具有复杂轮廓特征的实体模型重建方法

基于特征的模型重建是结构类零件实体模型重建的一种重要方法。借鉴正向设计的思想，提出了通过创建截面轮廓线来重建一类具有复杂轮廓特征的方法：首先选取合适的轮廓截面并得到截面轮廓数据点，然后排序轮廓数据点、识别轮廓线型、拟合分段曲线以及提取约束关系，进而实现截面轮廓的约束拟舍，从而得到满足有效约束的截面轮廓线；将截面轮廓线以某种扫掠方式形成实体特征，根据特征之间的依赖关系，运用实体布尔操作将各实体特征“组合”为实体模型。重点研究并实现了其中的关键技术——基于约束的截面轮廓重建方法，并用实例验证了方法的有效性和稳定性。     

基于零件实体模型面向工艺规划的特征提取研究

主要解决准确、有效地从零件的实体模型中获取CAPP系统所需的零件工艺信息的问题，重点研究特征库的定义和特征提取的方法，以期在CAPP系统的零件信息输入方面提高自动化水平。     

钣金零件特征识别方法的研究

从面向特征识别的角度，对钣金零件的特征进行了分类，并采用图结构描述分类特征。在此基础上，将特征识别的过程分解为模型有效性检查和基于图匹配的特征提取，所识别出的特征，可根据后续应用的需要重构出新的特征模型。     

基于属性邻接图的制造特征识别方法

制造特征的识别是实现CAD／CAPP／CAM集成的关键技术,既要将特征交互的区域合理分解,又要避免在识别过程中把单个特征不恰当地分解为两个或多个特征,本文使用辅助面、延伸面相结合的方法,对零件的属性邻接图表示进行扩展,同时引入了联合加工特征的概念及识别方法,使扩展后得到的图被分解后能够真实地表示零件的制造特征,从而使加工的推理胡切、更快捷。     

基于特征的轴系零部件三维实体模型的建立与拼装

基于三维CAD软件Solid Edge环境,采用二次开发技术和参数化设计技术,提出了基于特征设计轴系零部件的思路,并对该CAD系统中的轴特征拼接平台、轴系零部件的装配平台、特征库和特征参数的数据库的建立进行了详细的论述.     

基于自标定算法的钢管截面轮廓测量方法研究

为实现螺旋钢管生产过程中钢管截面在线非接触测量 ,本文提出一种利用光学位移传感器对螺旋管截面尺寸形状在线检测的方法。在介绍了测量方法原理的基础上 ,开发了一套用于测量系统自标定的标定算法。通过系统标定实验和对 5 0mm钢管截面简单测量实验证明了自标定算法和截面测量算法可靠。为进一步建立完善的螺旋管在线测量系统奠定了理论和实验基础。     

基于UG实体模型的特征信息提取技术研究

CAPP系统用“制造特征”来产生与零件加工探作相关的信息。然而,这些制造特征信息在传统的CAD系统中并没有明确的包含。本文尝试着集成特征识别技术和基于特征的设计技术实现从设计特征模型中提取出制造特征。而且,随着“全息模型”技术的发展,产品的三维设计模型中逐步包含了一些CAPP系统所必需的零件信息,如零件表面粗糙度、几何公差和基准等。本文也提出一种方法将它们从零件模型的工程数据库中提取出来。     

基于特征技术的工序图自动生成研究与实践

首先建立了工序图的信息模型,并将之实现为面向对象的数据模型,依据轴类零件的集成产品数据和工艺计划的推理结果部分自动生成工序图。     

基于液面的产品截面轮廓反求工程

提出了一个新型的产品轮廓反求的逆向工程系统,其中轮廓数字化扫描方法以液体作为测量介质,液体的液面与产品之间形成的交线即为要测量的产品的截面线。采用光学系统采集图像,然后通过计算机图像处理技术抽取边缘获得轮廓数字点,利用现有主流CAD软件处理系统进行三维模型的构建和模具的设计。研究了基于液面的产品轮廓反求系统的原理、组成和系统软件与硬件的设计。     

