基于散乱点云数据的曲面重构方法

散乱点云的三维重构有广阔的应用前景,通用高效的重构算法是研究重点之一,目前大多采用三角面片重构,与通用CAD/CAM系统中的四边域重构不兼容。本文提出一种在三角域上对散乱点云数据进行NURBS曲面重构的方法,结合了三角面片重构的灵活性与NURBS曲面重构的通用性。首先对测量点     

反求工程中离散曲率估算方法

提出了一种新的对三角网格模型和散乱点数据都适用的曲率估算方法。该算法识别了Meyer的三角网格模型离散曲率估算方法中估算异常的区域,以异常区域内的每个顶点的2环邻域作为k邻域,采用加权的局部抛物面拟合法对异常区域曲率进行了估算。通过构建局部三角剖分,把算法扩展应用到了散乱点数据。实验结果表明,本文算法受三角网格形状影响较小,有一定的抑噪能力,能有效地识别曲面的基本特征。     

关于散乱数据的五次C^1插值

给出了由二十一参数五次Ｃ１多项式插值曲面向三角Ｂ－Ｂ曲面直接转换的关系式．利用这种关系，综合两种插值曲面方法之优点，完成了２Ｄ三角网格上五次Ｃ１三角Ｂ－Ｂ插值曲面，避免了求解约束方程组，减少了计算量，提高了计算精度．为散乱数据的处理提供了简便实用的方法．     

三维稀疏散乱点集的直接三角剖分新方法

给出一种三维稀疏散乱点集在三维空间直接进行三角剖分的新方法——在形成初始三角形后对它周围的离散点循环三角化．通过在剖分过程中引入两相邻三角形的最小夹角、最优点搜索半径系数和最小张角这三个剖分参数,实现了任意三维稀疏散乱点集的完全剖分以及非封闭自由曲面边界的自动识别．针对某些特殊复杂曲面上稀疏散乱点集的剖分问题提出了“分部剖分”思想：根据曲面的特征在不同区域设置不同的剖分参数．实例表明,这种直接剖分方法能有效处理任意多连通封闭和非封闭自由曲面上的稀疏散乱点集的三角剖分问题．     

由三维散乱点重建三角网格曲面方法的分类与评价

介绍了三维散乱点重建网格曲面的有关知识及发展现状,对现有的由三维散乱点重建三角网格曲面的典型算法分为三大类型,对这三类算法的特点加以深入地分析和比较,指出了各个算法的适用范围. 最后分析了由散乱点生成三角网格曲面中需要进一步研究和解决的问题.     

基于八叉树与RBF神经网络的曲面三角网格生成

采用八叉树空间分解法生成曲面离散点集,再由点的最近邻域搜索得到三维散乱点集的Delaunay三角剖分算法,并通过对输入的散乱点集进行数据平滑预处理,确定特征点和提取特征线,从神经网络的权值矩阵直接计算曲线控制顶点或曲面的控制网格,最后结合RBF神经网络,提出了一种快速、有效的曲面三角网格直接生成法,其网格生成质量较好....     

曲面散乱点集的组合三角剖分法

曲面散乱点集的三角剖分广泛应用于三维重建领域.为了更加快速、准确的完成曲面重建,提出了一种组合三角剖分法.此方法将整个剖分过程分为三个步骤:首先借鉴分治算法的思想将整个点集进行区域划分,以降低其拓扑结构的复杂性;之后在各个小区域内依据异侧准则、法向量夹角最大准则、域值距离准则和最小内角最大准则进行直接三角剖分;最后根据三维Delaunay空球准则进行各区域边界的连接,从而完成剖分.实验结果表明,组合法可以准确、快速的实现曲面散乱点集的三角剖分.     

散乱数据曲面重建的自然样条细分法

在仔细分析了散乱数据带连续边界条件的多项式样条插值与散乱数据自然样条插值方法后,结合两种方法的优点,得到了一种进行大规模散乱数据曲面重建的自然样条细分方法。该方法的实现较为简单,可以根据需要灵活地构造出满足不同光滑条件的散乱数据重建曲面。仿真实验结果说明了该方法是有效的。     

基于散乱点云的疵点去除与体积积分算法研究

针对目前处理大量散乱点云数据体积计算算法效率低下且时间较长的情况,提出了一种基于散乱点云数据的高效率体积计算算法。此算法对散乱的点云数据进行三角剖分,利用最小二乘法计算三角面片的各个顶点与其法向量,根据法向量进行疵点去除及方向调整,再将三角面片投影形成的凸五面体分割成两个三棱锥和一个三棱柱,最后积分计算出各分割体的体积之和从而得到总体积。结果表明,该算法在降低运算时间的同时具有更高的准确性。     

算法改进的自组织神经网络曲面重构

为提高神经网络法三角网格曲面重构的效率,提出自组织神经网络算法与模糊聚类算法相结合的 改进算法．应用改进算法对大规模散乱点云曲面及花瓶实例进行了网络训练及三角网格重建,在初次网络训 练收敛后,加入模糊聚类计算模块,由模糊聚类算法中隶属度计算来确定输入样本是否可用．与自组织神经 网络算法训练特性进行了比较,结果表明：改进后算法避免了以往算法的重复循环,减少了计算量,加快了网 络训练收敛速度和三角网格曲面重构的速度,仿真重构结果表明：改进后的自组织神经网络算法可实现不同 疏密程度的三角网格曲面重建,并可在保持原数据特征的前提下实现数据精简,较通常算法收敛速度快     

