基于空间点云数据的异质材料零件数字化模型

随着航空、电子、生物医学和药理学等领域的技术发展，材料成型领域提出了新概念--异质材料零件(Heterogeneous Objects，HEO)引起了广泛的关注和研究兴趣，它是指-种零件内部由多种不同的材料构成，既有较高的单项指标又有良好的综合性能。由于异质材料零件打破了传统零件由-种材料构成的常规，使得传统均质材料零件的设计理论与制造方法无法直接应用，因此异质材料零件的研究已经成为机械工程、材料科学和信息科学等领域的前沿性研究课题或热点之-。异质材料零件模型、嵌入式传感器、功能梯度材料模型(FGM)、微机电系统(MEMS)和多孔复合材料等都是异质材料零件典型的例子。

基于异质材料零件的 CAD模型，多个学者提出了多种不同的建模方法。任莉等提出基于可行方向法和遗传算法的几何与材料的并行设计方法；Kou和Tan等 采用 B-Rep的建模方法描述 HEO CAD模型；Yang3 提出基于 B样条的方法进行异质材料零件的设计和分析；Patil 4 等采用 R函数对 HEO材料结构进行建模；吴晓军、刘伟军 提出-种基于 CAD零件离散体素模型的异质材料建模方法；Zhou等 提出了多色距离场的建模方法；Hu和 Fadel等 在 CAD设计过程中则引人了时间要素；潘海鹏等 提出基于反求工程中点云数据进行数据预处理以及曲面重构的方法。上述各建模方法均以几何结构呈静态、多材料间无渗透或变异，并且各材料相或有明显界限、或呈梯度变化的异质实体为对象，并未考虑到各材料相的分布为非均质、非规则或随时间变化而出现材料分布改变等的状况0异质材料零件的建模包括几何建模55李静波，等：基于空间点云数据的异质材料零件数字化模型 2013年第 2期三维模型细分，把三维模型分解为许多细姓间三角形面，STL文件即STL数据格式显示了各个三角形面顶点的坐标和面的法向量(指向外部)，-般相邻两个三角形面有-条边重合 ，用许多细姓间三角形面逼近 CAD实体模型，进而获得三角形面均匀细化后的STL模型(点云数据集)如图3b所示。该模型中的每个 STL面片大轩几乎相同，虽然数据量较通用 STL模型大为增加，但却有利于后续的异质材料零件的材料特征描述。

为消除 STL模型细化带来的数据运算量大及数据冗余度高的缺点，基于异质材料零件的功能描述需要，只需保留细化后的 STL模型的节点(点云)数据，并加入节点拓扑信息即可准确地描述该模型的几何信息。模型细化前、后的点云数据集如图4所示。基于以上获得的外部轮廓点云数据，再按照-定的精度把模型进行均分，即可得到空间有序点云数据集。

a)初始点云数据集 b)细化后的点云数据集图4 模型细化前、后的点云数据集3 异质材料零件的材料建模表示3.1 特征节点的获取为准确描述异质材料零件内的材料分布，需要确定零件的结构特征节点和材料特征节点；为精细描述异质材料零件内的材料分布，还需要对零件的各特征节点进行适当插值细化。异质材料零件特征节点网格细分如图5所示。以图5所示的由Zn、A1、Cu'三种材料构成的梯度功能材料平面模型为例，以结构特征节点P ～p 构成外轮廓框架，以A、 、c为材料特征节点确定材料分布，再以这些特征节点作为细分特征节点，对模型进行细分 。

3.2 节点间线性插值算法基于特征节点的不同材料组分，对于非特征节点的材料属性可以用三线性插值的方法获得-1 。三线性插值是在三维离散采样数据的张量积网格上进行口 滑

X图6 空间节点P及相邻 8个节点插值计算节点p坐标为( ，y，z)，其邻近的节点分别为a。～a8；6 ～b ；C ～C2，其最邻近的8个相邻节点为a1-a ，其中各坐标都是0～1之间的值，以S(k)表示节点k的属性值。则节点P三线性插值公式为：f.s(b )S(a。)[S(a )-S(a。)]lS(b )S(口 )[S(口，)-S(口 )]lS(b3)S(05)[S(口6)-S(口 )]lS(b )S(口8)[S(口 )-S(口 )]lS(c )S(b )[S(b )-S(b )]YS(C：)S(b )[S(b )-S(b，)]Y点P的属性值为：(3)57王艳华，等：-种基于自适应细分算法的舰艇零件造型方法 2013年第2期可作为下-步研究的重点。

对于采用本文算法设计的模型能否满足舰艇在降噪消音、推进功率、零件强度和刚度等方面的需求，专门利用相关的分析软件 ANSYS、FLUENT等对模型进行了力学、流体力学等相应的数值分析，验证了算法的正确性和可行性，本文不再赘述。