国家教育部博士点基金(20006992)
- 作品数：5 被引量：50H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 利用模糊神经网络实现逆向工程中的区域分割被引量：9
- 2004年
- 论文提出了一种改进的模糊自组织特征映射网络(fuzzySOFM),它不仅显著加快了聚类的速度,而且算法简单。该网络采用由数据点的坐标、估算出的法矢量和曲率构成的八维特征向量作为输入,快速地实现了逆向工程中点云数据的区域分割。与现有方法相比,该方法具有以下优点:第一,具有更高的聚类速度,并可以直接处理含噪声数据;第二,聚类的结果与数据输入的顺序无关;第三,能利用数据的隶属度快速提取出特征线数据,从而将基于面的分割和基于线的分割结合起来。实验结果证明了这种方法的有效性。
- 张力宁刘元朋张定华
- 关键词：模糊聚类数据分割逆向工程
- 基于等距线的叶片截面中弧线计算方法被引量：21
- 2006年
- 提出一种基于等距线的叶片截面中弧线提取方法。区别于以往的离散搜索方法,该方法将中弧线提取问题转化为求等距线自交点问题,并提出了相应的逐层细分求交算法和确定其它重要几何参数的方法。与离散搜索的方法相比,这种基于连续模型的方法可以较高的精度提取出中弧线,降低了算法复杂度。
- 张力宁张定华陈志强
- 关键词：等距线光顺叶片
- 一种基于神经元增长结构(GCS)的空间散乱点三角剖分方法
- 2005年
- 空间散乱数据点的三角剖分是逆向工程的关键技术,本文提出了基于一种动态神经网络———神经元增长结构(GrowingCellStructure)的空间三角剖分新方法。这种方法具有可以直接处理带有噪声的数据,无需对数据进行平滑处理,网格规模可控,算法简单,生成的三角网格形状好等优点。
- 张力宁张定华
- 关键词：三角剖分神经网络逆向工程
- 叶片前缘高精度重建方法研究被引量：11
- 2006年
- 叶片前后缘的形状对发动机的气动性能有非常重要的影响。对叶片前后缘的精确建模是高质量加工的前提。现有的叶片前缘大多为圆弧或椭圆弧。为了实现精确建模,本文首先运用一种基于带约束的最小二乘方法对数据点进行拟合,然后用拟合的结果作为初值,根据椭圆的极线性质进行更精确地求解。实例表明本文的方法在对椭圆弧的拟合中具有比Fitzgibbon方法更好的鲁棒性及更高的精确度。在重建前缘时,一些事先难以排除的出格点极大地影响了拟合精度,鉴于本文方法具有较好的鲁棒性,本文提出了以前缘点为中心,对于逐次增加数据点多次运用本文的拟合方法,最终排除出格点的方案。数据实验验证了这一方案的有效性。总之,本文提出的拟合方法非常适合于在逆向工程中对叶片前缘的重建。
- 张力宁张定华
- 关键词：航空航天推进系统叶片前缘最小二乘逆向工程
- 基于曲率图小波分解的平面曲线光顺方法被引量：10
- 2005年
- 针对在逆向工程的实践中常见的轮廓线的光顺问题,给出了一种先对曲率图进行小波分解,提取其低频部分作为新的曲率图,并利用几何Herm ite插值方法,生成G2连续的分段三次有理Bézier曲线,从而重建出光顺的产品轮廓曲线的新方法。该方法具有可直接处理含噪声的点云数据,插值给定曲率,容易实现局部光顺和整体光顺等优点。算例证明该光顺方法比起现有软件中的方法不仅光顺效果更好,而且执行效率更高。
- 张力宁张定华刘元朋赵西峰
- 关键词：光顺小波
