基于散乱数据的层次B样条曲面重构与优化

运用B样条曲面的表示方法,构造了初始B样条曲面网格控制点逼近散乱点集,在此基础上构造包围盒进行局部搜索,用于误差检测,将查找问题转化为计算问题;并采取单元凝聚方式处理小单元,减少了误差超限的子区域个数,最后在误差超限的子区域内优化曲面.由粗糙到精细,实现了散乱数据的曲面重构与优化.该方法在误差检测和区域处理上进行修正,从而加快了搜索速度,简化了计算.算例表明,算法简单易行,逼近效果良好.     

散乱数据点B样条曲面重构算法的设计与实现

曲面重构是逆向工程的核心环节,由于B样条曲面的局部性,使其成为了曲面重构的首选。详细阐述了B样条曲面构建的理论基础,包括其数学模型和性质。在散乱数据点模型网格划分优化的基础上,提出了基于反求控制点的B样条准均匀双三次曲面重构算法。设计了基于反求控制点曲面重构算法的实现过程,解决了型值点的选取,节点参数化的问题。由于均匀B样条曲面的特点,其曲面网格的四端点不与控制点网格端点重合,为使拟合曲面接近原始曲面,采用了准均匀B样条基进行曲面生成。在VS2008环境下,用C++语言进行程序编写调试,最后给出了算法的运行结果。算法的实现说明了算法的的可行性和可靠性,算法具有速率快、精度高等优点。     

散乱数据曲面重建的自然样条细分法

在仔细分析了散乱数据带连续边界条件的多项式样条插值与散乱数据自然样条插值方法后,结合两种方法的优点,得到了一种进行大规模散乱数据曲面重建的自然样条细分方法.该方法的实现较为简单,可以根据需要灵活地构造出满足不同光滑条件的散乱数据重建曲面.仿真实验结果说明了该方法是有效的.     

基于RBF神经网络预拟合的B样条曲面反求

利用径向基函数(RBF)神经网络算法对来自曲面原型的散乱测量数据点进行预拟合,通过径向基函数与隐层权值的线性组合来映射自由曲面的数学模型,并将该数学模型转化为双三次B样条曲面,既精确、快捷地反求了曲面原型,符合光顺、抗噪的要求,又具备CAD/CAM系统中几何模型实用、标准的表达形式,符合可编辑、可交换的要求·     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值

对于大规模散乱数据而言，传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面，因此无法适应大规模散乱数据的逼近．本文提出的基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值方法，是一种通过自适应的迭代方法，对大规模的采样点进行Bezier曲面插值的方法，有助于提高计算的速度和精度．     

矩形域上散乱数据样条光顺法

本文提出了一种矩形域上散乱数据样条光顺法,此方法着重从计算观点出发,构造了极其稳定的快速算法,并给出了一些数值例子,数值结果表明此方法能精确地再现原有函数。     

空间散乱数据多项式自然样条光顺

考虑对空间散乱数据的一种多项式自然样条光顺逼近,得到解的特征性质和解的结构,并给出了算例。     

散乱数据带自然边界条件三元多项式光顺样条

 考虑对4维空间散乱数据的一种带自然边界条件的样条光顺。为使得给定的目标泛函达到极小,用Hilbert空间样条函数方法,得出其解可表为一个分片三元多项式,其表示形式简单,且系数可由线性代数方程组确定。最后给出一些数值例子进行了验证。     

基于网格模型的光滑B样条曲面重建算法

提出并实现了一种基于网格模型的光滑B样条曲面重建方法.首先研究并实现了网格模型上特征线的定义和优化方法,在此基础上提供了多种交互式编辑工具,使用户可以方便地构建出符合原始设计意图的四边界区域拓扑模型;最后在综合考虑拟合精度、光顺性和连续性等条件下实现了B样条曲面的光滑拟合.实验证明算法的效率和曲面拟合质量都能较好地满足反求工程的要求.     

Geometric Feature Extraction and Model Reconstruction Based on Scattered Data

A method of 3D model reconstruction based on scattered point data in reverse engineering is presented here. The topological relationship of scattered points was established firstly, then the data set was triangulated to reconstruct the mesh surface model. The curvatures of cloud data were calculatod based on the mesh surface, and the point data were segmented by odge-basod method; Every patch of data was fitted by quadric surface of freeform surface, and the type of quadric surface was decided by parameters automatically, at last the whole CAD model was created. An example of mouse model was employed to confirm the effect of the algorithm.     

谈基于给定散乱点的图形重建技术

基于给定的散乱数据点,研究如何在计算机中进行图形的重建,主要过程为先生成初始三角网,然后对初始三角网进行插值细分,最后利用OpenGL中的相关函数对生成的三角网模型进行设置.     

曲面散乱数据的三角网格重建及在手术导航中的应用

以光学定位仪测量方式得到的曲面散乱数据云为基础,用线性逼近法进行曲面的三角网格重建.给出了光学定位的空间点的邻域值确定经验公式,并将其应用于关节导航的骨表面重建.对关节的多处表面重建的实际结果表明,该方法避免了线性插值法的缺点,在实际应用中更为有效,可快速实现手术中的实时可视化.     

基于B样条函数的对流扩散方程数值模拟

利用三次B样条函数,构造了一个求解对流扩散问题的隐式格式,并分析了算法误差及稳定性,给出了数值例子.数值结果表明,构造的格式能处理文献[2]中格式不能处理的问题,且精度更高。     

VOF方法中自由液面重构的数值模拟

介绍了VOF方法中的斜线法,详细写出了重构的具体过程,并与经典的计算方法——HIRT-Nichols方法做了对比,发现斜线法易于编程,结果更接近真实的液面情况。     

基于点云数据的汽车密封条的曲面重构

逆向工程是现代制造技术的重要发展方向之一，结合汽车密封条逆向开发的特点，在汽车密封条的逆向开发中，重点探讨了基于点云数据来重构汽车密封条曲面的方法，提高了产品的精度和开发效率。