文摘

预制组件的综合利用(pc)是工业建筑的特点之一。试装配的电脑用于高层建筑和大型桥梁。虚拟试装(VTA)是一个为个人电脑预装配过程在虚拟环境中,可以避免耗时和经济挑战物理试装配。在这项研究中,一个通用框架,VTA点云之间进行,建筑信息模型(BIM),提出了有限元法。在获得通过地面激光扫描点云,登记点云精度的关键是构建一个精确的数字模型。因此,准确的登记方法提出了基于三角形金字塔标记。这种方法可以使一般的注册点云精度达到亚毫米尺度。两种算法对弯曲成员和螺栓孔与螺栓装配重建为个人电脑开发一个精确的女子,在有限元分析可以直接使用。此外,一个有效的模拟方法,准确预测弹性变形和初始应力引起的强迫装配提出和验证。提出VTA方法验证钢管拱桥烟气传播。 Experimental results show that the geometric prediction deviation of VTA is less than 1/1800 of the experimental bridge span, and the mean stress predicted via VTA is 90% of the measured mean stress. In general, this research may help improve the industrialization level of building construction.

1。介绍

大型建筑组件在工厂生产工业建设。流水线生产和稳定的环境确保建筑物的预制组件(pc)展览的可靠性。预制施工方法是广泛应用于大型建筑和桥梁。与现场浇注方法相比,预制装配方法演示了快速建设和环境友好的优点1,2]。然而,成功实现的前提的预制装配方法是所有电脑必须准确地进行组装。当电脑的制造偏差导致装配故障或不可接受的影响,电脑必须返回到工厂进行调整或再制造。在许多项目中,预制工厂位于远离大会网站,因此,返工或重建工作将大大增加项目时间、成本和风险。因此,开展物理试装配(PTA)是必要的运输电脑大型预制装配项目之前,尽管这个过程不是依法强制规范。家长会可以提前考虑实际的装配工厂。它需要设备、工人和网站类似于现场装配;因此,它会增加项目的成本和持续时间。对于大型结构(如桥梁、PTA只能验证组装的影响相邻段由于网站的限制。此外,新维度偏差可能发生在运输,使物理试验在工厂组装的结果无效。 The use of digital models for virtual trial assembly (VTA) can avoid the problems experienced during PTA [3]。一个精确的几何尺寸的前提VTA检测几何偏差。之前的研究使用手动测量获得的特征点坐标电脑(3]。然而,随着摄影测量技术的发展,计算机视觉已经被用于获得更全面的几何信息(4- - - - - -6]。图像校准和失真校正使计算机视觉方法的效率和可靠性不足。地面激光扫描(TLS)是一种新技术,为快速、准确地获取物体的三维形状。TLS是目前用于结构监测7,8],反向建模[9),和尺寸检查10]。考虑TLS的能力快速获取物体的三维模型,三维扫描被用来取代手动测量当检查电脑的装配接口(10]。进一步的研究结合TLS和BIM技术电脑的尺寸检验和质量管理,展示从点云BIM (11,12]。然而,点云的测量误差反向建模过程中没有得到足够的关注。一个扫描只能获得的点云三维组件表面的一部分。获得完整的三维数字模型的PC,扫描得到的点云在不同的方向在PC必须注册。点云的几何误差通常有两个部分:(1)单点的测量误差和(2)多个点云的配准误差。一个单点的测量误差是一个类型的随机噪声。实施后的点云降噪算法(13)和功能配件(如平面拟合和圆拟合),可以显著减少单点测量误差(14]。因此,点云的配准误差的主要误差源在测量大小的电脑使用TLS。VTA,点云的使用登记错误可能会导致不正确的组装结果。强制装配方法,用螺栓或过盈配合,小几何偏差可能会导致不能忽视的角位移和再分配可能导致装配后的结构应力(15]。因此,减少点云的配准误差和装配仿真,认为应力再分配两个关键点的准确预测工程结构通过分泌。本研究有助于知识的身体通过提供一个通用的方法论框架VTA使用TLS。在这个框架中,精确到毫米以下注册方法提出了消除几何误差的点云注册过程和虚拟装配方法,结合逆向BIM和三维有限元法(FEM)开发准确预测几何形状和结构应力状态的多个电脑制造偏差后强迫装配。

