逆向工程中自由曲面的自适应采样与建模

介绍了将逆向工程与正向设计结合实现自由曲面模型重构的新方法 .由激光线扫描法测量曲面获取截面轮廓数据 ,采用准均匀 B样条逼近算法对离散数据进行拟合 ,然后进行 B样条曲线基于曲率特征的自适应采样以实现数据压缩 ,再生成三维造型软件 Pro/ E的接口文件 *.ibl,最后在 Pro/ E中重构曲面模型 .     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一.文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面,所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合.通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性.     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一。文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面．所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合。通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性。     

数学模型已知的自由曲面数字化自适应采样

针对数学模型已知的自由曲面,依据质心概念推导出基于形状的采样算法.借助该算法不仅可产生在给定采样点总数条件下的自适应采样矩形拓扑网格,而且能确定在给定采样精度下的合理采样点数,从而实现自由曲面数字化采样的自适应规划.     

截面最短连通路径法的散点轮廓曲面拟合

提出一种由截面上散点生成的最短路径拟合轮廓曲面的方法,生成二维轮廓点序列,根据各层轮廓拓扑上的相似性进行曲面重构,并进一步根据轮廓面重构进行曲面光滑。整个算法模拟了人在理解三维数据的过程,算法结果在截面上反映了散点数据总体走向,三维重构的曲面的形状细节保持较好。算法可以自适应处理截面上的联通数据,对噪声较大的数据鲁棒性较好。在三维地震体数据可视化的具体应用实验中获得较好的效果。     

带自由曲面的三视图重建算法研究

针对蕴含自由曲面的三视图,提出了通过恢复边界线和轮廓线进而根据这些恢复 的空间曲线重建自由曲面的算法。首先分析并证明了自由曲面在三视图中的投影性质,从而提 出边界投影和轮廓投影的匹配算法。针对视图中存在的被打断的样条曲线,提出了分段样条曲 线的爬坡算法来解决此类曲线不能匹配的问题。然后基于投影匹配序列重建出自由曲面的边界 线,再由边界投影上的点和轮廓投影端点的对应关系重建出空间轮廓线。由轮廓线等参采样构 造截面线并和边界线一起蒙皮生成最终自由曲面。本文提出的算法扩展了工程图的重建域。     

数字模型已知的自由曲面数字化自适应采样

针对数字模型已知的自由曲面、依据质心概念推导出基于形状的采样算法,借助该算法不仅可产生在给定采样点总数条件下的自适应采样矩形拓扑网络,而且能确定在给定采样精度下的合理采样点数,从而实现自由曲面数字化采样的自适应规划。     

残缺网格模型的快速B样条曲面重建

针对残缺的三角网格模型,提出一种将网格模型的散乱数据点转化为有序阵列点再进行B样条曲面快速重建的算法.首先确定最小二乘平面上的一个矩形参数域,再构造出一个平面阵列点列,并部分映射到三维网格上;然后利用空间阵列点的邻域信息估计4个角点的空间坐标,并构造径向基函数曲面,用于补充空间阵列点列中残缺的数据;最后利用有序点列拟合的高效性构造B样条曲面.实验结果表明:该算法速度快、拟合精度高、鲁棒性强,重建的曲面具有良好的光顺性和可延伸性,适用于逆向工程中对经过数据分割后的网格模型的自由曲面重建.     

自由曲面建筑外立面U型结构优化算法研究

为提升建筑外立面结构的稳定性,降低结构位移,研究自由曲面建筑外立面U型结构优化算法.按照B样条曲线与曲面理论,使用(2m-1)次周期参数化样条插值函数形成边界条件,生成自由曲面.利用梯度法基本方程计算控制点应变能和敏感度,建立变量优化方程计算建筑外立面U型结构应变能力、结构屈曲荷载等,使用推导应变能梯度表达式推导建筑外立面U型结构梯度数值,利用该数值调整自由曲面控制点坐标,实现自由曲面建筑外立面U型结构优化.实验表明,上述算法优化后的结构应变能对控制点变化的敏感度降低,稳定性提升;优化后的结构屈曲荷载因子增加明显,结构失稳率较低;缺陷数值为600时,优化后的结构位移比优化前缩短30cm,说明所提方法的优化效果较好.     

基于最佳线性预测的自由曲线曲面压缩

针对产品协同设计过程中面临的三维CAD产品模型传输困难问题，提出一种基于最佳线性预测的自由曲线曲面的有损压缩算法。该算法采用最佳线性预测策略，并根据最小均方差准则对自由曲线曲面的控制点列进行预测，同时按用户给定精度进行量化处理，随后对量化值进行熵编码，从而实现自由曲线曲面的有损压缩。实验表明本文算法有较好的压缩效果。     

均匀B样条曲面在导引雷达天线罩精密加工中的应用

导弹天线罩是薄壁复杂回转体，罩壁的电厚度的均匀性要求严格．在精密修磨天线罩内廓型面时，必须先根据测量型值点重构出内廓型面，建立精密修磨的相对参考基准．因此三维自由内廓型面的重构精度是决定天线罩精密修磨精度的关键．使用基于最小二乘法的双三次均匀B样条方法，实现天线罩内廓型面的重构，并已成功应用于导弹天线罩精密修磨系统中．天线罩的内廓型面的精密修磨结果证明：应用文中方法重构的曲面精度高、光顺性好．     

