[发明专利]基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法

权利要求书

1.基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法，其特征在于，包括：

S1、建立砂带包围盒模型；

S2、采用改进的八叉树分割方法对整体叶盘的空间进行分割处理；

S3、对步骤S2处理后的整体叶盘建立包围盒模型；

S4、根据分离轴定理，判断步骤S1建立的砂带包围盒模型与步骤S3建立的整体叶盘包围盒模型是否相交。

2.根据权利要求1所述的基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法，其特征在于，建立砂带包围盒模型的过程为：

S11、利用PCA主元分析法获得砂带点云的三个主方向，质心以及协方差矩阵，通过求解该矩阵获得其特征值和特征向量，特征向量即为主方向；

S12、利用S11中所求得的主方向和质心，将输入点云转换至原点，且主方向与坐标系方向重合，建立变换到原点的点云包围盒；

S13、通过输入点云到原点云的逆变换来实现输入点云的主方向和包围盒。

3.根据权利要求1所述的基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法，其特征在于，步骤S2的实现过程包括以下分步骤：

S21、获取整体叶盘各叶片的数据点云，并针对每一个叶片区域构建数据集；

S22、采用k-means聚类算法对步骤S21的数据集进行聚类，并找出最优k值；

S23、根据最优k值将各叶片区域划分为k个子区域；

S24、分别对各子区域采用八叉树分割法进行分割。

4.根据权利要求3所述的基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法，其特征在于，步骤S22所述找出最优k值，具体包括以下分步骤：

S221、记某叶片区域得点云数据集为D＝{d₁，d₂，d₃，…，d_n}，初始化k的取值范围，k从取值范围的下限开始取值，从叶片点云中随机选取k个初始中心点μ₁，…，μ_k；

S222、分别计算数据集中所有的数据点d_i到这k个初始中心点的距离，如果数据集中的任一数据点d_i离初始中心点μ_j最近，那么该数据点d_i将被划分到簇C_j中，μ_j∈C_j，i＝1，2，…，n，j＝1，…，k；如果到多个初始中心点的距离相等，则将该数据点划分到任意的簇中；

S223、对所有数据点归好类之后，计算每个簇中的均值，作为该簇的新中心点；

S224、若各簇的新中心点与其初始中心点重合，则输出当前的k值；否则k取值步骤S221中取值范围的下一个值，然后返回步骤S222。

5.根据权利要求4所述的基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法，其特征在于，步骤S222中任一数据点d_i被划分到簇C_j须满足以下条件：

6.根据权利要求3所述的基于改进八叉树分割法的砂带磨削整体叶盘碰撞检测方法，其特征在于，k的取值范围为2～8。