利用人工神经网络测量零件三维表面轮廓的新方法

提出一种利用人工神经网络对零件三维表面轮廓进行非接触测量的新方法,介绍了光学系统、数据获取、训练反向传播神经网络确定系统映射函数以及零件三维曲面测量方法和实例。该方法可降低对测量系统精度的要求,并且不需要精确调整成像系统和预先精确测定系统参数。     

非编码标志点的几何形心提取的研究

在反求工程中,利用毛学测量得到的点云数据只能得到某个视角内的物体,为了得到完整的点云实体,需要对不同视角的点云数据进行拼合。在现有算法中,绝大多数算法都是基于曲面拓扑特征这一前提进行拼合的,这就使得那些曲面平滑,表面拓扑信息不明显的点曲面拼合很难得到较好的效果。之后对于特征不明显的曲面进行拼合,提出了一些基于添加外部特征的方法,标志球,带编码的标志点等。可是这些方法也存在着计算量大的缺陷。基于以上的现状,本文提出了一种基于非编码标志点的曲面拼合方法。直接从图僚中提取标志点的几何形心作为曲面局部匹配的对应关系,具有计算简单,精确度高的特点。     

基于加权双向递推模型的自由曲面反向工程方法

提出了一种基于加权双向递推模型的自由曲面反向工程方法。根据这一方法，可由已采集到的自由曲面上一定数量的任意分布型值点来反向工程出自由曲面。加权双向递推模型的基本思想是，型值点影响并决定着其控制区域内的曲面形状，这种影响的大小与到型值点的距离及权指数相关。给出了将区域划分为ｍ×ｎ的矩形网格下沿ｘ、ｙ方向的加权递推模型。讨论了该方法中网格划分和权指数对反向工程曲面形状及精度的影响。     

社群化制造模式下基于反向传播神经网络的加工工时计算方法

基于社群化制造模式下传统工时定额计算方法的不足,提出了一种基于反向传播神经网络的加工工时计算方法。应用这一方法,构建一个三层的反向传播神经网络,将制造任务的相关特征作为输入量,将制造任务的工时定额作为输出量。通过实际样本训练和仿真,验证了这一加工工时计算方法的准确性和可行性。     

基于RE/RP直接集成的医学模型快速原型开发

复杂曲面重构是反向工程的瓶颈,对于医学模型来说这一问题尤其突出,针对这一问题提出了一种基于CT图像的,以RE/RP直接集成技术为核心的医学模型的快速原型开发方法.在本方法中对扫描得到的CT切片数据直接进行切片处理,根据截面切点数据进行轮廓的识别与提取,获得实体的截面轮廓信息,输出STL格式文件给快速成型系统制造实体的物理原型件,从而避免曲面重构.     

一种基于CT图像反求技术的实体几何造型方法

基于 CT图像的反求是反求工程中的重要内容 ,由 CT图像反求重建出的表面模型只包含了表面几何信息 ,而实体几何模型具有完备的几何和拓扑信息。针对 CAD造型系统中实体模型的特点 ,本文提出一种基于 CT图像反求技术的实体几何造型方法。应用 CT图像反求技术重建出物体的三维表面模型 ,在重建出的拟合曲面三角片序列的基础上 ,采用半边结构来表达重建的表面模型 ,并将该过程作为本研究所开发的特征造型原型系统 3D-Modeler2 .0中的一种造型方法     

在逆向工程中用神经网络技术实现自由曲面的重建

现有自由曲面的重建和还原制造是整个逆向工程中最关键的技术。当某些表面被部分损坏或者曲面模型不甚完整时,这些技术就显得非常有用。为了能在现有自由曲面基础上建立模型,首先用坐标测量机或激光扫描仪获取数字值,随后,将这些数据用于转换成模型。本文叙述以神经网络逼近方法用计算机重建模型再现已有自由曲面及制造加工这些曲面。在这里,我们设计了三个四层神经网络并使用误差反向传播法（ＢＰ）来训练网络。     

三坐标数控磨床加工直纹面的刀位计算

提出一种用三坐标数控磨床加工直纹面的刀位计算方法,这种方法利用基于曲面的“点－向量”（point-vector)法用一系列小平面逼近直纹面,通过将工件坐标系旋转和平移使这些小平面依次与砂轮表面重合,然后对相关节点和矢量进行坐标变换,可以计算出床床的3个轴在相应位置的绝对坐标和相对坐标,应用这种方法,作者成功地解决了一个实际工程问题。     

反求工程中复杂曲面边界线的自动提取技术

复杂曲面零件表面的几何模型构造是反求工程的研究重点之一 ,根据零件表面的数字化数据提取零件表面的边界是构造零件几何模型的关键步骤。针对完全散乱的、无组织的“点云”数据 ,从工程应用的角度出发 ,提出了一种自动构造曲面边界曲线的方法 ,它分为两个步骤 ,首先 ,利用分割方法得到一条能包围曲面的所有数字化点的曲线 ,然后将该曲线模拟为橡皮筋 ,通过能量最小原理自动修正曲线得到理想的曲面边界。实践证明 ,通过该方法得到的边界曲线能满足工程应用的需要     

