基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，包括步骤：将叶片曲面CAD模型依据指定精度进行均匀离散，所得离散点集为初始定位点集P；从批量叶片零件中抽取样本叶片，逐件测量样本叶片的初始定位点集P，逐件累加测点数据并进行统计分析，获得最小样本量n；在最小样本量中，以P中各点测量数据的方差为指标，若小于给定方差阈值e1，则作为候选定位点集Q；在最小样本量中，以Q中各相邻点测量数据的Spearman秩相关系数为指标，若大于给定阈值e2，则作为最优定位点集T。避免了传统定位点选取方式中人工经验的参与，提高了后续曲面配准定位的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法
本专利技术涉及一种复杂曲面零件数控加工方法，尤其涉及一种基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法。
技术介绍
叶片是典型的复杂曲面零件，在数控加工过程中由于前期工艺加工精度的影响以及二次装夹带来的误差，造成零件后续数控加工基准发生变化。若直接采用原始基准，会导致余量分布不均甚至无加工余量。因此，开展叶片曲面配准定位十分必要。在常用的基于表面点集的配准方法中，参与配准迭代过程的数据称为定位点集。而曲面配准定位过程是否稳定，最终的配准结果是否可靠，主要取决于定位点集的选取。现有技术一：卜昆,乔燕,程云勇,等发表于《航空制造技术》的基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法，2015,470(1/2):93-96：采用6点定位原则：叶片曲面依据6点定位方法，即3—2一l定位方法，在叶片的叶身上选3个点，在叶片给定两个z坐标的两个截面上分别取其边缘极值点，缘板上取一个点，建立起坐标系，用来定位整个叶片。在CAD模型上选取6个点位点P1，P2，P3，P4，P5，P6。该6个点对应的测量点Q1，Q2，Q3，Q4，Q5，Q6。由此进行后续的配准定位。现有技术一的缺点：该方法在CAD理论模型与测量数据完全一致的情况下具备点数少、操作简单的优势。但是，叶片曲面加工始终存在误差，即CAD理论模型与测量数据肯定存在差异，在Q1，Q2，Q3，Q4，Q5，Q6中存在的误差将使得定位结果偏离理想结果。现有技术二：程云勇,张定华,卜昆,等发表于《机械工程学报》的涡轮叶片形状检测中的模型配准控制点集选取,2009,45(011):240-246：采用区域均匀选点：针对叶片误差造成定位不准的问题，在易存在误差的曲面区域使用均匀选点的方法选取定位点。将叶片曲面离散为点云数据，根据工程经验确定在叶片右上角和左边缘区域为易存在误差的曲面区域，保留该区域内的点云数据作为定位点集。现有技术二的缺点：易存在误差的曲面区域的判断多通过人工经验获得，无法定量的给出该误差影响下的定位点选取原则。目前，叶片曲面配准过程中定位点的选取多基于CAD理论模型，但由于叶片零件加工过程中不可避免存在加工误差。仅依靠理论模型确定的定位点、而未考虑该实际误差的存在，从而在配准定位过程中引入该误差，降低叶片曲面配准定位的准确性。甚至较大的误差会影响配准定位的可靠性，甚至是定位的失败。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：本专利技术的基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，包括步骤：步骤1、将叶片曲面CAD模型依据指定精度进行均匀离散，所得离散点集为初始定位点集P；步骤2、从批量叶片零件中抽取样本叶片，逐件测量样本叶片的初始定位点集P，逐件累加测点数据并进行统计分析，获得最小样本量n；步骤3、在最小样本量中，以P中各点测量数据的方差为指标，若小于给定方差阈值e1，则作为候选定位点集Q；步骤4、在最小样本量中，以Q中各相邻点测量数据的Spearman秩相关系数为指标，若大于给定阈值e2，则作为最优定位点集T。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例提供的基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，利用统计分析的方法定量的给出实际误差影响下的定位点选取原则，以足够的置信度和准确度计算了在实际误差影响下进行统计分析所需的最小样本量，避免了测量数据冗余，降低测量成本；通过分析逐个点样本方差、相邻点斯皮尔曼等级相关系数，定量确定在最小样本量统计信息指导下的后续叶片曲面定位点集，避免了传统定位点选取方式中人工经验的参与，提高了后续曲面配准定位的准确性和可靠性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法的技术流程图；图2为本专利技术实施例中叶片曲面均匀离散示意图；图3为本专利技术实施例中基于样本方差的候选定位点Q选取示意图。具体实施方式下面将对本专利技术实施例作进一步地详细描述。本专利技术实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。本专利技术的基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，其较佳的具体实施方式是：包括步骤：步骤1、将叶片曲面CAD模型依据指定精度进行均匀离散，所得离散点集为初始定位点集P；步骤2、从批量叶片零件中抽取样本叶片，逐件测量样本叶片的初始定位点集P，逐件累加测点数据并进行统计分析，获得最小样本量n；步骤3、在最小样本量中，以P中各点测量数据的方差为指标，若小于给定方差阈值e1，则作为候选定位点集Q；步骤4、在最小样本量中，以Q中各相邻点测量数据的Spearman秩相关系数为指标，若大于给定阈值e2，则作为最优定位点集T。所述步骤1中，将叶片曲面CAD模型进行均匀离散的方法是：在指定离散精度限制下依据曲面拟合参数或弧长参数(弧长法)等获得均匀离散点，并将其作为初始定位点集P{pi，i＝1,…,m}。所述步骤2包括：从N件批量叶片中抽取n件样本，逐件对样本叶片的初始定位点集P{pi，i＝1,…,m}进行测量，记其测量点至叶片曲面CAD模型的误差为εij(i＝1,…,m；j＝1…,n)，设N件批量叶片误差总体均值记为μN，总体方差记为则所抽取n件样本叶片误差的样本均值记为样本方差记为以估计μN时，估计精度通常用误差限β表示为式(1)中，P表示概率，γ是与β相对应的置信度，已知是当样本容量n无限增大时，极限分布为正态分布的估计量，如样本均值为渐近正态估计，则可得：上式中，为的期望，由无偏估计知则：其中μα/2是标准正态分布双侧分位数，结合式(1)和式(3)可得式：根据数理统计理论，样本量为n时，样本方差和总体方差如下所示：则结合式(4)和式(5)可得置信度为1-α时，理论上需要的检测样本量如下：根据数理统计理论，当样本量为n时，样本方差与总体方差间存在卡方分布关系：则总体方差的置信水平为1-α的置信区间如下：为保证样本数量满足精度需求，取式(8)中区间边界，则式(6)表达为：则当n≥nmin时，停止逐件测量，n即为最小样本量。所述步骤3包括：以pi(i＝1,…,m)为对象，n件样本在pi点处至叶片曲面CAD模型的误差为εij,(j＝1…,n)，则在点pi处样本方差可以计算为：其中，为pi点的样本均值，当给定方差阈值e1时，若则pi点为候选定位点qk，则其所形成点集为候选定位点集Q{qk，k＝1,…,r}。所述步骤4包括：以qk(k＝1,…,r)为对象，n件样本在点qk处至叶片曲面CAD模型的误差为εkj,(j＝1…,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，其特征在于，包括步骤：/n步骤1、将叶片曲面CAD模型依据指定精度进行均匀离散，所得离散点集为初始定位点集P；/n步骤2、从批量叶片零件中抽取样本叶片，逐件测量样本叶片的初始定位点集P，逐件累加测点数据并进行统计分析，获得最小样本量n；/n步骤3、在最小样本量中，以P中各点测量数据的方差为指标，若小于给定方差阈值e1，则作为候选定位点集Q；/n步骤4、在最小样本量中，以Q中各相邻点测量数据的Spearman秩相关系数为指标，若大于给定阈值e2，则作为最优定位点集T。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，其特征在于，包括步骤：
步骤1、将叶片曲面CAD模型依据指定精度进行均匀离散，所得离散点集为初始定位点集P；
步骤2、从批量叶片零件中抽取样本叶片，逐件测量样本叶片的初始定位点集P，逐件累加测点数据并进行统计分析，获得最小样本量n；
步骤3、在最小样本量中，以P中各点测量数据的方差为指标，若小于给定方差阈值e1，则作为候选定位点集Q；
步骤4、在最小样本量中，以Q中各相邻点测量数据的Spearman秩相关系数为指标，若大于给定阈值e2，则作为最优定位点集T。


