(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111387634.3 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 江苏科技大学 地址 212008 江苏省镇江市丹徒区长晖路 666号 (72)发明人 张辉　张震　鲍勃屹　江新国　 张胜文　方喜峰　张春燕　程德俊　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 柏尚春 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于T样条的螺旋桨叶自 适应测点规划方法， 包括以下步骤： (1)读入螺旋 桨叶三维CAD 模型提取顶点集； (2)根据所述顶点 集分析几何拓扑信息自适应生成疏密因子； (3) 根据所述顶点集基于 K‑Dtree搜索算法的密度描 述子建立； (4)综合所述疏密因子与密度描述等 约束分割区域并生成T样条表征原 像； (5)根据所 述局部域依自适应采样准则生成分块基础测点 集； (6)对所述分块基础测点构造T曲线， 与初始 表征曲线配准逼近， 迭代插值自适应生成结果测 点集； (7)对得到结果测点集依路径最优化原则 生成智能规划路径。 本发明具有良好自适应性， 可适应不同型号螺旋桨叶， 测点布置合理且位置 坐标精度高， 实现了 螺旋桨叶的高精度检测。 权利要求书3页 说明书8页 附图7页 CN 114091751 A 2022.02.25 CN 114091751 A 1.一种基于T样条的螺 旋桨叶自适应测点 规划方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)读入螺 旋桨叶三维CAD模型提取顶点 集； (2)根据所述顶点 集分析几何拓扑信息自适应生成疏密因子； (3)根据所述顶点 集基于K‑Dtree搜索算法的密度描述子建立； (4)综合所述疏密因子与密度描述 等约束分割区域并生成T样条表征原像； (5)根据所述局部域依自适应采样准则生成分块基础测点 集； (6)对所述分块基础测点构造T曲线， 与初始表征曲线配准逼近， 迭代插值自适应生成 结果测点 集； (7)对得到结果测点 集依路径最优原则生成智能规划路径。 2.根据权利要求1所述的一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划方法， 其特征在 于， 所述步骤(1)具体为： 根据三 维CAD软件中导入螺旋桨理论模型数据， 分析待测螺旋桨叶 片模型描述 面片、 边和顶点的拓扑信息， 提取三角面片顶点 坐标， 作为源顶点 点云集O。 3.根据权利要求1所述的一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划方法， 其特征在 于， 所述步骤(2)具体为： (2.1)根据顶点集O， 分析拓扑关联， 查找共顶点三角形， 将曲面表达为三角片fi组成下 的三角网格形式； (2.2)对于几何突变较大区域， 其三角片数量相应较多， 依据 此特征自适应进行疏密分 析； 设某三角片下计算顶 点oi(oi∈O)， 求解计算顶 点下各三角形质心vi， 以及包含计算顶 点 边界线段中心ui， 顺次连接点ui、 vi与顶点， 得到面积多边形， 遍历顶点集， 同一计算顶点下 多边形面积累加， 此手段得到多边形累加面积即为点所属疏密面积因子， 最后赋予点集O中 所有点自适应疏密因子 。 4.根据权利要求1所述的一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划方法， 其特征在 于， 所述步骤(3)具体为： (3.1)根据步骤(2)所得点云集O， 以随机某点k通过半径K ‑D Tree搜索最近距离的点 集， 其半径d可通过欧氏距离进行求 解： 其中M代表点云集O包含点云数目， 获取满足距离条件的点集索引， 赋予该点集索引下 点密度描述值， 该描述值与被搜索次数相同， 同方法遍历源点云集O所有点， 索引下重复累 加密度描述 值， 得到点 集密度描述子； (3.2)综合疏密自适应因子， 遍历源点集中所有点索引下密度描述子， 依密度描述子大 小顺序梯度排列点集并保留原索引， 生成具有疏密自适应因子与密度描述子属性的初始 点 云集P便于后续计算效率。 5.根据权利要求1所述的一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划方法， 其特征在 于， 所述步骤(4)具体为： (4.1)综合密度 描述与疏密因子， 对点集合P判定分割； 定义点集上的完备条件C， q1与q2 是点集Q上两点， Q∈P， P为初始点云集， 设c是某综合 疏密判断条件 c∈C， 若q1与q2满足c， 即c (q1)＝c(q2)＝true， 称q1与q2为Q上满足的c等约束两点， 若 则称其为P权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114091751 A 2中关于c等约束点 集， 设Qi(i＝1,...,n)为P的一组等约束点 集， 且满足： 则称Qi(i＝1,...,n)为P的一个等约束点 集； (4.2)基于所分割点集， 生成T样条原像和T网格， 作为先验表征数集， 其区域上任意一 点可通过代入该点对应原像中坐标到下式求 解： 其中Pij是控制点， Wij是相应权重点； N(s)和N(t)是B样条基函数， s,t是基函数方向， 以t 方向为示意， 函数迭代定义 为： 其中d为B样条函数阶数； i是B样条序号。 6.根据权利要求1所述的一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划方法， 其特征在 于， 所述步骤(5)具体为： (5.1)对叶片形状进行分析， 设定桨毂中心线为零点， 于单一叶片等角度产生桨叶辐射 线， 提取待测螺旋桨叶随边与导边曲线， 采用弦偏差准则对曲线采样， 分析曲线 上相邻点弦 偏差， 控制采样密度， 其采样密度取决于曲线局部曲率， 可自适应不同曲率下采样密度差 异， 其弦偏差 δ计算如下： 其中ρi＝1/Ki， ρi和Ki代表曲率与曲率半径， Li代表曲线两点间直线距离， 其中Ki可依 据： 其中μ为某方向系数， 曲率自适应分析随边与导边曲线采样密度， 密度 条件下等值分布 采样点， 曲率陡变密集采样， 依次连接对应采样点生成多条非封闭表面T样条曲线， 该曲线 与辐射线于曲面上交点即为初始测点 集E； (5.2)已获得初始测点集E与初始点云集P可能出 情况， 采用步骤(3)中K ‑ Dtree搜索算法， 筛 选初始点云集中距离最近点代替 缺失点， 获得分块基础测点 集E'。 7.根据权利要求1所述的一种基于T样条的螺旋桨叶自适应测点规划方法， 其特征在 于， 所述步骤(6)具体为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114091751 A 3