三维工序模型几何演变序列的相似性度量

针对传统的基于"相似零件结构有相似工艺"准则的知识检索方法造成知识重用粒度大等缺点,提出一种基于三维工序模型序列演变过程的工艺相似性度量方法.首先利用具有仿射不变性的一组物理特征量,即形状描述元,表达三维工序模型几何形状的特征值;然后通过比较形状描述元的差异获取三维工序模型序列中发生几何变化的体素;再由发生几何变化的体素构建相邻两道工序模型之间几何变化的属性邻接图,并利用属性邻接图所构成的序列表达工序模型几何演变过程;最后通过度量属性邻接图序列之间的相似性实现工艺相似性度量方法,实例结果表明,该方法是有效的.     

符号熵驱动的零件机加工艺过程的多维度相似性度量方法

机加工艺过程从表象看是一道道工序加工方法组成的序列,但从内里看其实是工件从初始毛坯模型到最终成品模型的几何结构演变过程,单纯从工序加工序列或三维几何结构的角度出发进行相似性检索会降低检索到工艺的有效性.针对以上问题,提出一种符号熵驱动的零件机加工艺过程的多维度相似性度量方法.首先建立基于符号熵的序列相似性度量方法,直接对加工方法序列进行相似性计算;然后建立与加工方法序列对应的几何演变序列,并在符号熵方法的支持下实现对几何演变过程的相似性度量;最后将加工方法序列的相似性计算结果及对应几何演变过程的相似性计算结果进行融合,实现对机加工艺过程相似性的多维度和精准评价.实例结果表明,所提方法在度量不同类型机械零件的工艺相似性时,评价结果更贴近实际制造工艺过程和工艺人员的经验认知,证明方法是可行的.     

融合制造语义的三维工序模型序列重用方法

针对目前三维工序模型序列重用缺少对加工特征尺寸、加工精度、形位公差等制造信息的考虑,不能很好地支持零件制造过程工艺设计重用的问题,提出一种融合制造信息的三维工序模型序列重用方法.首先,利用图同构原理对工艺路线中三维工序模型序列进行优化,减少搜索空间;然后,利用子图同构对三维工序模型加工特征进行匹配,通过融合制造信息对加工特征匹配进行预处理和相似性评价,以获取具有最相似加工特征的三维工序模型;其次,设计三维工序模型序列优化算法获取同构的三维工序模型序列;最后,以某型轴零件工艺设计过程为例进行实例验证,结果表明融合制造信息的三维工序模型序列重用方法能够准确地根据指定制造特征进行工艺设计重用,具有良好的应用效果.     

基于圆角特征简化的工序三维几何建模方法

三维实体模型是CAX集成研究中的基础,圆角特征广泛存在于零件设计模型中,为提高此类零件工序三维几何建模的准确性,提出一种基于圆角特征简化的工序几何建模方法.通过分析工序三维几何建模过程中对圆角特征几何元素的提取过程,提出构建圆角特征线段,以便准确获取三维模型上的加工特征边界;利用加工特征边界和拉伸、旋转和扫掠3种常用的几何造型方式,建立加工体积特征;通过上一道工序的三维模型与加工体积特征作布尔差运算,得到本工序的三维几何模型.最后以某零件的工序三维几何建模过程为例,采用3种方法进行工序几何建模,通过对结果的分析对比,验证了文中方法的优越性.     

关联工艺引导的型腔类零件局部结构检索方法

针对已有的基于内容的三维CAD模型检索技术难以保证检索结果关联工艺的可重用性,需要设计人员进一步甄别其重用价值的问题,提出一种关联工艺引导的型腔类零件局部结构检索方法,以从基于制造特征的结构化工艺数据中查找关联工艺可重用的相似三维几何.首先建立特征关联工艺参数化驱动模型,从特征加工几何、加工精度、刀具几何角度揭示特征实例关联工艺的参数化驱动特性;然后以特征实例关联工艺为参考,建立基于中轴转换的特征相似性评价模型;最后提出基于子图同构的相似局部结构提取算法,并且计算相匹配局部结构之间的相似度.在CATIA平台下开发了原型系统,并验证了文中方法的有效性.     

文物碎块虚拟拼接中的表面特征优化

为了有效地度量空间曲面相似性,针对噪声敏感、部分匹配的受损文物碎块模型,提出一种基于空间曲面特征优化的匹配算法.首先计算模型表面点体积积分不变量形成匹配约束簇,提取匹配约束簇特征,并结合曲面凹凸互补性得到初始匹配簇对;然后定义3类空间几何一致性约束,并采用最大独立集方法对非正确匹配对进行消除,求解粗匹配最优化问题;最后在粗匹配实验基础上,采用不变特征迭代最近点进行精确对齐.实验结果表明,该算法能较好地实现高噪声影响下存在部分匹配关系的受损文物虚拟拼接.     

