基于面上下文码匹配的CAD模型检索方法

为弥补现有的基于图的形状描述应用图匹配或子图匹配实现CAD模型检索时,存在着检索效率低下或检索结果不够准确的缺陷,提出一种基于面上下文码匹配的CAD模型检索方法。提取CAD模型的B-rep信息生成面属性邻接图;依据面的上下文邻接关系,将模型面属性邻接图转化为上下文层状面属性邻接图,生成面上下文码;由检索模型与数据库模型的面上下文码匹配排除筛选不匹配的面,得到与检索模型相匹配的面。实验结果表明,该方法能够实现CAD模型的整体和局部检索,并且检索效率和精准程度能够满足实际需要。     

基于蚁群算法的三维CAD模型检索

为了更好地实现CAD模型的重用,提出一种利用蚁群算法的三维CAD模型检索算法.通过提取CAD模型的B-rep信息,将模型用属性邻接图来表示;根据如果2个CAD模型存在相似的特征或局部结构,那么CAD模型对应的属性邻接图就应存在公共子图这一原理,利用蚁群算法来检测属性邻接图中的公共子图,从而得到2个CAD模型相似的局部细节特征;然后通过比较相似局部细节特征对CAD模型进行相似性评价.实验结果表明,该算法能较好地实现三维CAD模型检索,检索性能高于通用领域的检索算法,可以实现CAD模型设计和制造知识的重用.     

基于子图同构的三维CAD模型局部匹配

针对整体相似性检索算法无法实施精确的局部结构匹配的问题,提出一种基于子图同构的三维CAD模型局部结构匹配算法.该算法通过提取CAD模型的B-Rep信息,将其表示为以面作为节点的属性邻接图.在局部匹配过程中,用户输入的局部结构被表示成"子图".待匹配的整体CAD模型被表示成"大图";则在整体CAD模型中.检索局部结构的问题就被转换成在"大图"中寻找同构"子图"的问题.子图同构是NP完全问题,通过利用CAD模型的面特征将图顶点有效细分,并利用已匹配顶点之间的邻接关系动态裁剪搜索空间,实现了快速的同构匹配.实验结果表明,该算法能实现精确的局部结构匹配,并且检索效率能满足实际应用要求.     

基于面形位编码的CAD模型检索

提出一种基于面形位码的模型检索方法.计算模型中任意面f的形位码分为2步.首先根据实体的B-rep结构生成属性邻接图并将图转化为以面f为中心的层状结构;然后根据图的层状结构对每一层进行递归的编码,形成一种分阶的形位码.根据模型中所有面的形位码构造一个表达模型整体形状的描述矩阵,利用该矩阵可以有效地评估模型之间不同精度要求下的相似度,从而实现模型检索.实验结果表明,该方法不但具有较高的搜索效率,并且能根据不同精度的要求搜索到合适的相似模型.     

三维CAD模型局部结构检索属性图算法

由用户交互式地选择欲检索的模型局部结构,并自动生成该局部结构的属性图;然后取出三维CAD模型库中每个待检索模型,根据模型的B-rep表示过滤出其中与欲检索局部结构组成面相似的面,通过删除不相关面,有效地将可能相似的局部结构从待检索模型中分离出来;最后利用图论中二分图最优匹配算法计算出模型中分离出的结构和欲检索局部结构的相似系数,并将该相似系数作为实现模型局部相似性检索的依据.实验表明,该算法能够实现CAD模型局部结构检索,并与人视觉上的相似性判断基本一致.     

基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索

为解决过渡特征对基于图匹配的三维CAD模型检索算法的效果和效率影响问题,提出一种三维CAD模型检索中过渡特征的识别及过滤算法.首先利用基于规则判断的方法识别出B-Rep模型中存在的过渡特征;然后根据识别结果对CAD模型的属性邻接图进行重构,以消除因过渡特征的存在对模型几何及拓扑信息造成的影响;最后利用重构的属性邻接图、通过子图同构方法实现基于过渡特征过滤的三维CAD模型检索.实验结果表明,该算法能够有效地实现对多种过渡特征类型的过滤,检索结果更符合实际工程需求.     

