Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: spójny komponent

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modelowanie spoin połączeń klejowych w obliczeniach MES

Godzimirski J., Pietras A.

Technologia i Automatyzacja Montażu

2013

nr 4

40--44

Rosnące zastosowanie konstrukcyjnych połączeń klejowych wymaga umiejętności obliczania ich wytrzymałości. W tym celu szeroko stosowane są obliczenia numeryczne MES. W pracy przedstawiono problemy modelowania spoin połączeń klejowych elementami typu solid w obliczeniach MES. Zaproponowano również metodykę określania parametrów elementu typu cohesive do modelowania spoin klejowych na podstawie badań wytrzymałościowych kleju. Przeprowadzono porównawcze obliczenia MES, w których spoiny modelowano elementami płaskimi i elementami typu cohesive. Wykazano, że stosowanie elementów typu cohesive może być bardziej przydatne do analizy wytrzymałościowej klejonych struktur niż do analizy wytrzymałości spoin klejowych.

An increased usage of application of adhesive bonds takes necessary to calculate their strength. In order to do it, the FEM numerical calculations are universally used. The problems of modeling of adhesive layer by solid elements for FEM calculations are presented in this paper. The method that determines cohesive element parameters is also suggested on the basis of adhesive strength testing. The comparative FEM calculations are conducted where adhesive layer is modeled by 2D elements and cohesive element. It was proved that using of cohesive elements is more useful for an analysis of adhesively bonded structures; nevertheless it is less useful for an analysis of adhesive layer strength.

Automatyczna detekcja płaszczyzn w chmurze punktów w oparciu o algorytm RANSAC i elementy teorii grafów

Poręba M., Goulette F.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

2012

Vol. 24

301--310

Artykuł przedstawia metodę automatycznego wyodrębniania punktów modelujących płaszczyzny w chmurach punktów pochodzących z mobilnego bądź statycznego skaningu laserowego. Zaproponowany algorytm bazuje na odpornym estymatorze RANSAC umożliwiającym iteracyjną detekcję płaszczyzn w zbiorze cechującym się znacznym poziomem szumu pomiarowego i ilością punktów odstających. Aby zoptymalizować jego działanie, dla każdej wykrytej płaszczyzny uwzględniono relacje sąsiedztwa pomiędzy punktami przynależnymi. W tym celu zastosowano podejście oparte na teorii grafów, gdzie chmura punktów traktowana jest jako graf nieskierowany, dla którego poszukiwane są spójne składowe. Wprowadzona modyfikacja obejmuje dwa dodatkowe etapy: ustalenie najbliższych sąsiadów dla każdego punktu wykrytej płaszczyzny wraz z konstrukcją listy sąsiedztwa oraz etykietowanie spójnych komponentów. Rezultaty uzyskane pokazują iż algorytm poprawnie wykrywa płaszczyzny modelujące, przy czym niezbędny jest odpowiedni dobór parametrów początkowych. Czas przetwarzania uzależniony jest przede wszystkim od liczby punktów w chmurze. Nadal jednak aktualny pozostaje problem wrażliwości algorytmu RANSAC na niską gęstość chmury oraz nierównomierne rozmieszczenie punktów.

Laser scanning techniques play very important role in acquiring of spatial data. Once the point cloud is available, the data processing must be performed to achieve the final products. The segmentation is an inseparable step in point cloud analysis in order to separate the fragments of the same semantic meaning. Existing methods of 3D segmentation are divided into two categories. The first family contains algorithms functioning on principle of fusion, such as surface growing approach or split-merge algorithm. The second group consists of techniques making possible the extraction of features defined by geometric primitives i.e.: sphere, cone or cylinder. Hough transform and RANSAC algorithm (RANdom SAmple Consensus) are classified to the last of aforementioned groups. This paper studies techniques of point cloud segmentation such as fully automatic plane detection. Proposed method is based on RANSAC algorithm providing an iterative plane modelling in point cloud affected by considerable noise. The algorithm is implemented sequentially, therefore each successive plane represented by the largest number of points is separated. Despite all advantages of RANSAC, it sometimes gives erroneous results. The algorithm looks for the best plane without taking into account the particularity of the object. Consequently, RANSAC may combine points belonging to different objects into one single plane. Hence, RANSAC algorithm is optimized by analysing the adjacency relationships of neighbouring points for each plane. The approach based on graph theory is thus proposed, where the point cloud is treated as undirected graph for which connected components are extracted. Introduced method consists of three main steps: identification of k-nearest neighbours for each point of detected plane, construction of adjacency list and finally connected component labelling. Described algorithm was tested with raw point clouds, unprocessed in sense of filtration. All the numerical tests have been performed on real data, characterized by different resolutions and derived from both mobile and static laser scanning techniques. Obtained results show that proposed algorithm properly separates points for particular planes, whereas processing time is strictly dependent on number of points within the point cloud. Nevertheless, susceptibility of RANSAC algorithm to low point cloud density as well as irregular points distribution is still animportant problem. This paper contains literature review in subject of existing methods for plane detection in data set. Moreover, the description for proposed algorithm based on RANSAC, its principle, as well as the results is also presented.