基于RBF混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自由曲面特征重構(gòu)的研究.pdf

1、特征造型技術(shù)是CAD/CAM集成系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，是產(chǎn)品模型設(shè)計(jì)的核心。在利用當(dāng)前基于歷程的特征造型系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和修改過(guò)程中，特征重構(gòu)技術(shù)尤其重要。重構(gòu)的效率將隨著模型復(fù)雜程度的提高呈線性增長(zhǎng)，現(xiàn)有的特征造型系統(tǒng)中所用到的重構(gòu)技術(shù)基本上都是基于規(guī)則形狀特征的，隨著特征造型技術(shù)的發(fā)展，涉及到不規(guī)則曲面的問(wèn)題越來(lái)越多，對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)新的幾何模型所需的時(shí)間將會(huì)更長(zhǎng)且模型重構(gòu)的效率不高。這已成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。本文針對(duì)目前的特征造型中

2、只包含少數(shù)(如棱柱形和圓柱形)規(guī)則圖形，并且在大樣本空間下，對(duì)測(cè)量散亂點(diǎn)曲面建模的精度不高的問(wèn)題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與特征重構(gòu)技術(shù)，進(jìn)行了深入的研究，其主要工作如下： 1.分析了語(yǔ)義特征造型的基本理論及特征的表示方法。引進(jìn)了自由曲面特征，以HUST-CAID(哈爾濱理工大學(xué)計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)造型設(shè)計(jì)系統(tǒng))語(yǔ)義特征造型系統(tǒng)為例，闡述了自由曲面特征的設(shè)計(jì)、創(chuàng)建過(guò)程及重構(gòu)順序。 2.提出特征造型中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自由曲面重構(gòu)機(jī)制，采用

3、層次性劃分和模塊化的思想，創(chuàng)建了基于RBF的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFMNN)模型。通過(guò)RBFMNN對(duì)大樣本集的訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)特征提取，大大提高了曲面重新建模的精度，增強(qiáng)特征重構(gòu)的魯棒性和容錯(cuò)性。 3.為了減少自由曲面特征重構(gòu)的冗余數(shù)據(jù)，提高重構(gòu)效率并將三維模型的拓?fù)涿枋鲛D(zhuǎn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的矢量數(shù)據(jù)，本文對(duì)重構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理做了詳細(xì)的研究，提出了重構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理的改進(jìn)算法或方法。 4.對(duì)自由曲面特征重構(gòu)方法進(jìn)行優(yōu)化，并制定了重構(gòu)精度評(píng)價(jià)方案