一种NURBS曲面的裁剪方法

非均匀有理Ｂ样条曲面曲面建立了从二维参数域到三维空间的映射关系，ＮＵＲＢＳ曲面 实质就是在保持映射关系不变的情况下，改变曲面的有效参数域。本文对ＮＵＲＢＳ曲面参数域上两个相交的环，给出了一种严谨的并，差，交等基本运算的定义及相应算法，从而很好地解决了ＮＵＲＢＳ曲面有效参数域边界的重建问题。     

三角网格模型的细分曲面拟合

提出一种用Loop细分曲面拟合三角网格模型的新算法.首先对网格模型进行特征识别,然后把经过简化和形状优化的网格作为拟合细分曲面初始控制网格.通过对控制网格顶点的循环修正、网格形状优化、局部自适应细分来求解拟合细分曲面控制顶点.该算法不仅避免了求解线性方程组,克服了拟合控制网格的扭曲现象,而且达到了用较少的控制网格拟合出反映物体细节特征并满足精度要求的分片光滑(片内除奇异点C1外其余C2连续)的Loop细分曲面的目的.实例表明,该算法用于测量数据的曲面重构是有效可行的.     

用于研究列车空气动力学的数据可视化系统

列车气动试验数据可视化对列车空气动力学研究很重要。由于列车气动试验数据场是基于曲面域的散乱数据场,采用数据场网格划分和基于等参变换的区域映射插值相结合的插值方法。在此基础上改进了扫描线算法,克服了传统扫描线算法求解收敛性得不到保证的不足。为了适应试验数据可视化系统对系统扩展性的要求,采用面向对象的软件工程思想编制了试验数据可视化系统,并在实践中改善系统。     

面向快速原型制造的海量数据模型重建(英文)

根据已有实物的测量数据进行模型重建 ,在机械产品逆向建模、计算机视觉、基于二维轮廓数据的生物外形重建等领域中具有重要应用价值。随着坐标测量设备的发展 ,获取包含被测物体更多细节的海量数据已非常方便 ,但大量的测量点却给模型重建带来了困难。本文首先提出了精度可控的海量数据自动简化算法。为了提高算法的效率 ,文中提出了一个数据集空间划分策略。根据简化后的数据集 ,应用步进立方体方法重建模型的三角网格曲面表示。由于种种原因 ,重建的三角网格模型常常含有不希望有的孔洞。为此 ,本文给出了一个算法产生形状优化的三角片以修补网格模型中的孔洞。经过孔洞修补 ,完全封闭的三角网格模型可以直接输出为快速原型制造中广泛应用的 STL文件。应用实例说明了本文的方法的可行性     

散乱点云数据的曲率估算及应用

提出一种直接在散乱数据点云上计算曲面的局部微分性质,包括平均曲率、高斯曲率和主曲率。首先,计算各点的邻近点集,选取合适的局部基础曲面。把邻近点集投影到相应的局部基础曲面。然后,在以局部基础曲面内投影点的参数化代替空间邻近点集的参数化的基础上。用二次参数曲面逼近空间邻近点集,从而计算出各点的法矢,再对不协调的法矢方向进行调整。最后,利用曲率公式计算出各点的曲率。试验表明这种方法可以较好反映曲面的特征。运用该曲率算法对海量数据进行了简化。     

混合细分曲面尖锐和半尖锐特征生成

在实际细分曲面造型中，模型初始控制网格经常需要同时用含有三角形和四边形的混合网格来表示。本文主要研究基于三角形和四边形的混合细分曲面的尖锐、半尖锐特征的生成方法。提出一种基于局部修改混合细分规则，把混合细分曲面的尖锐、半尖锐特征生成方式统一起来的自适应细分方法。为了使得多条折痕在相交点是C^1连续，在靠近折痕交点附近运用四点插值细分方法。根据特征处的尖锐程度通过自适应混合细分来实现半尖锐特征效果。实例表明，本算法生成的混合细分曲面尖锐、半尖锐特征效果非常好。     

灰色系统理论在逆向工程测量数据处理中的应用

逆向工程中测量数据的处理是一个十分重要的环节。本首次将灰色系统理论应用于逆向工程中测量数据的处理，提出了几种基于灰色系统理论的数据处理方法。通常在测量数据中会有一些异常数据，如果将这些异常数据剔除就会留下空穴。中对数据滤波后产生的空穴采用灰色生成方法以及GM(1，1)模型生成新的数据点来填补。对由于测量误差带来的非均匀测量数据采用均值生成、级比生成和光滑比生成等方法进行光滑处理。     

代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类

针对非平衡数据分类问题，提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中，引入一种新的自适应代价敏感函数，赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值，并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机（Support vector machine,SVM）优化模型作为基分类器，采用带有方差减小的随机梯度下降方法（Stochastic variance reduced gradient,SVRG）对优化模型进行求解。对比实验表明，本文提出的算法不但在几何均值（G-mean）和ROC曲线下的面积（Area under ROC curve,AUC）上明显优于其他算法，而且获得了较大的平均间隔，显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。     

测量点云数据的多视拼合技术研究

在实物反求中，往往需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视定位，统一到一个全局坐标系下，并经过数据融合使之能够便于后续的模型重建。本文首先提出了一种改进ICP算法，在采用标签法进行预定位的基础上，选取两个视图重叠区域中不同位置的数据点集作为控制点集，建立控制点的名义对应关系，然后进行坐标变换迭代求解，从而方便快速地实现了两个不存在明确对应关系的点云视图之间的准确定位。在进行多视拼合时，提出一种边定位边合并的方法，减少了多视顺序拼合时所产生的积累误差。对拼合后的视图，本文根据在重叠区域的缩小包围盒内采用加权平均的方法进行了数据融合。实例表明，本文提出的方法是行之有效的。     

