基于边环属性邻接图方法的STEP模型特征识别

针对基于图的特征识别方法中,子图搜索算法时间复杂度高且难以识别相交特征的问题,提出了一种基于边环属性邻接图的特征识别方法。该方法可为多环相交特征建立分离的子图,从而可有效分解零件的属性邻接图,且其子图建立算法时间复杂度仅与特征子图复杂度相关。使用该方法实现了STEP模型的特征识别:解析STEP模型,进行多环判定和混合环判定,建立基面链表;为基面的每个边环建立边环属性邻接图实现属性邻接图分解;将每个边环属性邻接图转换为属性邻接图,通过子图匹配识别特征,并根据特征与基面的相对位置判定相交特征凸凹性。验证结果证明了该方法的有效性。     

三维工艺设计中的制造特征识别方法

从零件的设计MBD模型中提取制造特征信息是三维工艺设计的基础,也是实现CAD/CAPP/CAM集成的关键.针对传统的基于属性邻接图的特征识别方法中存在的特征表达二义性和子图同构算法时间复杂度高等问题,提出了一种基于扩展属性邻接图和图同构的制造特征识别方法.首先,提取零件设计模型的几何/拓扑信息,并构建扩展属性邻接图;接着,对扩展属性邻接图进行属性分解,最大限度的分离出扩展特征子图;然后,利用图同构实现对各类相交特征的准确、高效识别.最后,以某机加工零件为例,对所提方法的可行性进行了实例验证.     

逆向工程中基于属性邻接图的加工特征识别

为了提供逆向工程系统和CAx系统集成的直接通道,提出了针对点云数据建立属性邻接图的算法,并利用属性邻接图实现加工特征自动识别.首先利用模糊c-均值聚类方法对点云进行分区,将分区后的面片进行曲面类型判别和几何参数提取.设计了建立面片之间邻接关系和判断相邻面片之间凸凹性的算法,从而建立零件的属性邻接图;对零件的属性邻接图进行分解,遍历分解后的子图形成特征子图,将特征子图与特征规则相匹配,从而实现加工特征自动识别.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于图和规则的机匣加工特征识别方法研究

由于机匣加工特征多、类型复杂，目前主要采用手动式、交互式等加工特征识别方法来实现机匣工艺设计过程中的特征提取，但是这些方法操作繁琐，智能化程度不高，导致工艺设计周期长。为了提升机匣加工特征识别效率，实现特征识别自动化，提出了一种基于图和规则加工特征自动识别方法。首先，根据机匣几何结构复杂程度，对机匣加工特征进行了归类。然后采用边界表示法表征机匣三维模型，定义了面属性、边属性、角度属性及面与面之间的拓扑关系码，提出了基于加权属性邻接矩阵的机匣三维模型的数据结构，通过对加权属性邻接矩阵的遍历和行列运算，建立了机匣加工特征的识别和抑制规则，构建了特征识别和抑制算法，并与预定义规则库进行匹配。最后在MATLAB平台上搭建了特征识别的仿真环境，选择了三个典型机匣案例，测试了机匣加工特征识别效果。结果表明，该特征识别方法具备较高的识别精度和效率，识别62阶矩阵仅用时0.171s。     

面向STEP文件基于属性邻接图的加工特征识别研究

研究了从中性文件STEPAP203文件中得到加工几何特征的方法。首先分析了STEPAP203文件的组织结构,然后从中提取有关面和面之间的连接信息,用属性邻接图表示出来。讨论了基于特征子图匹配的特征识别方法以及属性邻接图的分解。用此特征识别方法实现了中等复杂程度机械零件的特征识别。     

基于图二次分解的加工特征识别算法

从零件的CAD模型中获取工艺设计所需的加工特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP与CAD集成的关键。针对基于图的特征识别方法中子图搜索算法时间复杂度高且难以识别相交特征的问题,提出了一种基于图二次分解的加工特征识别方法。首先,通过提CAD取模型的B-Rep信息,将CAD模型用属性邻接图表示;然后通过对属性邻接图进行二次分解,最大限度的分离出特征子图,利用图的同构实现了对凸出类和凹陷类特征的识别。最后,通过一个实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于属性邻接图的加工特征识别

研究了从中性文件STEP AP203文件中得到加工几何特征的方法.首先分析了STEP AP203文件的组织结构,然后从中提取有关面和面之间的连接信息,用属性邻接图表示出来.讨论了属性邻接图的分解以及基于特征子图匹配的特征识别方法.用此特征识别方法实现了中等复杂程度机械零件的特征识别.     

