[发明专利]一种基于工艺解耦的叶片型面数控加工前置处理系统在审

专利信息
申请号: 201810227722.9 申请日: 2018-03-20
公开(公告)号: CN108563192A 公开(公告)日: 2018-09-21
发明(设计)人: 陈珂;杨耀凯;蒋伟 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: G05B19/4097 分类号: G05B19/4097
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610065 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 一种基于工艺解耦的叶片型面数控加工前置处理系统,所述系统包括以下模块:叶片定位基准面识别模块、叶片加工型面识别模块、误差控制参数值提取模块、连续点的智能序列化求解模块。本系统首先根据叶片定位基准面识别模块获取叶片坐标系,再通过叶片加工型面识别模块识别叶片加工区域,再根据误差控制参数值提取模块加入误差约束参数值,通过上述三个模块的约束最后经连续点的智能序列化求解模块获得连续点属性数据。本发明中叶片型面序列化连续点云数字描述文件不包含叶片加工工艺信息,故无需进行复杂的工艺参数设置步骤;基于叶片产品设计数据,设计端成员可直接完成叶片加工数模的智能解算,满足叶片产品网络化制造前置处理的客观一致性要求。
搜索关键词: 连续点 叶片 序列化 前置处理系统 加工型面 求解模块 数控加工 数值提取 误差控制 叶片定位 叶片加工 叶片型面 基准面 解耦 智能 产品设计数据 工艺参数设置 叶片加工区域 叶片坐标系 一致性要求 工艺信息 模块获取 模块识别 前置处理 属性数据 数字描述 网络化 中叶片 解算 数模 制造
【主权项】:
1.一种基于工艺解耦的叶片型面数控加工前置处理系统,其特征在于:所述系统包括以下模块:叶片定位基准面识别模块、叶片加工型面识别模块、误差控制参数值提取模块、连续点的智能序列化求解模块;所述叶片定位基准面识别模块首先加载叶片加工数模文件,然后在此数模文件的特征面集合中,根据设定的特征颜色或属性值自动比对识别出叶片的设计定位基准面,提取叶片设计定位基准面的特征名称及其特征号,形成叶片设计定位坐标系基准面集合(DS1,…,DSn),n为定位坐标系基准面的数量,再格式化填充到叶片型面序列化连续点云数字描述文件的叶片定位数据区;所述叶片加工型面识别模块在叶片加工数模文件的特征面集合中,根据设定的特征颜色或属性值自动比对识别出叶片的待加工型面,提取叶片待加工型面的特征名称及其特征号,形成叶片待加工型面集合(MS1,MS2,…,MSm),m为待加工型面的数量;所述误差控制参数值提取模块首先在叶片待加工型面集合中进行枚举,提取叶片每个待加工型面的尺寸误差控制参数值,然后将待加工型面尺寸误差控制参数值转换为待加工型面上相邻连续点间弦高误差约束参数值ChE1、ChE2、…、ChEi(i为弦高误差约束参数值的数量)、弦长误差约束参数值ClE1、ClE2、…、ClEj(j为弦长误差约束参数值的数量)、法矢量夹角误差约束参数值VaE1、VaE2、…、VaEs(s为法矢量夹角误差约束参数值的数量),以及连续点层间距约束参数值SE1、SE2、…、SEh(h为连续点层间距约束参数值的数量),形成叶片待加工型面尺寸误差控制容差集合(ChE,ClE,VaE,SE),再格式化填充到叶片型面序列化连续点云数字描述文件的约束准则数据区;所述连续点的智能序列化求解模块在待加工型面尺寸误差控制容差集合(ChE,ClE,VaE,SE)的约束下对待加工型面进行连续点的智能序列化求解计算,形成叶片待加工型面序列化连续点属性集合Pot(o为连续点所在叶片待加工型面序号,t为待加工型面o上的连续点序号),再格式化后填充到叶片型面序列化连续点云数字描述文件的连续点属性数据区;所述连续点的智能序列化求解模块,通过截面法获取叶片加工型面的截面线,取截面线方程参数值为零时,即截面线起始端点作为首点。基于首点在弦高误差、弦长误差、法矢量夹角误差参数值约束下计算下一相邻点,通过不同的约束参数值可以计算出多个相邻点,判断选择与当前点距离最近的点作为下一相邻点的计算值。由于同一截面中可能产生多条截面线,在不同截面线连接处,会产生缝隙或搭接等问题,需对截面线连接处的点位数据进行优化处理后,输出点位三维坐标值。每个点在型面上的法矢量和最小主曲率半径rmin,可以通过点的位置坐标查询在该点处加工型面的几何属性获得;同时还可获得该点处加工型面参数U,V的一阶导数二阶导数值以及最大曲率半径rmax。点在加工型面处最小主曲率方向为:其中,kmin=1/rmax为最小主曲率方向;曲面第一基本量E、F、G,曲面第二基本量L、N可通过已知条件求得;曲面第二基本量M为,M=[LG+NE‑H(EG‑F2)]/FH为平均曲率H=(rmax+rmin)/(2rmaxrmin)。计算出的最小主曲率方向矢量带有奇异值,相邻点的最小主曲率方向矢量存在突变现象,需对最小主曲率方向矢量进行优化,去除其中的奇异值,获得最终的最小主曲率方向矢量。
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