本文对比实验是首次执行验证的准确性是否提出点云配准方法可以满足区域的要求。这个条件是准确VTA使用TLS的先决条件。然后,钢结构组件的反向建模方法,从点云拼接部分介绍了通过使用一个按比例缩小的拱桥为例。此外,一个实验进行验证该模拟方法的准确性是否有考虑应力再分配。最后,实现了拱桥的虚拟装配按照提议VTA框架。物理大会同时执行。物理和虚拟装配的结果比较证明提出VTA的可靠性的方法。

2.1。登记点云

点云注册可以分为两种方法:(1)实时登记(2)、准确登记点云在不同时期。实时登记是指感知周围环境,同时扫描然后注册实时扫描点云获取点云。实时登记通常用于移动激光扫描和广泛采用的方法是同步定位和映射(16- - - - - -18]。实时登记主要是用于快速建模和室内导航;这是一个点云配准方法精度低。不同时期获得的准确登记使用固定扫描仪(如TLS),主要的方法是基于标记注册(19,20.)基于点云数据和注册(21,22]。常见的标志是标准领域,已广泛应用于地面扫描系统。然而,激光反射角度的增加和附近的点坐标是扭曲的边缘领域。这种现象称为边缘漂移。因此,基于球面标记点云登记问题仍然存在。基于数据的登记方法,收到了广泛的关注是迭代最近点(ICP)方法(21]。这种方法的原理是找到最近的点在两个点云,使用最近的点的距离矩阵对估计的旋转和转换参数点云。然而,如果重叠点云的不足,那么正确的ICP融合的成功率会大大减少;VTA需要更多的扫描。此外,ICP的距离功能很大程度上取决于点之间的距离。在大场景,点间距过小,将大幅提高的点云数据量,增加扫描时间和数据处理成本。因此,ICP登记错误积累VTA中土木工程,特别是对于形状偏差角造成的错误由于大点之间的距离。因此,点云的配准误差预计将在亚毫米甚至在大型结构。尽管ICP方法有很多变体(23,24],大多数算法关注效率,因此,他们不能达到亚毫米精度要求的区域项目。

2.2。虚拟装配

建筑信息模型(智能化)近年来被广泛应用于基础设施建设(25- - - - - -27]。智能化数字模型的物理对象,可用于视觉显示,渲染,进步模拟和空间检查。因此,智能化系统用于个人电脑的虚拟装配仿真28]。智能化系统通常是来自设计的几何参数。基于智能化系统的虚拟装配有限合理性验证的方案,它不能用于实际电脑几何形状检测和预测。最近,大量的研究集中在反向建筑智能化系统从云点(29日- - - - - -32]。按照模型生成模式,逆向建模可以分为网封装和特征提取。网封装是指使用三角形网格连接相邻的点,形成空间表面或壳。网格模型的准确性很低由于点云噪声的存在,以及数据量不减少。因此,网格模型不适合区域。特征提取是指获取特征参数(如中心线,角和半径)的物理对象通过使用合适的算法点云,然后重建BIM的基础上特征参数(31日]。目前,主要的研究集中在部分参数的计算和轴提取典型的组件,如墙壁、列和梁。与此同时,电脑的装配零件的研究更少。虚拟装配可以执行一次数字模型获得完整的几何信息。虚拟装配需要严格使用真正的组件的几何约束,如面对面的和中心对齐。组装与多个约束的结果不是唯一的,因此,必须确定一个合理的组装构成。在汽车和工业领域,许多软件程序使用一个树形图33),描绘了不同部分之间装配关系来评估各种装配方法的结果。螺栓广泛应用于装配式钢结构,采用普罗克汝斯忒斯和广义分析来确定最优的姿势与多个连接螺栓(3]。最近的一些研究施加了努力实现传统VTA使用TLS (34,35]。采用平面和线特征匹配算法获得装配点的位置坐标,与最小二乘法用于解决最优装配参数,仅适用于严格的装配过程。等与多个拼接结束,钢结构桁架,强制约束将导致额外的变形,可能是更重要的比形状偏差造成生产错误。当一个电脑是主要的承载结构,强制约束将产生额外的压力和减少结构安全。这些条件不被认为是在设计。因此,解决虚拟装配问题的应力再分配结构加载是至关重要的。

