基于线激光的航空叶片孔洞修复方法.pdf
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1、Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(4),3828-3836 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.124350 文章引用文章引用:陈伟.基于线激光的航空叶片孔洞修复方法J.建模与仿真,2023,12(4):3828-3836.DOI:10.12677/mos.2023.124350 基于线激光的航空叶片孔洞修复方法基于线激光的航空叶片孔洞修复方法 陈陈 伟伟 上海工程技术大学电
2、子电气工程学院,上海 收稿日期:2023年5月14日;录用日期:2023年7月12日;发布日期:2023年7月19日 摘摘 要要 针对航空叶片的孔洞修复问题,本文提出了基于线激光的孔洞修复方法。使用针对航空叶片的孔洞修复问题,本文提出了基于线激光的孔洞修复方法。使用Alpha Shape边缘轮廓提边缘轮廓提取算法提取航空叶片的内外边缘,使用基于取算法提取航空叶片的内外边缘,使用基于KD树的欧几里德分割算法分割出孔洞部位的边缘,接着使用树的欧几里德分割算法分割出孔洞部位的边缘,接着使用基于最小二乘的点云曲线拟合算法,根据线激光扫描的点云线条拟合基于最小二乘的点云曲线拟合算法,根据线激光扫描的点云
3、线条拟合曲线曲线方程,再将孔洞区域的边缘数方程,再将孔洞区域的边缘数据导入拟合后的曲线模型得到孔洞部位曲面数据,完成航空叶片孔洞的修复工作。据导入拟合后的曲线模型得到孔洞部位曲面数据,完成航空叶片孔洞的修复工作。关键词关键词 航空叶片,线激光,点云处理,孔洞修复航空叶片,线激光,点云处理,孔洞修复 A Method for Repairing Holes in Aviation Blades Based on Line Laser Wei Chen School of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of En
4、gineering and Technology,Shanghai Received:May 14th,2023;accepted:Jul.12th,2023;published:Jul.19th,2023 Abstract For the repair of holes in aviation blades,this article proposes a hole repair method based on line laser.Using the Alpha Shape edge contour extraction algorithm to extract the inner and
5、outer edges of aviation blades,using the KD tree based Euclidean segmentation algorithm to segment the edges of the hole area.Then,using the least squares based point cloud curve fitting algorithm,fitting the curve equation based on the point cloud lines scanned by line laser,and importing the edge
6、data of the hole area into the fitted curve model to obtain the surface data of the hole area,陈伟 DOI:10.12677/mos.2023.124350 3829 建模与仿真 Complete the repair work of aviation blade holes.Keywords Aviation Blades,Line Laser,Point Cloud Processing,Hole Repair Copyright 2023 by author(s)and Hans Publish
7、ers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 航空发动机叶片是发动机中最关键的高性能部件之一1,其外形精度和表面完整性控制着发动机的性能水平和使用寿命。航空发动机叶片在与发动机主轴、涡轮盘和腔体配合的过程中,改变空气或燃气的方向,形成高速、高温的易燃压缩气流,保证飞机所需的动力。由于叶片长期在高温、高压的恶劣工作环境下高速运转,叶片的损伤在所
8、难免,约 70%的发动机故障是由叶片故障引起的。因此,航空叶片的修复再制造显得至关重要,而对叶片的孔洞修复则是这个环节中经常需要面临的难题。对于孔洞的修复,谢文军等2针对构建实景的孔洞问题,使用边界收缩以及构建三角面片的方法对孔洞进行填补。肖俊等3针对岩体的激光点云的孔洞问题,提出了构建孔洞坐标系,对孔洞进行新增点采样,再进行二维投影插值修复的方法,熊威等4针对植物叶片点云空间重叠大且离群点多的问题,使用改进的区域生长算法去除离群点对点云进行三角剖分完成孔洞修复。然而上述方法在对航空叶片的使用过程中,存在计算量大且无法保证叶片修复后的孔洞与叶片本身弯曲度的一致性。本文根据上述存在的问题,提出了
