蒙皮理论在汽车覆盖件曲面重建中的应用

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第 10期2013年 10月机械设计与制造Machinery Design & Manufacture 103蒙皮理论在汽车覆盖件曲面重建中的应用王金涛，陈 桦，聂笃忠，毛晓博(西安工业大学 机械学院，陕西 西安 710021)摘 要：基于常规建模方法在汽车覆盖件曲面逆向造型中由数据点云很难构造出合适的 A级曲面问题。文章在结合国内外学者得出的算法基础上，结合神经网络的优化提出了一种新的曲面造型方法，即NURBS曲面算法蒙皮造型方法。并在CFD仿真分析软件STAR—CCM中对整个车身进行外流场的数值模拟，通过对常规造型和蒙皮造型的数值模拟计算结果进行对比知：后者比前者在阻力系数上降低4．21％；升力系数降低 1．69％；俯仰系数降低 0．09％。该数据表明蒙皮造型方法能有效降低整车风阻确实提高了整车的动力性和其适用性。

关键词：汽车覆盖件；点云数据；曲面重建；神经网络；蒙皮理论；CFD仿真分析中图分类号：TH16 文献标识码：A 文章编号：1001—3997(2013)10—0103—03The Research of Skin Theory about the Reconstruction of Curvesand Surfaces in the Shroud Model of AutomobileWANG Jin—Tao，CHEN Hua，NIE Du-zhong，MAO Xiao-bo(Mechanics Institute，Xi’an Technological University，Shannxi Xi’an 710021，China)Abstract：Arming at the dificult problem associated with reconstructing afitting and smooth of the a surace using pointscloud in the reverse designing of(1l,automobile curve surface Was researched on the base ofthe method ofnormal modeling.

Concluding on the basis ofthe algorithm ofdomestic andforeign scholars and combining with a neural network optimization，itputs forward a new method of surface modeling．This method is NURBS surace algorithmfor skinning surface modelingmethod．And in the CFD simulation analysis software STAR-CCM，the whole Car body Was carried out the numericalsimulation offlowfield．Through conventional styling and skinning surace modeling numerical simulation results showingthat：the later than thefo珊er in the drag coeffwient to reduce 4．21％；够 coefwient decreases by 1．69％；pitch coefficientreduces 0．09％．The data shows the skinning surface modeling method can efective red~e the vehicle drag indeed andimprove the vehicle’S power and its applicability.

Key Words：Automobile Curve Surface；Data Points Cloud；Surface Reconstruction；Neural Network；Skin Theory；CFD Simulation Analysis1引言汽车覆盖件设计制造是汽车整体性能和形象的最重要的决定因素，国内的汽车厂商至今尚未具备真正意义上的现代车身开发能力可以说从根本上亦是受覆盖件分析与设计能力不足的限制。随着计算机技术和CAD技术的迅速发展以测量技术为基础、曲面重构技术为支撑的逆向工程技术，在产品的设计开发中得到了广泛的应用，许多企业开始利用逆向工程协助新产品开发、创新设计研究。

当前面临的一个主要问题是：(1)由于汽车整体尺寸较大，不能一次陛扫描，而多次扫描会造成点云的重合和局部数据的缺失的现象，从而给模型重构带来很大的困难。(2)常规的反求即由点构线再由线构面，但很难在后续的产品开发、创新设计研究中对模型进行修改，而且对设计人员的设计水平要求较高。(3)汽车覆盖件通常是由复杂的A级曲面拼接而成，(A级曲面是指相邻曲面间间隙在0．005 mm以下，切率改变在 0．16度以下、曲率改变在0．005度以下)l1．一2要求较高。如何的对采集的汽车覆盖件数据点云进行快速无偏差反求而求有利于后续的开发设计是解决的主要问题。

针对此问题基于NURBS逼近曲面蒙皮建模方式利用神经网络进行拓扑优化大大减少冗余的点云数据，从而减少了计算量并能更好的修改曲面，并通过 CFD仿真分析优化和验证。此方法能快速的实现点云的重构而且对汽车覆盖件产品的快速设计与开发具有重要的意义。

2数据点云的获取对汽车覆盖件的数据采集采用的是手持式三维激光扫描仪VicraScan。另外需要注意的是对于后期的数据重构点云数据并来稿日期：2012—12—15基金项目：陕西省科技攻关项 目技持(2Ol 1K03一G20)作者简介：王金涛，(1986一)，男，河南开封人，攻读硕士学位，主要研究方向：CAD／CAM技术；陈 桦，(1962一)，男，上海人，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：CAD／CAM技术104 王金涛等：蒙皮理论在汽车覆盖件曲面重建中的应用 第 10期非越多越好，冗余的点云数据可使构造计算效率下降12／。在获得点云数据后需对采集的点云进行预处理其中包括：删除散乱点云噪声数据，点云精简，点云数据三角化，散乱数据中空洞修补，以及数据光顺和点云对齐 。最终获取的点云，如图 1所示。

