基于断层序列图象的三角域拓扑模型快速剖分算法研究

介绍了一种对三角域拓扑模型进行任意截面快速剖分的算法:在断层序列图象的三维重建过程中,划分并规整三角面片,然后以空间立方体序列的形式进行组织,得到具有清晰毗邻关系和索引结构的表面模型。在以任意角度截面剖分模型时,根据空间立方体的索引关系快速检索被切割到的三角面片,依次进行剖切处理,最终得到三维模型的任意剖面轮廓线。该算法在实际中得到应用,效果良好。     

散乱数据点的快速三角剖分算法

提出了一种改进的波前扩展算法,该算法给出的候选点判断准则,可对数据点的K近邻进行快速过滤,并有效避免了单元自相交;建立的匹配点查找和优化准则,可生成局部优化的三角形网格单元;依据四种不同的查询结果,制定了相应的波前环更新和数据点标记方法.将波前扩展算法应用于具有复杂特征的散乱数据点的三角剖分中,结果表明,该算法可快速生成高质量的三角网格模型.     

散乱数据点的快速三角剖分算法

提出了一种改进的波前扩展算法,该算法给出的候选点判断准则,可对数据点的K近邻进行快速过滤,并有效避免了单元自相交;建立的匹配点查找和优化准则,可生成局部优化的三角形网格单元;依据四种不同的查询结果,制定了相应的波前环更新和数据点标记方法。将波前扩展算法应用于具有复杂特征的散乱数据点的三角剖分中,结果表明,该算法可快速生成高质量的三角网格模型。     

存在约束条件的复杂曲面三角网格剖分方法

针对存在特征约束条件的复杂曲面三角剖分提出了一种新的算法,该算法首先将该类复杂曲面划分成平面参数域,产生较为均匀的参数域,进而对各子平面参数域进行平面参数域的三角剖分,然后将所得到的各子平面参数域映射为空间Beizier网格结点,形成粗网格三角剖分后进行各子曲面片间G^1连续的拼接运算,最后动用曲率标准和细分规则进行三角剖分质量的优化。该方法不但可以较好处理复杂曲面,而且能克服曲面网格产生裂缝。     

一种空间曲面上散乱数据的快速三角剖分新算法

在现有三角剖分方法研究的基础上,提出了一种空间曲面上点云数据的快速三角剖分新算法。以区域生长法为主导,通过表面法向量向外原则提出了一种种子三角形选取与构造的新方法,改进生长算法,采用逆时针方式搜寻最优扩展点来生成三角形网格。该算法的总体时间复杂度为O（KN）,能够快速高质量的生成三角网格模型。     

三维网格模型的局部三角剖分算法

为了提高三维网格模型的渲染显示效率和提高网格质量以满足有限元分析,提出了一种新的三维网格模型的局部三角剖分方法。本方法的三角剖分基于Bowyer-Watson插点算法实现。通过在新插入点的邻域内搜索三角形来提高三角剖分的效率,通过对网格的几何形状和连通性进行局部修改来提高网格质量。通过尺寸场来约束控制三角剖分区域,使得生成的网格质量和算法性能有较好的综合表现。     

三角剖分技术在消隐中的应用

三角剖分是有限元网格划分的重要工具之一。本文将这一方法应用于装配图的消隐之中，并介绍其原理及实现步骤。     

一种散乱数据的三角剖分新算法

根据逆向工程中散乱数据点规模越来越大的趋势,为缩小剖分时搜寻和遍历数据点的空间范围,提高算法效率,提出了一种大规模散乱数据的空间划分方法及相应的数据结构和编码方案.同时,提出了外连剖分和内连剖分的概念,给出了基于局部增量网格扩张的3维散乱数据点的空间直接三角剖分算法.该算法的总体计算复杂度为O（N）,与三角剖分的典型算法相比,有效降低了其时间复杂度,提高了剖分后网格的质量.     

曲面拼接与扩展的三角剖分算法的改进

对递归分割曲面在编辑方面的拼接和平面扩展问题的散乱点的三角剖分算法进行了研究.通过边界轨迹优先生成和点的有效性判断等约束条件对原有剖分算法进行了改进,顺利实现了递归分割曲面的拼接和平面扩展,并保证了拼接边界和扩展边界网格拓扑的正确性.     

基于三角剖分的雕刻学习曲面轨迹生成

结合雕刻学习的特点，给出了雕刻学习曲面三角剖分数据结构，说明了雕刻学习曲面轨迹生成应注意的问题，并给出了详细的算法说明，该方法能满足雕刻学习曲面雕刻加工的高效和自然等特点，适应了自由曲面几何特性和雕刻数据采集的特殊性，是一种切实可行的方法。     

机械图纸扫描图像尺寸信息提取

尺寸识别是图纸理解的重要部分。本文先用单义域邻接图表达机械图纸扫描图像 ,描述几何与拓扑信息 ,然后进行字符提取和矢量化。在此基础上 ,从箭头出发 ,按照尺寸标注规则提取属于同一尺寸的尺寸线、尺寸界线及尺寸数字等 ,而且对尺寸所约束的几何图元进行了提取 ,实现尺寸与图元关联 ,从而完成尺寸信息的完整识别。实例表明 ,本算法可以较好地提取尺寸信息 ,提高理解层次。     

A normal boundary intersection approach to multiresponse robust optimization of the surface roughness in end milling process with combined arrays

Robust parameter design (RPD) has recently been applied in modern industries in a large deal of processes. This technique is occasionally employed as a multiobjective optimization approach using weighted sums as a trade-off strategy; in such cases, however, a considerable number of gaps have arisen. In this paper, the use of normal boundary intersection (NBI) method coupled with mean-squared error (MSE) functions is proposed. This approach is capable of generating equispaced Pareto frontiers for a bi-objective robust design model, independent of the relative scales of the objective functions. To verify the adequacy of this proposal, a central composite design (CCD) is developed with combined arrays for the AISI 1045 steel end milling process. In this case study, a CCD with three noise factors and four control factors are used to create the mean and variance equations for MSE of two quality characteristics. The numerical results indicate the NBI-MSE approach is capable of generating a convex and equispaced Pareto frontier to MSE functions of surface roughness, thus nullifying the drawbacks of weighted sums. Moreover, the results show that the achieved optimum lessens the sensitivity of the end milling process to the variability transmitted by the noise factors.