加筋板结构连续焊焊接变形规律

  目的  为准确、快速地重建船体板架非结构面三维形状,便于船体结构变形的高精度高效率测量,设计一种基于RGB-D深度图像的模型重建方法。  方法  首先通过随机抽样一致性算法与最小二乘法相结合的方式剔除点云集中的异常数据,再利用RGB彩色图像棋盘格标靶位置信息对结构多视角点云进行配准;其次将结构物面进行区域网格划分并对点云进行聚类,运用最小二乘法原理对每个网格点云子集进行空间曲面拟合,实现点云融合,在此基础上采用高阶面元实现船体结构外板表面的三维重建;最后,通过试件重构模型与激光扫描点云进行对比,验证模型重建方法的精确性。  结果  结果显示,试件三维重构模型较激光扫描点云随机点的均方根误差为1.02 mm,建模精度满足船舶建造工程需求,同时结构RGB-D深度图像数据获取时间相比于激光扫描可忽略不计。  结论  研究表明,提出的模型重建方法能够准确高效地完成船体板架非结构面三维重构,为船体结构变形测量提供了有力的数据支撑。     

三维激光扫描技术在大型舱容测量中的应用研究

大型舱容标定对于不同货物密度、船体强度和倾斜度等配载情况下的容积修正和及时的容积表更新都具有重要意义。为实现大型复杂船舱的精确、快速容积标定,利用三维激光扫描技术获取船舱内外完整的点云数据,经过点云配准、点云滤波、点云空洞修补等预处理后,对点云进行自动、半自动分割,再利用NURBS曲面重建方法构造出完整的船舱整体结构三维模型。设计出一套船舱构件模型库和基于NURBS曲面的曲面求交、曲面三角剖分和容积计算方法,并利用ObjectARX开发出一套基于AutoCAD平台的船舱模型重建和容积计算系统。提出的方法和系统在实船实验中的结果表明,数据处理效率高,相对误差小于0．2％。     

基于法向一致性的船体板架结构点云识别

船舶智能制造、数字孪生等技术的发展提出了从测量数据逆向重构船体结构模型的需求。由于三维激光扫描数据量巨大，点云特征识别和逆向建模是研究热点之一。由于常规的识别算法在非均匀分布和形状复杂的点云中存在明显的误差，因此提出基于表面法向一致性和高斯混合模型的板架结构识别方法，并应用于船舱三维点云的逆向建模。算法经过试验验证可行，能够可靠的实现船舱点云中平面特征提取，并应用于船舱逆向建模软件的实现。     

基于PointNet++的船体分段合拢面智能识别方法

船体分段合拢面的精度检测是分段总组合拢过程中的重要环节。在船体分段合拢面的精度检测方面,三维扫描仪相对全站仪有着巨大优势。然而,三维扫描仪在扫描过程中会记录很多与合拢面无关的点,因此本文对三维扫描仪扫描出的点云数据,进行合拢面的智能识别。通过采用深度学习理论对PointNet++点云网络进行适合本文的改进,使用CAD模型导出的点云数据构建有标注的船体分段点云数据集,进而使用Adam优化算法对网络进行优化训练。最终网络模型对分段合拢面的识别在验证集上获得精确率73%,召回率90%的效果。     

一种优化的船体外板三维点云数据提取方法

针对水火弯板机检测系统中船舶外板三维点云数据自动提取过程存在边缘噪点、板下贴合垫木识别效率低以及外板边缘拟合等问题,提出一种优化DBSCAN聚类算法,首先根据现场加工环境精简点云,利用网格划分来建立外板点云拓扑模型,然后根据DBSCAN密度聚类算法搜索出外板点云,最后采用最小二乘法进行边缘拟合。结果表明,该算法能有效识别外板边缘,提取出外板点云。     

基于深度学习的船体曲板多视角三维重建方法

船体曲面外板加工成形是船舶建造精度控制的重要环节，传统曲面外板加工精度检测主要依靠样板和样箱，实现曲板成形自动化检测的关键是快速、精准地重建曲板三维曲面。提出一种基于深度学习的曲板摄影测量方法，该方法通过PatchmatchNet推断深度图得到曲板稠密点云，对稠密点云拟合二次曲面，基于拟合曲面去除曲板表面法线方向上的噪点，并基于主成分分析法（PCA）和最近点迭代法（ICP）对稠密点云和设计曲面进行自动配准，通过实例分析三维重建方法、图像数量、图像拍摄范围等对重建点云精度的影响。结果表明：曲板多视角三维重建精度小于2mm，满足船体外板加工精度要求，可为实现船体曲板精度自动化测量提供了参考与借鉴。     

