一种基于包络面的阀体表面喷涂优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于包络面的阀体表面喷涂优化方法，包括步骤：根据阀体表面特征将阀体表面分为多块区域；采用近似形状包络面对该区域进行包络，以单位间隔设定阀体表面上的采样点，计算阀体表面各采样点法向量与该区域的包络面法向量间的夹角，选取法向夹角平均值最小的包络面形状作为各区域最优包络面形状；构建该区域中平面上的喷涂涂层累积模型和曲面上的喷涂涂层累积模型，并建立近似形状包络面优化模型和近似形状包络面涂层累积模型；采用遗传算法对该区域的包络面涂层厚度和包络面尺寸进行多参数拟合求解得出最佳包络面尺寸。本发明专利技术得出了阀体各块区域最佳包络面形状，并对包络面尺寸进行了优化，提高了涂层厚度的均匀性。度的均匀性。度的均匀性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于包络面的阀体表面喷涂优化方法


[0001]本专利技术涉及阀门表面的喷涂方法，尤其涉及一种基于包络面的阀体表面喷涂优化方法。

技术介绍

[0002]当前，阀门表面喷涂主要采用人工方式，但该方式存在生产效率低、对人体健康潜在危害大、对工人技术水平依赖度高以及可靠性不足等问题，已不能适应当今对高质高效低成本自动喷涂的迫切需求。随着喷涂机器人技术的不断发展，喷涂机器人因其喷涂质量稳定、自动化程度高等优势，其在汽车、船舶等涂装生产中已得到了广泛应用，然而，由于阀体表面结构复杂、特征多样，机器人喷涂很难获得令人满意的涂层厚度及其均匀性，该问题已成为制约喷涂机器人在阀门喷涂推广应用中的瓶颈。
[0003]采用喷涂机器人对阀体进行自动喷涂时，涂层厚度的均匀性与阀体表面的面片构型有很大关系。目前待解决的关键问题是对阀体的包络面进行优化，使阀体满足涂层厚度的要求并提高阀体表面涂层的均匀性。
[0004]基于已有的面片喷涂方法，平面喷涂的涂层厚度已经实现高质量控制，曲面喷涂的涂层厚度控制仍有很大的研究空间。由于平面的表面特征简单，在既定速度和喷涂距离的情况下，仅优化喷涂轨迹搭接距离便获取较均匀的涂层厚度；曲面由于其表面特征复杂，对于一些复杂曲面，即使对喷涂速度以及搭接距离进行联合优化也难以获得理想效果。
[0005]目前针对曲面的喷涂方法主要为将曲面归为类圆柱面、类圆锥面、类球面等类自然二次曲面，并进一步将类自然二次曲面拟合成自然二次曲面，采用包络方法优化涂层厚度及涂层均匀性。但现有的针对阀体的包络方法为采用单一包络面对整个阀体进行包络，并未对阀体包络面尺寸及其上的涂层厚度进行优化。然而，阀体表面特征复杂，现有阀体的包络方法无法准确反映整个阀体涂层厚度分布，无法使阀体表面满足涂层厚度要求，阀体表面涂层均匀性也低。因此，迫切需要一种优化包络面参数和涂层厚度的阀体表面包络方法，以满足涂层厚度的要求并提高涂层厚度的均匀性。

