Statistical and visual analysis of error in interpolating sculptured surfaces

يقدم هذا البحث طريقة عامة لاستكمال و تمثيل السطوح الهندسية المتعرجة باستخدام طريقة لاكنراج للتحليلات العددية و تطويرها لجععلها ملائمة للتطبيقات الهندسية. و قد تم اعتماد عدد درجلاات لاستكمال من الدرجة الثالثة لغاية درجة الثامنة لتوليد البانات السطوح المقترحة في هذا البحث حيث يتم التطبيق لأربعة أسطح ممثلة بدلالة الجيب و دالة أسية و دالة تكعيبية، تم استثمار البيانات التصميمية المستنتجة للسطوح المتعرجة من خلال استكمال البيانات بطريقة لاكنراج المقترحة لتصنيع سطحين متعرجين و بدرجات استكمال مختلفة باستخدام ماكنة تفريز عمودية ذات تحكم عددي بثلاث محاور و عدد تفريز ذات نهاية كروية. و تمت الممقارنة من خلال تحليل الإحصائي للبيانات و أظهرت النائج فاعلية الطريقة المطورة المقترحة لتمثيل السطوح في تطبيقات الهندسية العكسية و التصميم المعان بالحاسوب و غيرها من التطبيقات، و عند مقارنة النتائج المختلفة وجد أن نسبة الخطأ تراوحت 0.00001 % لأحد النماذج إلى 3.5 لنموذج آخر. This paper presents a general method for automatic surface interpolation from range data and describes the implementation of high order 2D langrangian methods for interpolating surfaces from 3rd to 8th order. It uses a modified 2D lagrangian method to interpolating, reconstructing and modeling several surfaces, and due to this interpolation there will be an error between interpolated surface and the original one, this paper present an algorithm to detect, represent and analyze these interpolating errors and statistical criteria to compare the error in representing the sculptured surfaces that interpolated with different order basis functions. The comparison is performed using a mathematically defined data as real data obtained from the proposed models. The system has been implemented for the design of several sculptured surfaces to illustrate the system flexibility. Then the design results have been implemented for manufacturing two of these surfaces using three axis vertical CNC milling machine tool with ball end mill cutter. The method can be used in a variety of CAD/CAM applications and it has proven to be effective as demonstrated by a number of examples using real data from mathematical functions. By applying the proposed surface interpolating models the percent error was found to be ranged between 0.00001% for some model to 3.5% for some other interpolated models with Lagrange method.