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J-GLOBAL ID：201702216904306568   整理番号：17A0070526

无序点云に基づくブレードの断面特性パラメータ抽出を抽出した。【JST・京大機械翻訳】

Cross-sectional feature parameters extraction of blade based on unorganized point cloud

著者 (3件)： Liu Shugui (State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments, Tianjin University) ,  Mao Chenli (State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments, Tianjin University) ,  Zhang Haitao (State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments, Tianjin University)
資料名： Hangkong Dongli Xuebao  (Hangkong Dongli Xuebao)
巻： 31  号： 9  ページ： 2226-2232  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2110A  ISSN： 1000-8055  CODEN： HDOXE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空エンジンブレードの断面特性パラメータを抽出するための実用的必要条件を満たすために,不規則点クラウドデータに基づく翼断面特性パラメータ抽出法を研究した。統合距離法と二分法の利点を考慮して,本論文では,矩形領域法に基づく距離-二分法を用いて,点雲データを分類し,最小二乗直線領域と最小二乗フィッティングに基づいて,全体の葉の断面を分割し,前縁,後縁,後縁,および葉の4つの部分に分割する方法を提案した。特徴パラメータ抽出法を研究し,VC++を用いてアルゴリズムを実現し,UG/OPENGRIPにより生成したUGの翼断面上の点雲データを用いて実験を行い,計算精度が10(-4)MMに達し,実際の測定とパラメータ抽出においてアルゴリズム誤差が無視できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  前縁 ,  *後縁 ,  必要条件
準シソーラス用語： 計算精度 ,  特徴パラメータ ,  *特性パラメータ ,  航空エンジン ,  *パラメータ抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cross-section of blade ,  feature parameters ,  unorganized point cloud ,  data sorting ,  data partitioning

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ブレード ,  特性パラメータ