3所示。准确的登记点云

3.1。三棱锥标志设计

使用一个标记是必要的,因为基于数据的登记方法目前无法达到亚毫米登记VTA所需的精度。虽然他们是常用的,球形的标记在VTA缺点。球形的高精度制造和维护要求更高,因此,注册领域经常是昂贵的。注册范围通常是小的可移植性和准确性。点云标记球面上的数量是稀少的大型钢结构的扫描过程。这种情况导致拟合误差的增加。边缘漂移造成的一个特别大的激光反射角度不可避免地发生,如图1由于球面的特点。边缘漂移是一个非均匀随机噪声,因为它集中在边缘的球体。因此,球面中心坐标的计算误差不容忽视。新三棱锥标记是用来克服的缺点注册球体,如图2。这个三角形的金字塔由可拆卸板和支架通过万向球铰链连接。每个板块可以调整不同的角度按照扫描角。这个方法解决问题的反射角度登记范围过于大。在3 d空间中,三面不平行于另一个可以确定一个独特的坐标系统。因此,准确的注册点云可以使用只有一个三棱锥理论上通过标记。

(一)
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图1
边缘漂移的球形标记:(一)激光路径的登记范围,(b)球面点云的前视图,和(c)球面点云的侧视图。
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图2
三棱锥标记:(a)的物理图像的三棱锥笔和(b)点云的三角金字塔标记。
3.2。注册一个三角形的金字塔标记

VTA期间,点云一个和B有相同的三棱锥标记,通过从不同的扫描角度扫描相同的对象。点云一个被定义为参考点云。点云B被定义为注册点云。实现准确的登记后,点云B的坐标系统转换为点云一个,因此,现在正值点云一个。首先,三棱锥点云分割点云一个和B。三棱锥的板块彼此分开;因此,每个板块的点云分离。每个板的点云的三角金字塔是通过飞机配件安装。下一步是在点云拟合平面B严格在点云拟合平面重叠一个。然而,直接计算旋转参数R和翻译参数T转换从B来一个的基础上拟合平面的特征参数是不可能由于随机误差在平面拟合基于点云。ICP算法估计最好的转换参数两个点云;这个过程是简单和容易的。ICP算法广泛应用于商业软件。该算法的主要步骤是:(1)在点云采样一个获得点集P,(2)找到最近的点集问的P在点云B使用距离函数,(3)之间P和问作为目标函数。目标函数是最小化通过迭代计算最优变换参数。鉴于点云一个和B不是完全相同的,没有点集问完全对应点集P在点云B。因此,ICP算法必须有登记错误,取决于一个点云的密度。改进的ICP算法准确登记的三棱锥标记。使用一个三棱锥标记的完整的流程注册中给出了一个精确点云数据3和4。该方法生成的点集P和问描绘在图3。与ICP算法相比,集一个是随机生成的平面点云拟合平面的点云一个。一代在板的面积范围是有限的。然后,点集一个投射到拟合平面的平面点云的点云B获得点集问。计算转换参数的详细迭代过程如图4。


图3
精确的三棱锥标志的注册过程。

图4
转换参数的迭代过程。

假设点集的坐标矩阵P是XP。然后,点集的坐标矩阵问是X问。的转换问成P可以计算如下:

在公式(1),

这些符号α,β,γ周围的旋转角度吗X设在,Y设在,Z分别设在。这些符号tx,ty,tz翻译的距离吗X设在,Y设在,Z分别设在。奇异值分解方法用于计算旋转矩阵R和翻译向量T。首先,重心CP和C问点集的P和问计算使用公式 在哪里n是点集的数量。然后,点集之间的协方差P和问计算。