三维CAD模型公共可重用局部结构自动提取

为了更好地实现CAD模型的重用,提出一种面向CAD模型的自动识别和提取公共可重用局部结构算法.首先将CAD模型用属性化特征邻接图来表示;将公共可重用局部结构的提取转化成频繁子图挖掘问题来解决,通过候选产生、候选剪枝、频繁度计数及后处理等步骤来实现可重用局部结构的提取.实验结果表明,该算法可以实现隐含在外形完全不同的CAD模型中的、不易被发现的局部结构的提取,由于在提取的过程中运用了多种优化算法,因此算法的效率可满足工程应用中的需求.     

基于图论的无监督区域遥感图像检索算法研究

为了改善基于内容的遥感图像检索技术,以遥感图像区域检索为框架,提出了一种新的基于图论的无监督学习遥感图像检索算法。首先,提出的方法 用图表为每一幅图像建模,同时结合局部信息和相关的空间结构,提供基于区域的图像代表。将每一幅图像初步划分为不同的区域,再通过属性关系图建模,节点和边界分别代表区域特征和它们之间存在的空间关系。然后,通过评估基于图像的相似点实现最相似于查询图像的图像检索。为匹配相应的图像以及按照图像相似点实现图像检索,采用了结合子图同构算法和光谱图嵌入技术的新型非精确图像匹配策略。实验结果显示,与其他两种无监督遥感图像检索方法相比,所提方法的检索性能明显改善。     

基于拓扑逼近的CAD模型局部结构检索

为了从大量CAD模型中检索出具有指定局部结构的模型,提出一种基于拓扑逼近的检索方法.根据建立的CAD模型上边界面的几何与拓扑信息表达模型,提出一种统一度量方法来计算检索对象与检索条件中不同类型边界面之间的相似度;利用基于广度优先搜索的图生成树算法得到检索对象与检索条件之间的初始边界匹配方案;提出拓扑逼近算法,并将初始边界匹配方案作为其输入条件搜索最佳边界匹配方案;在最佳边界匹配方案基础上计算检索对象与检索条件之间满足绝对误差限的相似度,实现CAD模型的局部结构检索.根据文中方法在UG平台上开发了CAD模型局部结构检索系统.实验结果表明,该方法能够有效地实现CAD模型局部结构检索,具有较好的精度和较高的效率.     

基于局部有限搜索的无向图近似最大团快速求解算法

无向图最大团求解是一个著名的NP-完全问题,解决该问题的经典算法基本上都采用完全精确搜索策略。鉴于NP-完全问题本身所固有的复杂性,这些算法或许仅适用于某些特殊的小规模图,对于具有大规模顶点和边的复杂图还是显得无力,难以适用。针对完全精确搜索策略下的无向图最大团求解算法的大部分时间都用于对图进行额外而无效的查找的问题,采用分划递归技术将图划分为邻接子图和悬挂子图,然后对邻接子图进行递归求解,而对悬挂子图则通过设置搜索范围控制函数进行局部有限搜索。在DIMACS数据集上将所提算法与当前主要的最大团求解算法进行对比实验,结果表明,文中提出的局部有限搜索求解策略能在75%的基准数据上获得最大团,剩下不能得到最大团的数据实际上也可以获得接近于最大团的近似最大团,但算法的平均求解时间仅为目前最大团精确求解算法的20%左右。因此,在很多最大团非精确要求的场景中,所提算法具有极高的应用价值。     

基于CAD判断图同构

图论在自然科学与社会科学的研究中应用非常广泛和重要,同构作为其基本问题,也是一直在研究的重点。根据图论中图的性质与特点,应用CAD作图软件为例,通过移动顶点和旋转图形等基本操作,可以对图是否同构进行判定,这完全符合图同构的定义。     

Computing isophotos of surface of revolution and canal surface

Isophote of a surface consists of a loci of surface points whose normal vectors form a constant angle with a given fixed vector. It also serves as a silhouette curve when the constant angle is given as π/2. We present efficient and robust algorithms to compute isophotes of a surface of revolution and a canal surface. For the two kinds of surfaces, each point on the isophote is derived by a closed-form solution. To find each connected component in the isophote, we utilize the feature of surface normals. Both surfaces are decomposed into a set of circles, where the surface normal vectors at points on each circle construct a cone. The vectors which form a constant angle with given fixed vector construct another cone. We compute the parametric range of the connected component of the isophote by computing the parametric values of the surface which derive the tangential intersection of these two cones.     

