重建曲面在焊接变形测量中的应用研究焊接变形是影响焊件尺寸精度、降低焊件使用寿命、造成焊接结构破坏的主要原因之一。研究焊接变形的形成原因及影响因素是保证焊件质量、提高焊件精度的关键。因此，精确、迅速测量焊件变形，获取焊件变形全貌具有重要的理论意义和实际使用价值。本文采用逆向光学测量法获取焊件表面形貌的点坐标信息，对这些点进行预处理，采用本文的方法对点云进行三角剖分，然后将重构后的曲面应用到焊件的变形测量中去。本文针对以上问题进行研究，取得的主要成果如下：
焊接变形试验环境焊接机器人
系统主界面
焊接三维变形数据色谱图显示
焊接变形数据分析
（a）20s时刻变形云图 （b）60s时刻变形云图
第三点位移值对比
位移传感器布置示意图
焊接变形测量现场
位移传感器安装 焊接过程
焊接变形测量研究现状
在焊接构件的生产中，残余变形不仅影响结构的尺寸精度和外观，而且可能降低其承载能力。矫正焊接变形费时、费工，甚至还会带来新的问题[29]。因此，采取相应措施以控制和调整变形是十分重要的。采用可靠的测量技术对焊接变形进行快速、准确的测量，不但可以用较短时间分析出影响变形的重要因素，也是评价控制和调整焊接变形效果的必要手段，同时还可用于验证焊接变形数值模拟结果的合理程度[30]。因此，国内外研究者都花费了大量的时间去设计各种方法对焊接变形进行测量。
焊接变形的测量方法大致可以分为动态测量和静态测量两大类。前者需要在测量变形的同时对温度加以测量；后者不需测量温度，可以直接得到变形量，但不能实时测量[32]。 常用的动态测量方法主要有应变计测量法和位移传感器＋热电耦法[30-32]。应变计测量法先在焊件上制定测量基线和测量点，将应变片粘贴于测量点，在焊接时测量焊件升温时产生的应变，读出应变计的数值即得焊接变形量。由于在焊接的同时进行变形测量，要考虑焊件的温度上升，所以对应变计底脚必须加以冷却方可以进行。位移传感器＋热电耦法能够直接测量出高温区一点相对于构件外参考点在焊接过程中的横、纵向位移，得到该点在焊接过程中的运动轨迹，同时用热电耦测出这点的温度，经数值计算后得出焊件结构的变形量。焊接变形动态测量虽然能够实时地测出焊件的动态变形，对于焊接数值计算有较好的验证效果，可以充分检验数值计算中的所做假设的合理性，但所测结果误差较大，精度较低，不适应于焊接变形的质量评估。
静态测量方法一般只能测量焊后构件的变形。在实际生产中多采用卷尺和直角尺测量角变形和纵向挠曲变形，该方法使用简便、快捷，不需要任何与焊接相关特殊匹配等优点，但精度很低，只能初略地评估焊接变形。纵向挠曲的测量，可在测量板上用拉线的方法进行，由于线的下垂，测量要谒矫嫔辖校ㄍ?/SPAN>1-5(a)，图1-5(b)）。角变形的测量以T形工件焊接为例，如图1-6所示。用钢板尺、刀口角尺、塞尺测得图中的b和f，然后通几何公式q＝arctg（b/f）得出T形接头的角变形。
对于焊件纵向和横向收缩变形的测量可通过光干涉法[33]重复测量固定点来测。该方法先在测量点处打一个标点，在焊接前后，测量标距数值的相应变化即为这个阶段焊接引起焊件变形。图1-7和图1-8是光干涉法的原理图。从光源S发出的光线经过透镜L成为平行光入射到平面反射镜M上，光线经过M垂直射到平面镜表面A，在平面镜A和块规B构成的空气辟尖上下表面所引起的反射光线将形成相干光，并产生干涉条纹。因此，焊件变形前后，在一定的距离范围N内，干涉条纹的数量也相应改变，如图。干涉法虽然测量精度极高，但是所能测的变形量极小，难以满足实际应用中大变形量需要。因此，在焊接变形测量中，有必要找到一个普遍适用于上述测量要求且精度高的测量方法。
数字相关测量方法(DICM)[34-36]能很好的满足上述要求，该方法首先由Peters和Sutton等提出，根据物体表面随机分布的粒子的反射光强分布在变形前后的概率统计相关性来确定物体表面位移和应变。为了更好的获取焊件的关键区域的变形信息，采用三维测量设备如数码相机、三坐标测量仪等，快速、精确的获取焊件的表面点云数据，通过计算机辅助设计对焊件表面的点云数据进行重构，再利用计算机辅助测量来检测焊接构件的变形情况，而且重建的曲面可以直接输入有限元分析软件进行有限元分析。三维测量际跤捎谄渌俣瓤欤雀撸涤眯怨愕戎疃嘤诺悖亟诤附颖湫文酥敛牧媳湫渭觳饬煊蛴凶殴惴旱挠τ们熬啊?/SPAN>
