基于轮廓约束点的B样条曲面拟合算法

提出了一种面向截面测量数据的B样条曲面拟合算法。首先对原始数据点列进行降噪处理,然后遴选出曲率优势点,并将其作为初始的轮廓约束点,得到插值于约束点的初始曲线。再在需改善拟合精度的区域增加约束点,直至获得满足精度要求的B样条曲线。最后以约束点数目最多的曲线为准,在其余的曲线上增加差额数目的约束点,并进行平均弦长参数化,构造出B样条曲线簇,最终获得B样条拟合曲面。仿真实验结果表明,该方法可显著压缩曲面模型的控制顶点数目,具有较高的曲面重构效率。     

基于散乱数据截面线的曲面重构算法研究

提出了一个新的散乱数据的曲面重建算法，该算法采用一组平行平面去剖切点云，除恰好位于该截面上的数据点之外，如果一数据点与某一截面的距离小于给定的距离域值，则将其投影到该截面上，把上述点通称为用距离域值来确定截取点：将每一张截面上的截取点用最小二乘法拟合成B样条曲线，然后对生成的一组B样条曲线进行处理，即统一节点矢量、重新参数化和起点相对应，重新拟合一组闭合B样条曲线，再对其运用蒙面操作，从而构造一张曲面。     

截面数据的B样条曲面重建研究

针对截面数据 ,研究其B样条曲面重建问题。给定节点矢量、依据最小二乘方法生成初始拟合曲面 ;为了提高拟合精度 ,采用迭代最近点方法优化修正数据点的参数 ,进而生成符合精度要求的拟合曲面。实际算例表明该算法简单、实用、可靠     

截面数据分段点高精度识别方法

针对截面数据分段点提取精度不够而导致截面曲线重构精度差的问题,提出一种分段点精确提取方法。重点研究相邻特征为直线特征和自由特征在满足G1连续时分段点的精确提取。根据曲率分析并辅以交互经验提取初始分段点,以该分段点为界分割截面数据,提取出直线特征数据并拟合直线,剩余数据拟合样条曲线。根据拟合的样条曲线设计判定方法,得到新的精度更高的分段点。以新分段点为边界并基于与直线的相切约束重新拟合样条曲线。提出的分段点提取方法不但能够在现有数据中寻找分段点,而且可以超越现有数据点并在其之间寻找更精确的分段点。实例表明,该方法大大提高了分段点的提取精度,使重构的截面曲线更加符合初始设计意图。     

采用截面特征点云的NURBS自由曲面构建

结合NURBS曲面的构建理论,以工程软件UG为平台,探讨了基于截面特征点云的NURBS自由曲面构建的工程实现方法.实现了由截面特征点云进行NURBS曲线拟合,再由拟合曲线进行自由曲面的构建过程,并从曲面的表面状态与误差两个方面对构建的自由曲面进行评估.实践表明:采用该方法构建的自由曲面能保证NURBS曲面拟合质量,且精度高,能有效地反映实物原型.     

基于Imageware和UG的蜗轮逆向工程曲面重构方法研究

对曲面重构的方法进行研究,实现单件蜗轮三维模型的快速重构。采用非接触式三维扫描仪获得点云数据,使用逆向工程软件Imageware对点云数据进行预处理和曲面重构,主要讨论曲线重构曲面和点云直接拟合曲面的两种方法,并对两种方法得到的曲面进行拟合精度和光顺性的对比分析,在UG中完成蜗轮三维模型的基准坐标系对齐和后续实体的建模操作。结果显示,曲线重构曲面的方法更能满足蜗轮齿面的精度和光顺性要求。采用这种方法可以快速实现蜗轮三维模型的精准重构,为蜗轮单件、小批量的快速再制造提供了CAD模型。     

基于截面数据的B样条曲面光顺拟合

分析了B样条曲线的光顺拟合方法，针对按截面测量所得数据，将B样条曲线光顺拟合的方法扩展到B样条曲面的光顺拟合，并给出了数值算例。     

凸显尖锐特征的点-线-面递进式曲面重建

针对现有曲面重建算法不能很好地重建出点云模型尖锐特征的缺陷,提出了一种凸显点云尖锐特征的点-线-面递进式曲面重建算法。首先,根据近邻点的欧氏距离、法向偏差和曲面变分,采用主成分分析算法和k-近邻点迭代加权法获取点云准确法向;接着,依据特征点位于多个平面交线上的原则,利用法向聚类和平面拟合从候选特征点中筛选特征点;然后,依据特征点生长方向和主方向的相互关系重建特征线,并按照最小二乘原理采用矩阵法修复角点;最后,以特征线为约束重建尖锐特征点云曲面。实验结果表明：本文算法计算的点云准确法向与理论法向偏差接近于0,特征重建效果优于其他算法,算法耗时短且与点云数量呈线性关系。算法不仅能够准确计算尖锐特征区域的点云法向,还能准确提取出点云模型的特征点并凸显模型的尖锐特征。     

一种散乱数据曲面拟合算法

这里提出了一种散乱数据点的曲面拟合方法。首先，先对点云进行网格划分，然后采用二次曲面的最小二乘拟合确定网格点的坐标。再对这些行的网格点进行蒙皮曲面造型，生成B样条曲面。为了得到更高精度的逼近曲面，以此曲面为基面，采用B样条曲面的最小二乘拟合方法对原始散乱点云作进一步参数化。从而可以获得较高逼近精度的曲面。最后给出的算例证明此方法是简单有效的。     