基于局部动态模型的软组织形变建模与仿真

选择人体软组织模型作为研究对象,针对医学触诊训练的特点,提出了可变区域的局部质点-弹簧/阻尼器(ALMSDM)模型.该模型具有位置可变及区域可扩展的动态特性,改善了以往文献中局部建模方法静态限定的局限,解决了全局“面模型”形变恢复能力差及数据量大的问题.结合ALMSDM的特点,提出了顶点法向量局部更新与预计算策略,从而极大地提高了系统的实时性.从形变恢复能力、反馈力及实时性3方面对不同模型下的系统性能进行了评价,结果显示所提算法能够保证虚拟软组织形变仿真的精确性与实时性,具有可行性与通用性.     

一种基于局域世界的网络模型研究

自组织机制是可以解释许多系统形成的原因之一。为了模拟现实世界中的网络形成,在自组织网络模型的基础上引入局域世界的概念,提出了一种网络演化模型。讨论了该模型的聚簇系数、介数、效率、可达性、最大簇规模和簇直径等6种拓扑属性。实验结果表明,该网络模型对随机故障和蓄意攻击表现出双重容忍特性。     

综合视觉注意模型的显著性局部特征提取算法研究

图像检索过程中往往会提取大量的局部特征,这将加大图像检索的计算量和复杂度,影响其应用。针对这一问题,提出了一种应用综合视觉注意模型的显著性分析提取局部特征的方法:在图像尺度空间中提取关键点,利用模糊增长技术查找原始图像的显著性区域,计算其综合视觉显著性权值并分类,提取SIFT描述因子,保留最突出的局部特征以提高检索性能。相比于传统的局部特征提取算法,本方法在图像检索精度和检索速度方面都具有明显优势。     

一种基于局部保持的隐变量模型

隐变量模型是一类有效的降维方法,但是由非线性核映射建立的隐变量模型不能保持数据空间的局部结构。为了克服这个缺点,文中提出一种保持数据局部结构的隐变量模型。该算法充分利用局部保持映射的保局性质,将局部保持映射的目标函数作为低维空间中数据的先验信息,对高斯过程隐变量中的低维数据进行约束,建立局部保持的隐变量。实验结果表明,相比原有的高斯过程隐变量,文中算法较好地保持数据局部结构的效果。     

基于组合模型的局部搜索弱社团结构发现算法

针对复杂网络社团结构发现算法中全局模块度存在的分辨率缺陷问题,即不能发现很多实际存在的小社团,甚至发现的社团不满足普通意义上的社团定义,给出一种新型的多目标整数规划模型。结合弱社团定义、局部适应度和全局模块度标准,提出一种高效的启发式算法,发现网络的层次重叠社团。实验结果表明,该算法克服全局模块度的缺陷,能充分挖掘出小社团,具有较高的效率。     

复杂曲面CAD/CAM/CNC集成系统研究

提出了如何在PC平台下开发多坐标联动数控编程及加工软件。根据系统要实现的目标合理划分了各个功能模块并提出了相应的技术实现。     

基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型

根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的搜索过程。通过对真实Web日志数据的测试,证明该模型具有较高的预测精度。     

A particular class of spline in reconstruction of revolution surfaces from 3-D data measured by CMM

In this paper, we tackle the problem of revolution surface reconstruction starting from a cloud of points measured by a coordinate-measuring machine. The proposed method is a mix of two mathematical techniques: approximation by λ integral quasi-interpolating spline and linear algebraic transformation. It takes into account that a surface of revolution can be described by rotating a single cross-section around a symmetric axis and the measured points are affected by manufacturing inaccuracy and measurement uncertainty. An experimental example shows that this approach gives more accurate results with respect to B-spline approximation.