网格剖分技术的背景及应用 三角网格自动剖分技术的研究起源于20世纪70年代，主要为了满足航空、数学、地质等领域解决实际问题的需要[8]。20世纪80年代三角网格剖分在众多领域引起了广泛的关注，世界各国的学者和研究机构从不同的需求出发，对三角网格剖分进行深入的研究。目前，点集的网格剖分的主要研究集中在曲面网格剖分，边界的一致性问题是点集三角网格剖分亟待解决的问题。按照生成网格的基于何种手段，三角网格剖分主要有3个主流算法[9]：
（1） 网格前沿法（Advance Front）
网格前沿法最早于1985年由法国学者S.H.Lo在文献[10]中提出。此后，英国的J.Peraire[11]等实现了按方向细化的网格前沿法。西工大的肖双九博士[12,13]用该方法实现了多值开曲面和多值闭曲面的三角剖分。Huang和Menq提出的算法[14]也属于这类方法，对于每一条活动边，分别将与这条边的两个端点距离最近的k个点投影到这条边所在的三角面片决定的平面上，从这些投影点中选择一点，这一点所对应的点云中的点与这条边形成一个新的三角面片。网格前沿法最大的特征是能够生成复杂形状的非结构网格，并且简单易于实现，在工程中应用很广。但该方法在理论上无法保证生成的网格的质量达到一定的标准。
（2） 四叉树/八叉树法
四叉树、八叉树作为一种数据结构，当被用于空间编码时，可进行实体造型，适当修改即可成为一种网格剖分算法。Yerry和Shephard在文献[15]提出了四叉树、八叉树在二维、三维网格剖分中的应用，该算法称之为Shephard－Yerry算法。韩国学者Y H Jung和K Lee[16]于1993提出直接基于四面体的八叉树空间编码法，该算法效率高，剖分速度快，但仍需建立拓扑结构。这类算法的特点是：与实体造型相结合，自动化程度高，网格密度可调整，剖分速度快，内部单元形状比较好，但边界单元形状很难保证且只适用于域的剖分。总之，Shephard－Yerry算法由于与实体造型技术相结合，一旦边界单元得到更好的处理，将会在实体网格剖分方面占据主要地位。
（3） 基于德劳内（Delaunay）准则的方法
基于德劳内准则的三角剖分能保证网格单元最饱满，网格质量最佳。Delaunay三角剖分是目前研究最多、最成熟的一种剖分方法。关于Delaunay的算法实现有很多，大致分为以下两大类，一类是增量算法，Joe在文献[17]中证明了将不属于点集的一个点P加入点集的Delaunay三角化中，逐步进行，每一步增加一点，直至点集为空，然后通过一系列的换面操作，能够得到新点集的Delaunay三角化。常用增量法的有Lawson算法[18]也叫局部变换法，Green-Sibson算法[19]，Bowyer算法[20]等；另一类为分治算法，该类算法基于分而治之的思想，每次将点集分为规模相当的两个子集，分别进行递归实现，最后拼合，目前较好的有DeWall算法[21]。 随着研究问题的深入，更多基于Delaunay准则用于曲面三角剖分的算法出现。Hoppe[22,23]于1992年和1994年先后创造的分片线性或分片光滑的曲面模型对离散型点集的任意拓扑重建算法进行的开创性研究。基于他的算法得到的输出曲面可以同原始曲面具有相同的拓扑结构并且随着取样密度的增加而收敛到原始曲面，这项开创性的研究促进了学术界对曲面重建技术的进一步研究与发展。1998年Amenta[24-26]等人又提出了Crust概念及其改进算法，这是基于计算几何中Voronoi图和Delaunay三角剖分对离散型点集进行曲面重建。这是一种全新的算法，这种算法的优点在于能够很好的保存曲面的细节特征。
Gopi[27]于2002年提出了一种高效的曲面重构算法，但它需要采集的数据点云有足够的密度，并且不能有尖锐的边缘。
该算法主要有两步：
1．用控制球为点集里的每个点找到它的邻近点；
2．选择一个种子点和该点邻域点集向合适的平面投影，按照角度排序生成三角网格。后来文献[28]对该算法进行改进，使适用性有所提高。
虽然前人在网格剖分方面取得的研究成果可以为曲面重构奠定一定的基础，但如何结合重构曲面的自身特点和应用要求，开发适合于实际应用需要的曲面重构方法，是需要进一步考虑和研究的问题。 |
