基于分段Hausdorff距離的車(chē)身前臉優(yōu)化匹配方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、車(chē)身覆蓋件的匹配不僅直接影響整車(chē)的美觀性,而且其匹配情況的好壞更容易造成如增大風(fēng)阻、漏風(fēng)漏雨、封閉不緊等問(wèn)題,對(duì)整車(chē)性能有很大影響。由于以前車(chē)身非封閉件中部分部件(如前大燈)為不可調(diào)整式,前臉整體調(diào)整具有一定的順序,調(diào)整較為方便,而封閉件(如車(chē)門(mén)和車(chē)框)的匹配位置較難確定,國(guó)內(nèi)外大多研究主要針對(duì)封閉件,對(duì)非封閉件的涉及較少。當(dāng)前隨著車(chē)身匹配質(zhì)量要求的不斷提高,非封閉件大多設(shè)計(jì)為可調(diào)整件,沒(méi)有形成固定的調(diào)整順序,主要依據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)值調(diào)整,費(fèi)

2、時(shí)費(fèi)力且精度較難控制,而以往研究封閉件的方法又不能適用非封閉件,以至于非封閉件的匹配問(wèn)題成為當(dāng)前制約車(chē)身匹配質(zhì)量提高的難題,亟待解決。本文針對(duì)車(chē)身前臉區(qū)域三個(gè)非封閉件的匹配,提出基于分段Hausdorff距離和曲率Hausdorff距離兩種優(yōu)化匹配方法,采用遺傳算法進(jìn)行匹配尋優(yōu),獲得了最佳匹配位置和調(diào)整量。兩種方法不僅可為非封閉件匹配問(wèn)題的進(jìn)一步研究提供參考依據(jù),也可在一定程度上為匹配件的公差設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。文章首先介紹了匹配部件輪廓特征

3、點(diǎn)的獲取方法。通過(guò)對(duì)比常用測(cè)量的方法,針對(duì)本文研究實(shí)際情況,選擇Comet 400掃描儀提取測(cè)點(diǎn)信息。結(jié)合Imageware和Ug軟件,進(jìn)行點(diǎn)云的去噪、濾波、刪減處理,提出了一套能夠大量、快速獲取測(cè)點(diǎn)信息的方法。其次,文章提出基于分段Hausdorff距離的匹配模型進(jìn)行車(chē)身前臉的優(yōu)化匹配,分別求得三部件兩兩匹配區(qū)段的Hausdorff距離,采用加權(quán)和的方法建立匹配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);為了控制優(yōu)化間隙值,便于給定搜索范圍,提出基于曲率Hausd

4、orff距離的匹配優(yōu)化模型,將單個(gè)匹配件在其各輪廓點(diǎn)外延伸方向放縮一定距離(即間隙值),以放縮后輪廓點(diǎn)曲率值與其對(duì)應(yīng)兩個(gè)匹配件擬合輪廓點(diǎn)曲率值的Hausdorff距離加權(quán)和作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。通過(guò)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)與匹配情況的相關(guān)性分析,證明了兩種方法在匹配問(wèn)題中的可行性。最后,采用遺傳算法,結(jié)合車(chē)身前臉三部件匹配優(yōu)化實(shí)例,對(duì)兩種優(yōu)化方法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果均能獲得較好的匹配位置和調(diào)整量。為方便實(shí)際匹配應(yīng)用,文章針對(duì)兩種方法做了簡(jiǎn)單對(duì)比,

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