符号E分解如下:E=紫外线T。然后,可以使用公式计算旋转矩阵和翻译

距离函数F可以用点距离的平方的总和,平均点距离,最大值点的距离。点集P和问拟合平面上生成;因此,确定最后的注册使用最大值点间距精度比使用更直观、准确的迭代收敛标准ε。

3.3。精度验证实验

一个实验的目的是通过使用该方法验证精度。在实验中,一个三角形的金字塔标记,球形标记,使用ICP。图5(一个)显示三个实验对象,典型的几何图形(圆柱、球体和多维数据集)。三角形的金字塔和球形标记放置在大约相同的位置,如图5 (b)。三组注册标记放置在实验对象。执行一次扫描实验对象的两侧,如图6(一)和6 (b)。三组标记的点云扫描完全收集。注册点云是描绘在图6 (c)。

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图5
注册验证实验准确性:(a)三种典型几何图形用于验证登记的准确性和(b)三角金字塔和球标记。
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图6
扫描点云的验证实验:(a)扫描点云1,(b)扫描点云2,(c)准确登记后点云。

在一般情况下,分辨率被定义为球面上的点之间的距离10米距离扫描仪。在这个实验中,三种类型的对比不同分辨率的扫描(1.6,3.1,和6.3毫米)。实验对象的实际尺寸是准确地使用游标卡尺测量。测量圆柱的半径是37.14毫米,球的半径是83.16毫米,正方体的边长是149.94毫米。实验对象是分开后的点云使用三种不同的方法来注册点云。圆柱、球体和飞机装配算法用于计算实验对象的几何尺寸。的几何偏差三个登记方法确定在不同的决议通过点云计算通过比较获得的几何尺寸的测量维度,如图7。点云的不准确的登记将会改变实验对象的几何形状,从而导致错误的计算几何尺寸。因此,几何误差可以反映点云的登记的准确性。如图7,达到亚毫米登记ICP算法精度是很困难的。此外,当原始点云直接用于注册、ICP总是失败由于重叠的不足。在这个实验中,大量的点云是人为的不重叠的部分删除,因此,ICP可以收敛到正确的结果。因此,VTA的ICP算法不适用。与ICP相比,登记的准确性显著提高球标记。然而,这三个实验对象的几何误差超过1毫米当分辨率为6.3毫米。与现有的注册方法相比,登记注册的准确性提出了方法的显著提高。在三个分辨率条件下,所有实验对象的几何偏差小于1毫米。总体而言,该注册算法和三棱锥标记可以使VTA的预测结果更准确、可靠。


图7
实验对象的几何偏差。

4所示。VTA中准确模拟的机械状态

4.1。案例介绍

对于一些大型结构复杂的负载,如拱桥梁、结构的形状和压力装配后必须严格控制。初始压力直接导致结构安全减少偏差。因此,一个完整的区域应该有能力预测初始应力和形状偏差的组装结构。钢管拱桥烟气传播的目的是模拟实际装配过程的桥梁。并给出了详细的尺寸图8。拱桥是由5个相同的预制段通过螺栓连接。每个连接端有四个螺栓。类似于实际结构,几何偏差可能发生在每个预制段由于焊接过程。提出VTA过程有三个重要内容:(1)高精度点云的收购预制段,(2)的精确构造或修改的BIM预制段扫描点云的基础上,和(3)使用有限元分析模拟实际装配过程准确的基础上准确的荡妇。徕卡P50扫描仪用于获取的点云预制段实验拱桥。预制段放置如图9(一个)。四个扫描的扫描分辨率3.1毫米在预制部分执行。扫描场景如图9 (b)。三个三棱锥标记放置在扫描视场。完整的点云获取使用提出的点云配准方法如图9 (c)。与此同时,图9 (d)提出了一种预制段整体点云的点云分割。


图8
设计图纸的拱桥。
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图9
扫描了拱桥:(一)预制段,(b)现场扫描,(c)注册点云,和(d)预制部分点云分割。
4.2。创建基于点云的荡妇

