基于RBF神经网络NURBS的散乱数据点自由曲面重建

根据径向基函数(RBF)神经网络可以用任意精度逼近任何非线性函数,以及强大的抗噪、修复能力等优点,该文采用RBF神经网络模型进行自由曲面重构,建立了适合曲面重构的径向基函数网络模型。进行了理论分析,并在非均匀有理B样条(NURBS)曲面上做了仿真试验。结果表明:该模型不仅能够有效地逼近不完善的、带有噪声的曲面,而且学习速度很快,提高了对破损、不完全曲面重建的效率和精度,得到的曲面光顺性好。     

基于八叉树空间分割的NURBS曲面重构方法

对三维模型和点云曲面重构方法进行深入研究,根据应用特点提出八叉树空间分割和N U RBS曲面重构方法。利用八叉树的快速收敛特性对三维实体的点云数据进行分割、精简,采用N U RBS方法对局部网格曲面进行重构;采用八叉树和四叉树相混合的数据结构,渐进地进行网格曲面的重构。存储结构采用扩展式八叉树结构,编码采用8进制前缀编码方法。利用O penG L设计一个实验模型系统验证了该算法的可行性和有效性。     

逆向工程中测量数据曲面重构技术研究

文中首先介绍了自由曲面的描述方式,并提出了一种对点云数据进行NURBS曲面重建的改进算法。该算法通过对目标函数的修正及迭代处理,将测点数据的有理B样条曲线拟合问题转化为一单变量的优化问题。从而容易求得控制点三维坐标、权值、各测点所对应的参数值及最优控制点的数目,进而有效地压缩测量点云数据量。该方法克服了现有方法存在的需要求解多变量的非线性优化问题,不能对最优控制点数目进行求取等缺陷。实践表明,文中提出的方法是行之有效的。     

基于NURBS的自由曲面体三维几何特性计算

阐述了非均匀有理B样条（NURBS:Non-Uniform Rational B-Spline）曲面造型的发展背景及三维物体的几何特性计算原理,结合Gauss定理及参数曲面积分方法,给出了基于NURBS曲面的自由曲面体的几何特性计算原理与方法,并进行了实际应用。     

稠密散乱数据点多分辨率曲面重构

将曲面重构看作是一种信号重构过程,针对大量散乱数据点,借助成熟的三角网格划分和网格化简算法,利用提升小波变换实现曲面重构,可以快速地构造出复杂拓扑结构的Calmull-Clark曲面;给出了小波系数估算方法以及基于网格拓扑结构的局部最优路径搜索算法．通过运行实例证明了文中算法的有效性．     

NURBS曲面G~1光滑拼接算法

非均匀有理Ｂ样条（ＮＵＲＢＳ）曲线、曲面造型方法，是当前ＣＡＤ／ＣＡＭ领域研究热点之一，大量的基于ＮＵＲＢＳ的实用造型系统得到发展。对ＮＵＲＢＳ而言，虽然具有参数连续性，但为了实用需要，仍需构造具有一定光滑程度的合成曲面，满足局部设计和修改的目的。本文给出了实用的具有二次公共边界曲线的ＮＵＲＢＳ曲面片Ｇ１光滑拼接条件，得到了相应控制顶点、权系数的具体算法；对于一个已知ＮＵＲＢＳ曲面，构造另一个ＮＵＲＢＳ曲面，使其达到Ｇ１拼接是简单易行的。     

复杂船体曲面NURBS造型技术的研究与实现

根据采集到的数据点阵，对NURBS曲面模型反求中的若干问题进行了深入分析与研究，实现了复杂船体曲面的三维实体造型．获得了满意的效果。     

NURBS边界曲面直接生成法

由于非均匀有理B样条(NURBS)曲面的复杂性,传统NURBS边界曲面的生成是先构造孔斯曲面,再由孔斯曲面向NURBS曲面转换得到,其操作过程比较烦琐。针对此问题,提出了NURBS边界曲面直接生成算法,该算法根据给定的四条NURBS边界曲线,结合孔斯曲面生成方法直接插值生成NURBS曲面,从而避免了通过孔斯曲面向NURBS曲面转换所带来的计算代价,因此同传统方法相比,具有较低的计算代价。实验结果表明:该算法简化了曲面生成步骤,减少了曲面转换过程的计算量,生成的曲面边界信息明确,且连续性好。     

密集散乱测量数据点的B样条曲面拟合研究

回顾了密集散乱数量数据点面拟合研究发展情况,针对异形边界自由曲面密集散乱测量数据点,提出一种B样条曲面多步拟合算法,其中涉及边界插值B样条曲面生成、Hardy′s双二次局部插值、规则网格数据点B样条曲面最小二乘拟合等关键技术,通过一个工程实例,对文中提出的B样条曲面多步拟合算法进行了实验验证。     

