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文檔簡介
1、逆向工程中獲得的機械零件3D網(wǎng)格模型不含特征信息以及尺寸參數(shù)信息。同樣的，網(wǎng)絡上傳播的海量機械零件3D網(wǎng)格模型通常也不含特征信息和工程尺寸信息，或者存在一定程度上的信息缺失。識別機械零件3D網(wǎng)格模型的特征，并且將網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)化為參數(shù)化模型，則可以將模型直接應用于數(shù)字化設計中。另一方面，通過對機械零件網(wǎng)格模型的特征識別，可以進行基于特征的零件分類研究，這對于建立超格式的機械零件模型庫也是必須解決的關(guān)鍵問題。
在分析現(xiàn)有各種特征識別
2、方法的基礎上，針對機械零件3D網(wǎng)格模型，本文提出了一種機械零件特征識別計算的方法，并提出了模型參數(shù)化的研究思路，進行了模型的參數(shù)化重建基礎研究工作。具體的研究工作如下:
首先，基于二面角閾值進行模型特征邊的提取，刪除冗余的特征邊之后，對特征邊進行整理排序，使其成為封閉的鏈環(huán)，從而獲得模型的封閉特征線。計算特征線中兩兩特征邊之間的夾角，并且根據(jù)夾角規(guī)律判斷特征線的形狀;計算特征線的凹凸性;計算特征線中兩兩特征邊的叉積，根據(jù)叉積信
3、息判斷特征線所在區(qū)域為平面或是曲面，判斷特征線為內(nèi)環(huán)或是外環(huán)。研究3D網(wǎng)格模型的頂點曲率信息，基于封閉特征線，對模型進行區(qū)域的分割;基于高斯曲率、平均曲率及主曲率信息的計算對模型的局部區(qū)域進行分類，以此判定機械零件常見的局部區(qū)域類型。
其次，提出機械零件3D網(wǎng)格模型特征識別算法。分析機械零件特征的特征線形狀、凹凸性以及叉積信息，結(jié)合機械零件模型特征線上的頂點高斯曲率信息，提出了機械零件特征識別算法，不僅識別了基本體，而且識別了
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