一个女子的预制组件在VTA是必要的。尽管采取了智能化系统在许多项目中,他们是理想的模型。更新或改造BIM的基础上点云是至关重要的。当现有的女子不能由参数,VTA的女子应该完全由点云通过逆向工程。在装配过程中,几何参数(例如,形状和态度)的个人电脑将会改变。因此,使用参数化建模方法是逆向工程建议。通用的组件的钢结构,设计中心线通常是一个特定的函数曲线,如直线、悬链线和圆弧。中心线偏差引起的焊接变形和非线性效应在物理大会是不规则的。然而,参数形式用来描述理想化的设计意图在传统BIM软件(如Autodesk Revit, SolidWorks、Rhino3D和ArchiCAD)不利于中心线的形状不规则。

因此,parameter-driven建模方法能够近似任意曲线时应开发建立弯曲组件的荡妇。建议的方法是使用一个多点样条曲线。图10说明了实验拱桥的建模步骤。详细的算法步骤如下:步骤1:曲线的点云组件由整体点云分割。步骤2:使用高阶多项式来初步适应曲线的形状曲线的点云组件。步骤3:任意点的切线向量(x我,y我,z我)可以获得拟合多项式曲线。在(x我,y我,z我),点云切沿切线向量。第四步:建立局部坐标系的垂直面切线方向和切向矢量。第五步:点云是投射到正常的飞机在当地坐标系统。然后,点云是配备了一个平面的圆中心点的坐标参数我和半径参数R圆的。第六步:BIM软件,曲线的BIM组件是用样条曲线构造基于点我和半径R。


图10
反向弯曲的建筑信息建模步骤建设组件。

在一个由螺栓、钢结构连接电脑的组装方法通常是面对多个螺栓。所有螺栓孔的中心对齐和地对地配合构成关节连接的强制性的几何约束。因此,关节连接的BIM的电脑前应该准确地构造虚拟装配。在一般情况下,螺栓连接接头的数量大;因此,一个自动化的程序需要计算螺栓孔的中心坐标的点云。李等人提出了一个方法,在激光点云数据分段圆形洞为预制混凝土楼梯组件(36]。他们的方法决定了螺栓孔的边界点遍历和计算每个点和点之间的几何关系在其邻近区域。虽然李等人的方法是简单而有效的,遍历所有点消耗大量的计算资源。目前的研究提出了一个更高效的算法,及其关键步骤呈现在图11。首先,网格点生成的点云。网格点的间距d,如图(11日)。最好的价值d螺栓孔的直径要确保每个可能的螺栓孔区域的网格点。然后,最近的点一个,B,C,D每个网格点的米我计算的X方向和Y方向获得两个和弦AB和CD螺栓孔。当米我位于螺栓孔面积,至少一个的长度吗AB和CD大于 ,也不大于d。螺栓区域可以快速搜索这些几何特征的基础上。按照一个圆的几何特点,十字路口O0的竖线英孚和“大酒店”的AB和CD螺栓孔的中心,如图11 (b)。然而,O0只是计算的基础上,四个随机点一个,B,C,D,它可能有过度的随机误差。此外,点云转换为极坐标系统O0为原点。每个点的坐标点云转换为(θ,r)。的时间间隔θ+Δθ,最小的点r圆孔的边界点。最后,进行圆拟合边界点获得计算中心O螺栓孔,如图11 (c)。该方法的优点是,螺栓孔面积可以快速搜索,搜索边界点是只有在螺栓孔附近的区域。该算法大大提高了计算效率,同时保证准确性。

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图11
螺栓孔中心的计算过程的例子:(a)生成网格点,(b)计算圆的中心O 0,(c)计算圆中心(O)。

当连接关节的BIM构造反转,螺栓孔的中心坐标参数化。螺栓孔的模型更新时自动更新螺栓孔的中心坐标。的凸缘板螺栓孔的位置,确定飞机的位置和空间倾向通过点云拟合平面是必要的。

