一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法技术

本发明专利技术涉及一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，包括以下步骤：建立螺旋锥齿轮三维实体模型，生成齿面STL格式数据及均匀分布的测量点；从STL格式数据中计算出离散数据环境下螺旋锥齿轮齿面的其它几何特征；建立螺旋锥齿轮齿面几何特征云模型；建立螺旋锥齿轮齿面制造质量特征云模型；采用余弦相似性评价矩阵，减少螺旋锥齿轮齿面的测量点数量。本发明专利技术的有益效果：利用齿面曲率、空间坐标和齿面质量各自的相似性评价矩阵，建立了螺旋锥齿轮齿面几何特征、制造质量特征的定性评价和定量的基础检测数据间的相互映射关系，实现数值空间和概念空间的转换；得到的螺旋锥齿轮齿面分布测量点相对较少，基本符合测量点分布预期。

An adaptive distribution method for measuring points of spiral bevel gears based on cloud model

The invention relates to an adaptive distribution method for measuring points of spiral bevel gear tooth surface based on cloud model, which includes the following steps: establishing three-dimensional solid model of spiral bevel gear, generating STL format data of tooth surface and measuring points of uniform distribution; calculating other points of spiral bevel gear tooth surface in discrete data environment from STL format data. The geometric characteristic cloud model of spiral bevel gear tooth surface, the manufacturing quality characteristic cloud model of spiral bevel gear tooth surface, and the cosine similarity evaluation matrix are used to reduce the number of measuring points of spiral bevel gear tooth surface. Beneficial effects of the present invention are as follows: by using the similarity evaluation matrices of tooth surface curvature, spatial coordinates and tooth surface quality, the mapping relationship between the geometric characteristics of spiral bevel gear tooth surface, the qualitative evaluation of manufacturing quality characteristics and the quantitative basic detection data is established, and the conversion between numerical space and concept space is realized. The measuring point of spiral bevel gear tooth surface distribution is relatively small, which basically accords with the distribution expectation of measurement points.

