一種帶權重的飛機翼身裝配仿真方法

邢宏文，劉思仁，邱磊，張亞

(上海飛機制造有限公司，上海 200436)

0 引言

隨著我國航空事業的發展，對飛機的產能也提出了更高的要求。飛機裝配作為飛機生產制造的主要環節[1]，在整個過程中占有極大的比重，通常為飛機制造勞動總量的40%～50%，而翼身裝配是整個飛機裝配過程中的重點。因此如果能縮短飛機翼身裝配的時間，將其工藝過程中的步驟提前或簡化，對于飛機產能的提升將產生極大的幫助。

現有的現場預裝裝配方法：首先將飛機翼身和機翼運到理論裝配位置，之后通過局部微調的方式，對機翼的位姿做出細小改變，使其盡可能地滿足工藝要求；在間隙測量方面，采用人工利用塞尺的方式，在關鍵位置測出裝配間隙大小。這種方法能很好地判斷裝配過程中零部件是否滿足各種要求[2]，如裝配后的間隙分布以及各種裝配特征是否符合工藝文件要求，飛機整體是否滿足對稱性、氣動性要求等。但也存在預裝配過程實際工作量大，裝配過程長，間隙測量數據不連續等問題[3]。

作為非接觸式的主動觀測系統，雙目視覺配合三維激光掃描儀因其穩定性好、測量速度快、數據精度高等突出優勢[4]，已在各個領域中起到了重要的作用，例如，GONZLEZ Aguileradeng D等[5]通過在10個月內對西班牙阿維拉城中的一條大壩進行的連續觀測，得到了不同時期大壩的點云數據，并依此對大壩工程做出了安全性評估；GIKAS V等[6]基于希臘的兩個建筑工地，討論了激光掃描活動的規劃、執行、數據處理和分析階段，重點討論了地理定位、網格模型生成和截面提取，介紹了靜態激光掃描法的工作原理及其在隧道施工中的應用。趙佩銘[7]對橋主梁、主拱等進行掃描建模,對構件加工精度進行檢驗,通過點云模型實現數字化模擬預拼裝,將模擬預拼效果與現場預拼情況進行比較,分析數字化模擬預拼精度,避免了鋼構件加工誤差過大對工程安裝造成的影響。郭琳娜等[8]利用地面三維激光掃描技術進行大比例尺地形測繪,對掃描數據建模，并以此來完成地形圖成圖。沈小軍等[9]對輸電線路桿塔進行掃描，獲取其三維數據，以此來分析桿塔傾斜程度。李艷等[10]制定了一套包含古建筑激光掃描測繪、三維建模完整的解決方案，為古建筑園林數字保護、模擬修繕方案等提供技術支持。萬怡平等[11]以北京大學西門內一尊華表的數字化和三維建模為例,分析了地面三維激光掃描(TLS)技術在表面復雜紋理地物三維重建中的難點,并提出相應的解決方案。

基于以上成功案例，本文將三維測量技術應用到飛機裝配領域，并提出帶權重的翼身裝配方法，將預裝配過程提前，并實現快速準確的間隙檢測。

1 算法流程

本文提出的飛機虛擬裝配的總體思路是在零部件交付前，先獲取由廠家提供的零部件的點云數據，利用攝影測量技術配合三維激光掃描儀獲取零部件的點云數據，通過點云處理技術，將稀疏后的零部件數據從整體的點云數據中提取出來，之后利用帶權重的精細配準方法，完成待裝配部件的裝配，并計算最鄰近距離作為裝配過程中的間隙值；通過將間隙映射為灰度值，可視化地展現裝配面中整體間隙的分布。整體流程如圖1所示。

圖1 算法整體流程圖

2 數據采集及點云處理

2.1 數據獲取

在進行掃描之前，將大小為10×10的多個反光標記點作為參照點布置在中央翼盒和機翼的對接面及相鄰表面上，并且點與點之間不具有明顯相似的位置關系。對于飛機中央翼盒及其上的參照點，利用三維激光掃描儀進行激光掃描，獲取中央翼盒對接面及機翼對接面的原始三維點云數據并保存，作為后續操作的原始數據，如圖2、圖3所示。