基于边界检测的三维散乱点快速曲面重建算法

针对Power Crust算法提出一种带边界检测的不均匀降采样算法。曲面重建前先通过该算法减少参与运算的采样点，表面特征丰富的区域削减的采样点数远小于特征不丰富的区域，再进行曲面重建。通过实例表明该算法大大加快了散乱点数据的重建速度，而且很好地保持了模型表面的特征，能够较为真实地重建出曲面模型。     

散乱点的快速曲面重建方法

空间散乱点的曲面重建有着广泛的应用前景，是当前国际上的研究热点之一，Crust算法是一种基于计算几何中的Voronoi周期图的曲面重建算法，它算法简单，重建结果精细，但是由于计算量太大，其应用受到了限制，为此提出了一种依据采样点的局部特征尺度对原始采样集进行不均匀降采样的方法，在保证采样集能够满足重建要求的前提下，使参与重建的表面点数大为降低，减少了重建算法的计算量，从而提高了重建的速度，这一方法还可以应用于网络简化，通过剔除某些顶点达到简化之目的。     

基于块稀疏贝叶斯学习的体域网心电压缩采样

为有效提高体域网的实时性和降低体域网的功耗,提出一种基于块稀疏贝叶斯学习的体域网心电压缩采样方法。该方法在体域网框架下,利用压缩采样理论,在体域网的传感节点利用二进制随机观测矩阵对心电信号进行压缩采样,远程监护中心获得采样值之后,利用块稀疏贝叶斯学习重构算法和离散余弦稀疏变换矩阵对心电信号进行重构。实验结果表明,当心电信号压缩率在70%~90%时,基于块稀疏贝叶斯学习的重构算法要比其他重构算法的重构信噪比高出3 dB~21 dB。该方法能有效减少数据采样,减轻后续的数据存储、数据传输压力,提高体域网的实时性。同时该方法具有功耗低,易于硬件实现的优点。     

从表面重构的体数据实现三维网格剖分

针对有限元分析中网格最优化问题,本文提出一种改进的生成四面体网格的自组织算法。该算法首先应用几何方法将三角形表面模型重新构造成规定大小的分类体数据,同时由该表面模型建立平衡八叉树,计算用以控制网格尺寸的三维数组;然后将体数据转换成邻域内不同等值面的形态一致的边界指示数组;结合改进的自组织算法和相关三维数据的插值函数,达到生成四面体网格的目的。实验对比表明,该方法能够生成更高比例的优质四面体,同时很好地保证了边界的一致。在对封闭的三维表面网格进行有限元建模时,本文算法为其提供了一种有效、可靠的途径。     

基于凸优化的图像隐藏信息重构方法

针对图像信息隐藏最不重要位(LSB)算法抗攻击性弱的缺点,提出了一种将凸优化的矩阵重建理论运用于所提取的隐密图像中的重建方法.对所提取的隐密图像作离散余弦变换(DCT),使变换后的数据稀疏化,利用奇异值迭代算法重构数据,通过逆运算得到精度较高的隐秘图像,实验结果验证了方法的可行性.     

基于依赖结构和Gibbs Sampling的离散数据聚类

建立了一种新的离散数据聚类方法，该方法结合变量之间的依赖结构和Gibbs sampling进行离散数据聚类，能够显著提高抽样效率，并且避免使用EM算法进行聚类所带来的问题。试验结果表明，该方法能够有效地进行离散数据的聚类。     

从表面重构的体数据实现3维网格剖分

目的 针对有限元分析中网格最优化问题,提出一种改进的生成四面体网格的自组织算法。方法 该算法首先应用几何方法将三角形表面模型重新构造成规定大小的分类体数据,同时由该表面模型建立平衡八叉树,计算用以控制网格尺寸的3维数组;然后将体数据转换成邻域内不同等值面的形态一致的边界指示数组;结合改进的自组织算法和相关3维数据的插值函数,达到生成四面体网格的目的。结果 实验结果对比表明,该方法能够生成更高比例的优质四面体,增强了对扁平面体的抑制能力,同时很好地保证了边界的一致。结论 在对封闭的3维表面网格进行有限元建模时,本文算法为其提供了一种有效、可靠的途径。     

基于强化学习的海洋移动观测网络观测路径规划方法

合理有效地对移动海洋环境观测平台进行规划,有利于海洋环境观测网络的设计和海洋环境信息的采集.针对庞大的海洋环境,在有限的观测资源下,使用深度强化学习算法对海洋环境观测网络进行规划.针对强化学习算法求解路径规划问题中的离散和连续动作设计问题,分别使用DQN和DDPG两种算法对该问题进行单平台和多平台实验,实验结果表明,使...     

利用分块循环矩阵对离散图象进行重建

论文讨论了图象重建的意义,提出了离散图象采样的Nyquist准则,并将图象重建的问题变成了矩阵方程的解的问题,讨论了分块Toeplitz矩阵,分块循环矩阵和离散傅立叶变换之间的关系,并利用其关系对非均匀采样图象提出了一种重建方法,该方法可以直接利用离散傅立叶变换,不需要迭代,并且可以实时进行。在文章末尾用该方法对一离散图象进行了仿真,结果表明该算法是确实有效的。