一种自由曲面点云边界的快速直接提取方法

点云边界不仅作为表达曲面的重要几何特征，而且作为求解曲面的定义域，对重建曲面模型的品质和精度起着重要的作用。本文以战斗机座舱盖玻璃罩外壳的点云数据为例论述了一种自由曲面点云数据的边界直接提取方法，该方法通过设定分隔截面和计算每个截面上边界点，然后连接各个边界点就得到曲面的边界。该方法不仅具有较高的运算效率，达到了系统的实时性要求，而且能够比较精确地表达曲面的边界特征。     

一种面向微小型企业的B2C模式云制造平台：iMachCloud

首先从IT支持下制造系统变革的角度引入了“云制造”的概念,通过“云制造”与“云计算”体系结构的类比,指出制造装备的“云端可用性”是云制造实现的基础,然后对用作B2C模式“云制造”环境中底层装备的“网络智能机床”（iMach）做了概念设计,并提出了一种面向微小型企业的B2C模式云制造平台架构——iMachCloud。     

基于云重心评价法的高炮自动机质量评估

基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,用云模型计算得到评测的评语集,提出了基于云重心评估法的高炮自动机质量评估方法。通过实例分析,将云重心的加权偏离值输入评测云发生器,确定了自动机的质量状态。     

一种面向微小型企业的B2C模式云制造平台:iMachCloud

首先从IT支持下制造系统变革的角度引入了"云制造"的概念,通过"云制造"与"云计算"体系结构的类比,指出制造装备的"云端可用性"是云制造实现的基础,然后对用作B2C模式"云制造"环境中底层装备的"网络智能机床"(iMach)做了概念设计,并提出了一种面向微小型企业的B2C模式云制造平台架构——iMachCloud。     

一种脉冲式半导体激光云高仪的关键技术问题研究

云是发生在高空的水汽凝结现象,其生成、外形特征、量的多少、分布及其演变,不仅反映了当时大气的运动、稳定程度和水汽状况等,而且也是预示未来天气变化的重要征兆之一。正确分析云的变化,是了解认识大气物理状况,掌握天气变化规律的一个重要因素。本文介绍了一种新型的脉冲式半导体激光云高自动测量系统,设计了激光收发同轴的光学系统,实现了无盲区的云探测;研制了半导体激光器驱动模块、接收低噪声前置放大、高速采集和信号处理等电路;在数据处理方法上,提出了小波信号特征提取法,能有效地识别出云层信息。研制的半导体激光云高自动测量系统能够给出云底、云高信息,所获得的结果与SAGEII卫星所测的卷云高度基本一致,证明仪器能满足气象观测对云层参数测量的要求,具有一定的可行性。     

云环境下的多学科设计优化研究

多学科设计优化(MDO)在实际应用中面临计算量庞大而复杂的困难,而云计算为解决这种困难提供了手段。利用云计算整合优化资源方面的优势去解决多学科优化过程的难题,按云服务理念,将MDO作为一种服务,搭建了面向MDO的云优化平台,以目标级联法作为MDO的典型代表,对MDO问题进行层级分解,将复杂的工程系统分解为相互联系的若干子系统,降低了原优化问题的求解困难,以几何规划问题和汽车燃烧室的优化设计为例,探讨了云环境下MDO求解的有效性。     

基于子链的云制造资源计划与协调机制研究

针对目前制造行业资源或能力过剩与不足并存的问题,为方便企业对制造资源的整合和对可用资源进行合理有效的计划与管理,对云制造、云子链的概念及结构模型、云子链的评价与构造过程、云子链产能计算方法进行了研究,提出了从子链角度对云制造服务平台上的制造资源或服务能力进行计划的方法;并从子链多向协作角度,对子链之间的计划协商、进度反馈、冲突化解的机制进行了研究,提出了各层次子链落实与协调云制造资源计划的方法。研究结果表明,云子链的应用能够实现更精确合理地核算和计划制造资源,各层次子链之间的协调机制为后续计划的实施提供了理论方向性指导,对云子链整体制造资源进行计划和协调具有可行性和先进性。     

四项新技术正改变着制造业

大数据、云计算、移动设备和社交媒体都是颠覆性技术,正在大大地改变制造商的运行方式一并在此过程中,不断改变业务模式。     

浊点萃取在金属离子分析中的应用

通过表面活性剂浊点特性实现胶束相分离以达到样品预富集,是一种新兴的液 -液萃取方法。该方法广泛应用于痕量有机物、金属离子(通过形成螯合物)以及生物大 分子的提取,具有低毒、高效、安全、简便等特点,其富集率最高可达100％。     

反求工程中散乱点云的曲线构造

对反求工程中的点云数据处理,给出一种基于特征的区域分割法来划分点云,为后续曲面拟合提供有利条件。     

面向云制造的制造资源模型研究

通过分析云制造系统的运作模式和体系结构,得出了制造资源在云制造系统中的地位和作用,然后在此基础上提出了面向云制造系统的制造资源数据模型。结合云制造的特点,通过对资源数据模型的分类信息、对象信息和属性信息3个层次的信息描述,建立了制造资源数据的三维模型,该模型支持云制造系统中的制造资源构建、制造资源封装、制造资源能力模型构建以及资源评价等。