4.3。强迫装配仿真方法

如果个人电脑的连接接头加工错误,那么结构不可避免的变形过程中安装螺栓。图11显示了一个螺栓装配过程的示意图。没有电脑的几何偏差发生时,相邻凸缘板将符合自然和收紧螺栓施加任何影响装配的形状,如图12(一个)。当几何偏差发生在连接关节的PC,如图12 (b),收紧螺栓的过程将导致差距e1,e2,e3,e4之间的关节逐渐消失。最后,凸缘板安装完全,导致额外的变形,如图12 (c)。当只使用BIM,缺口e1,e2,e3,e4不能成为零同时在刚性转变即使BIM准确地构造。因此,准确模拟弹性变形是至关重要的。弹性变形的仿真之前,一个刚性变换实现BIM系统实现初步联合对齐。将大量的螺栓孔的过程类似于点云注册过程。使用公式(3)- (5)可以加速初始装配过程。

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图12
螺栓装配过程:(一)理论组装,组装间隙(b)和(c)强迫装配。

早在1996年,蔡等人开发了一个简单而有效的接触算法模拟法兰之间的交互。目前,接触边界已经广泛融入主流有限元分析系统(例如,Ansys有限元分析有限元分析)。模拟螺栓收紧现有常见方法是应用螺栓的预紧力和使用法兰板的地对地接触边界条件。虽然这种方法降低了预处理困难有限元模型,有限元解的时间大大增加,和迭代的解决方案很难收敛。特别是,当同时执行多个个人电脑的虚拟装配,接触分析需要大量的计算资源和收敛的可能输入错误的状态。建议的方法是模拟组装与位移的关系。几何参数传递和转换是清晰的整个过程中因为凸缘板上的螺栓孔的坐标准确使用点云获取并初始BIM系统组装完成。也就是说,之间的差距在任何连接螺栓双关节是已知的。同时,在有限元分析中使用的几何模型初步组装后是一个荡妇。因此,只有设置连接元素的位移负的差距是必要的。 Using Figure12 (b)作为一个例子,一个连接元素成立于每一对螺栓孔之间的有限元分析;的位移值是−连接元素e1,−e2,−e3,−e4。实际的差距模型将是零方案完成时。这种状态本质上是一样的地对地法兰板的接触。图13显示了实验拱桥有限元模型。每个连接的螺栓接头通过连接模拟位移。鉴于BIM是一个准确的实体模型,使用固体元素直接划分网格。


图13
实验拱桥有限元模型。

设计验证实验证明提出差距模拟方法的准确性。首先,所有实验拱桥的部分组装成一个整体和螺栓完全收紧。最初的实验拱桥的形状是通过三维扫描获得的,如图(14日)。然后,金属垫片之间添加连接关节之间下弦杆的第二和第三段。总厚度的垫圈δ,如图14 (b)。螺栓收紧后再添加垫片。实验拱桥是重新扫描获得新的拱桥的形状。拱肋的测量变化形状是由强制位移引起的δ之间的螺栓对。同时,相应的位移有限元将的连接δ获取预测形状改变,如图14 (c)和14 (d)。需要一个统一的参考点比较测量形状变化与预测形状改变。在有限元模型中,上部拱脚左边是设置为固定约束。实际拱,拱脚左边也设置为平移变形和角变形的零分。

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图14
差距模拟验证实验:(a)拱桥的整体扫描点云,σ(b)差距,通过有限元法(c)的形状预测,(d)连接位移。

图15显示了变形引起的不同程度的人工强迫位移。当强迫位移δ= 2毫米,变形预测的有限元变形测量通过扫描图所示(15日)。的变形结果δ= 4毫米呈现在图15 (b)。如图,变形预测通过有限元展品良好的协议与实际结构的变形。0 - 3米的范围内水平方向,预测和测量变形曲线几乎完全重叠。偏差最大变形发生在正确的拱门。当δ= 2毫米,位移偏差的最大值为1.9毫米,占7.6%的总位移。当δ= 4毫米,位移偏差的最大值为3.2毫米,占6.4%的总位移。此外,测量变形都小于预测值。整体刚度比的有限元模型,因为厚度或弹性模量的实际结构可能大于设计值。一般来说,拟议中的强迫装配仿真方法被证明是可靠的。

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图15
变形引起的强迫位移:δ= 2毫米和(b)δ= 4毫米。