基于几何形状相似性的工艺实例检索

提出一种基于匹配零件几何形状的工艺实例检索方法．根据B-Rep实体表示法,构造形状向量邻接矩阵（FVAM）以表达零件几何形状,并给出了基于FVAM的工艺实例模型形式化定义;通过抽取表征FVAM的特征参数建立了一个有效的实例索引机制,研究了形状相似性及实例相似性的计算方法;最后给出了工艺实例检索过程的算法实现．该方法具有较好的通用性和实用性,已在具体应用中验证了方法的可行性．     

面向三维机加工艺重用的加工特征匹配方法

为了实现对已有三维机加工设计成果的有效重用,提出一种基于工艺知识的加工特征匹配方法.首先建立以加工特征为组织单元的集成化工艺路线,实现对动态演变特性的工艺信息的有效组织与表达;然后采用面向对象的方法创建多层次管理器描述各工序的加工特征信息,利用面组属性邻接矩阵表达并记录加工特征的拓扑关系;最后将各工序信息分为工艺层、特征层以及属性层,提出加工特征的层次化检索方法,实现加工特征准确匹配.实例结果表明,该方法能够有效地实现加工特征的快速匹配,为三维工艺信息的重用奠定基础.     

一种基于权重的时间序列相似性度量

依据时间序列的形态特征,为基于欧氏距离的相似性度量加入奖惩因子,使其能反映序列形态的相似性.同时根据相关的背景知识给时间序列不同的维设定不同的权重,并给出一种自动求权重集合的算法.该算法成功应用于福泉高速行车数据以及仿真数据的相似性度量.     

基于触发序列集合的过程模型行为相似性算法

过程模型的相似性计算是业务过程管理中不可缺少的任务,广泛应用于组织合并、用户需求变更、模型仓库管理等多个场景.对基于主变迁序列的相似性度量方法 PTS进行研究,并提出了改进方案.通过定义完整触发序列表示模型行为,基于A*算法结合剪枝策略实现触发序列集合间的映射,进而完成模型相似性计算.实验结果表明:该方法较主流的基于模型行为相似性算法,计算合理性有很大提升.     

基于零件特征关注度的夹具实例相似性检索方法

针对传统夹具实例检索方法的不足和三维模型检索的局限性,提出一种对于零件几何形状的零件特征关注度模型表示方法及生成该模型的方法,并给出了根据零件特征关注度模型进行夹具实例检索的算法.根据B-rep实体表示方法构造零件属性邻接图,通过特征提取算法获得零件的特征并计算特征关注度,形成关注度模型.在零件特征关注度模型的基础上,利用非精确图匹配算法匹配零件关注度模型,并应用于夹具设计实例检索过程中.应用证明,该算法可以满足工程应用的需求.     

面向三维重建的加工基准匹配技术研究

基于加工基准的匹配是制造毛坯动态演变序列三维模型重建过程中的关键点,在前驱三维工序模型投影视图与当前工序图已关联的前提下,通过分析加工基准的类型和特点,结合二维工序图表达形式,提出加工基准的获取方式及基准三元图形这一概念,同时结合这个概念介绍了加工基准匹配算法.最后通过实例验证该算法的可行性和有效性.     

一种实体运动模式相似性度量方法的研究

运动模式相似性度量在实际工作有广泛应用.提出了一种利用序列分析手段来实现实体运动模式相似性度量的算法.序列分析方法用于提取序列各种特征,然后利用上述特征分别对运动序列中的位置序列、速度序列、方向序列进行相似性度量,再将度量综合起来作为最终的运动模式相似性度量方法.最后,仿真研究表明,算法可以比较有效度量各种运动模式之间的相似性,从而町以应用于各项需要进行运动模式相似性度量的工作.     

