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三偏心蝶阀依靠蝶板和阀座密封面的充分面接触实现零泄漏的密封效果,而密封面的加工制造精度对密封性能有着至
关重要的作用。 现有的密封面测量主要依赖离线测量的方式,存在着测量基准不统一、二次装夹造成的测量误差等问题。 本文
提出了密封面精密在位测量技术以及原始点云数据处理方法。 针对被测密封面,提出波谷-聚类算法和考虑约束条件的法矢-
曲面拟合算法,得出密封面的关键参数和加工误差。 该算法较最小二乘法等算法在相对求解精度上提高了 60% 以上。 现场在
位测量的三偏心蝶阀密封面锥角与三坐标仪测量结果的相对误差仅为 0. 43% ,满足测量相对误差±0. 5% 的要求,密封面在位测
量技术的测量精度得到了有效验证,为今后高端阀门的精密测量提供了可靠的技术手段。 相似文献
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三坐标测量机的测头半径补偿与曲面匹配 总被引:5,自引:0,他引:5
在非均匀双三次B-样条函数的基础上,导出自由曲面任意点的法矢量通用算法,进而提出自由曲面测头半径补偿公式;为了更好的消除自由曲面测量中的定位误差,提出了应用单纯形法,对测量原始点进行坐标平移和旋转变换,从而较好的解决了曲面匹配问题. 相似文献
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三坐标测量机测头半径补偿实用算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对三坐标测量机表面数据化测量过程,本文给出一种实用的测头半径补偿算法。提出了采用两次细化测量点的策略,首先沿测量线进行测量点的插值细化,然后在测量线(截面)之间再次进行插值细化。在此基础上.对整个被测表面上各细化点,利用插值求导的方法求出其横向和纵向切向量,然后对切向量叉积求得各细化点的法向量.最后进行测头半径补偿计算。 相似文献
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在中等尺寸齿轮测量中,通常以轴线作为测量的基准,但对特大型齿轮来说,要精确获取其轴线存在较大困难。为了特大型齿轮特征线测量问题,本文提出并采用了三维测量与评定的方法。首先利用激光跟踪仪进行被测齿轮的粗定位,获取被测齿轮与三维平台的相对位置关系;然后利用所设计的三维平台在被测齿面获取大量的数据点,对这些数据点进行NURBS曲面拟合,建立真实齿面的三维参数化模型;最后将所建立的参数化模型与理论模型相比较得到齿廓等偏差。实验结果表明,该方法在解决特大型齿轮特征线测量方面具有较好的可行性。 相似文献
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本文探讨了基于扩展的自组织特征映射(ESOFM)神经网络的三坐标测量机接触式密集数据采集的测头半径三维补偿.构建了测头半径三维补偿神经网络模型及其训练算法.用网络神经元对曲面空间测量样本点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系.按六角形阵列侧抑制邻区训练调整网络神经元权重矢量,使网络输出层结点呈六角形阵列分布,可实现测量点集压缩后的Delaunay三角逼近剖分.经过训练,神经网络将整个数字化点群数据分成许多子区域,每个子区域用一个微切平面逼近.根据微切平面的法线,对测头半径进行三维补偿.算例表明所创建的测头半径三维补偿神经网络模型有效可行. 相似文献
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