基于加工特征的B-rep模型几何变换算法

为了真实反映加工过程中零件的几何变换情况,对边界表示法模型的特征尺寸的改变和特征的删除方法进行了研究。基于拓扑结构保持不变的前提下,提出了通过延长特征邻接边实现面特征在法向方向上尺寸改变的几何更新算法和几何形状规则的特征的删除算法,针对几何形状不规则的非独立特征,提出了通过面对齐和合并面处理来实现特征删除的算法。经过几何变换后,确保零件模型面壳封闭,保证模型的合理性和完整性,能够通过模型重构映射零件的实际加工情况。最后通过软件实例验证了方法的可行性。

基于BP神经网络的特征识别

特征识别是从零件模型中获取相关特征信息,这些特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP和CAD集成的关键。由于零件模型包含的特征种类繁多,特别是特征之间存在交叉,使得特征识别的难度较大。该文论述了一种基于BP神经网络的特征识别方法,探讨了如何将特征表示为神经网络的输入表达式,如何确定神经网络神经元的维数,以及利用该神经网络进行特征识别的方法。实验实例证明了该文方法的有效性,从而为特征识别和维护提供了一种新的有效方法。

CAID系统的数据结构

提出一种ＣＳＧ与Ｂ－Ｒｅｐ混合结构，它是为满足参数化设计、复杂曲面展开、有限元分析、制造的需要而设计的，其主要特点是建立产品的参数化模型，构造出各零部件的加工过程，并引入产品的特征信息及虚边（边类型）解决类似半翼边数据结构定义的问题。

边界模型布尔分割环自动识别

布尔分割环是设计特征在边界模型上造型的痕迹,其自动识别是后续设计特征自动重构的基础.在对特征造型过程形状演化分析基础上,提出一种布尔分割环几何表示和自动识别构建方法.首先依据边界的凹凸特性及顶点的邻接特性构建边界模型的特征顶点邻接图,并对邻接图开展顶点节点树搜索;然后将搜索方法分为初始节点选择、节点增长、搜索评估和反向传播4个步骤,在节点增长步骤中,采用相邻节点到特征面距离最小判定方法及顶点虚拟邻接构成伪边的方法,实现分割环的封闭和特征面的有效分割.实例结果表明,该方法能够从复杂特征相交形成的交线中自动识别和构造出布尔分割环.

拉伸类特征的高效实现

在特征造型系统中,对于复杂零件的造型,特征实现的效率问题越来越突出。对于拉伸类特征:孔、槽、凸台等,通常将其特性轮廓线拉伸形成标准特征体,然后用布尔操作与基本体结合。但是,由于布尔操作存在效率低、操作的可预见性差等问题,效果并不令人满意。针对这些问题,我们提出了布尔操作的一种替代,将轮廓线直接拉伸到实体的边界。该算法作为一种有效的造型手段,已在特征造型系统ZD-MCADII中用于拉伸类特征的实现。