基于图的注塑产品侧凹特征识别技术的研究

提出一种基于图的注塑产品侧凹特征识别方法：首先将产品属性面邻接图中的节点和边进行属性扩展，以形成产品的扩展属性面邻接图；在此基础上，应用扩展属性面邻接图对凹、凸及通孔三种类型的侧凹特征进行描述，并采用子图匹配的方式将侧凹特征的子图从产品属性面邻接图中识别出来；对于识别出的侧凹特征，特征方向可采用可视图的方法确定，并通过分析识别出的侧凹特征的特征方向来最终确定产品的优化脱模方向。实例测试表明，该侧凹特征识别方法可以有效地识别注塑产品中的侧凹特征，提高侧凹特征的识别效率。     

基于改进图匹配的角盒类零件型腔加工特征自动识别

为满足角盒类零件型腔特征识别需求,提出了一种基于改进图匹配的型腔特征自动识别方法.分析了角盒类零件型腔特征,提取了特征简化模型的共性模板属性.获取了模型栅格高度点云数据,以高度中值作为阈值并将其转换为0-1特征值矩阵,提取了型腔面投影特征值以分离识别型腔壁边面.采用共性模板面邻接属性判定搜索型腔侧壁面,最终识别出了包含...     

一种面向集成的注塑模冷却系统特征识别算法

提出一种基于图的注塑模冷却系统特征识别方法:首先根据注塑模型芯或者型腔三维模型构建面边图,再对面边图进行扩展,得到相应的扩展属性面邻接图;在此基础上,对冷却系统特征的规则进行描述,并依据该规则将冷却回路特征子图从型芯或者型腔的扩展属性面邻接图中识别出来.对于识别出来的冷却回路特征子图,首先进行简化处理,去掉多余的水路信息,然后提取其直径和中心线信息并进行优化,最后转换成CAE系统所需的格式.实例测试表明,该冷却系统特征识别算法能有效地识别注塑模的冷却回路特征,提高用户的工作效率并降低出错率,实现了冷却系统在CAD和CAE之间的无缝集成.     

航空发动机机匣加工特征的混合式分割识别算法

航空发动机机匣零件存在大量的相交特征和曲面特征,为解决现有方法无法对其进行有效识别的问题,提出了一种融合启发式与规则的混合式特征分割算法。首先,基于零件的属性邻接图,利用过渡特征识别简化特征拓扑层次,在确定特征分割起始面的基础上,建立启发式搜索条件对特征面进行凸边扩散和凹边扩散,将加工特征分割为凸特征和凹特征两类;进而根据特征的拓扑结构及特征面的几何信息确定种子面,以其作为驱动面进行特征合并,并提取出能够表示不同特征的特征参数,据此实现基于规则的特征识别。以典型航空发动机机匣零件进行实验,验证了所提方法的有效性。     

基于STEP的特征识别技术及其实现

针对不同CAD模型的特征识别,论述了基于STEP的特征识别技术及其实现过程:在传统属性邻接图方法的基础上,引入面向对象方法以提高特征识别系统的代码重用性;解析生成的STEP模型拓扑几何结构树后,按照STEP拓扑结构,分层识别了STEP面和边环的类型及几何参数;通过基于子图匹配和基面分解的属性邻接图分解方法来识别特征。     

面向MBD模型的特征信息自动识别算法研究

针对特征识别技术对产品制造信息识别的缺失以及匹配算法的复杂性问题，提出了一种基于MBD模型的特征信息自动识别算法。首先，通过EXPRESS和Java映射，构建STEP文件解析器解析MBD模型信息。其次，建立基于图和提示的几何特征识别算法，用表征面邻接图作为匹配算法的数据结构，以提示作为搜索与特征库进行匹配。然后，提出基于关系树的产品制造信息识别方法识别产品制造信息。最后，以轴和机匣作为测试对象，在Intellij IDEA平台中对所提方法进行了验证，分析了匹配算法时间复杂度。结果表明，该方法能够识别几何特征信息和产品制造信息，本匹配算法时间复杂度为O(n)，优于时间复杂度为O(n²)的传统匹配算法。     