基于PointNet++的船体分段合拢面智能识别方法

船体分段合拢面的精度检测是分段总组合拢过程中的重要环节。在船体分段合拢面的精度检测方面,三维扫描仪相对全站仪有着巨大优势,但三维扫描仪在扫描过程中会记录很多与合拢面无关的点。文章对三维扫描仪扫描出的点云数据进行合拢面的智能识别;采用深度学习理论对PointNet++点云网络进行改进,使用CAD模型导出的点云数据构建有标注的船体分段点云数据集,进而使用Adam优化算法对网络进行优化训练。最终,网络模型对分段合拢面的识别在验证集上获得精确率73%、召回率90%的效果。     

基于点云匹配的船体分段对接特征辨识方法

船体分段合拢对接过程中,需要对合拢面结构对接特征进行位置测量.目前采用的全站仪测量方法依赖人工放置标靶,难以覆盖合拢面上所有对接特征,且安全性低.随着三维激光点云扫描技术的发展,现阶段已经能够对船体分段进行大范围高精度的三维点云扫描采集.因此,提出一种在三维点云中有效辨识合拢面结构对接特征的方法,将船体分段点云与理论设计模型间进行层次化的匹配,自动识别得到扫描点云中的对接特征.最后在实际点云数据上进行了试验,验证了所提方法的有效性.     

基于逆向工程的船用螺旋桨数字化检测方法

针对传统螺旋桨检测方法操作困难、效率低、检测精度差等问题,采用三维激光扫描仪对船用螺旋桨进行测量并获得完整的三维点云数据,利用CATIA软件对点云数据进行预处理,对处理后的点云进行模型重建得到满足精度要求的曲面,对重建的螺旋桨模型与设计模型进行偏差分析,得到桨叶上各点的偏差值,通过该方法可以实现船用螺旋桨的数字化检测。     

三维激光扫描技术在港口筒仓内壁磨损检测中的应用

为解决港口筒仓内壁磨损检测困难的问题,文章以黄骅港大型筒仓群为依托,采用三维激光扫描技术,提出点云逆向重建筒仓三维模型应用于筒仓内壁磨损检测。重点介绍了筒仓内壁损伤检测中的点云数据处理流程和数据分析方法,并针对筒仓结构特点,提出了断面分析、截面磨损分析、损坏定量分析的点云分析方法。为掌握筒仓内壁压延微晶板整体磨损情况提供了方法,为筒仓内壁的检测维修提供科学指导,验证了三维激光扫描技术应用于筒仓内壁磨损检测的可行性。     

逆有限元法在船体加筋板结构变形重构中的应用

对结构变形重构技术进行了研究，利用基于最小二乘变分原理的逆有限元法对多种案例的船体加筋板结构进行位移重构，研究了逆有限元模型网格对重构误差的影响，通过MPE误差分析验证了逆有限元法的可行性以及对复杂结构的适用性。为了使逆有限元法更具有工程实用性，结合改进的遗传算法为离散测点的数量和位置选择提供了依据，结果表明通过优化测点布置，可以在保持高精度逆有限元重构结果的同时，大量减少逆有限元模型中测点的数量。     

基于SolidWorks的船体连接结构三维模拟仿真

传统船体连接结构三维模拟方法对节点掌握较差,导致仿真结果准确度较低。基于SolidWorks研究一种新的船体连接结构三维模拟仿真方法,运用Visual C++对SolidWorks程序的动画设计功能进行完善,增加模型多种类复杂动态运动指令,使船体模型能够按照用户所需要的运动要求进行仿真运动,分析点、边、面,通过数据转换、参数设计、数据建模、网格控制,实现船体连接结构三维模拟仿真。实验结果表明,基于SolidWorks的船体连接结构三维模拟仿真方法能够精准地掌握数据节点,有效还原船体连接结构。     

焊接缺陷对铝合金板架疲劳寿命影响的试验分析

[目的]为研究焊接缺陷对铝合金板架结构疲劳寿命的影响,[方法]首先,利用X射线对2种节点形式的铝合金板架试件焊缝部位进行拍照,筛选出含与不含焊接缺陷的铝合金板架,并通过对X射线图像的分析得到铝合金焊接缺陷的主要类型;然后,在不同载荷作用下,对含与不含焊接缺陷的2种铝合金板架试件开展疲劳试验,以获得铝合金板架的疲劳寿命;最后,运用ABQUAS软件建立含3种焊接缺陷的板架试件的局部仿真模型,分析和揭示含焊接缺陷板架结构失效产生的机理。[结果]试验结果表明:含焊接缺陷的试件失效是由于焊缝端部缺陷处出现裂纹,扩展后导致纵骨腹板发生断裂;而不含焊接缺陷的试件失效与节点形式有关,均是在循环载荷作用下纵骨面板失效产生疲劳裂纹,扩展到腹板后导致纵骨发生断裂。[结论]研究成果可为铝合金焊接结构的疲劳寿命评估及焊接缺陷对疲劳寿命的影响提供参考。     

