维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

基于混合表达图形的二维不规则排样构造算法

提出了一种基于矢量图与像素图混合表达的二维不规则排样构造算法.在算法的初始阶段,零件信息采用矢量方式输入,在寻找最优排样姿态阶段则采用像素化表达,最后为了消除零件之间的缝隙并输出精确的排样图,零件恢复为矢量图表达.算例分析表明,该算法具有复杂度低、执行速度快和排样效果好的优点,有望推广为一种新型三维不规则排样构造算法,并基于图形处理器(GPU)的并行计算技术对其进行性能升级.     

分形图维数在CAD中的应用

分形几何的一个重要应用是在计算机上模拟产生不规则的几何图形，而一个分形图不能只凭视觉上判断和直观感觉衡量，必须要有客观的数量尺度，维数是判断两个分形几何对象是否一致的衡量尺度，在一定数度范围内计算出分形图的维数具有较大的应用价值，广西分形的维数作了一些探讨。     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

三维模型自动生成工程图样的应用研究

根据工程表达和绘图的需要,对三维模型自动生成二维工程图样的应用进行了研究。通过实例介绍了由三维模型自动生成各种二维工程图样的技巧,并提出了生成便于编辑的同一坐标平面内的二维工程图样的方法。     

基于摇瓶策略求解二维不规则件排样问题

针对基于序列的二维排样问题求解策略的不足,提出采用"摇晃瓶子"的策略求解二维不规则件排样问题。基于图像和颜色直方图方法实现零件的重叠检测、出界检测和方案评价。对模拟退火提出两种改进措施:动态邻域尺度方法和并行退火方法。动态邻域尺度方法可使模拟退火用于摇瓶策略,解决了采用离散方法检测零件重叠时精度和时间的矛盾;并行退火方法进一步加快了求解速度。实验对比证明了动态邻域算法和并行退火算法有效,且能满足工程应用要求。分析了动态邻域和并行退火的复杂度,从理论上说明了这两种方法缩短排样时间的原因。     

异形板桥的样条子域法分析

针对平面形状不规则的异形桥梁,采用样条子域法对之进行数值分析.将异形桥梁进行结构离散,得到具有曲线边界的任意四边形子域,采用映射的方法,将其变换成规则矩形子域.然后采用二维样条函数构造其位移模式,利用最小势能原理获得问题的解答.     

基于OpenGL的虚拟服装二维样版设计与修改

二维样版设计修改是服装虚拟设计中的关键环节。通过OpenGL函数和三次NURBS曲线构建样版轮廓线,采用调整NURBS权因子的方法对曲线形状进行修改;基于改进Delaunay三角化方法对样版进行网格划分,构建映射到拉伸矢量三维空间的二维样版,实现网格密度的自适应控制,完成对二维样版模型的模拟;定义省道数学模型,对二维样版轮廓进行省道插入模拟。以服装袖片和裙片为例进行样版设计和修改,结果该方法能够提高服装衣片设计修改的效率,便于设计人员使用。     

基于计算机辅助的室内平面设计研究

设计基于计算机辅助的室内平面设计方法,通过3DSMax导入室内CAD二维平面图,通过拉伸命令拉伸出真实尺寸的墙体,采用布尔算法融入网格光滑命令,获取物体柔软光滑的曲面,通过形合并命令将面解结构对象以及网格物体与其他几何图形融合,实现物体几何图形调控.实验结果表明,所设计方法设计效果佳,工作性能、稳定性、安全性均较高.     

二维图形数据的线性四叉树编码方法研究

介绍了二维图形数据的线性四叉树编码数据结构．用该数据结构研究了二维图形数据的四叉树编码的转换、缩放、显示、存储等算法，讨论了二维图形数据由四叉树编码数据转换为光栅扫描显示图形的方法以及用C语言实现二维图形四叉树编码数据结构的各种算法．该算法适用于二维图形数据的四叉树编码数据的压缩存储和各种逻辑图形操作，可节省大量的存储空间，加快图形／图像数据的运算速度，为计算机图形学的压缩编码技术提供了新的研究手段。     