图匹配特征识别的实现

提出了用图匹配理论实现特征识别的基本原理 ,研究了判定边的凸凹性、属性邻接图、设计特征等理论与方法 ,并用此特征识别方法实现了中等复杂程度机械零件的特征识别     

基于属性邻接图的加工特征识别研究

从零件的CAD模型中获取工艺设计所需的加工特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP与CAD集成的关键。研究旨在探讨中等复杂程度机械零件的加工特征识别方法。采取方法是从三维设计软件中得到CAD模型,对该模型输出的STEP AP203文件进行处理,获得面特征及其连接边的凹凸性,得到属性邻接图,将其进行处理得到全凹(或全凸)连接的子图,然后将子图中所有代表毛坯面的节点去掉,剩下的就是各特征对应的特征子图。再按照特征子图匹配法,将每个子图与预先定义的特征图进行匹配,就得到了所需要识别的特征。实例结果显示该方法是简便有效的,大大减少了图匹配的计算量。     

基于属性邻接图的STEP-NC制造特征识别实现

针对于STEP-NC(ISO14649)中规定的的制造特征,论述了基于属性邻接图(AAG)的特征识别方法及其实现过程:首先分析STEP AP203的文件结构,然后提取文件中所包含的几何拓扑信息,判断两个面公共边的凹凸性,构造零件属性邻接图和属性邻接矩阵,通过一定的算法对其进行分解并完成特征子图的匹配,最后在VS 2005平台下开发软件原型系统,验证该特征识别方法的正确性.     

基于STEP文件的图匹配方法研究

从零件的CAD模型中获取工艺设计所需的加工特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP与CAD集成的关键。研究旨在探讨中等复杂程度的机械零件加工特征识别方法,采取其方法从三维设计软件中得到CAD模型。对该模型输出的STEPAP203文件进行处理,获得面特征及其连接边的凹凸性,得到属性邻接图,将其进行处理得到全凹（或全凸）连接的子图,然后将子图中所有代表毛坯面的节点去掉,剩下的就是各特征对应的特征子图。再按照特征子图匹配法,将每个子图与预先定义的特征图进行匹配,就得到了所需要识别的特征。实例结果显示,该方法简便有效,大大减少了图匹配的计算量。     

基于特征面分割的自动特征识别

相交特征的识别是自动特征识别的难点,提出一种新的基于图的特征识别算法,首先构造加工面邻接图(MFAG),然后通过特征匹配快速识别出孤立特征,通过特征面的延拓、求交与分割,主动找出特征痕迹,分解出基本特征子图,从而识别出相交特征.该算法使孤立特征和相交特征的识别模式统一,同时有利于与交互特征定义集成.     

基于图和规则的混合式特征识别技术

制造特征的识别是解决CAD/CAPP/CAM间"自动化"孤岛的有效方法,以往的特征识别方法只是简单的把制造特征识别出来,并没有对其形状进行准确区分,而对于不同形状的同种类特征,加工方法却是不同的。针对这一问题,采用基于图和规则的混合识别方法,对零件的属性邻接图表示进行扩展,添加邻接面垂直属性,既将交互特征进行有效合理的分解,又对识别后的制造特征形状进行准确定义。使扩展图分解后能够准确表示零件的制造特征,从而使后续CAPP系统制定出来的加工工艺更准确,更有效。     

FMS质量控制技术的研究

对柔性制造系统（FMS）质量控制技术的重要工具－质量控制图的模式识别问题进行了深入的研究,提出了一种基于神经网络的质量控制图模式识别的方法,实现了质量控制图的自动识别。该方法具有结构简单、识别能力强、训练时间短的特点,经过训练的神经网络能够识别质量控制图的6种基本模式,并给出仿真结果。