技术实现思路

[0006]专利技术目的：为了解决阀体表面特征复杂，仅用单一包络面进行包络法研究时无法准确反映整个阀体涂层厚度分布的问题，本专利技术提出一种基于包络面的阀体表面喷涂优化方法，以涂层厚度方差最小和阀体表面满足涂层厚度要求为目标，得出了阀体各块区域最佳包络面形状，并对包络面尺寸进行了优化，提高了涂层厚度的均匀性。
[0007]技术方案：本专利技术基于包络面的阀体表面喷涂优化方法包括以下步骤：
[0008](1)根据阀体表面特征将阀体表面分为多块独立的区域；该区域包括含有相贯线的区域；
[0009](2)采用近似形状包络面对所述区域进行包络，以单位间隔设定阀体表面上的采样点，计算阀体表面各采样点法向量与所述区域的包络面法向量间的夹角，选取法向夹角
平均值最小的包络面形状作为各区域最优包络面形状；
[0010](3)构建该区域中平面上的喷涂涂层累积模型和曲面上的喷涂涂层累积模型，并建立近似形状包络面优化模型和近似形状包络面涂层累积模型；采用遗传算法对所述区域的包络面涂层厚度和包络面尺寸进行多参数拟合求解得出最佳包络面尺寸。
[0011]步骤(2)的过程为：
[0012](2.1)选用圆柱体包络面或长方体包络面对所述区域进行包络；
[0013](2.2)采用纵向间隔为w1、横向间隔为w2的采样方式对所述区域进行采样，共设置n个采样点；
[0014](2.3)测量所述区域采样点在阀体表面与圆柱体包络面的法向夹角q
i
(i＝1,2,3,
···
,n)和采样点在阀体表面与长方体包络面的法向夹角k
i
(i＝1,2,3,
···
,n)；
[0015](2.4)令并计算δ；其中，代表阀体表面与圆柱体包络面的法向夹角平均值，δ代表阀体表面与长方体包络面的法向夹角平均值；
[0016](2.5)若则所述区域的最佳包络面形状为圆柱面；否则，所述区域的最佳包络面形状为长方体面。
[0017]步骤(3)的过程为：
[0018](3.1)设阀体表面的涂层厚度目标≥T
y
，构建平面喷涂涂层累积模型，设涂层形状为椭圆形，且喷枪垂直于阀体表面中的平面；设定喷枪中心点G到平面的距离为H1，平面上椭圆形阴影部分为喷涂区域，椭圆的长轴为2u，短轴为2b，则喷涂区域内采样点涂层厚度的表达式为：
[0019][0020]式(1)中，T
max
是喷涂区域内最大涂层厚度，β1是沿X轴方向截面的分布指数，β2是沿Y轴方向截面的分布指数，T(x,y)表示采样点P(x,y)处单位时间内涂层累积的厚度；
[0021]构建曲面上的喷涂涂层累积模型，设定包络面上的区域涂层厚度相同，包络面和喷嘴轴线垂直，喷嘴中心点G到包络面的距离是H；喷嘴中心点G到第一参考平面的距离是H
i
；α为采样点在阀体表面和喷枪轴线上的法向夹角；
[0022]设定T
s
表示阀体表面采样点涂层厚度，T表示包络面涂层厚度，则曲面上的喷涂涂层累积模型为：
[0023][0024](3.2)对所述区域建立近似形状包络面优化模型，通过最小二乘法建立长方体包络面优化模型为：
[0025][0026]其中，L2为长方体包络面长边距离，L1为长方体包络面短边距离，T1为长方体包络
面涂层厚度，T
i
为各采样点实际涂层厚度，T
d
为各采样点理论涂层厚度；
[0027]通过最小二乘法建立圆柱体包络面优化模型为：
[0028][0029]其中，R为圆柱体包络面半径，T2为圆柱体包络面涂层厚度，T
i
为各采样点实际涂层厚度，T
d
为各采样点理论涂层厚度；
[0030](3.3)建立近似形状包络面涂层累积模型；
[0031](3.4)对所述区域的表面的采样点参数进行测量，测量参数为采用遗传算法输入的参数；采用遗传算法对所述区域的包络面涂层厚度以及各包络面尺寸进行多参数拟合输出最佳包络面尺寸。
[0032]步骤(3.1)中，设定优化目标函数为：
