SOFM和NURBS为基的散乱数据点自由曲面重构

利用自组织神经网络对原始曲面上的散乱数据点进行聚类,应用Unigraphics软件中的NURBS对聚类数据进行曲面重构,以获取原始曲面的CAD数字化模型。具体方法是利用Unigraphics软件设计原始曲面,在所设计的原始曲面上随机设置大量的散乱点数据,应用MATLAB中的神经网络工具箱中的自组织神经网络,对原始曲面上的散乱点数据进行聚类,获取样条曲线,再应用Unigraphics软件中的NURBS完成曲面重构。

基于ANN-NURBS的散乱数据点自由曲面重构

探讨了曲面三维密集散乱点数据的几何建模方法。按照先压缩后拟合的两步方法重构策略,实施基于ANN-NURBS的散乱点自由曲面重构。提出了基于人工神经网络(ANN)的散乱数据点的拓扑矩形网格重建方法并建立了神经网络模型。该模型利用神经元对曲面散乱点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系,结点连接权矢量集作为对散乱点集的工程近似化并重构曲面样本点的内在拓扑关系。算例表明,该方法可实现三维密集散乱点数据自组织压缩,生成期望疏密程度和精度的矩形拓扑网格,并可有效保持原数据点集的拓扑特征,从而实现了基于NURBS的大规模散乱数据点的精确曲面重构。

基于RBF神经网络NURBS的散乱数据点自由曲面重建

根据径向基函数(RBF)神经网络可以用任意精度逼近任何非线性函数,以及强大的抗噪、修复能力等优点,该文采用RBF神经网络模型进行自由曲面重构,建立了适合曲面重构的径向基函数网络模型。进行了理论分析,并在非均匀有理B样条(NURBS)曲面上做了仿真试验。结果表明:该模型不仅能够有效地逼近不完善的、带有噪声的曲面,而且学习速度很快,提高了对破损、不完全曲面重建的效率和精度,得到的曲面光顺性好。

基于MATLAB的叶片四次NURBS曲面反求重构及分析

为了提高涡轮增压器叶片曲面反求设计的精度和光顺性,在MATLAB环境下,基于曲面型值数据,利用双四次NURBS理论与方法,通过编程和大量计算等,重构了叶片曲面模型。经过与双三次NURBS叶片曲面模型误差的数据分析和图形对比,结果表明:四次NURBS曲线的误差和波动要小于三次的误差和波动;升高一次的四次NURBS曲线曲面反求设计具有更高的造型精度和光滑度。研究结论有助于在工程实践中,对复杂的自由型曲线曲面逆向工程的高效数据计算,为更精准、更光滑造型等提供支持和借鉴。

基于小波变换和NURBS的自由曲面重构的去噪处理

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,在时间和频率上都有很好的局部性。借助时-频局部分析特性,小波分析理论已成为信号去噪处理的一种重要的工具。介绍了小波分析理论在曲面去噪中的应用,在所设计的原始曲面上随机设置噪声,对含噪声的原始曲面型值点数据进行小波分解,提取低频分量,再应用UG软件中的NURBS完成曲面重构,并对曲面重构精度进行了分析。

反向工程中NURBS曲面CAD重构技术研究

CAD几何模型重构技术是反向工程RE(Reverse Engineering)技术的核心,NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)方法因其表示法的形状控制灵活性,在曲面造型和曲面重构中具有重要作用。针对CAD曲面重构技术进行研究,并对NURBS曲面重构提出一种新的构建方法,将每个数据点相对应的有理基函数的参数值最大化,所得函数值作为数据点的参数值来构造NURBS参数曲面。最后通过实例证明了该方法的有效性。

基于NURBS曲面重构的汽车轮毂帽逆向设计

逆向工程作为一种先进、快捷和实用的现代设计方法得到了学术界和企业界的认同,并得到了广泛应用。文中以汽车轮毂帽为逆向研究对象,采用三坐标测量机采集实物原型表面的一组特征数据点,并运用Unigraphics软件对特征数据点进行NURBS曲线和曲面拟合,生成三维原型数字化模型。

基于NURBS造型的复杂曲面零件反求工程研究

讨论反求工程技术的实现过程 ,阐述数据处理、曲面和模型重构以及利用CAM数控加工出样件的整个过程 ,特别提出点云数据网格化方法以及通过调用OpenGL库函数来进行NURBS曲面重构并生成效果逼真的三维模型的实现方法。

基于粒子群优化算法的三维点云NURBS曲面重构研究

针对Delaunay三角化等传统方法在逆向工程曲面重构过程中存在着精准度不足、处理高维非线性问题时效率低等问题,提出一种基于粒子群优化算法的三维点云NURBS曲面重构方法。通过曲面参数化和曲面拟合两个关键步骤,使用粒子群优化算法确定出控制点、节点矢量和权因子等NURBS曲面参数,实现了NURBS曲面重构。最后使用包含了开放、半封闭、封闭、实际扫描、多分支和自我交叉等5种不同类型具有代表性的曲面模型对算法进行验证。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性、准确性和灵活性。

