汽车复杂曲面零件的快速参数化逆向设计分析

逆向设计的关键流程有点云数据的采集、点云数据的预处理和逆向建模。本文主要是使用逆向设计技术对汽车零部件转子式机油泵壳体（下文简称壳体）的逆向建模。其具体的设计流程是先分析点云数据的采集方式，然后利用实验室的三维扫描设备来确定具体需要使用什么样的采集方式，并采用杭州先临三维科技股份有限公司生产的Shining3D-Scanner双目型三维扫描仪来采集壳体的三维点云数据，然后利用逆向软件Geomagic Wrap来初步处理采集到的点云数据，其中需要处理的部分包括去除体外孤点、减少噪声、删除钉状物、填充孔洞、网格松弛和去除特征等，最后使用逆向软件Geomagic Design X对经过预处理的三角面片模型进行曲面重构（逆向建模）并得到重构的壳体的实体模型。     

基于实物模型的逆向造型技术应用

对产品的实物模型进行表面测量,按照逆向工程的过程由测量数据点云完成产品模型的三维CAD建模,在汽车工业的新产品开发中得到了广泛的应用。以汽车变速杆罩盖的三维光学测量和基于Imageware软件的逆向造型过程为例。对基于实物的CAD建模关键技术进行阐述和总结。     

基于实物模型的逆向造型技术应用

对产品的实物模型进行表面测量,按照逆向工程的过程由测量数据点云完成产品模型的三维CAD建模,在汽车工业的新产品开发中得到了广泛的应用。以汽车变速杆罩盖的三维光学测量和基于Imageware软件的逆向造型过程为例。对基于实物的CAD建模关键技术进行阐述和总结。     

基于CATIA的汽车零部件逆向设计

逆向设计是汽车设计过程中比较常用的方法,通常应用于整车及零部件外观设计中,文章首先介绍逆向设计在汽车产品开发过程中的重要性,同时指出逆向设计与正向设计的不同之处,其次详细描述CATIA软件通过点云预处理、网格化、模型重构等工作流程,完成实体零部件到三维数据的逆向设计工作,最后针对三维数模进行工艺可行性分析,发掘现有产品质量问题改进点,提升产品品质。     

三维激光扫描技术在公路溶洞测量中的应用

某高速公路研究区发现溶洞与拟建高速公路某处桥墩相交,给公路工程建设带来较大安全隐患,为查清溶洞的形态、规模,采用三维激光扫描得到密集点云数据,再运用建模软件将点云数据逆向建立溶洞的三维模型。将溶洞三维模型与桥墩设计模型叠加,准确地分析了溶洞对高速公路的影响;将溶洞三维模型横、纵断面与桥墩横、纵断面进行叠加,准确量测出溶洞到桥墩桩基的距离,为桥墩桩基施工安全提供科学决策依据。     

基于CATIA的车身后底板逆向设计

车身后底板因结构复杂、零部件多而成为白车身设计的难点,采用逆向工程方法对后底板进行了分析设计。针对逆向设计中后底板形状复杂、点云数量大、倒角、翻边及搭接等技术处理难点做了相应的优化,为产品的创新设计和缩短生产周期,以适应快速多变的市场需求提供了技术支持。通过三维建模软件对汽车后底板的逆向设计,完成了数据采集、预处理及三维模型的重建,并对逆向设计过程中遇到的问题做出合理的解答,为逆向工程方法在汽车车身设计的应用提供了参考。     

基于CATIA的锥齿轮逆向设计

文章通过对锥齿轮的逆向重建实例来描述CATIA的逆向设计过程，整个流程分为获取点云、点云预处理、曲面重构三个部分，用激光扫描仪获取三维点云数据，在CATIA中对点云进行数据处理，实现曲面重构，最终生成曲面锥齿轮的实体模型，说明了逆向工程的整个设计应用流程。     

点云数据规则表面提取和空间仿真的应用研究

随着工程数字化及BIM设计的不断发展,3D测量在项目中的应用已不可或缺。在三维激光扫描点云处理中,以规则表面(平面、圆柱面、球面)的法向量和主曲率为参数建立了规则几何表面自动提取的数学模型,并对利用该模型提取的表面同名点距离与精密全站仪测距结果进行了模型精度对比分析。通过点云数据去噪、降采样、规则几何表面自动提取,结合3D贴图、渲染等操作,以某大楼空间仿真为实例,得到了一种厘米级的点云数据规则表面提取和空间仿真的应用方法。     

基于混凝土组合箱梁残缺三维激光点云的自动逆向建模方法

针对虚拟预拼装过程中,施工现场条件与构件本身性质对混凝土桥梁构件三维激光扫描及其后续逆向建模质量产生不良影响的问题,以混凝土组合箱梁为背景,提出残缺三维激光点云的自动逆向建模方法.该方法利用实测点云与设计数据最佳匹配的数学优化问题提高自动性,并采用k-d tree和最小生成树(MST)等数据结构以及算法提高计算效率和鲁...     