2.根据权利要求1所述的基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，其特征在于，所述步骤1中，将叶片曲面CAD模型进行均匀离散的方法是：在指定离散精度限制下依据曲面拟合参数或弧长参数(弧长法)等获得均匀离散点，并将其作为初始定位点集P{pi，i＝1，…，m}。


3.根据权利要求2所述的基于批量叶片曲面测量数据统计分析的定位点集选取方法，其特征在于，所述步骤2包括：
从N件批量叶片中抽取n件样本，逐件对样本叶片的初始定位点集P{pi，i＝1，…，m}进行测量，记其测量点至叶片曲面CAD模型的误差为εij(i＝1，…，m；j＝1…，n)，设N件批量叶片误差总体均值记为μN，总体方差记为则所抽取n件样本叶片误差的样本均值记为样本方差记为以估计μN时，估计精度通常用误差限β表示为



式(1)中，P表示概率，γ是与β相对应的置信度，已知是当样本容量n无限增大时，极限分布为正态分布的估计量，如样本均值为渐近正态估计，则可得：



上式中，为的期望，由无偏估计知则：



其中μα/2是标准正态分布双侧分位数，结合式(1)和式(3)可得式：



根据数理统计理论，样本量为n时，样本方差和总体方差如下所示：


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【专利技术属性】
技术研发人员：张云，许志勇，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11