基于NURBS技术的点云数据曲面重建研究

在反求工程中,点云数据的曲面重建质量直接关系到结果的精确性和实用性。本文基于N U R B S技术对点云数据的曲面重建过程进行了研究,建立了点云数据预处理和曲面重建的算法,通过实验验证了文中算法的正确性。

建筑复杂异形构件实体化智能逆向建模方法研究

为了实现建筑复杂异形构件的自动、快速、分级实体化建模,提出了一种基于三维点云的智能逆向实体化建模方法。以上海音乐厅的科林斯柱头为例,首先,采用双边滤波算法对三维激光扫描仪采集的原始点云数据进行平滑预处理;之后,基于Python语言的Pymeshlab模块、rhinoscriptsyntax模块、scriptcontext模块对Meshlab和Rhino软件进行了二次开发,依次提出了基于泊松表面重建的三角面片网格生成方法、四边面网格重建方法、非均匀有理B样条(NURBS)多重曲面重建方法;最后,根据实体模型的使用用途,提出了不同精度、不同存储等级、不同数据格式的实体模型自动生成方法。研究表明,该方法显著提高了建筑复杂异形构件实体模型构建效率,节省了传统人工处理模型的时间与成本,可为建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)智能建模、智能预拼装、智能有限元分析等工作提供重要支撑。

逆向工程与曲面重构技术

重点分析逆向工程中常用的三种曲面重构方法,即B样条曲面、NURBS曲面及三角Bézier曲面的构造理论及方法,并介绍获得高质量重构曲面所必须的几项关键技术,即曲面点云数据的获取技术、测量数据的分割技术,曲面拟合及光顺技术。

反求工程技术在复杂曲面重构系统中的应用

论述了针对注塑零件复杂曲面的反求设计,提出运用CCD白光光栅非接触工业相机采集点云数据,将点云数据加载到Geometric软件中,利用NURBS曲面重构方法和插值算法,进行点云数据筛选,构造点云特征网格和曲面拟合,得到点云曲面的三维重构。实践证明,基于Geometric系统的NURBS曲面重构方法,在复杂曲面为原型实体重构的反求设计中具有理想的应用价值。

汽车仪表板模型表面的反向工程重构技术

曲面重构技术是反向工程的重要组成部分,在工业制造、医疗、艺术、军事等应用领域意义重大,已成为国内外的研究热点。对于反向工程的研究内容,数据获取方法、曲面重构技术理论和相关软件进行了介绍,并举例重点阐述了一些典型的方法。

逆向工程中的曲面模型重构

叙述了逆向工程的概念及其系统模型和关键技术;着重介绍了曲面模型重构的常用方法和相关技术;详尽论述了曲面模型重构在工程中的综合应用;列举了用多种软件交互式地对鼠标表面进行模型重构的实例。

逆向工程的车身三维造型数字化技术

针对汽车车身设计的特点,提出基于逆向工程技术的车身数字化设计平台框架,并对车身复杂曲面的造型方法和实施逆向工程的关键技术进行研究.首先根据已有的汽车车身外形,采用逆向工程技术和数字化技术,依据STEP标准建立起车身数据的统一数据模型,建立相应的工程数据库;然后,通过分布式PDM解决数据集成和过程集成,把车身数字化设计系统的各个子系统综合起来,最后,利用网络协议和分布式操作平台,架构车身虚拟数字化设计平台.

基于Imageware的卡扣模型曲面重构技术

曲面重构技术是逆向工程的重要组成部分,在工业制造、医疗、军事等应用领域意义重大。对曲面重构技术理论和imageware软件进行了介绍,并举例阐述了针对不同类型曲面应用imagaware软件进行曲面重构的典型方法。

逆向工程中模型曲面快速重建的研究

对于各种逆向工程软件而言,曲面的直接快速重构逐渐发展为主流趋势。本文介绍了如何对自由曲面进行NURBS化重构的基本操作流程;使用典型的实际案例对曲面阶段的形状模块和Fashion模块下的不同曲面进行形状处理方法的研究分析;对曲面快速重建的主要特点和优缺点进行总结,找出其主要应用领域和未来前景。

反求工程的一种曲面插值算法

提出并实现了一种利用数据点特征的NURBS曲面重构方法—NURBS曲面插值方法,在插值过程中,针对测量数据点的分布不均匀性,通过累积弦长法构造非均匀节点矢量,保证了曲面的插值精度。

曲面重构技术在汽车座椅横梁逆向设计中的应用

以逆向工程为基础,以汽车座椅横梁为研究对象,采用非接触照相式三维扫描仪获取座椅横梁的点云数据,利用CATIA软件对点云数据进行取样和降噪等前处理后,进行逆向设计并进行曲面外形分析。结果表明:通过NURBS曲面重构技术可快速改进产品原型,为汽车覆盖件开发提供了重要途径。