图 1扫描的原始点云Fig．1 Scan of the Original Point Cloud Data3常规的建模方法常规建模方法是基于 目前应用较广泛的 Bezier曲线 、B样条和 NURBS曲线理论，将散乱的点云拟合成曲线 ，然后通过三维软件的“通过曲线网格”构造曲面功能分块的将覆盖件构造出来，然后再拼接组合在一起 。此常规造型方法f{1于已经有相当多的专门沦述，不l冉对此张开讨论 这里直接给m rh此方法构造后的 维模型，如图 2所示。

图2网格曲线构造的曲面Fig．2 The Grid Curve Structure Surface4 NURBS蒙皮曲面重构方法在逆向设计巾常规方法是通过数学建模来南点拟合『抖1线、再由曲线拟合曲面的方法H。而直接有点云构造曲面的方法是近几年来解决复杂模型比如汽车覆盖件的主要用去。由于汽车覆盖件对曲面精度及光顺要求较高，且为了降低没计者]一作量和提i岛反求覆盖件曲面的质量从而提高整车的性能本例采用第一种由点云直接蒙皮建模。但首先对原始点云经神经网络拓扑优化冉蒙皮的总体设计思路，这也是较前人理论的创新之处。

4．1对点云数据进行神经网络优化为解决上面数学模型在直接蒙皮时H{现曲面的突变和皱折问题，使 多输入单输}{J的径向基函数神经网络做为子网络构成混合网络模型。在对自南曲面进行重构时用减聚类方法划分样本空间，对各子样本空间用正交最小二乘法进行 RBF子网络训练。

最后利用最大似然法来校正 RBF子网输m层的参数，以进一步提高混合网络输I叶I精确度。用到的RBF算法参考文献 这里不冉讨论。将测量点数据输入RBF混合网络采用上述混合训练算法开始对已知信息进行学习肖网络输出和实际值之间的误差满足指定的阈值时就完成了网络的训练然后再,qJN URBS对经过 RBF混合神经网络训练后所得数据集反求所得f}1面实现原型肌I酊的重构。优化后的点云，如图3所示。

图3经神经网络优化的点云Fig．3 Fhe Optimization of Neural Networks in Point Cloud4．2对汽车覆盖件建立数学模型用蒙皮算法(Skinning)的逼近理论构造 NURBS曲面。该算法包括两个部分：其一用于确定蒙皮方向上最优的节点矢量。其二是去除大量的冗余控制顶点(该部分一般由截面线相容性处理所产生)。此算法的优点在于能够有效的压缩数据和光滑曲面造型，并且可由控制节点来逼近精度和二次设计 。NURBS蒙皮算法的定义和详细讨论请参考文献171和文献181。下面就用到的蒙皮算法数学理论以及主要步骤罗列如下：(1)计算u、 向的最优节点矢量，这是NURBS蒙皮算法的关键。

(2)用孔斯的布尔求和思想构造的NURBS曲面表达式如下：n ，5 =∑∑』v (“)^I， ( ) 2 -p3i=0 ／=o计算 NURBS逼近曲面的四维坐标 ：r ， ’ 、 1j wp l—I I 2 lP1+p2-p3 J l 【 J一
【 埘 J这里的为控制顶点，i=0，n =O，j=o，m ，P 为控制顶点。

(3)日1步骤 2所求得的控制顶点即为片J蒙皮算法消除冗余后 NURBS曲面的控制顶点(4)将神经网络与 NURBS fH1而合并相结合。由神经网络的学习特性知，网络的训练实质就是对给定的输入和期望输出优化求解网络的权值，使得训练后的网络输出能够反映训练样本的特。 因此在神经网络相邻子曲面片进行拼接时将相邻子曲面片上靠近接缝处的数据点作为输入，对网络进行再次训练就使得训练后的网络输 同时具有相邻子曲面片的几何特征。保证拼接处的近似 ( 1连续性，达到完美白南拼接。

4．3对该数学模型进行优化对于该覆盖件曲面重构的数学模型的优化问题其实是用到了文献[91中有关罚函数的理论，关于此理论这里不再讨论。对于点云相邻点之间的约束优化问题，一个自然的想法就是将其约束优化问题转化为无约束优化问题。先南罚函数乘子法建立激光扫描数据点云约束驱动特征模型优化问题的数学模型，仅考虑等式约束。然后再利用优化后的数学模型对汽车覆盖件点云进行蒙皮建模。约束优化问题包括激光扫描数据点云到特征的距离的最小平方表示的目标函数和约束方程。用 S (1=1，2，??n)表示激光扫描数据点云第i块数据点云所对应的目标曲面， 表示目标曲面的参数，点 表示第 段数据巾的第 个数据点U=1，2，?，m)，P表示特征曲面的参数，约束驱动曲面特征模型优化的数学模型为：n m ’min∑∑S (P，Pi)No．100 1．20l3 机械 设计 与 制 造 105(芦)=0(k=l，2，3A，m)利用罚函数乘子法将约束优化的曲而数学模型转化为无约束优化的数学模型：j∑∑s。( ， +minE‘ =m 【兰 M 1(声) + A (P)j由该优化后的数学模型对 L 的经神经网络优化fIl的点进行蒙皮建模最终的 3D罔，如图4所示。

罔 4蒙皮建模最终模Fig．4 Skin Modeling Mo(1el Finally5曲面品质检测曲面的品质主要包括) 呀l生与甄合度两个万 、柃测lH1面光瞬『生的方法有很多，如截n'uiltj率梳柃测、高光线榆测、反射线检测、斑马线检测等。这里由于篇幅限制只做重合度的验证。榆测曲面和点云重合精度的方法是误差分析， IH{而拟合fI，可以利川测 tl1．点的参数：卣接算f1J测量点的误苁，也可以用一定数f1_{=测量点的最大拟合偏差、最小拟合偏差和标准差来 价曲面对数据点的拟合程度.