基于子模型分解的船舶舱段结构代理模型协同优化方法

[目的]为解决船舶舱段结构优化设计参数众多、计算耗时的难题,提出一种基于子模型分解的舱段结构代理模型协同优化方法。[方法]每次选择一个板架,根据当前舱段方案的有限元模型建立板架结构子模型,基于子模型构建板架结构响应的代理模型并进行优化,得到板架优化解后更新舱段模型,再进行下一个板架的优化,如此迭代,直到完成一轮或多轮包含所有板架的协同优化后停止。最后对舱段结构尺寸进行小范围调整,得到最终优化解。[结果]某船舶舱段结构优化结果显示,与从整体优化角度出发的基于降维代理模型的舱段结构优化方法相比,在相当计算成本下,所提方法的优化结果重量进一步减小了2.86%,最终实现结构减重4.96%。[结论]所提方法的优化效果较好,在高维船体结构优化问题上具有较好的应用价值。     

实尺度舰船舱内炮弹静爆试验方法

[目的]为提高舰船在舰炮攻击下舱室损伤特性的等效性,更好地反映实船舱内炮弹爆炸对船体结构、设备和人员的毁伤特性,[方法]采用实船舱室模型进行炮弹舱内静爆试验,以得到舱内静爆冲击波的超压、准静态超压、结构应变等数据处理方法,最终得到实验爆源、舱室结构、设备和人体模型的简化方法及设计制作要求。[结果]根据试验结果,总结出局部花瓣破口(Ⅰ)、边界剪切断裂(Ⅱ)和板架大变形(Ⅲ)3种舱室结构的损伤模式及其判据。其中,新提出的损伤模式Ⅰ的判据为爆距小于0.25倍板架宽且爆源能量大于板的弯曲塑性变形能。[结论]该研究将前人总结的矩形板架爆炸变形破损模式进行了拓展,所得结果可为舰船抗爆校核评估与防护设计提供参考。     

VR技术在船舶舱室三维图像重建中的应用

为了实现对船舱舱室的三维视景重构,提出基于VR技术的舱室三维图像重建技术,采用锐化模板匹配动态增强技术和帧点扫描技术,实现对船舱室的三维立体图像扫描和特征提取,结合像素匹配模型和滤波抑制方法,实现三维图像的不规则点滤波和修正处理。通过光场边缘轮廓检测和模板分块融合匹配,结合VR视景重建技术,实现对舱室的三维图像重建。仿真结果表明,采用该方法进行舱室三维图像重建,有效解决舱物理结构复杂导致的结构不规则和空间表达能力不好的问题,具有很好的视景重构性能。     

基于机器视觉的船体双曲度板测量方法

如今船厂使用的船体双曲度板测量方法大多是传统的样板、样箱测量,这类方法对工人的技术水平要求较高,而且对于自动化加工的发展有不利影响,为了配合三维数控弯板机的自动化成形加工,本文实现了以双目视觉测量为基础的非接触式测量。在基于机器视觉的船体外板测量系统中,首先使用张正友标定法对摄像机进行标定,得到摄像机的内外参数,之后采用极线约束的方式完成了图像的立体匹配工作,根据标定和匹配结果,使用最小二乘法计算得到目标点的三维坐标。最后对数据进行分析,将测量结果与理论数值进行对比。基于机器视觉的船体外板测量系统操作简单,测量误差在允许范围内。     

散货料堆快速点云分割和降噪算法研究

为解决自动化散货码头建设的关键问题——散货料堆的快速三维重构,提出散货料堆三维重构的预处理算法,利用下采样算法精简散货料堆点云数目,加快点云后续处理速度;采用欧式聚类分割算法弥补采样一致性(RANSAC)分割算法分割不彻底的问题;结合统计分析法和移动最小二乘法去除离散点和点云表面细小噪声点。实验结果表明,该算法能高效稳定的完成散货料堆点云的地面分割和降噪处理,可为散货码头散货料堆三维重构研究提供参考。     

船体小组立机器人焊接三维扫描识别系统设计

针对船体小组立结构件，基于三维点云数据，利用点云和图像处理算法，完成船体小组立结构件的三维扫描、焊缝识别和焊缝拓扑结构分析。基于片体智能化焊接流水线，构建船体小组立机器人焊接三维扫描识别系统。该系统具备对一般筋板类型结构件与交叉类型结构件的焊前扫描、焊缝识别、机器人焊接路径规划和机器人焊接作业生成等功能，经实际验证，可为片体智能焊接流水线实现船体小组立结构件智能化焊接提供准确的视觉信息与作业信息。     

基于3D打印技术的船舶图像重构

针对当前二维图像由于分辨率低,导致船舶故障分析准确率不高的情况,结合3D打印技术,进行船舶图像重构研究。该研究首先进行二维船舶图像预处理,包括图像平滑、图像分割、点云数据提取与匹配等,然后利用体绘制中的光线投射法进行三维模型重建,最后利用3D打印技术输出3D船舶实体图像。结果表明,船舶图像重构之后与之前相比,图像分辨率提高557PPI,说明图像清晰度提升,从而达到船舶故障分析准确率增大的目的。