基于加权相似性度量的特征匹配方法

针对图像特征匹配过程中采集图像易受噪声、光照、尺度等因素影响使产生的匹配结果鲁棒性差、误匹配率高等问题,提出一种基于加权相似性度量（WSM）的特征匹配方法。该方法首先采用基于网格多密度聚类的特征匹配（FM_GMC）算法对原始图像进行特征聚类块划分;其次在每一特征聚类块中,采用Canny提取边缘特征点并使用尺度不变特征变换（SIFT） 进行描述;然后采用加权的方式对特征聚类块之间的空间上下文信息间的Hausdorff距离、图像特征点外观描述子间的欧氏距离以及图像特征点的局部几何灰度信息的归一化互相关度量（NCC）进行相似性度量;最后依据最近邻距离比值（NNDR）对相似性度量结果进一步优化,从而确定特征匹配结果。以古建筑图像为数据集的实验结果表明WSM方法的平均匹配精确率达到92%,在匹配数量和精确率上优于常用的特征匹配方法,验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

特征自适应的三维模型最优视点提取

针对目前采用不同几何特征度量的视点优化算法在普适性方面的局限性,提出一种与三维模型特征相适应的视点优化算法.首先提取三维模型混合特征,采用AdaBoost分类器对三维模型混合特征与相适应的视点计算算法进行匹配关系训练学习,构造最优视点分类器以提取最优视点,即将最优视点提取问题转化为分类问题;对于查询模型,通过训练后的最优视点分类器获得适应模型特征的视点优化算法,并计算模型的最优视点.实验结果表明:该算法有效反映三维模型的结构特征和细节,结果优于单一度量视点提取算法.     

不同粒度时间序列相似性度量

现有的时间序列的相似性度量大多基于欧氏距离,并不适用于不同粒度时间序列的相似性匹配,无法直接对其相似性进行有效的度量,为此,提出一种基于对应差值比样本的相似性度量,用于不同粒度时间序列的相似性匹配.首先对不同时间粒度的时序数据进行阐述,并定义了对应差值比样本与相似度计算方法;接着提出基于它们的相似性匹配算法;最后实验证...     

数据与知识驱动的零件特征工艺决策方法

在零件的工艺设计阶段, 加工工艺方案的生成强依赖于设计人员选择和应用的工艺知识. 而由于实际的生产环境与设计人员选择工艺知识存在着诸多偏差, 加工方案与实际的工艺过程不匹配成为当前零件制造领域关注的难题. 为解决上述问题, 本文提出了一种数据与知识双驱动的零件特征工艺决策方法. 本方法使用基于注意力机制的MLP深度学习算法, 从结构化工艺数据中挖掘工艺知识, 关联零件特征与特征工艺标签. 将其经过数据加工后, 用于训练神经网络模型. 经过验证, 该方法能够以零件特征的工艺数据为输入, 输出其对应的特征工艺标签的概率分布, 为零件工艺方案的选择提供决策支持.     

随机非平稳时间序列数据的相似性研究

传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状的相似性查询过程在一定程度上也因此受到影响.鉴于随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,提出了序列分形时变维数的概念,原始分数布朗运动模型被加以改造成为一个具有局部自相似性的随机过程.给出了时变Hurst指数的估计式和算法,提出了一种新的序列相似性判别标准.在某一分辨级水平上进行曲线形状的相似性查询和度量,同时,对于局部相似性的局部维数曲线进行匹配.最后,用仿真算例对方法的有效性加以验证.     

一种快速有效的网络视频拷贝检测方法

为了快速有效地检测真实网络中的拷贝视频, 针对现有基于顺序度量特征的检测算法存在鲁棒性不足和相似性度量不准确的问题, 提出基于核心区域顺序度量特征和转换距离的视频拷贝检测方法。该方法在统计分析真实网络中拷贝视频特点的基础上, 首先选取拷贝视频中相对稳定的核心区域提取顺序度量特征; 其次提出基于最小转换代价的度量标准, 并设计相应的顺序度量特征快速匹配方法; 最后采用简化的最长匹配子序列算法进行特征序列匹配, 检测查询视频中的拷贝片段。基于真实网络数据和MUSCLE-VCD-2007数据的实验结果显示, 相对于现有基于顺序度量特征的拷贝检测方法, 本方法鲁棒性更强, 检测效率更高。     

以度量分段约束为特征的形状匹配算法

为在形状匹配的过程中利用较少的计算时间获取较高的识别率,同时兼顾形状特征对几何变形的鲁棒性,提出一种以度量分段约束为特征的形状匹配算法.通过提取形状轮廓上采样点间的度量信息,如欧氏距离、三角形半径等,约束每个采样点与整体形状之间的几何关系;进一步,将度量信息进行分段描述,以增强该算法对几何变形的稳定性;最终结合动态规划算法完成形状的匹配.在国际通用数据库上的实验结果表明,文中算法能够快速、有效地实现形状的匹配,且对于形状变形具有较好的适应性;此外,该算法适用于多种几何度量信息,便于扩展和推广.