(shù)研究[D].杭州：浙江大學(xué)，1998.

[2]李際軍，反求工程CAD建模關(guān)鍵技術(shù)研究[D].杭州：浙江大學(xué)，1999.

[3]來(lái)新民，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自由曲面逆向工程關(guān)鍵技術(shù)研究[D].天津：天津大學(xué)，1997.

[4]來(lái)新民，黃田，曾子平，等.自由曲面逆向工程系統(tǒng)的研究[J].中國(guó)機(jī)械工程.2000，11（7）：777－780.

[5]高國(guó)軍，陳康寧，張中生.CMM測(cè)量中檢測(cè)點(diǎn)數(shù)量和分布的規(guī)劃方法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，1999，33（9）：124－127.

[6]李江雄，柯映林，程耀東.基于實(shí)物的復(fù)雜曲面產(chǎn)品反求工程中的CAD建模技術(shù)[J].中國(guó)機(jī)械工程，1999，10（4）：25-30. [7]王平江.曲面測(cè)量、建模及數(shù)控加工集成研究[D].武漢：華中理工大學(xué)，1996.

[8]逆向工程中的曲面建模技術(shù)及相關(guān)軟件（模塊）分析[J/OL].http：//camcad.myetang.com/document/reverse_rel.htm.

Optimization Design of Key components of Harvester Based on Reverse Technology

Re Gul Ismael djama Moussa
（College of Mechanical Engineering，Xinjiang University，Urumqi 830047）

The optimization and development of cam disk，the key component of the harvester，has been realized by using reverse engineering technology.The camplate original probe by measuring equipment-three coordinate measuring instrument，get the cam plate enough dense point cloud data，using SQL software to realize the data through data segmentation，deburring and median filtering calculation，obtain the coordinates of point cloud smoothing，first use the double arc optimal approximation algorithm of fitting point cloud data.Construction of three-dimensional model of the camplate，then the RBF neural network algorithm and many on-site test combination,optimization of 3D model，the improved cam design，and manufacture of the camplate.

reverse engineering；contact survey；curve fitting optimization analysis；reproducing

TH164

A < class="emphasis_bold">文章編號(hào)：1

1672-545X（2017）05-0035-04

2017-02-24

熱依汗古麗·木沙（1969－），女，新疆烏魯木齊市人，本科，實(shí)驗(yàn)師，主要研究方向?yàn)闄C(jī)械設(shè)計(jì)。