由机件实体模型自动生成零件图

在AutoCAD中，零件实体模型与工程图之间呈现双向关联，工程图之间也相互关联，基于它们之间的这种关联关系，介绍由零件实体模型自动生成零件图的方法与技巧，重点介绍了各基本视图、全剖视图、局部剖视图及断面图等二维视图的生成方法。     

实体造型特征识别技术的研究

从实体构造、特征识别系统原理出发，阐述了具有代知瞄的特征识别方法，并对其进行分析。运用基于边界匹配的特征识别方法设计一实例实现了特征信息的提取。     

基于属性邻接图的轴类零件制造特征识别方法

CAD系统与CAPP系统的集成是企业内部各种应用系统集成的基础,制造特征的识别是实现CAD/CAPP集成的关键技术。本文应用基于属性邻接图的方法在AC IS平台上对轴类零件的制造特征进行识别,有效地识别出该类零件的主特征和常见的辅助特征,并利用AC IS提供的类库提取模型底层的几何参数,从而得到定义各项特征所需的几何尺寸信息。最后以XML中性文件的形式输出识别结果,为后续进行的工艺自动生成提供初始数据。     

基于实体模型的加工特征提取与识别

提出一种加工特征提取与识别的新方法。在生成有向边 -面图的基础上提取特征 ,并识别出凸起 ,凹陷和开特征     

一种基于LLE特征融合的故障识别方法

针对传统的故障识别中未能充分利用特征信息的问题,提出一种基于局部线性嵌入(LLE)特征融合的故障识别方法,通过初步提取信号时域和时频域的特征获得原始特征集,利用LLE算法对原始特征集进行二次特征提取,进一步融合两组特征集并使用KNN算法进行故障识别。仿真信号数据分析与实际故障分析证明了所提方法对故障样本识别的可行性和有效性。     

基于特征矩阵和神经网络的铝型材整体壁板外形识别

针对铝型材整体壁板的外形特征和设计要求，提取出9种典型壁板并构建出对应的壁板特征矩阵和目标矩阵。采用神经网络分别对带与不带噪声的整体壁板特征识别进行了研究、训练和测试，测试结果显示，采用矩阵构造的神经网络对壁板特征识别继承了神经网络的优点，可扩充性好，解决了整体壁板挤压模具CAD专家系统关于特征识别的前处理瓶颈问题。     

基于语义的特征分离与结合

针对21／2维特征模型,应用基于语义的特征识别方法加工特征的识别。结合实例介绍了21／2维特征的生成语义和加工语义,在特征转换过程中不同语义邻接特征的分离。以及相同语义特征转换而成的加工特征之间的结合。最后介绍了基于特征语义的特征识别的流程。     

基于图的特征识别中体特征的生成方法

提出了一种把特征面表示转换成特征体表示的新方法，该方法首先利用特征面表示的几何信息与拓扑信息对相交特征的边界进行恢复，并对相关特征面进行适当的延拓构造特征的壳体；然后根据特征的加工顺序，用特征壳体逐次分割毛坯去除体，进而得到加工特征体表示。这种方法对任意类型的特征均可统一处理。     

基于特征匹配的螺柱视觉识别方法研究

提出了一种基于特征匹配的螺柱视觉识别方法。该方法将螺柱识别与定位过程分为两步:训练和识别。在训练阶段,完成螺柱样本特征库的建立;在识别阶段,检测待识别图像中螺柱的类型和位姿数据,为分拣提供准确的螺柱类别及抓取位置信息。实验结果表明,该方法能够对视场范围内任意摆放螺柱实现准确识别与定位。     

三维模型特征识别中的神经网络方法

将神经网络方法运用到三维模型的特征识别问题是一种新的尝试，对于用神经网络解决拓扑性的、不易被形式化的这类问题具有积极意义。本文综述了近10年来各种基于神经网络的三维模型特征识别技术，介绍并分析了三维模型拓扑数据的矢量化方法、不同神经网络模型的识别算法，以及基于层分解技术的特征自组织识别等，可帮助相关领域的研究人员较为完整地了解该领域的研究成果和发展方向。