还可以用平均误差来评价曲面的逼近程度， 实际] 作中，平均误差是评价曲面与点云重合度的非常 要的指标、陔例中两9bIlit而与点云重合精度的检测结果，如 5所_，Ji． 罔5 i1丁知．蒙皮法建模的曲面最大误差为 0．16lillm，平均误 为O．O08mi1， 常规造 方法的曲面最大误差为 7．466mm平均误趋为 i．O03mm。

显而易见从罔所示可以看 蒙皮法所建的ffI而更能满足汽车覆盖件件曲而与点云重合度的要求图 5 重合度验 l 视 _矧Fig．5 Diagrams of Coincidem’P Degree V ific,ation6 CFD仿真分析近年来，计算流体力学在整乍开发的应JHH 增多， ‘效地降低开发成本、改善汽车性能、缩短车型行发周期 、是保证汽车 气动力学的重要手段之一，贯穿着整车研发各个阶段 ：采刚 Sq、AR—CCM+软件对前后两种方法所得m的 31)模型进行空气动力学模拟分析，并将结果和原模型经风洞试验所得 的实验数据进行对比说明。在标准大气压下，海平 高度，摄氏温度为的大气环境巾以35m／s的车速运行，以不考虑后视镜，火线 ．门把 F，车轮等其他与覆盖件不相关的部件影响的情况下，埘两个模型进行模拟．具体的拟操作这I 不做论述，具体细 参考文献 。两种模型纵对称面力系数 横摆角的关系对1．-I~ttt线，如图6所示。通过在star_，I1测馈不同横摆角对模型对称面压力分布系数的影响，来分别i!l!I试该模 的气动 J，升力和俯仰力矩。模拟时横摆角口从(0～15)。，风速为35m／s。『m线 l是原始物理模型经风洞试验得出的数据会fl{的 线；f南线 2为常规逆向造型3D(后而记做模型 I)测出的数据图；『f}{线 3为蒙皮法反求ffI的 3D(后而记做模型 2)模型测出的数据 ．有罔6可以看出模 2的流线型比较好，对称面上的压J系数曲线比较平稳， 模型 I则在多处出现局部的正压和负压的峰值。在乍身的前部和后部，模型2与模型2有着较小的 F¨压和负值，这也部分说明 r模 2阻力系数小于模型 1的原冈。

l·00 80·6o4奋 。

一 0·2— 0·4— 0 6- o 80-80·604o．2。

奋 ．2— 0·4— 0·6— 0·8一 1．0(a)蒙皮}lJ的 3D(h)常规造型的3D图6风动模拟验证对比Fig．6 Pneumatic Simulation Comparison7结束语用蒙皮理论对汽乍覆盖件求逆过程的关键问题做了理论的分析并成功的在实例中进行应用。实践证明所提出的蒙皮理论和疗法 与传统『lf【而重建方法秆{比具有以下优点： (下转第 109页)No．10Oct．2013 机械设计与制造 109建模过程，提高了分析效率。(2)在ADAMS中绘制出AVEN的关键部件的受力曲线，并对曲线含义进行分析。(3)模型在分析过程中，收扩运动与偏转均未出现干涉，建模可行。

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(Zhen Jian-rong．ADAMS— Entry and Improve Virtual PrototypingTechnology[M]．Beijing：Machinery Industry Press，2002．)(上接第 105页)(1)曲面片数量少。 有点云直接蒙皮所成曲面为一个整体，在后期的检验和实验中大大减少了计算机的运算时间。而且有利于后期的研究和开发。

(2)适合重建曲面的局部编辑与修改。重建曲面的人工编辑与修改在反求工程中具有特别重要的意义。人们往往需要基于测量数据的基础上在CAD系统中按要求进行编辑和修改而传统的造型方法很难满足此要求。

(3)特别适合于缺陷的点云。当现有曲面相当复杂或是测试数据不完整或是严重变形或是表面部分损坏的时候，常规方法有时很难完成曲面的重建工作，而基于神经网络处理基础上的蒙皮重建方法却能很好的解决此问题。

(4)在汽车覆盖件的重建过程中更是得心应手。由于汽车覆盖件要求较高，而且采集的数据点云数量庞大往往很难在常规的三维软件中进行逆向造型。提出的蒙皮理论能快速地建立了光顺、精确、完整的车身覆盖件 CAD模型，从而大大缩短汽车的开发进程，对产品快速相应市场提高企业的竞争力具有重要的意义 。

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