5。VTA框架和实验验证

根据研究的结论提出了工作,VTA的一般方法论框架提出了钢结构螺栓强迫装配,如图16。


图16
提出了区域的过程。

考虑到制造错误的预制段实验拱桥,提出依法执行虚拟装配过程来验证该方法的准确性和可靠性。特别是,精度验证通过比较VTA-predicted几何与实际组装。图(17日)显示的几何实验的五个预制段桥后VTA之后,实际的装配。图17 (b)介绍了区域和实际装配后形状偏差。结果表明,拟议中的VTA方法的预测误差在0.003米。最大的预测偏差值是只有1/1800的跨度的桥梁。这些预测偏差的主要原因可能是(1)法兰板的计算错误倾向和螺栓孔中心坐标和(2)之间的刚度差异的实际结构和有限元模型。如图17 (b),当地的峰值噪声计算拱肋的中心线时生成基于点云。它主要出现在凸缘板之间的连接和连杆。然而,这些噪音不影响整体几何。

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图17
结果实验拱桥的腹侧被盖区:(a)几何拱肋和(b)的几何偏差。

最小初始生成压力完成组装后的结构考虑到制造错误的预制段试验桥是无关紧要的。证明该VTA方法可以精确预测初始应力诱导强迫装配期间,金属垫片厚度(δ6毫米的人为添加通过安装在相同的位置和方式如图14。压力传感器排列的位置如图(18日)测量组装后结构的初始应力。与此同时,图18 (b)介绍了预测区域的几何误差。实验的桥,重要的弹性变形是诱导时δ达到6毫米。相比之下,在图17 (b),没有错误发生在VTA显著增加。图18 (c)描述了通过VTA初始应力预测和测量值,平均值为85.05 MPa和94.07 MPa,分别。预测压力的偏差可能会占更大的刚度的实际结构,这通常会导致较高的应力水平下不变形。相比之下,被迫在VTA位移相等,在实践中,因此,压力水平更高更多的刚性结构。总的来说,通过VTA压力预测的平均值达到了90%的平均值测量压力,使用VTA指示压力的高精度预测。

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图18
VTA实验结果(δ= 6毫米):(a)压力传感器布置、几何偏差,(b)和(c)压力的结果。

6。结论

在工业建筑,VTA的实现可以有效地降低电脑的成本和时间限制建筑物和预测装配过程中的风险。本研究的主要贡献包括以下几点:(1)强迫装配的一般方法论框架,腹侧被盖区钢结构螺栓连接介绍,(2)一个精确的点云配准方法基于一个三棱锥,精度可以达到亚毫米登记,和(3)模拟方法,考虑了机械国家收紧螺栓和能准确预测提出了强制装配引起的变形和应力。本研究的主要发现如下:(1)点云的注册方法施加重大影响注册的准确性。实验结果表明,提出的注册方法的准确性优于登记范围和ICP算法。(2)详细的3 d有限元分析与强迫装配结构是必要的。准确地建立和修正建筑智能化的基础上,点云反演是至关重要的。本研究开发有效的参数提取算法为弯曲成员和螺栓连接接头,帮助减少VTA的手工工作。(3)使用连接位移而不是脸接触边界来模拟法兰板关闭在有限元素可以大大减少所需的时间和计算资源模型分析。这种模拟方法并不局限于使用连接位移有限元分析。同样的效果可以通过不同使用温度加载一个元素的长度。

的情况下多个组件组装,如拱桥在这篇文章中,一个小系统误差的点云的预测结果VTA施加相当大的影响。本研究使用徕卡P50(高精度和重型TLS)和一个新的点云配准方法来减少系统误差的点云。因此,移动扫描仪和轻型TLS并不推荐准确VTA由于大型仪器本身的系统误差。该方法不仅限于桥结构,但它也适用于在建筑钢结构。然而,VTA的可行性仍然需要进一步研究混凝土预制组件,因为不同的装配规则。此外,VTA的个人项目仍然独立运行。在未来的应用中,系统集成的开发点云登记、模型构建和虚拟装配将有助于提高工业建筑的自动化。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究是由重庆智能城市和可持续发展学院。