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径向基函数和神经网络技术在逆向工程中的应用研究
作 者: 王宏涛
导 师: 周儒荣
学 校: 南京航空航天大学
专 业: 航空宇航制造工程
关键词: 逆向工程 径向基函数 神经网络 模型修复 模型重建 三角网格模型 B样条曲面
分类号: TP183
类 型: 博士论文
年 份: 2006年
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内容摘要
逆向工程技术已在诸多领域中有广泛的应用,但仍有许多问题有待进一步研究。本文在已有研究工作的基础上,引入新的思想方法和数学工具,应用径向基函数和神经网络技术,深入研究了散乱点云模型重建和任意拓扑三角网格模型修复技术,以期拓展解决问题的技术手段,在某种程度上改进现有方法的效果、效率和稳定性等。论文的主要研究内容和成果概括如下:1.提出并实现了一种基于径向基函数神经网络的三角网格模型修复算法。该算法以孔洞边界附近若干重相邻三角片的顶点作为样本数据训练神经网络,运用已训练好的网络实现填充孔洞的三角片顶点的坐标值优化,并对三角片的形状进行优化调整,最终实现模型的修复。通过与国际著名逆向工程软件Geomagic进行对比测试,表明算法的修复速度较快、效果较好。2.研究了基于径向基函数的体数据场技术,提出了一种修复三角网格模型的算法。该算法使用径向基函数建立孔洞曲面的隐式方程,将新增三角片顶点映射到孔洞曲面上,可实现一般孔洞、岛屿孔洞和非封闭孔洞等多种类型孔洞的修复。算法可以保证最终修复的孔洞曲面同其周围曲面保持良好的几何一致性,尤其对曲率变化急剧部位处孔洞的修复获得了良好的、优于国内文献中报道的效果,对数据缺损比较严重的孔洞的修复效果不逊色于Geomagic软件。提出了一种运用径向基函数建立颜色场的巧妙算法,实现了带颜色属性的三角网格模型孔洞的修复,获得了良好的效果。3.研究了基于紧支撑径向基函数的模型重建技术,提出了一种点云简化算法,并运用紧支撑径向基函数实现了简化后点集的隐式曲面模型重建及其误差分析;提出了一种新颖巧妙的思路,运用紧支撑径向基函数实现了三角网格模型顶点的隐式曲面重建,基于体数据场方法和步进立方体算法实现了三角网格模型等距面的生成,解决了等距自交问题,可与快速原型制造、数控加工实现集成。4.研究了基于自组织映射神经网络的模型重建技术,提出了一种神经元初始化方法,采用对散乱点云分块学习的策略,显著提高了神经网络的学习效率,并改善了网络的学习效果,实现了光滑B样条曲面模型重建;运用基于自组织映射神经网络的自适应参数化方法完成三角网格模型的四边界域内数据点的参数化,综合考虑曲面重建精度、光顺性以及曲面片拼接的连续性等因素,实现了一种具有较强实用性的三角网格模型分片光滑B样条曲面模型重建算法。本文的研究结果用大量应用实例进行了验证。
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全文目录
摘要 4-6 Abstract 6-14 第一章 绪论 14-29 1.1 逆向工程的基本原理及其应用 14-15 1.2 逆向工程的研究内容 15-23 1.3 RBF 和神经网络技术在逆向工程中的应用研究现状 23-25 1.4 本文的选题背景和研究内容 25-29 第二章 RBF 和神经网络基本理论 29-41 2.1 RBF 基本理论 29-34 2.2 神经网络基本理论 34-40 2.3 本章小结 40-41 第三章 基于RBF 神经网络的三角网格模型的修复 41-59 3.1 三角网格模型的基本描述 42-44 3.2 三角网格模型孔洞的基本类型和相关定义 44-45 3.3 三角网格模型孔洞的检测 45-46 3.4 修复方法的描述 46-55 3.5 本章小结 55-59 第四章 基于RBF 的三角网格模型的修复 59-75 4.1 一般孔洞的修复 59-62 4.2 岛屿孔洞的修复 62-63 4.3 非封闭孔洞的修复 63-64 4.4 带属性的三角网格模型孔洞的修复 64-66 4.5 应用实例 66-73 4.6 本章小结 73-75 第五章 基于CSRBF 的模型重建 75-89 5.1 点集简化及其基于CSRBF 的曲面重建 77-82 5.2 基于CSRBF 的等距面生成 82-86 5.3 关于 CSRBF 支撑半径取值的讨论 86-87 5.4 本章小结 87-89 第六章 基于SOM 神经网络的模型重建 89-113 6.1 B 样条曲面重建基本理论 90-93 6.2 基于SOM 神经网络的散乱数据B 样条曲面重建算法 93-101 6.3 基于SOM 神经网络的分片光滑B 样条曲面拟合 101-111 6.4 本章小结 111-113 第七章 总结与展望 113-115 7.1 全文工作总结 113-114 7.2 今后工作展望 114-115 参考文献 115-125 致谢 125-126 在学期间的研究成果和发表的学术论文 126
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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