三角网格模型的自动分割算法

提出了一种根据设计意图的三角网格模型自动分割算法,该算法采用R*-tree(recangle*-tree)建立三角网格空间索引结构.基于该结构,采用深度优先遍历方法快速准确地查询与分割面相交的三角面片,对相交三角面片进行分割并重新剖分,实现了三角网格模型不受曲率等条件限制的自动分割.实例表明:该算法可对各种复杂型面三角网格进行分割,算法运行效率高,且能有效避免分割区域的锯齿现象.     

基于供应链和价值链的动态联盟在中小建筑企业中的应用探讨

中小建筑企业在国民经济发展中扮演了很重要的角色,但发展形势却越来越严峻。本文从供应链与价值链的角度分析了中小建筑企业动态联盟的发展优势,并对其实施方案进行了探讨。     

煤矿生产安全检测监控教学系统设计

为了提高煤炭行业的信息化管理水平,培养相应的技术人才,满足现在教学的需要,实现实验室真实模拟,设计了煤矿安全监控系统。该系统动态模拟煤矿井下各种复杂的环境参数变化,对煤矿安全生产的影响,以及应该如何处理生产过程中出现的问题和各种突发事件,并且能够根据矿区情况的不同,进行监控系统的选型和布设。     

截面线数据点排序算法研究与应用

提出一种截面线数据点排序算法,该算法计算截面线数据点的最小包围多边形,将截面线数据点依据边长差最小原则插入到最小包围多边形中,形成包含所有数据点的多边形,顺序连接该多边形各顶点,实现对截面线数据点的排序.实例证明,该算法稳定、准确,可有效提高截面线数据点的排序效率.     

散乱点云切片数据快速获取与优化

为快速准确地获取散乱点云切片数据,以较少数据准确表达模型型面特征,提出一种散乱点云切片数据获取及优化算法.该算法基于散乱点云动态索引实现切片数据快速获取,对所获切片数据建立极坐标系,分别基于极角阈值与极径阈值实现切片数据区域划分与轮廓分离.通过依次连接各区域相同轮廓数据形心实现切片数据的精简与排序,生成精确有序的单轮廓或多轮廓切片数据.实例证明,该算法可应用于各种复杂散乱点云的切片数据快速、精确获取与优化处理,对有效提高参数曲线、曲面重构效率与精度具有重要意义.     

散乱点云自适应切片算法研究

提出一种散乱点云自适应切片算法,该算法建立点云动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取切片邻域数据并确定各层切片位置,依据邻域数据与切片的位置关系将其分为正负两个区域,通过正负区域配对点连线与切片求交获取切片数据点,并采用最小生成树算法排序,得到有序的切片数据点,实现散乱点云的自适应切片,实例证明该算法适用于逆向工程中各种复杂型面点云数据,切片数据获取精度高,算法运行速度快.     

基于最小生成树的切片数据点排序算法

提出一种基于最小生成树的切片数据点排序算法,该算法建立散乱点云空间索引结构,基于该结构快速获取切片邻域数据,依据邻域数据与切片的位置关系将其划分为正负2个区域,通过正负邻域配对点连线与切片求交获取切片数据点,构造切片数据点的无向完全连通图,求解该图最小生成树,并将最小生成树的各分枝首尾相连,实现切片数据点的排序,实例证明该算法可对逆向工程中各种复杂型面切片数据点排序,排序结果准确,算法运行效率高。     

三维散乱点云凸包快速求解算法

提出一种三维散乱点云凸包快速求解算法,该算法建立点集内外包围盒,依据包围盒对点云数据进行精简,排除大量不可能构成凸包的数据点,减小求解凸包时的数据处理量,通过对精简后的点集求解凸包实现对整个点云的凸包求解,实例表明该算法实现简单,可显著提高凸包的求解效率。     

散乱点云边界特征快速提取算法

摘要：提出一种散乱点云边界特征的快速提取算法,该算法采用R*-tree建立散乱点云空间索引结构,基于该结构快速准确获取局部型面参考点集,建立该点集的基准平面,计算点集内各点到基准平面的距离并将该距离与目标点到基准平面的距离进行比较,识别点云边界特征.实例证明该算法可快速、准确地提取散乱点云的边界特征.