XML与RDB的双向集成技术

在“制造业需要在Internet环境下实现信息化”和“发展具有自主版权的DBMS及其XML套件技术”的大背景下，对比XML与RDB的特点，提出了XML与RDB的三层双向集成技术。其内涵是通过静态转换、动态检索、同步修改等多个层次的数据处理，实现既能从XML到RDB、又能从RDB到XML的双向数据集成。在国内外尚处于某个层面单项技术的研究情况下，该技术从静态到动态、从动态到同步多个层面，实现XML与RDB的互通互访。     

SWRL数据集中频繁模式发现

使用SWRL(Semantic Web Rule Language)描述的数据蕴含了更多的语义信息,SWRL数据集上的数据挖掘过程必须充分考虑数据的语义特征。已有的关于这种类型数据的候选频繁模式生成方法可能产生大量无意义的模式,加重了模式评价过程的计算负担。针对这一缺陷提出了基于向下求精规则和相容谓词的候选频繁模式生成方法,同时定义了谓词数量约束,从而避免产生过多的非频繁模式和冗余模式。实验证明该方法可提高频繁模式生成的效率。     

基于有限元计算细观力学的复合材料宏观性能的一体化预测

基于有限元计算细观力学理论,以MSC.PATRAN为平台,利用PCL实现了RVE的参数化自动建模,建立了RVE库。并根据不同的细观力学方法,通过在后台对RVE边界条件的设置及有限元计算,集成了相应的计算程序,从而实现了复合材料宏观性能的一体化预测。最后,以单向复合材料的宏观弹性模量预测为例,展示了一体化预测系统。     

3阶实方阵的实正交-对称和分解

对于任意3阶实方阵A=(a     

三维点云数据采集与拼合技术的研究与应用

激光三维扫描技术在工程地质勘察领域的广泛应用,使得三维地质建模的过程中不免要处理大量复杂的点云数据,因此,如何对点云数据进行有效处理,是影响建模质量的关键。介绍了逆向工程的基本思想和激光三维扫描技术的应用方法,以及三维地质点云数据的采集方法和过程。在此基础上,重点阐述了对点云数据进行拼合过程的数值原理和实现方法,讨论了点云数据处理的发展现状、应用前景和推广价值。分析认为．综合应用曲面数值模拟、三维数字重构、图像算法分析、程序可视化等方法,可以有效完成点云数据的处碑和分析,满足三维地质建模的要求。     

典型工艺实例评估的多目标群决策方法

准典型工艺实例定义为工艺数据挖掘出的候选工艺实例,准典型工艺实例经过评估才能被确定是否为典型工艺实例。为了对准典型工艺实例进行评估,文章提出多目标群决策方法。文中定义了典型工艺实例的评估准则;针对其中的潜在作用准则,确定生产成本、生产效率、加工工艺性和产品质量4个评估目标,建立了典型实例评估的多目标群决策数学模型,采用群决策协调权法对准典型工艺实例进行排序,最优的实例即为典型工艺实例;以典型工艺路线为例,验证了评估方法的正确性和有效性。     

基于双展开平面映射法的板料成形多步快速模拟

初始解的确定是板料冲压成形有限元快速分析中的一个重要环节,初始解的好坏严重影响分析计算的速度以及求解的收敛性。文章在总结前人研究成果的基础上提出一种新的网格映射方法——"双展开平面映射法"快速获得中间构型初始解。在此基础上,将上述方法用于板料成形的多步快速模拟,试算表明所提方法正确、有效,为板料成形多步快速模拟中的中间构型准确建立奠定了重要基础。     

散乱Excel表中数据规范化处理方法研究

针对传统Excel表中散乱而不规范的业务数据,本文采用模板技术,提出了一种散乱Excel数据规范化处理新方法。并以某公司的数据为例进行实验分析,实验结果表明,该方法能够将分散的Excel表格中的信息进行提取,将源表中的数据进行规范化处理并写入标准模板,而且在对Excel表格信息提取并导入标准模板时,无需中间文件转换。该方法具有自动生成表格、自动填写表格的功能,并在实际应用中取得了良好的效果。该研究使用户查看与导出数据更加方便快捷。     

一种面向终端用户的Web服务测试方法

面向终端用户的Web服务(Web Service)测试,是保证Web服务软件系统质量的重要技术手段。文章提出了一种Web服务应用环境下的测试模型和测试覆盖指标,旨在针对Web服务与应用环境进行交互的方式,测试Web服务的操作调用序列,为终端用户提供一种高效验证Web服务行为的方法,以提高基于Web服务软件系统的可靠性;并给出了测试覆盖分析支持工具WSCoverageAnalyzer的设计结构;最后基于一个Web服务Seller的应用案例,说明了所提出的方法。