大型薄壁零件在机测量数据高效提取方法与关键技术研究

There are certain types of large thin-walled parts in defense and aerospace. With the improvement of performance requirements, the size of parts becomes larger and the manufacturing precision becomes higher. ‘On-machine measuring, local or remote-online data processing, CNC machining’ integrated manufacturing method is an effective technical means for ensuring processing requirements of these parts. In the measuring process, if we use conventional methods of data sampling and extraction, measuring data may be blocked or lost during the data storage stage or online remote transmission. Therefore, exploring efficient data extraction method for on-machine measurement is necessary. This project meets the needs of reliably and efficiently data obtaining for networked manufacturing and measurement integrated process, proposes a kind of on-line data extraction method based on space progressive spline segments, multi-parameter measuring data coupled-map mechanism and its associated data description, data refining of similar point cloud based on common design features, network collaborative optimization of measuring data based on ontology mapping, then take rocket common base component and missile warhead as typical parts for comprehensive test and application verification. This project will make a positive contribution to enhance the high quality and efficient manufacturing technology of large thin-walled parts in China.

国防、航空航天领域的某类大型薄壁零件，随着其使役性能要求的提高，零件尺寸越来越大、相对制造精度越来越高，“在机测量-本机或远程在线数据处理-数控加工”的一体化制造方法是保证这类零件加工要求的有效技术手段。大空间尺寸薄壁零件在机测量中，若采用常规的数据采样和数据提取方法，会使数据点云急剧膨胀，造成数据本机存储或在线远程传输的阻塞、丢失。因此，探求大型薄壁零件的在机测量数据高效提取方法极有必要。本项目面向测量-加工一体化制造和网络化制造中的测量数据可靠、高效获取需求，重点研究基于空间样条渐进细分法则的扫描数据在线提取、多参量测量数据耦合映射机理及其关联描述、共性设计特征驱动的相似密集点云数据精炼表示、基于本体映射的测量数据网络化协同优化等新方法和新技术，并以火箭共底构件、导弹战斗部壳体为典型件进行综合实验和应用验证。本项目的研究工作对于提升我国大型薄壁零件的高质高效制造技术水平具有积极意义。

在国防、航空航天等领域存在一类大型薄壁零件，伴随其使役性能要求的提高，零件尺寸越来越大且相对制造精度越来越高，“在机测量-本机或远程在线数据处理-数控加工”的一体化制造方法是保证这类零件加工要求的有效技术手段。该类零件因空间尺寸大且测量精度要求高，在机测量过程中若采用常规的数据采样和数据提取方法，会使数据点云急剧膨胀，造成数据本机存储或在线远程传输的阻塞、丢失。因此，本项目面向测量-加工一体化制造和网络化制造中的测量数据可靠、高效获取需求，开展了大型薄壁零件的在机测量数据高效提取方法的研究，内容包括：第一，提出了基于空间样条渐进细分法则的扫描数据在线提取技术；第二，形成了零件多参量测量数据耦合映射机理及其关联描述方法以及共性设计特征驱动的相似密集测量数据精炼表示方法；第三，形成了基于本体映射的测量数据网络化协同优化技术；第四，完成了综合实验与应用研究，并研制了新型实验仪器。实验数据与结果充分证明了所提出方法的可行性与优越性，实现了大型零件的在机测量数据的高效提取，形成了具有自主知识产权的核心技术。在课题支持下，共收录/发表SCI期刊检索学术论文5篇，申请发明专利3项，授权实用新型2项，出国合作交流2次。项目研究成果将为实现大型薄壁零件测量-加工一体化制造模式提供重要保障，对提升我国重大工程领域中高精尖装备关键大型零部件的制造技术水平具有重要的科学意义与工程实用价值。