【技术实现步骤摘要】
一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法
本专利技术属于机械零件检测
，尤其涉及一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法。
技术介绍
螺旋锥齿轮代表了目前最复杂的传动形式和高复杂度的曲面加工类型，由于其重合度高、传动平稳、噪声小、承载能力大、传动比大、节省空间等优点，已被广泛应用于工程机械、航空航天、汽车、船舶等领域。我国从上世纪50年代开始生产汽车驱动桥螺旋锥齿轮，先后引进前苏联和美国格里森的生产设备和制造技术，经过50多年的消化、吸收和研究创新，逐渐形成了每年几千万套齿轮的生产能力，成为齿轮制造大国。但是，我国螺旋锥齿轮产品与国外先进水平相比尚有较大差距，由于制造精度较低，导致质量较差、寿命较短、承载能力较低、高速运转时噪声较大。螺旋锥齿轮的实际齿面结构特性是影响齿轮精度、传动平稳性、载荷分布均匀性及齿轮寿命的一个非常重要的因素。同时，螺旋锥齿轮的高重合度和重载也对其齿面精度提出了更高的要求。在数字化制造环境下，对螺旋锥齿轮齿面测量方法进行深入研究，可以有效地提高齿面加工精度，减少机床加工参数的修正反调[1-3]。螺旋锥齿轮齿面是一个复杂的空间型面，其测量点的布局方案直接影响到测量的准确性、客观性以及测量的效率和成本。目前，国内外普遍采用点阵式测量方法，根据建立的理论齿面模型，在齿面的旋转投影面上进行测量网格规划，得到网格节点坐标和该节点的法向矢量，根据理论的齿面坐标值控制三坐标测量机进行测量，从而得到齿面偏差。根据Gleason公司的标准，齿面测点分布主要采用沿齿长方向取9个测点，沿齿高方向取5个测点，全齿面共取45个网格节点[4-7]。在齿面网格点拟合曲面时，齿面上的网格点越密集，拟合出的齿面越能反映真实的齿面，为了使拟合出的齿面与真实齿面更加贴近。重庆理工大学的王戈采用在齿长方向取21个测点，在齿高方向取13个测点[8]。ClaudeGosselin[9]等提出了9×15个点的齿面测量网格，用来测量螺旋锥齿轮的大轮和小轮。但是，这些方法测量点数量的确定大多来自国内外已有的文献，从未明确提出其理论依据，存在一定程度上的盲目确定测量数问题。此外，还存在测量范围小、测量点都为均匀分布等缺点，因此测量数据不能全面的反映齿面的结构特性。另外，还可以釆用二维测头对齿轮的齿面进行点扫描式测量[10]。这种方法测量的齿面范围广，可以覆盖整个齿面，测量速度快。将实际测量的齿面结果与经过计算处理得到的理论齿面结果进行比较，得到在齿廓及法向上的相对偏差。WangZhonghou[11]等提出了基于虚拟共轭基准面的螺旋锥齿轮齿面的扫描式测量、数据处理及应用方法。但是扫描式测量方法存在数据量过大、测量设备成本高、测量路径复杂等问题。此外，现有的测量方法都没有考虑制造质量特征对测量点布局的影响。相关研究[12]表明测量点样本的大小会受到零件制造的允差范围、加工条件、工件尺寸等因素的影响。参考文献[1]唐进元,聂金安,王智泉.螺旋锥齿轮HFT法加工的反调修正方法[J].中南大学学报(自然科学版),2012,43(06):2142-2149.[2]李天兴,邓效忠,李聚波,等.螺旋锥齿轮齿面误差分析与自动反馈修正[J].航空动力学报,2011,26(05):1194-1200.[3]苏进展,方宗德,谷建功.螺旋锥齿轮齿面误差修正[J].农业机械学报,2010,41(03):200-203+138.[4]武冠宏,赵韩,吴占雨,等.基于三坐标测量的螺旋锥齿轮检测关键技术[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2015,38(04):437-440.[5]徐彦伟,张连洪.基于齿面点坐标测量值的弧齿锥齿轮齿面建模[J].制造业自动化,2014,36(09):34-37.[6]赵华.基于三坐标的弧齿锥齿轮齿面误差测量与评定[J].机械传动,2011,35(05):20-23+26.[7]王志永,刘威,曾韬,等.螺旋锥齿轮大轮齿形误差的在机测量[J].仪器仪表学报,2015,36(05):1047-1053.[8]王戈.基于加工中心的螺旋锥齿轮加工方法研究[D].重庆理工大学,2017.[9]ClaudeGosselin,ThierryGuertin,DidierRemond,etl.SimulationandexperimentalmeasurementoftheTransmissionErrorofrealHypoidgearsunderload[J].JournalofMechanicalDesign,2000,122(3):109-122.[10]XUZhong-si,FENGLei,LEIHong-xia.Applicationanddynamicalperformancesimulationoftoothsurfacemeasureddataofhypoidgear[J].JournalofMeasurementScienceandInstrumentation,2014,5(02):1-8.[11]WangZhonghou,ZhouXiaoling,TetsutaruOguma,etal.Surfaceerrormeasurementofspiralbevelgearsusingscanningmeasurement[J].ChineseJournalofScientificInstrument,2007,28(2):229-235.[12]HuangJ,MenqCH.Combinatorialmanifoldmeshreconstructionandoptimizationfromunorganizedpointswitharbitrarytopology[J].ComputerAidedDesign,2002,34(2):149-165.
技术实现思路
为解决上述问题，针对非完备的检测数据，齿面局部制造质量在离散数据环境下采样点分布的区别特征和关键特性，综合考虑螺旋锥齿轮齿面几何特征和制造质量特征的基础上，提出一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点分布方法，实现了离散数据环境下螺旋锥齿轮齿面测量点的自适应分布。本专利技术提供一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法。本专利技术的技术方案：一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，其特征在于包括以下步骤:步骤一:根据齿轮理论齿面方程，使用SolidWorks建立螺旋锥齿轮三维实体模型，生成齿面STL格式数据及均匀分布的测量点；步骤二:从STL格式数据中可以计算出离散数据环境下螺旋锥齿轮齿面的其它几何特征；步骤三:根据实验测量得到的齿面粗糙轮廓度采样结果，利用逆向云发生器，建立螺旋锥齿轮齿面几何特征云模型；步骤四:利用逆向云发生器，建立螺旋锥齿轮齿面制造质量特征云模型；步骤五：在均匀布点法的基础上，采用余弦相似性评价矩阵，减少螺旋锥齿轮齿面的测量点数量。优选地，步骤二和步骤三中几何特征为微分几何表达参数，包括法矢、Gauss曲率、平均曲率、主曲率、绝对曲率。优选地，步骤四中实验测量得到的齿面粗糙轮廓度采样结果具体地:选择子区域内各点附近的区域进行粗糙轮廓度采样n次，n≥5。优选地，步骤三中建立螺旋锥齿轮齿面几何特征云模型包括建立绝对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，其特征在于包括以下步骤:步骤一:根据齿轮理论齿面方程，使用SolidWorks建立螺旋锥齿轮三维实体模型，生成齿面STL格式数据及均匀分布的测量点；步骤二:从STL格式数据中计算出离散数据环境下螺旋锥齿轮齿面的其它几何特征；步骤三:利用逆向云发生器，建立螺旋锥齿轮齿面几何特征云模型；步骤四:根据实验测量得到的齿面粗糙轮廓度采样结果，利用逆向云发生器，建立螺旋锥齿轮齿面制造质量特征云模型；步骤五：在均匀布点法的基础上，采用余弦相似性评价矩阵，减少螺旋锥齿轮齿面的测量点数量。

【技术特征摘要】
1.一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，其特征在于包括以下步骤:步骤一:根据齿轮理论齿面方程，使用SolidWorks建立螺旋锥齿轮三维实体模型，生成齿面STL格式数据及均匀分布的测量点；步骤二:从STL格式数据中计算出离散数据环境下螺旋锥齿轮齿面的其它几何特征；步骤三:利用逆向云发生器，建立螺旋锥齿轮齿面几何特征云模型；步骤四:根据实验测量得到的齿面粗糙轮廓度采样结果，利用逆向云发生器，建立螺旋锥齿轮齿面制造质量特征云模型；步骤五：在均匀布点法的基础上，采用余弦相似性评价矩阵，减少螺旋锥齿轮齿面的测量点数量。2.根据权利要求1所述的一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，其特征在于步骤二和步骤三中几何特征为微分几何表达参数，包括法矢、Gauss曲率、平均曲率、主曲率、绝对曲率。3.根据权利要求1所述的一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，其特征在于步骤四中实验测量得到的齿面粗糙轮廓度采样结果具体地:选择子区域内各点附近的区域进行粗糙轮廓度采样n次，n≥5。4.根据权利要求1所述的一种基于云模型的螺旋锥齿轮齿面测量点自适应分布方法，其特征在于步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张婧，胡海波，郑惠江，汪文津，张志强，
申请(专利权)人：天津城建大学，
类型：发明
国别省市：天津,12