解析曲面与自由曲面混合模型的约束优化重建方法

首先阐述了平面、球面、柱面、锥面、B样条曲面的表达方式和相应的点到曲面的距离函数;然后给出了解析曲面与自由曲面保持连续性所需满足的约束方程;带约束的拟合问题通过惩罚函数方法来求解.实例表明:该方法可以应用于工业零件的反求设计中.     

特征驱动的曲面重建*

提出了基于散乱空间点集进行曲面重建的新方法,从点集的空间位置信息中提取待建曲面的内蕴特征量——法向和曲率,利用点集的这些特征信息来确定拓扑重建的搜索空间,采用面片生长的方式重建曲面。该方法在快速获得正确拓扑连接的同时,直接生成了用较少的面片就能保持曲面特征的优化网格。     

可展曲面的自动识别与重建

为了重建具有复杂形状的可展曲面模型,得到反映可展曲面几何本质的表示,提出一种可展曲面的自动识别与重建方法.首先计算输入网格模型的平面逼近表示,自动识别出模型的可展区域,并且得到每一个区域的近似可展B样条曲面表示;然后通过迭代曲面扩展和曲面拟合2个步骤,得到一组覆盖模型全部区域的B样条可展曲面片;最后对曲面片裁剪和求交,得到重建的无缝隙的可展曲面网格表示.实例结果表明,该方法能够正确重建原始模型上的折痕或特征线,而且能在一定程度上恢复缺损数据的曲面特征.     

复杂曲面造型原理及其工程应用

复杂曲面的逆向造型是曲面造型的核心。针对目前CAD／CAM系统存在复杂曲面造型方面的不足,开发了数据预处理程序,对测量得到的实体数据进行平滑滤波处理,消除由此带来的噪声影响,再利用预处理后的数据实现从型值点到控制点的反算以及B样条曲面的重构。结合Pro／E软件,较好的实现了复杂曲面的实体造型,从而为后续的数控加工打下了基础。     

特征驱动的曲面重建

提出了基于散乱空间点集进行曲面重建的新方法,从点集的空间位置信息中提取待建曲面的内蕴特征量——法向和曲率,利用点集的这些特征信息来确定拓扑重建的搜索空间,采用面片生长的方式重建曲面。该方法在快速获得正确拓扑连接的同时,直接生成了用较少的面片就能保持曲面特征的优化网格。     

一种基于逼近理论的曲面重构方法

从离散点列构造一条曲线出发,提出了一种可以处理散乱数据点的曲面重构方法,其主要思想是逐步逼近,即分别用平面三角形和三角Bezier曲面片逼近。详细介绍了空间点的三角划分、离散点的参数化、三角Bezier曲面片逼近以及两曲面片的拼接等算法;最后,给出了几个应用实现。     

一种改进的区域扩张三角网格面逆向重构算法

三角网格面重构是逆向工程中常用的曲面重构方法之一．本文提出了一种基于局部信息的区域扩张算法（LIBRG），用以解决由离散点云重构三角网格面的问题．该算法由一个初始三角片开始，扩张式地搜索满足要求的点以生成新的三角片．算法充分利用了区域扩张过程中的局部空间信息，所以能很好地适应曲率的变化并自动筛选掉一些无效点；同时LIBRG算法也针对传统算法中的全程遍历搜索方式进行了改进，以获得较高的时间效率．     

海量散乱点的曲面重建算法研究

基于海量散乱点的曲面重建在机械产品测量造型、计算机视觉、根据切片数据的医学图像重建等领域中有重要应用.给出了一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息(包括测点法矢、曲面边界信息)的散乱点集为处理对象,自动生成物体表面的三角网格模型的算法.该算法首先根据测点的邻近测点估算曲面在该测点处的法矢,并采用优化的顺序对法矢方向进行调整以使各测点处的法矢都指向曲面外侧,最后用步进立方体算法输出三角网格模型.采用新的方法计算切平面,不但进一步提高了效率,而且改善了曲面边界及尖锐棱边区域的重建效果.还提出并解决了法矢方向传播中可能出现的局部“孤岛”问题.同时,提出了一种对海量数据进行空间划分的算法,从而大大提高了海量数据的处理效率.应用实例表明,算法效果良好     

利用OpenGL实现曲面重构图形显示

OpenGL已成为国际上通用的开放式三维图形工业标准，本文以双三次B样条曲面反求为例，研究了OpenGL在曲面反求过程中，三维数据的图形显示。     

汽车发动机风扇叶片的逆向造型与分析

以汽车发动机风扇为研究对象,采用ATOS光学测量系统对风扇表面数字化得到其三角网格模型,利用三角网格数据预处理技术、过渡曲面特征提取方法、三维重构及实体造型原理对叶片进行逆向造型,并对重构的模型进行光顺性和精度校检。获得符合设计要求的叶片实体模型。     

残缺网格模型的快速B样条曲面重建

针对残缺的三角网格模型,提出一种将网格模型的散乱数据点转化为有序阵列点再进行B样条曲面快速重建的算法.首先确定最小二乘平面上的一个矩形参数域,再构造出一个平面阵列点列,并部分映射到三维网格上;然后利用空间阵列点的邻域信息估计4个角点的空间坐标,并构造径向基函数曲面,用于补充空间阵列点列中残缺的数据;最后利用有序点列拟合的高效性构造B样条曲面.实验结果表明:该算法速度快、拟合精度高、鲁棒性强,重建的曲面具有良好的光顺性和可延伸性,适用于逆向工程中对经过数据分割后的网格模型的自由曲面重建.     