基于加权BP神经网络的场地连续化分类

本文以四类标准场地模糊分类二维隶属函数为基础，以BP神经网络为手段，建立了一种新的标准场地模糊化方法，训练了现行抗震设计规范中4类标准场地的模糊化神经网络，克服了二维隶属函数在转折边界处不平缓和有突变的不足；并以所建立的4个标准场地模糊化神经网络为基础，建立了基于加权综合的场地连续化分类方法，给出了该方法分类结果的空间分布图，实现了场地分类的连续化，使场地分类结果更符合工程实际；工程应用实例表明，基于BP神经网络的场地连续化分类方法，能更合理、更客观地对工程场地进行分类，为更科学地确定地震作用和进行恰当的结构抗震设计提供了可能。     

树结构分级分类存储及其在工程结构CAD中的应用

传统的树结构数据存储是按元素的大小关系,而对于工程结构CAD中的图元不好定义大小关系,给树结构应用带来不便.因此改变树结构的存储方式,将树结构按分级分类方式存储,并给出了一种图形元素的分级等价关系,用等价关系对图元进行分类.采用这种存储方式,能方便地提取具有某一特征的子结构树、删除树结点、分级分类插入树结点等操作.给出的算例表明分级分类的存储能提高搜索速度、方便进行分级分类的子结构树的数据处理,这种树结构存储方式适用于定义有分级等价关系的数据.     

正六边形二维场域电位的有限差分算法

以正六边形二维场域为例,建立了正三角形网格划分的有限差分法的计算模型,并通过MATLAB编程得到场域内电位分布的数值解和相应图形,对有限差分法的计算处理进行了讨论和分析.     

基于SAR图像滤波的小波模糊聚类算法

针对合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波模糊聚类算法的去噪方法.该方法把信号和噪声的小波系数的分割看为一个两类模式分类问题.通过将小波系数幅值和高频子图像中的边缘信息作为聚类特征进行噪声系数分离,实现了精确分离小波系数,滤除相干斑噪声的目的.该算法不需要选择阈值和了解噪声的先验知识,有较强的数据自组织能力.实验结果表明,二维聚类滤波的信噪比提高了近8%,图像显示效果也得到了明显改善.     

基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法研究

为了提高虹膜图像分类的准确性和稳定性，提出了一种基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法．该方法通过控制错分概率实现分类的最大化，将一般的二维分类问题扩展到虹膜特征的多维空间，并利用最小最大概率机的高维映射泛化特性，实现了不同核函数下的虹膜图像多维分类问题，具有分类准确率高、稳定性好的特点．通过虹膜图像库的实验验证表明，该方法在保持分类稳定性的同时，获得了径向基核函数高达98．55％的分类率，该分类率比最近特征线方法和相异度函数方法的分类率分别提高了4．47％和6．41％．     

二维随机变量函数的概率密度公式

为了简化二维随机变量函数的概率密度的计算,应用积分变换给出了二维随机变量的函数的概率密度的两组计算公式,为求解二维随机变量的函数的概率密度提供了新的方法。该方法较分布函数法简化了运算过程,降低了计算难度。     

不规则多面体相交体积的逐级分解算法

将建筑工程量中沟道、基础扣减量计算等问题,归结为多面体相交交集体积的计算问题,提出了基于计算机图形学的计算不规则多面体相交体积的逐级分解算法.该算法以计算机图形学中的一些基本算法为基础,并改进了其中判断点是否在平面内的交点计数法,导出了计算公式.通过定义分割函数,使该算法无论是对凸多面体还是凹多面体的相交体积计算,都是适用的.以计算机软件实现了该算法,通过实例计算,验证了该算法的正确性.     

神经网络技术在工程图纸识别中的应用

提出一种应用神经网络技术识别工程图纸扫描图象中图形符号的方法,这种神经网络分类器不仅使识别系统具有自适应性、可拓展性等特点,而且可适应工程图中符号处于粘连、相交、退化等复杂情况下的识别,对目前工程图识别中的最困难问题提出了一个有效的解决方法。     

煤表面结构介观表象的原子力显微镜(AFM)观测

针对煤复杂的表面结构,运用原子力显微镜(AFM)观测介观尺度下煤表面特征的研究方法,对煤表面形貌进行了初步观测,获得煤样的二维和三维表面形貌图,并进行了煤表面的粒度、粗糙度及功率谱分析.分析结果表明:幅度参数是表征煤样表面粗糙度的特征参数之一;利用功率谱密度有助于分析煤表面的分形特征,将AFM用于煤的表面结构特征研究,为研究煤表面介观特征提供了新的研究方法.