逆向工程中基于特征的實(shí)體模型重建關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、由實(shí)物樣件的測(cè)量數(shù)據(jù)重構(gòu)其數(shù)字化模型是逆向工程的主要任務(wù)之一。與曲面模型相比，實(shí)體模型能夠更加完整、嚴(yán)密地描述物體的三維形貌，進(jìn)行精確的體積、慣性和重心計(jì)算，實(shí)體模型重建已成為逆向工程領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。特征是模型設(shè)計(jì)意圖的基本載體，實(shí)物樣件包含的特征信息對(duì)于重建符合設(shè)計(jì)表達(dá)的實(shí)體模型具有重要意義。本文對(duì)基于特征的實(shí)體模型重建進(jìn)行了深入的研究，實(shí)現(xiàn)了基于實(shí)體特征融合、曲面特征縫合的實(shí)體模型重建。主要研究?jī)?nèi)容和成果如下： 對(duì)數(shù)據(jù)分塊

2、技術(shù)進(jìn)行了研究。提出了基于法矢和面積準(zhǔn)則的邊檢測(cè)算法，通過種子網(wǎng)格的“區(qū)域生長(zhǎng)”將具有相似幾何屬性的三角片納入相同數(shù)據(jù)塊。實(shí)現(xiàn)了基于劣質(zhì)三角片剔除、碎片融合、鄰接塊整體合并、塊分解合并、塊邊界修正的分塊模型優(yōu)化。由于關(guān)鍵參數(shù)可調(diào)節(jié)，該算法具有良好的靈活性，能對(duì)三角網(wǎng)格模型進(jìn)行符合其特征構(gòu)造的數(shù)據(jù)分塊。 研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體特征識(shí)別技術(shù)。建立了包含九種幾何特征的基本特征庫，設(shè)計(jì)了具有良好擴(kuò)展性的基于BP網(wǎng)絡(luò)的特征識(shí)別器，提

3、出了基于截面形狀、開閉、凹凸等屬性自動(dòng)對(duì)特征進(jìn)行編碼的算法。經(jīng)過大量樣本訓(xùn)練后的特征識(shí)別器能從測(cè)量數(shù)據(jù)中有效識(shí)別特征的類型。 研究了實(shí)體特征參數(shù)提取技術(shù)。建立了測(cè)量點(diǎn)到特征基本面距離誤差的概率模型，提出了基于極大似然估計(jì)法的分塊數(shù)據(jù)擬合和特征幾何、方位參數(shù)的計(jì)算方法。提出了用馬氏距離評(píng)價(jià)特征與測(cè)量點(diǎn)的貼合程度并推導(dǎo)了平面、圓柱面、圓錐面的馬氏距離表達(dá)式。實(shí)現(xiàn)了基于仿射變換的特征參數(shù)優(yōu)化求精。 針對(duì)包含裁剪曲面的型面類零件

4、的模型重建，提出了用B樣條曲面整體覆蓋、通過邊界曲線或曲面求交剪裁的裁剪曲面重建方法。設(shè)計(jì)了基于基準(zhǔn)平面的數(shù)據(jù)點(diǎn)快速參數(shù)化算法；提出了基于有效點(diǎn)判別條件的孔洞識(shí)別算法，通過對(duì)孔洞區(qū)域的控制頂點(diǎn)施加頂點(diǎn)形狀保持條件確保了B樣條曲面擬合時(shí)最小二乘解的穩(wěn)定性；實(shí)現(xiàn)了基于誤差控制的B樣條曲面擬合和邊界曲線重構(gòu)。該方法具有符合設(shè)計(jì)意圖、曲面在孔洞區(qū)域具有良好的形狀一致性、曲面重構(gòu)精度高等特點(diǎn)。 對(duì)基于實(shí)體特征融合和曲面特征縫合的實(shí)體模型重

5、建技術(shù)進(jìn)行了研究。設(shè)計(jì)了具有良好交互性的模型特征樹對(duì)重構(gòu)特征和約束進(jìn)行有效管理。實(shí)現(xiàn)了重構(gòu)實(shí)體特征的參數(shù)化修改，使用戶可以基于設(shè)計(jì)意圖對(duì)重建特征進(jìn)行修正。提出了實(shí)體特征間約束的自動(dòng)識(shí)別、干涉檢查算法，實(shí)現(xiàn)了基于約束的實(shí)體特征融合與模型重建。研究了曲面間約束的自動(dòng)檢測(cè)和基于約束的曲面整體擬合，設(shè)計(jì)了用于型面類零件的B-rep實(shí)體模型重建的曲面自動(dòng)求交、裁剪和縫合算法。 以上研究成果已在實(shí)體模型重建軟件系統(tǒng)的研發(fā)中得到運(yùn)用并成功應(yīng)用