圖2 中央翼盒點云數據獲取

圖3 機翼點云數據獲取

2.2 數據處理

直接獲取的飛機部件點云數據往往包含很多環境中的其他點云信息，無法直接作為數據進行后續配準操作，因此需對數據進行預處理，本文采取的預處理方式主要包括以下步驟：

1)數據提取。將配準主體的飛機零部件從周圍的環境中分離處理。對于明顯的離群點，如背景中的其他部件，采用手動直接刪除；對于難以直接刪除的孤立點的離群點，采用歐式聚類的方式去除中央翼盒與機翼之外的周圍環境點云，提取剩余點云作為后續操作的初始點云，如圖4所示。

圖4 中央翼盒點云數據提取

2)初始配準。由于獲取到的中央翼盒數據與飛機機翼數據通常在不同坐標系下，并且與理論位置相差較大，因此為了能夠根據實際裝配間隙情況，對待裝配件的位姿作調整，需要將待裝配件放到統一的同一坐標系下，并且具有接近實際裝配情況的位姿。本文參照設計理論數模離散的點云數據，利用4PCS方法對待配準部件進行初配準，獲得轉移矩陣，并以此矩陣作為初配準過程中的轉移矩陣，如圖5所示。

圖5 中央翼盒與機翼點云數據初始配準

3) 降采樣處理。激光掃描儀直接獲取的點云數據通常較為稠密，相對于飛機部件等大型結構，點云總體數據十分巨大，這在后續運算中將加大時間消耗。為此，對經數據提取處理之后的點云數據，分別進行降采樣操作，在保證精度的前提下減少點云數量，獲取精簡之后的飛機中央翼盒和機翼的點云數據。

3 帶權重的精配準算法

為了真實反映實際裝配過程中，按待裝配件特征優先關系進行裝配的方法，本文提出了帶權重的ICP配準，并將其應用在飛機翼身裝配的過程中。具體為：對于兩片完成預處理的點云數據，利用帶權重的ICP算法進行精細配準，使得初始配準后的兩片點云數據統一到同一坐標系下，并可通過調整權重值，改變配準之后的相對位姿，記錄配準過程中的旋轉變換矩陣。按照記錄的旋轉變換矩陣，將未經精簡的點云數據進行相同的旋轉變換。算法的具體步驟為：

步驟1：構建優化目標函數給定初始點云q和目標點云p。

其中：wi為各點對應的裝配權重；F(q)為目標函數；R(qR)為旋轉矩陣；qT為平移矩陣；qi為初始點云的數據點；pi為目標點云中的數據點。

步驟2：將完成數據提取后的中央翼盒對接面點云數據作為點云P，將完成數據提取后的機翼對接面點云數據作為點云R；以點云P為基準對象，以點云R為待配準對象，分別計算點云P和點云R的幾何質心。

步驟3：根據參照物點云P和參照物點云R構造協方差矩陣。

其中:wi為各點權重。之后根據上述協方差矩陣，將協方差矩陣寫成對稱矩陣形式：

最終配準效果如圖6所示。

圖6 帶權重的點云配準效果示意圖

圖7 不同方法配準細節比較

4 可視化結果分析

為了分析帶權重裝配方法的性能，針對某一機翼上的特征，按照實際裝配情況下的特征順序，設定相應的權重，并引入實際測得的間隙分布，繪制間隙的偏差曲線圖，如圖8所示(不帶權重的越偏越大，帶權重的較好擬合，整體偏小)。隨著水平距離的增加，無權重配準下的飛機裝配間隙與真實間隙產生了較大的偏差，這通常是由于無權重配準在過程中趨向于尋找全局最優解，忽視了對于特征的優先保持，這與實際情況是不相符的；而權重配準能在全局最優解的基礎上，保持對于特征的優先配準，因此可以看到，整體偏差與實際情況基本相符。

圖8 不同方法下裝配間隙示意圖

5 結語

帶權重的點云配準方式具有穩定性強、數據精度高、可使用情景多等優勢。本文主要研究結合激光點云數據，按照實際裝配中保特征的需求，實現飛機翼身的虛擬裝配，并構建了一套完整的流程。通過具體的實例分析，為飛機翼身裝配提供了一種新的思路。