基于逆向工程技术的汽车模型复杂曲面设计与分析

采用逆向工程的方式可以极大的缩短零件的开发周期,因为逆向工程在没有零件CAD文件的情况下,能够迅速重新构建现有经典的设计并开发新设计。文章以汽车模型为例,完整的介绍汽车模型点云数据采集、点云数据的处理、逆向建模以及模型的质量分析逆向过程。     

基于CATIA的汽车发动机罩逆向设计

结合工程实例,从点云数据的采集处理、曲面的重构与光顺、曲面的拼接与精修及曲面数据的质量评估等方面介绍了逆向设计在汽车产品开发中的应用情况。通过线状激光束扫描采集了发动机罩油泥模型的表面数据,再经曲面重构、光顺、拼接、精修及质量评估,实现了汽车发动机罩油泥模型的数字化,为后续工程制造奠定了基础。     

基于机载LiDAR技术的公路三维设计与可视化系统开发

该文针对机载LiDAR技术在公路勘测设计领域的应用进行了研究,设计和开发了一套利用机载LiDAR技术获取的多源数据进行公路三维设计和三维可视化系统。系统在有效合理组织多源数据的基础上,利用机载LiDAR点云数据得到公路纵横断面,生成公路三维模型,并结合DEM和DOM搭建了公路三维可视化系统。实例证实了该文设计和实现的体系架构与关键技术的有效性。     

基于点云数据的S型螺旋弹簧逆向设计

利用三坐标激光测量仪读取S型螺旋弹簧的点云数据,通过点云数据提取弹簧结构的特征规律,然后采用Image Ware软件进行逆向建模。依据所建模型,利用有限元分析工具ANSYS进行分析计算,得到了该弹簧的力学特性。与试验结果进行的对比表明,所建立的模型准确可靠,对于S型螺旋弹簧的设计具有参考价值。     

车身曲面逆向设计投影法参数化方法的应用

针对在汽车车身曲面逆向设计中很难由散落数据点云构造出合适光顺曲面的问题，提出了一种以Hoschek方法确定散乱数据点云的边界线、以基面投影法确定其他散乱数据点云参数值的逆向算法：给出了一种重构曲面的拟合方法，结合车身部件上散乱数据点云的特点，建立了该算法的数学模型，并通过VC＋＋6．0进行了编程实现。与通过UG得到的插值曲面比较可以看出，该拟合方法能够更好地对原曲面进行再现。     

基于Imageware和UG的某轿车车身侧围逆向设计研究

通过测量某实物轿车,得到车身点云图。应用Imageware的点云处理功能和UG的曲面造型方法,提出了利用逆向设计来快速构建侧围模型的方法。本文对用逆向工程方法进行车身建模进行了初步探讨,并最终建立了侧围的模型,得到了逆向工程的一般步骤和建模技巧,为其他车型的逆向设计提供了参考。     

基于CATIA的逆向设计在汽车内饰件设计中的应用

由于CATIA具有强大的自由曲面设计的功能,结合工程实例,从点云数据的采集处理、曲线和曲面的创建以及曲面的拼合等方面,介绍了CATIA逆向设计在汽车内饰件设计中的应用效果。研究表明,基于CATIA的逆向工程应用于汽车内饰件设计开发过程中,可以大大缩短产品的开发周期,保证产品质量。     

基于实测点云数据的隧道分割及形变检测方法

为了解决隧道形变检测准确性低、分析不全面的问题,对隧道三维点云轴线提取、隧道影像生成及分割、隧道点云数据分割和隧道断面形变检测等方面进行研究。对于三维激光扫描仪获取到的隧道原始点云数据,首先基于设计轴线,对RANSAC算法进行改进,来拟合等间距隧道断面圆心,并采用基于最小二乘优化的3次B样条曲线拟合方法,获取隧道实测轴线;其次,通过从点云数据到影像的数据转换方法,生成隧道反射率影像,并进一步利用点云数据几何特征生成几何权重图,应用边界检测提取隧道影像中的边界线;然后,将边界线像素映射至隧道三维点云数据空间,实现隧道点云数据的分割;最后,设计一种精确的隧道断面形变分析方法,分析断面形变。试验表明:本算法可精确分割隧道点云数据,提高隧道断面形变检测的准确度和可靠性。     

汽车覆盖件逆向设计方法

针对汽车覆盖件的特点,以某轻型货车前围覆盖件设计为例,提出一体化逆向设计思想。即由照相式扫描仪Camega得到数据点,采用Cloudprocess软件平台进行点云预处理,最后由逆向工程软件Imageware完成曲面重构。详细地阐述了如何由大量数据点进行曲线、曲面反求的汽车覆盖件逆向设计方法,并论证了该方法的可行性。     

基于机载激光扫描数据的路线拟合设计

机载三维激光扫描测量,具有可穿透植被,高精度,高密度等技术优势,可以替代人工野外作业。密集的点云数据模型,可以任意获取走廊范围的矢量数据,方便指导路线设计。本文结合G4京港澳高速公路京石段机载三维激光点云数据,针对路线设计过程中对激光数据的使用方式、数据结构特点、路线平纵横指标的拟合设计提出相应的解决办法,为国内同类工程设计提供了借鉴和参考,具有一定的指导意义。     

基于三维锥形栅格的激光点云语义分割方法EI北大核心CSCD

激光点云语义分割是自动驾驶系统中道路场景感知的重要分支。虽然主流方法将点云转换为规则的二维图像或笛卡尔栅格进行处理,减少因点云非结构化所带来的计算量,但二维图像方法不可避免地改变点云的三维几何拓扑结构,而笛卡尔栅格忽略了室外激光点云的密度不一致性,从而限制了包括行人和自行车等小物体的语义分割能力。因此,本文中提出了一种基于三维锥形栅格和稀疏卷积的激光点云语义分割方法,利用锥形栅格分区解决了点云的稀疏性和密度不一致的问题;为提高模型推理速度,设计了重参数化三维稀疏卷积网络。在SemanticKITTI和nuScenes两个大规模数据集上对所提方法进行评估。结果表明,与目前最新的点云分割方法相比,所提方法的平均交并比分别提升了1.3%和0.8%,尤其对小物体识别有显著的提升。