多雷达跟踪网数据融合算法的研究

为了将国外多传感器融合技术引用的雷达网系统中，本文对国外多传感器数据融合技术做了简要叙述，并进行了归纳，分析，作者认为在卡尔曼滤波前，对多个传感器的观测数据进行并行的预处理（融合估计）的算法比其他融合算法要求，为了找到使跟踪精度更高的数据融合算法，本文不仅就参与融合的观测值的数目与跟踪精度的关系进行了仿真比较，而且对几种认为可取的国外算法进行了扩展与改进。最后，将改进后的几种融合算法就其应用于雷达     

用能量优化法选取细分网格顶点

分析了混合曲面初始细分网格的特点,将网格线进行分类。在这一基础上．利用曲面光顺的网格能量法,给出了计算网格顶点的优化模型。针对优化模型的特征,优先计算网格中的关键点,并把优化模型转化为线性方程组求解。这个计算网格顶点的方法实现了初始细分网格中顶点选取的自动化。实验表明,用文中方法选出的顶点能使混合曲面具有良好的光顺性,且有较高的计算效率。     

临近空间平台下地形四叉树优化分割算法

提出一种利用四叉树算法生成临近空间平台下动态地形的新方法,并提出了一种新的四叉树递归分割算法的实时优化算法,利用可见性剔除的简化策略和数据简化的存储方式,解决地形绘制的裂缝问题。通过对该算法的实现和优化,在保证一定地形环境的视觉真实程度前提下,达到提高实时渲染速度的目的。实验结果表明:采用本文提出的四叉树算法可以快速对地形数据进行网格剖分,且可得到较好的剖分效果。     

小孔法测量非均匀残余应力的数据处理与误差分析

讨论了逐层钻孔法测量非均匀残余应力的释放应变处理和测量误差对残余应力计算精度的影响。利用转换应力、转换应变,可方便地计算残余应力值。受小孔法本身缺陷的限制,计算所得残余应力误差随孔深增加而加大,测量深度约为应变片平均半径的一半。     

关于粒子图像测速仪精度的数值测试

利用数值模拟的方法对粒子图像测速仪的精度问题进行了数值实验。速度场是通过对一个片光源上两次曝光的图像进行互相关处理来得到的。为了研究流体运动的不均匀性对于一个诊断区内速度矢量测量结果的影响，针对五种典型的不均匀性进行讨论。数值实验的结果表明有几种流体运动不均匀性会显著地影响这种粒子图像测速方法的精度。     

裁剪NURBS曲面的改进Delaunay三角化

提出了一种改进的裁剪曲面 Delaunay三角化的方法。将仅适用于凸多边形域的 Delaunay三角化方法扩展到可应用于任意形状并可带有任意孔洞的形式 ,并给出了算法所用数据结构和详细的步骤 ,讨论了单连通域的构建方式。最后给出了应用该方法实现的一些例子     

一种适用于梁式机翼的变形重构方法

针对航空航天领域飞行器机翼结构实时变形监测的需求,研究了一种基于结构表面应变测量的变形重构方法。该方法采用应变传感系统测得结构表面应变,再通过Ko位移理论实现应变-位移转换,重构测点处的变形,从而为结构健康监测系统、控制系统以及故障预测提供参考,保证结构运行的安全性。首先以等强度梁为对象,对该方法进行了实验分析;进而采用梁式机翼结构,通过对翼梁结构有限元建模,对该方法展开研究。实验和有限元分析结果均验证了该方法在梁式机翼结构变形重构研究中的可行性和可靠性。     

飞机外形件三角网格模型光滑B样条曲面重建

综合考虑曲面重建时的拟合精度、曲面片拼接处的连续性和曲面的光顺性等因素,以三角网格模型的双三次B样条曲面重建为例,研究了飞机外形件三角网格模型的分片光滑B样条曲面重建方法。该方法首先采用最小二乘法逼近散乱数据,初步获得分片B样条曲面;然后将光顺准则加权到最小二乘函数中调节曲面光顺程度;最后运用罚函数法保证曲面片边界近似G1连续。将该方法应用于飞机外形件实测数据的曲面重建,误差分析结果验证了方法的有效性。     

基于多源数据融合的翼型表面压强精细化重构方法

在风洞试验模型表面布置测压孔是获得表面压力分布的重要手段，但受限于空间位置和试验成本，通常难以在复杂模型表面布置足量的测压孔获得完整的表面压力分布信息，直接积分获得的升力和力矩精度不足，因此提出了一种融合稀疏的风洞试验数据和数值计算（CFD）数据的方法，通过较少的风洞测压试验数据获得高精度的压力分布。首先通过本征正交分解技术提取数值计算数据的压力分布低维特征（POD基函数），然后利用稀疏的试验测压数据，通过压缩感知算法获得基函数的坐标，最后将坐标转化到物理空间重构出压力分布。利用定常固定翼型变状态以及变几何变来流状态算例验证该方法的精度，重构结果均能精确匹配试验结果。该重构方法可在一定程度上解决空间受限稀疏观测条件下的分布载荷精细化重构难题。