一种高效的过渡特征识别与抑制算法

过渡特征的识别与抑制是有效实现CAD／CAE、CAD／CAM集成的关键技术之一。提出了一种简单、高效的过渡特征识别与抑制算法。该算法首先识别出零件中的全部过渡面，并将它们划分为边过渡特征、点过渡特征以及混合过渡区域，将混合过渡区域分解为独立的边、点过渡特征，将每一边、点过渡特征所包含的全部过渡面作为一个整体，采用欧拉操作进行抑制。该算法简化了抑制过程，显著提高了抑制效率。此外，该算法不受过渡面生成方法的制约，能处理任意类型的过渡面。最后，给出了实验结果。     

基于样条链（环）的CAD模型过渡特征识别与抑制

提出了一种基于样条链（环）的过渡特征识别与抑制算法。该算法首先识别出模型中所有过渡特征,然后构造过渡特征面边图,依次取出其中的连通子图,建立起样条链（环）,对样条链（环）依次抑制,对非样条链（环）的过渡特征按最小等半径连通子图方法抑制。研究表明,该算法能抑制变半径、等半径过渡特征且能很好地处理含有诸多样条面（非二次曲面）过渡特征的模型。     

应用过渡特征简化的工序几何建模方法

为了快速建立工序几何模型,提出一种将过渡特征简化和加工特征边界提取相结合的工序几何模型建立方法.首先对加工特征中的过渡特征进行简化,获得加工特征边界;然后选择加工特征边界,利用旋转、扫掠或拉伸方法建立加工体积特征;用前一道工序的几何模型与该加工体积特征做布尔差运算,求得本工序的工序几何模型.在简化过渡特征时区分边过渡和点过渡,并综合考虑支持面丢失等情况.以典型轴类零件的车削加工工序几何建模为例,分析了选择不同加工特征边界建立的工序几何模型的尺寸变化规律,验证了该方法的有效性.     

保持尖锐特征的多边形网格模型孔洞修补方法研究

针对由点云数据重建得到的多边形网格模型存在孔洞的问题,提出了一种保持尖锐特征的多边形网格模型孔洞修补算法.首先,利用基于径向基函数的插补方法获得能够近似地逼近孔洞区域的光滑隐式曲面.然后,利用正则化匹配算法对该隐式曲面进行三角化,完成孔洞填充曲面片与原始模型的孔洞边界的缝合.最后,针对孔洞边界存在尖锐特征进行特征增强处理.实验结果证明,该算法对多边形网格模型的孔洞修补取得良好效果,并能够有效地恢复孔洞区域包含的尖锐特征.     

特征点集超长方体优化覆盖算法

基于约束问题求极值理论提出了特征空间中特征点集的超长方体优化覆盖算法,由该算法能得到特征点集的最优超长方体覆盖的表面模型.超长方体优化覆盖算法为建立新的基于覆盖思想的信息处理、模式识别方法提供了技术支持.     

基于半边折叠的优化算法

针对引入距离和曲率的半边折叠算法在保持特征点和边界点方面的不足,介绍了一种基于半边折叠的优化算法.该算法在折叠过程中识别特征点与边界点,并通过引入边界点系数、顶点度、折叠点到相邻点距离均值的平方根以及比例系数,计算折叠代价,排序折叠优先级,优先折叠非特征点和非边界点,文中的边界点是指模型裂缝处的点.实验结果验证了该算法对于特征点集多且分散的模型以及不完全封闭模型保存特征点、边界点的可行性.     

点云特征型面的边界曲线拟合及曲面裁剪算法

点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法具有很好的适用性,可进一步扩展应用至复杂曲面边界裁剪。     

面向装配偏差仿真分析的STL模型处理技术研究

基于产品设计三维模型进行装配偏差仿真分析是提高产品装配精度的曲然趋势.针对装配偏差分析过程中各类零件定位、测量等几何特征的提取与重构,采用OSG技术对STL模型进行显示渲染和种子点的拾取操作,在点边拓扑关系重构基础上以边的二面角作为判断准则以识别特征边,并自动提取所拾取特征的几何参数和添加相应公差信息.该方法充分利用了STL模型体积小、通用性强等优点,为构建独立于三维造型平台的装配偏差分析系统提供了可靠的输入基础.     

形状约束的样本填充式三维模型修复

为解决不完整三维模型修复过程中孔洞形状不规则、现有方法曲面配准精度不高的问题,提出一种能够有效保持孔洞边界过渡自然并恢复模型表面细节特征的模型修复方法。首先,追踪所有1-邻域边和1-邻域三角形数量不相等的点来探测模型的孔洞边界。设计一种基于二维网格数量的算法确定不完整模型的匹配候选集,同时根据双稀疏表示的三角网格顶点位置误差、边平滑误差和正交约束来预测最优匹配模型;然后,结合边界顶点的曲率、边界轮廓线折角的余弦值及相邻边界点的线段长度构造能有效表达不完整模型与碎块模型之间对齐关系的特征点描述子;最后,使用二阶伞算子来平滑模型的修补边界。实验结果表明,模型修复时间节省19%~26%,模型修复误差平均下降35%。该方法打破了当前模型修复方法中修复裂缝大且难以实现模型表面细节的局限性,可快速有效地实现破损模型的修复。     

特征点集超长方体优化覆盖算法

基于约束问题求极值理论提出了特征空间中特征点集的超长方体优化覆盖算法，由该算法能得到特征点集的最优超长方体覆盖的表面模型。超长方体优化覆盖算法为建立新的基于覆盖思想的信息处理、模式识别方法提供了技术支持。