基于反向误差补偿的螺旋曲面成形加工干涉消减方法

为有效提高螺旋曲面成形加工的精度,根据螺旋曲面与成形刀具的相切接触原理,建立了螺旋曲面与成形刀具之间的正反算数学模型;提出一种基于误差反向补偿的干涉消减方法,通过在工件理论廓形上反向补偿干涉量,形成螺旋曲面新的虚拟计算廓形,再以该廓形反向计算成形刀具截形并进行迭代,最终得到可减小干涉误差的成形刀具截形;构建了螺旋曲面成形加工干涉量的计算模型,给出了螺旋曲面成形加工干涉消减流程,并讨论了所提方法的效率和适用范围。通过计算实例验证了所提方法的有效性。     

基于耦合神经网络工业产品选材的实例检索模型

论述了耦合神经网络的实例推理技术,实例推理的典型实现框架、基于约束对象的实例检索模型及实例的三级层次组织.并在此基础上综合运用面向对象技术、基于实例推理技术和人工神经元网络模型等先进技术提出耦合神经网络工程用钢的实例检索模型以达到缩小检索范围,提高中标率的目的.     

耦合神经网络工程用钢的实例检索模型

这里论述了耦合神经网络的实例推理技术,实例推理的典型实现框架、基于约束对象的实例检索模型及实例的三级层次组织。并在此基础上综合运用面向对象技术、基于实例推理技术和人工神经元网络模型等先进技术提出耦合神经网络工程用钢的实例检索模型以达到缩小检索范围,提高中标率的目的。     

一种用人工神经网络重建自由曲面的方法

提出一种神经网络方法,用于逆工程中自由曲面的重建。讨论了网络结构、修改的ＢＰ学习算法,并给出了网络重建的一个ＮＵＲＢＳ曲面的精度。结果表明该方法可以用来重建已有曲面的数学模型,进而淫于加工这些曲面。     

3维仿型数据云处理及数控轨迹生成的研究

提出直接根据单值曲面3维密集测量数据点云进行刀具半径长度补偿，生成刀具加工轨道并有效清除刀具干涉的新算法。同时，提出一套有效数据结构，只扫描一次即可对数据云进行网格划分，对于密集数据云，不用插值，可生成零件表面三角片逼近曲面，用于零件的真实感仿真显示。     

基于模拟反馈的注塑成型并行设计方法研究

:为提高注塑产品开发效率和产品质量 ,本文引入了基于模拟反馈的注塑成型并行设计方法 ,建立起注塑产品设计分析反馈环与注塑模设计分析反馈环 ,有效地集成产品设计、模具设计和数值分析过程。同时采用与神经网络相结合的 CBR模具设计技术和基于 RBR的 CAE分析结果后处理技术 ,构造一个注塑成型设计分析并行系统     

薄板裂纹诊断的专家系统

将人工神经网络与规则推理相结合,建立了薄板裂纹诊断的专家系统,该系统充分利用神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行薄板结构的裂纹诊断,采用基于实验的计算机仿真技术建立裂纹诊断的标准谱,基于模拟退火算法训练神经网络,实例表明,本文建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。     

基于D-S证据理论和集成神经网络的磨粒识别

针对磨粒的识别问题,利用数字磨粒图像分析方法,结合D-S证据理论和BP神经网络,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法。首先对磨粒图像进行处理,并利用统计分析方法和傅立叶分析方法对处理好的磨粒图片进行分析得到磨粒特征;然后基于统计分析方法和傅立叶分析方法建立对应的两个BP分类子神经网络,利用典型的磨粒样本对BP子神经网络进行训练,得到初步的诊断结果;最后用D-S法对子神经网络诊断结果进行融合,得到最终的诊断结果。算例分析结果表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合诊断方法比单个诊断方法具有更高的准确性。     

The development of a technique for 3D complex surface reconstruction from unorganized point cloud

In this paper, we propose a new neural network based on our two-level adaptive hierarchical clustering algorithm. The algorithm is to manage unorganized points, so that the triangular mesh models can be correctly obtained by applying the triangular mesh creation algorithm. We also develop adaptive self-flipping triangle edges to improve triangular mesh structure. Only one parameter, the maximal edge length of triangle, is needed in the neural network. The proposed two-level consists of the first level for clustering the cloud of points that has same order of the maximal edge length into a same cluster and the second level for generating triangular surface model or drape surfaces over the points of the same cluster. The normal vector for the generated triangular 3D surface model can be obtained from the second level. This helps to generate the STL file or stereolithography format. From the experimental results it can be shown that the proposed method is very effective for clustering unorganized point clouds for generating a triangular mesh of complex surfaces.     

基于BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

为提高现代工程装备在复杂现场环境下的维修保障能力,提出了基于神经网络的专家系统故障诊断方法。进行了该装备各个组成系统的故障模式与故障元件分析,研究了专家系统知识库的建立步骤并完成了故障诊断专家系统的知识库构建,并设计了基于神经网络推理技术的专家系统正向推理机制。研究成果在工程兵部队进行了应用,有效地提高了部队的装备故障维护与保障能力。