کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4928344 1432071 2017 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Laser-based cross-section measurement of cold-formed steel members: Model reconstruction and application
ترجمه فارسی عنوان
اندازه گیری مقطعی لیزر از اعضای فولاد سرد: بازسازی و کاربرد مدل
ترجمه چکیده
هدف از این مقاله ارائه روشی برای پردازش ابعاد سه بعدی است که از اسکن لایسنس یک عضو فولاد ساخته شده به لیزر به اندازه گیری های مفید ابعاد و نواقص عرضی و همچنین استفاده از آن در عنصر محدود شبیه سازی هندسه به اندازه اندازه گیری شده است. داده های اندازه گیری به دست می آید از پلت فرم اسکن شده مبتنی بر لیزر منحصر به فرد توسعه یافته توسط نویسندگان. چندین گذر در نمونه فولادی هدفمند سرد با استفاده از یک لیزر خط با یک الگوریتم نزدیکترین نقطه برای تکرار ابر نقاط اولیه سه بعدی ثبت شده است. روش شناسایی جدیدی برای تشخیص و استخراج ویژگی های هندسی مانند گوشه ها و آپارتمان ها در نمونه مورد نظر پیشنهاد شده است. در این جا سه ​​برنامه کاربردی مختلف برای ابر نقطه سه بعدی نشان داده شده است: شناسایی ویژگی برای تعیین ابعاد اسمی، انحراف از پیکربندی اسمی برای تعیین الگوی ناقص ساده و نقشه برداری مجدد ابر ابر سه بعدی روی شبکه های قانونی مناسب برای بعد پوسته مدل سازی عنصر محدود وفاداری بالا از داده های اندازه گیری پتانسیل بینش جدید را در هر سه منطقه کاربردی فراهم می کند. گسترش الگوریتم ها به دیگر مقاطع فولادی سرامیکی، و نیز مقاطع فولادی ساخته شده از سرامیک، در حال حاضر دنبال می شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
The objective of this paper is to present procedures for processing three-dimensional point clouds that are generated from laser-based scanning of a cold-formed steel member into useful measurements of cross-section dimensions and imperfections, as well as for use in finite element simulations of the as-measured geometry. The measurement data comes from a unique laser-based scanning platform developed by the authors. Multiple passes on the target cold-formed steel specimen using a line laser are registered with an iterative closest point algorithm to develop the initial three-dimensional point cloud. A novel feature recognition method is proposed to distinguish and extract geometric characteristics such as corners and flats in the targeted specimen. Three different applications are demonstrated herein for the three-dimensional point cloud: feature recognition for determination of nominal dimensions, deviation from nominal configuration for determination of simplified imperfection patterns, and re-mapping of the three-dimensional point cloud onto regularized grids appropriate for subsequent shell finite element modeling. The high fidelity of the measured data provides potential for new insights across all three application areas. Extensions of the algorithms to other cold-formed steel cross-sections, as well as built-up cold-formed steel cross-sections, are currently being pursued.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Thin-Walled Structures - Volume 120, November 2017, Pages 70-80
نویسندگان
, , ,