항공기 엔진 케이스 성능 시험에서 양안 DIC 변형 측정 편차를 전장 및 정확하게 정량화하기 어려운 문제를 해결하기 위해 시스템적이고 포괄적인 DIC 측정 데이터와 유한 요소 해석 데이터 간 매핑 방법을 제안하였다. 먼저 FPFH 특징과 ICP 알고리즘을 이용하여 두 종류의 점군 데이터를 정밀하게 정합하여 데이터 좌표계의 정확한 정렬을 완료하였으며; 그 다음 유전 알고리즘으로 최적화된 피팅 신경망을 사용하여 유한 요소 노드 위치를 조정함으로써 두 데이터 간 노드 위치 불일치 문제를 해소하고 시뮬레이션 메쉬를 DIC 메쉬로 고정밀 매핑하였다; 마지막으로 점별 최소 제곱 변형량 추정 알고리즘을 사용하여 유한 요소 시뮬레이션 및 DIC 측정의 변형 계산 모드를 통합하여 DIC 속성과 일치하는 유한 요소 비교 데이터를 얻어 측정면 전체 변형 편차 추정을 구현하였다. 케이스 강성 실험에서 리브 부위의 변형 비교 결과는 메쉬 노드 매핑 정밀도가 <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>×</mo><msup><mrow><mn mathvariant="normal">10</mn></mrow><mrow><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">6</mn></mrow></msup><mtext> </mtext><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">m</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/2BFA8645-6E9F-4c2d-985E-97B580111C71-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="17.18733406" height="2.70933342"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/2BFA8645-6E9F-4c2d-985E-97B580111C71-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="17.18733406" height="2.70933342"?></alternatives></inline-formula> 이상이며 시뮬레이션 변형과 DIC 변형의 편차 분포도와 편차 곡선이 우수한 일치성을 나타내고 DIC 측정 편차가 존재하는 구체적인 위치를 보여주어 미래 항공기 엔진 케이스 및 유사 케이스 개발·시험 분야에서 우수한 적용 전망을 가진다.

디지털 이미지 상관관계; 변형 편차; 유한 요소 해석; 점군 정합; 메쉬 매핑