[發(fā)明專利]一種基于樣條曲線的拓?fù)鋬?yōu)化后幾何模型建模方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010890732.8 | 申請(qǐng)日: | 2020-08-29 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112182794A | 公開(公告)日: | 2021-01-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 閻琨;王博;閻軍;李堯;蔡賢輝 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 大連理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F30/17 | 分類號(hào): | G06F30/17;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/08 |
| 代理公司: | 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212 | 代理人: | 姜威威;李洪福 |
| 地址: | 116024 遼*** | 國(guó)省代碼: | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 曲線 拓?fù)?/a> 優(yōu)化 幾何 模型 建模 方法 | ||
1.一種基于樣條曲線的拓?fù)鋬?yōu)化后幾何模型建模方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:建立目標(biāo)結(jié)構(gòu)的雙層模型,并進(jìn)行網(wǎng)格劃分;
S2:對(duì)劃分網(wǎng)格后的雙層模型的外層進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化,得到拓?fù)鋬?yōu)化后的雙層模型;
S3:沿著優(yōu)化后的雙層模型的外層輪廓線進(jìn)行控制點(diǎn)選取;
S4:采用漸進(jìn)篩點(diǎn)方法或改進(jìn)后的漸進(jìn)篩點(diǎn)方法對(duì)取出的控制點(diǎn)進(jìn)行篩選,得到篩選后的控制點(diǎn);
S5:采用樣條曲線將篩選后的控制點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行連線,得到雙層模型的輪廓線條;
S6:采用雙層模型的輪廓線條對(duì)機(jī)匣雙層薄壁結(jié)構(gòu)的外層進(jìn)行面分割,得到拓?fù)鋬?yōu)化后幾何模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于樣條曲線的拓?fù)鋬?yōu)化后幾何模型建模方法,其特征在于,所述漸進(jìn)篩點(diǎn)方法包括如下步驟:
S4-1-1:定義沿著優(yōu)化后的雙層模型的外層輪廓線選取的坐標(biāo)點(diǎn)為初始輸入數(shù)組Pt,所述初始輸入數(shù)組Pt坐標(biāo)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為n,排列出其中所有n-1個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的組合,對(duì)每一個(gè)組合使用樣條曲線進(jìn)行插值,構(gòu)造篩選后的n條曲線;
S4-1-2:引入影響值δ表示曲線模擬程度,將篩選后的n條曲線分別與優(yōu)化后的雙層模型的外層輪廓線進(jìn)行比較,得到n組δ的取值,選擇δ的取值最小的一組的n-1個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)作為新的輸入數(shù)組Pt-1,當(dāng)新的輸入數(shù)組Pt-1中的坐標(biāo)點(diǎn)插值之后的曲線滿足所需曲線的標(biāo)準(zhǔn),則將新的輸入數(shù)組Pt-1中的坐標(biāo)點(diǎn)作為篩選出來的點(diǎn);當(dāng)新的輸入數(shù)組Pt-1中的坐標(biāo)點(diǎn)插值之后的曲線不能滿足所需曲線的標(biāo)準(zhǔn),則返回S4-1-1。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于樣條曲線的拓?fù)鋬?yōu)化后幾何模型建模方法,其特征在于:所述改進(jìn)的漸進(jìn)篩點(diǎn)方法包括如下步驟:
S4-2-1:定義沿著優(yōu)化后的雙層模型的外層輪廓線選取的坐標(biāo)點(diǎn)為初始輸入數(shù)組Pt,所述初始輸入數(shù)組Pt坐標(biāo)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為n,排列出其中所有n-1個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的組合,對(duì)每一個(gè)組合使用樣條曲線進(jìn)行插值,構(gòu)造篩選后的n條曲線;
S4-2-2:引入影響值δ表示曲線模擬程度,將篩選后的n條曲線分別與優(yōu)化后的雙層模型的外層輪廓線進(jìn)行比較,得到n組δ的取值,
S4-2-3:建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)控制點(diǎn)的坐標(biāo)與δ的取值進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
S4-2-4:利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得δ的取值;
S4-2-5:選擇δ的取值最小的一組的n-1個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)作為新的輸入數(shù)組Pt-1,當(dāng)新的輸入數(shù)組Pt-1中的坐標(biāo)點(diǎn)插值之后的曲線滿足所需曲線的標(biāo)準(zhǔn),則將新的輸入數(shù)組Pt-1中的坐標(biāo)點(diǎn)作為篩選出來的點(diǎn);當(dāng)新的輸入數(shù)組Pt-1中的坐標(biāo)點(diǎn)插值之后的曲線不能滿足所需曲線的標(biāo)準(zhǔn),則返回S4-1-1。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于樣條曲線的拓?fù)鋬?yōu)化后幾何模型建模方法,其特征在于:所述漸進(jìn)篩點(diǎn)方法或改進(jìn)后的漸進(jìn)篩點(diǎn)方法取點(diǎn)時(shí)以網(wǎng)格為單位。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于大連理工大學(xué),未經(jīng)大連理工大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
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