[0033][0034]式(2)中：n是采样点的数量；T
i
是数值测量得到的采样点P(x
i
,y
i
)处的实际涂层厚度；T(x
i
,y
i
)是采样点P(x
i
,y
i
)处拟合的理论涂层厚度；通过求解目标函数，得到参数值β1、β2。
[0035]步骤(3.1)中，在包络面上喷出的一块圆形面为C1，C1在参考平面P1上的投影面为C2，C3是以阀体表面采样点为中心，与阀体表面相切的微平面，C1、C2、C3三个微平面在同一个圆锥内。
[0036]步骤(3.3)中的近似形状包络面涂层累积模型包括长方体包络面涂层累积模型和圆柱体包络面涂层累积模型。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于包络面的阀体表面喷涂优化方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)根据阀体表面特征将阀体表面分为多块独立的区域；所述区域包括含有相贯线的区域；(2)采用近似形状包络面对所述区域进行包络，以单位间隔设定阀体表面上的采样点，计算阀体表面各采样点法向量与所述区域的包络面法向量间的夹角，选取法向夹角平均值最小的包络面形状作为各区域最优包络面形状；(3)构建所述区域中平面上的喷涂涂层累积模型和曲面上的喷涂涂层累积模型，并建立近似形状包络面优化模型和近似形状包络面涂层累积模型；采用遗传算法对所述区域的包络面涂层厚度和包络面尺寸进行多参数拟合求解得出最佳包络面尺寸。2.根据权利要求1所述的基于包络面的阀体表面喷涂优化方法，其特征在于：步骤(2)的过程为：(2.1)选用圆柱体包络面或长方体包络面对所述区域进行包络；(2.2)采用纵向间隔为w1、横向间隔为w2的采样方式对所述区域进行采样，共设置n个采样点；(2.3)测量所述区域采样点在阀体表面与圆柱体包络面的法向夹角q
i
(i＝1,2,3,
···
,n)和采样点在阀体表面与长方体包络面的法向夹角k
i
(i＝1,2,3,
···
,n)；(2.4)令并计算δ；其中，代表阀体表面与圆柱体包络面的法向夹角平均值，δ代表阀体表面与长方体包络面的法向夹角平均值；(2.5)若则所述区域的最佳包络面形状为圆柱面；否则，所述区域的最佳包络面形状为长方体面。3.根据权利要求1所述的基于包络面的阀体表面喷涂优化方法，其特征在于：步骤(3)的过程为：(3.1)设阀体表面的涂层厚度目标≥T
y
，构建平面喷涂涂层累积模型，设涂层形状为椭圆形，且喷枪垂直于阀体表面中的平面；设定喷枪中心点G到平面的距离为H1，平面上椭圆形阴影部分为喷涂区域，椭圆的长轴为2u，短轴为2b，则喷涂区域内采样点涂层厚度的表达式为：式(1)中，T
max
是喷涂区域内最大涂层厚度，β1是沿X轴方向截面的分布指数，β2是沿Y轴方向截面的分布指数，T(x,y)表示采样点P(x,y)处单位时间内涂层累积的厚度；构建曲面上的喷涂涂层累积模型，设定包络面上的区域涂层厚度相同，包络面和喷嘴轴线垂直，喷嘴中心点G到包络面的距离是H；喷嘴中心点G到第一参考平面的距离是H
i
；α为采样点在阀体表面和喷枪轴线上的法向夹角；设定T
s
表示阀体表面采样点涂层厚度，T表示包络面涂层厚度，则曲面上的喷涂涂层累积模型为：
(3.2)对所述区域建立近似形状包络面优化模型，通过最小二乘法建立长方体包络面优化模型为：其中，L2为长方体包络面长边距离，L1为长方体包络面短边距离，T1为长方体包络面涂层厚度，T
i
为各采样点实际涂层厚度，T
d
为各采样点理论涂层厚度；通过最小二乘法建立圆柱体包络面优化模型为：其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾勇，戴尧，赵雪雅，陈洪博，颜斌，黄言根，卢倩，
申请(专利权)人：盐城工学院技术转移中心有限公司，
类型：发明
国别省市：