非矩形定义域上的散乱数据曲面重建的MUltiqUadric基函数拟合法

传统的Multiquadric基函数拟合散乱数据方法,只能用于定义域呈矩形拓扑的散乱数据集上,而逆向工程中通常遇到的是非矩形定义域上的散乱数据集,因此不能用传统方法。文章提出一种新的Multiquadric基函数拟合非矩形定义域上的散乱数据集。该方法首先找到一个与该散乱数据集所在曲面拓扑等价的参数曲面,通过将散乱数据点(xi,yi,zi)一一映射到此参数曲面,反求出其对应参数(ui,vi),由于(ui,vi)∈犤0,1犦×犤0,1犦,从而将非矩形定义域上的Multiquadric基函数拟合方法转化为传统的方法。将Multiquadric曲面与B-样条曲面进行了比较,指出了Multiquadric曲面优于B-样条曲面之处。     

径向基神经网络重建自由曲面的探讨

提出了采用神经网络重建自由曲面的方法,建立了用于曲面重建的径向基函数神经网络模型,提出并论证了神经网络用于密集散乱点曲面重建的方案,与常规的重构方法对比,分析了其优点和关键技术,着重讨论了径向基函数神经网络模型,仿真实验表明：采用二层的径向基函数网络,对单个曲面片的拟合精度和网络训练速度大大优于ＢＰ网,完全满足实用要求,具有一定的理论与实用意义。     

基于逆向工程的飞机曲面重建方法研究磁

介绍了逆向工程的基本知识,飞机曲面数据采集的一般流程;提出了点云数据预处理算法实现,包括点云滤波算法、点云数据精简算法和基于奇异值分解法的多视点云拼接算法,通过对数据的预处理,大部分数据噪声得以消除,数据量进一步简化,多视点云数据实现空间配准;研究了飞机曲面重建的数据处理流程,对飞机机体进行若干分区,按照点、线、面的建模处理流程对每个区进行独立建模;最后以Catia逆向建模模块对某型样机点云数据处理流程为例,详细探讨了飞机曲面重建的流程,精度验证等方法实现,实践证明,论文介绍的算法和处理方法切实有效,建模数据准确可靠。     

逆向工程的关键技术及其应用研究

全面论述了逆向工程的应用领域;讨论了坐标点的测量技术,说明了各种测量方法的特点和适用范围;阐述了逆向工程中曲面重建技术及存在的主要问题,提出了一种用Ｂ样条曲面重构复杂雕塑曲面的算法。该算法首先利用部分测量数据构造张量积的Ｂ样条网格曲面,通过确定适当的检查点,并计算检查点到所构造的Ｂ样条网格曲面间的距离,从而控制重构曲面的构造精度;文章最后给出了与通用ＣＡＤ／ＣＡＭ集成一体的曲面自动重建模块的主要功能。     

逆向工程中自由曲面的自适应采样与建模

介绍了将逆向工程与正向设计结合实现自由曲面模型重构的新方法 .由激光线扫描法测量曲面获取截面轮廓数据 ,采用准均匀 B样条逼近算法对离散数据进行拟合 ,然后进行 B样条曲线基于曲率特征的自适应采样以实现数据压缩 ,再生成三维造型软件 Pro/ E的接口文件 *.ibl,最后在 Pro/ E中重构曲面模型 .     

基于SOM的散乱数据点集的B样条曲面重建

利用自组织映射神经网络(SOM)技术对散乱数据点集进行B样条曲面重建时,往往存在网络学习时间过长和学习效果不理想等问题。提出了一种新的神经元初始化方法和分块学习算法,该算法首先运用主元素分析方法(PCA)对散乱数据进行分块,将拓扑结构为四边形的输出层神经元初始化在每块散乱数据的最小二乘平面上进行网络学习和训练,将分块学习得到的各网格曲面拼接成一个整体;然后对该整体网格曲面的边界和内部单独学习,得到一张逼近待重建曲面的双线性B样条曲面;最后对该B样条曲面误差进行了修正。实例证明,该算法可以明显地减少SOM网络学习时间,并改善网络学习效果。     

反求工程中的点云切片算法研究

提出了一种快速有效的点云切片算法．该算法基于空间栅格划分建立离散点之间的拓扑关联信息,通过高效的平面点云求交算法构造平面散乱点列;并基于多项式时间复杂度的混合式曲线重建算法实现了任意非均匀分布平面点列的多义线重组．应用实例表明：文中算法快速准确,稳定可靠．     

基于曲面局平特性的散乱数据拓扑重建算法

提出了一种基于曲面局平特性的,以散乱点集及其密度指标作为输入,以三角形分片线性曲面作为输出的拓扑重建算法.算法利用曲面的局平特性,从散乱点集三维Delaunay三角剖分的邻域结构中完成每个样点周围的局部拓扑重建,并从局部重建的并集中删除不相容的三角形,最终得到一个二维流形拓扑曲面集作为重建结果.该算法适应于包括单侧曲面在内的任意不自交的拓扑曲面集,并且重建结果是相对优化的曲面三角形剖分,可以应用于科学计算可视化、雕塑曲面造型和反求工程等领域.