语义特征造型中特征识别技术的研究

摘要

特征造型技术作为新一代CAD/CAM集成系统的关键技术之一，是产品设计的核心。建立一个基于特征的、统一而完备的产品信息模型是必要的，它可以实现模型的可编辑性和易维护性。语义特征造型是—种可声明的特征造型方法，它不仅能提供描述详细且定义良好的特征语义，而且在整个造型过程中能有效地维护整个特征的语义。这种造型方法把特征造型的形状信息和功能信息结合在一起组成了特征的语义。由于现有的特征造型技术大都是针对规则形状的，而随着实际应用中越来越多的涉及到自由曲面特征，针对这类特征利用现有的方法会产生很多的问题，因此这是需要解决的一个问题。特征识别是一种从实体设计模型中提取加工特征的方法，它构成了计算机辅助设计，计算机辅助工艺设计(CAD/CAPP)之间的理想接口。经过这些年来的研究发展，先后提出了许多种有效的自动加工特征识别方法。
　　 本文针对传统的特征识别方法存在的不足之处，分析了造型过程中与特征识别相关的操作过程，并提出了的特征参数化定义，研究了自由曲面特征的模板匹配识别方法，并对其不足之处改进，提出了基于模板进化的自由曲面特征识别方法。首先给出了自由曲面特征的参数化定义，在此基础上对此定义的完整性进行了分析。接着从特征的参数化定义入手，提出了特征识别方法的参数化定义及方法有效性的一般性判定规则。其次，在原有的模板匹配识别方法基础上，利用参数化思想重新给出该方法步骤及其有效性分析。针对模板匹配方法的缺点，对其进行改进，提出了基于模板进化的自由曲面特征识别方法。该方法模拟生物学的进化思想，首先利用模板匹配方法找出了特征库中目标特征的最佳匹配对应特征，再利用两次进化过程，分别对参数值和参数映射进化，得到目标特征基面上最适合的对应特征。利用基于特征的参数变形，将目标特征的基面分离出来。最后从前面得到的最佳匹配特征出发，进行一个新的进化特征识别过程，得到了最终的特征识别结果。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 CAD技术简介

1.1.1 CAD技术发展历程

1.1.2 CAD技术发展趋势

1.2 特征识别技术

1.2.1 特征识别技术概况

1.2.2 特征识别技术的发展现状

1.3 自动特征识别简介

1.3.1 基于边界匹配的特征识别方法

1.3.2 基于体积分解的特征识别方法

1.4 课题来源及研究内容

第2章 语义特征造型及HUST-CAID系统

2.1 语义特征造型分析

2.1.1 语义特征造型特点

2.1.2 语义特征造型的维护

2.2 特征造型过程分析

2.3 HUST-CAID系统数据结构

2.3.1 HUST-CAID系统的B-rep数据结构

2.3.2 HUST-CAID系统的CSG数据结构

2.4 本章小结

第3章 特征形式化定义及自由曲面特征参数化定义

3.1 特征的形式化定义

3.2 特征的分类

3.3 自由曲面特征的参数化定义

3.3.1 自由曲面特征的参数结构

3.3.2 自由曲面特征的参数化定义

3.4 自由曲面特征的参数化定义规则

3.5 本章小结

第4章 模板匹配特征识别方法

4.1 特征识别方法的参数化定义及分析

4.2 特征识别的相关过程分析

4.2.1 确定特征类

4.2.2 实例化特征

4.3 模板匹配特征识别方法

4.3.1 豪斯多夫距离原理

4.3.2 模板匹配特征识别方法

4.3.3 模板匹配特征识别方法的有效性验证

4.3.4 模板匹配特征识别方法的复杂度分析

4.3.5 模板匹配特征识别方法的局限性分析

4.4 本章小结

第5章 基于模板进化的特征识别方法

5.1 进化计算的简述

5.2 进化计算特征识别方法的相关概念

5.3 进化计算的特征识别通用算法

5.4 基于模板进化的自由曲面特征识别算法及复杂度分析

5.4.1 基于模板进化的特征识别算法过程

5.4.2 基于模板进化的特征识别算法时间复杂度分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

致谢