基于信息继承的快速分层处理算法研究

分析了现有STL(STereoLithography)模型分层处理算法的优缺点 ,并在此基础上提出了一种基于信息继承的加快分层处理速度的算法 .该算法根据三角形面片的最小z坐标建立了分层关系矩阵 ,利用该分层关系矩阵可大大提高搜索与分层平面相交的三角形面片的搜索效率 ,从而提高了分层算法的效率 .该算法不但吸取了现有分层处理算法的优点 ,而且在计算第Ⅰ层的轮廓线时 ,继承和充分利用了第Ⅰ 1层已经有的几何邻接关系 ,加快了轮廓线的生成速度 .实际应用表明 ,该算法高效、稳定、可靠 .

基于层间信息继承的金属增材制造扫描线填充算法

金属增材制造具有快速、无模具、自由成形复杂结构的特点,已经成功应用于航空、航天、模具、医疗等领域。随着制造零件的复杂程度和体积的不断增加,三维模型的数据量增大,数据处理所需要的时间大幅增加,尤其是路径规划所需的时间陡增,这已经成为制约该技术应用的主要瓶颈,亟需解决。为了减少路径规划所需的时间,基于增材制造连续两层之间轮廓相似这一基本事实,将三维模型切片得到的二维轮廓按特征进行分组,提出层间信息继承算法,充分利用上一层计算的填充路径信息,快速计算出当前层的填充路径。该算法无需计算每条扫描线与当前层众多轮廓环的交点,极大减小了路径填充的计算量,加快了填充速度。实验结果表明,该算法整体的计算效率明显高于传统路径填充算法,尤其对于等截面或截面连续变化的模型,该算法的加速效果尤为突出。

演化排列优化拉丁超立方设计方法

拉丁超立方设计是最常用的计算机试验设计方法之一,针对现有拉丁超立方设计方法采样一次性且难以兼顾设计的空间均匀性和计算效率的问题,提出了一种演化排列拉丁超立方试验设计方法。通过对小样本设计的演化、排列信息继承和扩充等操作,以较小的计算量实现了样本的扩充与优化。此外,所提方法可以兼顾现有样本和新增采样点之间的关系,实现样本的序列扩充,这在实际近似建模过程中十分方便。通过多组数值试验,验证了本文方法在空间均匀性和计算效率等方面的优越性。

一种基于类树的静态数据结构软件水印方法

提出一种基于类树的静态数据结构软件水印方法,该方法利用类树结构表示水印信息,描述了基于类树的信息嵌入过程,并给出了包括计算水印范围、选取水印、水印分解、嵌入水印和伪装设计5个步骤的软件水印自动生成流程。