自由曲线曲面的任意次非均匀细分

提出一种有效的建模自由曲线曲面的非均匀细分算法。首先在节点插入技术基础上推导出任意次自由曲线的非均匀细分规则,然后把它推广到张量积曲面得到任意次自由曲面的非均匀细分规则,最后对奇异点附近曲面采用类Doo-Sabin和Catmull-Clark的细分规则,从而使该算法可以实现建模任意次具有任意拓扑基网格的非均匀细分曲面。此外,该方法也实现了对传统细分格式的统一,例如,当次数为2并采用均匀节点矢量便转化为Doo-Sabin细分,当次数为3并采用均匀节点矢量便转化为Catmull-Clark细分。     

反向工程中NURBS曲面CAD重构技术研究

CAD几何模型重构技术是反向工程RE(Reverse Engineering)技术的核心,NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)方法因其表示法的形状控制灵活性,在曲面造型和曲面重构中具有重要作用.针对CAD曲面重构技术进行研究,并对NURBS曲面重构提出一种新的构建方法,将每个数据点相对应的有理基函数的参数值最大化,所得函数值作为数据点的参数值来构造NURBS参数曲面.最后通过实例证明了该方法的有效性.     

一种散乱数据点的多分辨率曲面重构方法

给出一种基于细分曲面技术实现散乱数据点的多分辨率曲面重构的方法。在曲面重构过程中,依据灰度图像边缘检测思想分析散乱数据特征值,将这些特征值生成纹理特征曲线进行曲面细分,从而形成了多分辨率网格模型结构。经过测试,该方法不仅重构曲面时间短,同时构造出的细分曲面能较好地反映原始数据的细节特征。     

基于微种群遗传算法和RBF神经网络的散乱数据重建方法

利用微种群遗传算法,结合性能优越的径向基函数神经网络,建立了适用于散乱数据曲面重建的径向基函数网络模型.采用微种群遗传算法完成对神经网络的权值优化,可避免早熟收敛,且有较快的收敛速度.实验结果表明,用这种方法解决散乱数据点的重建问题,具有较高的精度.     

显式BEZIER三角曲面的构造及其在离散数据插值中的应用

本文较系统地讨论了显式Bezier三角曲面的Clough-Tocher分割构造方法，并从工程应用角度提出了一种准C‘连续的Bezier三角曲面。由这种准C‘连续的Bezier三角曲面，通过进一步求解整体C‘连续的Bezier三角曲面在解决3D离散数据的曲面插值中取得了较好的应用效果。     

大规模散乱数据的层次B-样条曲面表示

文中描术字一种规模散乱数据的快速表示方法,该算法利用一系列认粗糙到精细的Ｂ－样条控制网络来逐步逼近或插值综定的散乱数据点集;并且,由粗到细的细化过程只局限于误差还没有达到给定要求的区域。     

NURBS曲面的等距曲面算法

本文将ＮＵＲＢＳ曲线的有理ｄｅＢｏｏｒ算法推广到ＮＵＲＢＳ曲面点的计算，由此可以得到ＮＵＲＢＳ曲面上点的单位法矢量，供其应用于ＮＵＲＢＳ曲面等曲面的生成。该算法几何意义明显，算法简洁，易于编程实现。     

NURBS曲面重构方法在板料模面修型中的应用

给出汽车覆盖件成形过程中处理回弹影响的NURBS曲面几何补偿算法。该算法基于NURBS曲面重构技术,依据有限元网格模型的回弹数值仿真结果对原本用NURBS曲面表达的模具型面进行反向位移补偿修整,使修整后的模具型面仍然保持NURBS曲面表达。并且这些曲面在光滑性、精度等方面都满足工程实际要求的品质。     

离散点集3D三角划分算法在裁剪曲面中的实现

提出一种在3D空间直接对曲面离散数据点进行三角网格划分的算法,该方法适用于非封闭曲面、封闭曲面及多连通复杂曲面的离散点集,同时也能处理剪载曲面的离散点集,得到优良的三角网格。在引入边界环融合的概念的基础上,详细阐述算法如何实现对剪载裁曲面离散点集三角划分,并给出应用实例。     

NURBS曲面的有限元网格三角剖分

主要介绍一种ＮＵＲＢＳ曲面的有限元网格三角剖分算法。首先讨论ＮＵＲＢＳ曲面的离散算法，接着在此基础上，提出了利用网格前沿技术剖分ＮＵＲＢＳ曲面的算法，并且网格单元和结点同时生成     

一种基于Hermite插值的离散点构造曲面的新算法

提出了一种通过矩形作用域划分、迭加来构造曲面的新思想。在此基础之上,对实际测量的三维离散点进行了特殊的Ｈｅｒｍｉｔｅ插值构造曲面,并通过重叠的矩形作用域的迭加以形成一张新曲面。文中证明了这种方法的完备性,并严格证明了所构造曲面对实际测量点的依赖性,而不会因为迭加出现奇异点。