[发明专利]一种基于3D数字化模型的产品组件故障可视化方法在审
申请号: | 201410778944.1 | 申请日: | 2014-12-15 |
公开(公告)号: | CN104517011A | 公开(公告)日: | 2015-04-15 |
发明(设计)人: | 任羿;张艳华;杨德真 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人: | 王顺荣;唐爱华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数字化 模型 产品 组件 故障 可视化 方法 | ||
技术领域
本发明涉及复杂产品可靠性设计实现过程中,一种基于3D数字化模型的产品组件故障可视化方法。该方法在单元级产品故障可视化技术的基础上,实现了组件级产品故障的可视化表达,从而为可靠性设计结果显示和决策提供清晰直观的信息,并针对故障信息在复杂产品可靠性维修性测试性保障性安全性(以下简称RMS)实现过程中采取相应的应对和改进措施。本发明属于产品计算机辅助设计领域。
背景技术
基于3D模型开展分析是产品设计的趋势,如强度分析、热分析、震动分析、流场分析、电磁分析等都是以3D模型为基础展开的。但在可靠性设计领域,仍以表格分析为主,可视化不强,与产品设计过程结合不紧密。
针对单元级产品,发明人已授权了一个专利“一种基于产品三维模型的故障可视化方法”ZL201210208056.7。但对于产品组件,各单元之间有复杂的关联关系,其故障的可视化表达不是单元产品的简单累加,为此有必要发明一种故障可视化数据集和可视化结构的确立方法。该发明主要包括组件故障发生概率和严酷度类别的评估方法,通过建立函数关系将组件包含的所有故障映射为一种颜色,依据该颜色对组件的三维模型进行着色。进一步通过交互设计链接单元和组件的可视化模型,并结合交互设计和层次关联网络,得出层级故障相关性的可视化模型。
发明内容
1、目的:发明一种故障可视化数据集和可视化结构的确立方法,实现组件级产品故障的可视化表达。
2、技术方案:本发明一种基于3D数字化模型的产品组件故障可视化方法,具体步骤如下:
步骤一:产品三维模型转化。
首先需要将不规则的三维物理模型转化为规则的三维线框模型。即应用最小包容原则,用长、宽、高分别为Lε、Wε、Hε的长方体线框来表示一个物理单元,如图1所示,线框的大小用(Lε,Wε,Hε)表示。
步骤二:单元级故障信息可视化设计。
包括故障可视化属性析取,故障特性可视化设计。
(1)故障可视化属性析取。从故障的信息空间中选择可表征故障特点的、且可在信息空间中表示的关键属性,即对故障的原始信息空间进行析取,以降低数据维度和干扰,从而得到可视化数据集。本专利主要针对故障影响的严酷度类别和故障发生概率这两个特性进行可视化设计。
(2)故障特性可视化设计。在故障可视化模型中,用一个球表示一个故障。
①严酷度类别。以球体的不同的颜色来区分不同的严酷度类别,如图4所示(注:由于附图需使用黑白色图片,因此本图中使用不同的灰度来代表不同颜色)。自左往右分别代表严酷度类别:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ以及Ⅳ,用警示的颜色(如红色,即图片中显示的深灰色)代表造成严重性后果的故障,以提醒工作人员注意。
②故障发生概率。故障的发生概率可以用球体的半径大小来表示,半径越大表示故障的发生概率越大,如图5所示。
③球心坐标。对于长方体ε中任一故障根据长方体的长、宽、高及故障的球体半径用产生随机数的方式得到球心坐标。应保证球体不能超出长方体区域,以及球体之间不相交。
步骤三:组件级故障信息可视化设计。
(1)可视化数据获取。组件级故障主要包括两类,固有故障和涌现故障,分别获取它们的严酷度类别和发生概率等级。
①严酷度类别。对于组件级产品的涌现故障,其严酷度类别已在故障分析时给定,记为其中表示涌现故障的数量;对于组件级产品的固有故障,可以通过其故障原因的严酷度类别来确定,定义其为所有故障原因的严酷度类别的最大值。
②发生概率等级。利用故障逻辑计算公式,可以计算得到对应组件级产品s各个固有故障的发生概率;而涌现故障的发生概率在故障逻辑模型构建时已经给定,记为其中表示涌现故障的数量。
将故障发生概率分为5个等级,概率从大到小依次为:A、B、C、D、E或者5、4、3、2、1。
(2)可视化数据。利用风险矩阵法,可以将组件级产品各个故障在风险矩阵(如图7所示)中表示出来。进一步地,综合严酷度类别和故障发生概率等级,可以将故障的危害度划分为Bs个等级,记为且组件级产品的危害度Hs即为所有故障危害度的最大值。同样,以不同颜色来区分不同的危害度类别。
步骤四:基于可视化模型的故障监控过程。
(1)层级关系网构建。对故障的层级关系进行可视化,通过以下步骤将产品模型转化为层级关系网络:
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