9、基于线激光的航空叶片孔洞修复方法,该方法能够在较快时间内修复点云,且修复效果满足后续加工的需求。2.线激光点云扫描及点云滤波线激光点云扫描及点云滤波 本文通过线激光轮廓仪进行点云扫描,采用交叠式扫描方法获取涡轮叶片曲面点云,通过点云拼接完成点云点云的扫描流程。扫描后的点云由于有孔洞的存在,采用统计滤波的方式对点云进行降噪。2.1.交叠式扫描方法交叠式扫描方法 如图 1 为线激光扫描系统的扫描流程,红框和绿框为系统前后两次扫描的区域,黄色箭头为线激光轮廓仪的运动轨迹,系统可以控制扫描次数,从右到左按照黄色箭头的运动轨迹,重复 n 次上下扫描完成叶片的扫描,这样就可以得到叶片的这一面表面轮廓数据。
10、点云数据用 txt 文件格式保存,方便后面数据的读取,由于数据每次都是以当次上下扫描的起始位置作为坐标原点进行保存,所以 n 次上下扫描后会后 n 组不同坐标系的数据,为了将所有坐标系下的数据统一到同一坐标系下,需要对数据按照激光轮廓仪的位移量进行平移。假设第二次上下扫描时向做移动了 20 mm,则将第二次扫描的数据向右平移 20 mm,以此完成坐标系的统一。但由于系统运动中会有误差,所以为了提高数据精度,每次对平移的相互两幅点云进行 ICP 配准来减小因误差而产生的间隙。为了 ICP 配准的精度,需要在前后两幅点云间设置交叠区域,以交叠区域作为特征进行配准,经过多次实验发现,当重叠率大于 5
11、0%时,点云的配准成功率和配准精度会提高,但是会增加数据采集时间以及配准时间,而当重叠率小于甚至是小于 20%时,会产生较大的配准误差以及匹配错误的情况,所以交叠区域的重叠率未 50%最为合适5。Open AccessOpen Access陈伟 DOI:10.12677/mos.2023.124350 3830 建模与仿真 Figure 1.Line laser system scanning process 图图 1.线激光系统扫描流程 2.2.统计滤波降噪统计滤波降噪 在使用线激光扫描获得叶片点云后,由于孔洞的存在而导致噪声的产生,需要使用统计滤波的方法将噪声滤除。统计滤波6是根据点云的邻
12、域信息建立异常点剔除准则。异常值通常是无组织的,远离主点云,稀疏,几何上不连续,局部点密度不一致。相比之下,主点云则相对集中和密集。统计滤波算法是基于离群点与相邻点之间的距离较大,而主点与相邻点之间的距离较小的特点。对每个点邻域的统计分析用于去除异常值。首先,建立一个八叉树,以点云的最小封闭立方体作为根节点,并将该立方体分成 8 个大小相等的子立方体。如果一个子立方体包含点,那么它应该继续被划分为 8 个大小相等的立方体,直到点云中的每个点获得一个唯一的索引坐标。然后,计算每个小立方体中点云的密度,另一方面,而且通常,包含异常值的子立方体的密度相对较小。具体的实施步骤如下:1)建立一个自适应八
13、叉树栅格化点云和计算的密度云n在每个网格。2)对于在每个网格中的点云 P 的任意点jpP,搜索ip的 k 近邻点()ipjk,并计算ip和jp之间的距离。3)将一个点是离群值的概率定义为:1kijjnppkp=(1)4)建立一个阈值。如果大于阈值,则认为ip是一个离群值并被删除。3.涡轮叶片孔洞区域边缘提取涡轮叶片孔洞区域边缘提取 将曲面点云投影到二维平面变成平面点云,使用 Alpha Shape 算法7实现边界提取,再将获得的数据还原到三维曲面上,得到曲面点云的边缘轮廓。3.1.基于基于 Alpha Shape 的的曲面边缘提取曲面边缘提取 本文提出的曲面轮廓提取算法是通过将曲面点云投影到平
14、面在还原的方式实现。如图 2(a)为 Alpha Shape 提取轮廓点示意图,在平面点云中,有一个圆在点云的任意两点之间滚动,这个圆的半径取值为,圆在点云上滚动时需要满足一定的条件;而当 的取值很小时,点云中的每个点都会被判断为边界点,而当 的值达到一个足够大的阈值时,这个圆只能在平面点云的边界上移动,此时圆移动的轨迹可以被陈伟 DOI:10.12677/mos.2023.124350 3831 建模与仿真 视为边界点。(a)(b)Figure 2.Schematic diagram of Alpha Shape algorithm.(a)Diagram of extracting cont
15、our points from Alpha Shape;(b)determination diagram of Alpha Shape contour points 图图 2.Alpha Shape 算法提取轮廓点示意图。(a)Alpha Shape 提取轮廓点示意图;(b)Alpha Shape 轮廓点判断图 其具体的算法步骤如下:(1)对于任一点(),p x y,滚动半径为 的圆,在点云内部搜索到距离 p 点固定阈值内的所有点,阈值取值为 2,记为点集 Q。(2)选取点集 Q 中任意一点,根据和半径的值,计算出两个圆心坐标()111,oooxy和()222,oooxy,如图2(b)所示。其
16、坐标计算公式如下所示:()()01111*2xxxxHyy=+(2)()()01111*2yyyyHxx=+(3)()()02221*2xxxxHyy=+(4)()()2221*2oyyxxHyy=+(5)其中:2214aHS=(6)()()22211Sxxyy=(7)(3)在 Q 点集中,计算除1p点以外的点到1o的距离1L和到2o的距离2L。终止条件为1L或2L的值大于,则 p 点为点云的边缘点。(4)若1L和2L不全都大于,则选取另外一点作为1p点。在计算新的圆心坐标之后,重复(3)中的步骤的判断。如果遍历完所有 Q 邻域的近邻点,有不能满足的(3)的条件,则 p 点不是点云的边缘点。本
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