三维 CAD 曲面四边形网格剖分及局部加密技术

利用ＣＡＤ及ＣＡＧＤ系统中三维自由型曲面造型的数学方法,根据曲面上网格剖分的密度要求及曲率变化,先在定义曲面的参数平面域上生成密度可变的全四边形网格,然后利用曲面方程将参数域上的网格映射到曲面上．实现了任意自由型曲面密度可变的全四边形网格剖分．为有限元分析系统与ＣＡＤ几何造型系统的集成提供了一种高效、可靠的前处理手段．输入数据是ＣＡＤ或ＣＡＧＤ系统中曲面的控制顶点或插值边界．该方法运算速度快,效率高,生成单元的质量好．     

基于弦长参数的NURBS曲面设计

采用里森费尔德方法计算型值点间的弦长值，以此作为主要参数构造节点矢量，实现了用NURBS工具精确建模和自由曲面设计的目标，在此基础上，利用VC^ 开发自由曲面造型模块，根据输入的控制点自动生成NURBS曲面，并能实现曲面形状交互式修改。     

三维CAD曲面四边形网格划分及局部加密技术

利用ＣＡＤ与ＣＡＧＤ系统中三维自由型曲面造型的数学方法,根据曲面上网格剖分的密度要求及曲率变化,先在定义曲面的参数平面域上生成密度可变的全边形网格,然后利用曲面方程将参数域上的网格映射到曲面上。实现了任意自由型曲面密度可变的全四边形网格剖分。为有限元分析系统与ＣＡＤ几何造型系统的集成提供了一种高效,可靠的前处理手段,输入数据是ＣＡＤ或ＣＡＧＤ系统中曲面的控制顶点或插值边界。该方法运算速度快,效率高     

算子型Hilbert零点定理及构造弹性力学方程组一般解的符号算法

基于Ｈｉｌｂｅｒｔ零点定理，在统一理论框架中考虑了弹性力学方程组一般解的机械化构造问题。给出１．Ａ．Ｃ＝Ｂ．Ｄ．Ｃ．ＫｅｒＤ→ＫｅｒＡ满射与Ｃ．ＫｅｒＤ＝ＫｅｒＡ等价性；２．常系数线性算子型Ｈｉｌｂｅｒｔ零点定理及其简单构造性证明。     

自由曲面的一种逆向工程方法

提出了一种基于双向加权递推模型的自由曲面逆向工程方法。根据这一方法,可由已采集到的自由曲面上一定数量的任意分布型值点来逆向工程出自由曲面。加权双向递推模型的基本思想,型值点影响并决定着其控制区域内的曲面形状,这种影响的大小与到型值点的距离及权指数相关。给出了将区域划分为ｍ×ｎ的矩形网格下沿Ｘ、Ｙ方向的加权递推模型,讨论了该方法中网格划分和权指数对逆向工程曲面形状及精度的影响。     

给定(N-1)条边界曲线及其跨界导矢构造 N 边域曲面

在ＣＡＤ／ＣＡＭ系统的曲面设计中，常常需要根据给定的（Ｎ－１）条边界曲线及其跨界导矢构造Ｎ边域曲面。通过将Ｃｏｏｎｓ曲面的设计思想和Ｂ样条方法相结合，对任意的Ｎ（Ｎ≥４）边域曲面，提出了一种根据给定的（Ｎ－１）条边界曲线及其跨界导矢构造边域曲面的新方法，讨论了所构造曲面奇异性的消除，研究了其向ＮＵＲＢＳ曲面的转换方法。这种方法的优点在于：１）Ｎ边域曲面整体Ｃ１连续；２）Ｎ边域曲面的跨界导矢可以独立给定，不需要满足兼容性条件；３）可以用Ｎ片ＮＵＲＢＳ曲面来形成与相邻曲面近似Ｇ１拼接的Ｎ边域曲面。由于ＮＵＲＢＳ已成为ＣＡＤ／ＣＡＭ系统中曲面的基本表示形式和数据转换的标准，从而本方法易于在现有的ＣＡＤ／ＣＡＭ系统中实现。     

复杂板块型灯具曲面CAD

阐述了复杂板块型灯具曲面ＣＡＤ中光线光路和被照表面的照度等光学性质的计算方法，并介绍了如何运用ＣＰＬＣＳ软件来设计复杂板块型灯具曲面．     

非均匀有理B样条曲面形状优化方法

基于非均匀有理B样条技术,根据给定型值点进行曲面重构.为寻求既满足建筑意图又受力合理的曲面造型,提出型值点调整法优化曲面形态的方法.该方法以自重作用下结构变形最小为目标函数,以型值点坐标为设计变量,采用梯度法调整型值点位置,优化曲面形态,得到高刚度合理曲面.通过两个工程实例自由形态曲面优化,证明所提方法的可行性和高效性.     

扫描成型B样条曲面

提出由曲面边界信息通过扫描变换构造Ｂ样条曲面的方法，并用Ｃ语言在微机上开发了以ＡｕｔｏＣＡＤ为绘图支持软件的扫描成型实用程序。     

基于线示模型的铣削CAD／CAM系统的研究

基于线示模型理论,开发了一种实用铣削ＣＡＤ／ＣＡＭ系统。该系统不仅能完成直纹面,拉伸曲面等自由曲面的构型与合成,还可实现ＮＣ代码的自动生成及加工模拟。     

自由曲面的消隐、浓淡和阴影算法的研究

对消隐、浓淡和阴影处理问题进行了系统的研究，提出了一些新的算法。在消隐处理中，采用了类似Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ的消隐算法，并提出了根据曲面片的几何特性自动求取曲面片双参数步长的方法，从而提高了消隐速度。在浓淡处理中，采用菱形法计算α角并计及了相对距离的影响，使图形更具有逼真效果。在ＳｈａｄｏｗＺ－Ｂｕｆｆｅｒ阴影算法的基础上，建立了一个圆锥阴影模型，设计了一种新的阴影算法。利用这一模型和算法可以很方便地产生任何物体在平面上的阴影。     

基于十字形扫描雷达的3D料面建模方法

为了解决现有径向雷达难以获得完整的高炉实际料面信息的问题,提出了基于离散雷达检测点二维插值的高炉料面重构方法,实现了料面信息的准确检测。首先根据生产要求建立了雷达检测点提取原则,获得了雷达十字形检测点,并将获取的检测点进行特征料线拟合得到4条不同料线方程。然后利用区域平均计算方法和料线方程式获取插值数据点。最后采用二维插值法进行料面重构。实验部分,通过现场提取的某高炉实测数据利用本文计算方法进行了数值仿真。结果表明,该方法能够实现离散数据点在高炉特殊环境下的可视化料面建模,并且提高了十字形雷达数据点2D料线的重构精度。     

基于高密度激光扫描点的刀具路径生成

在分析了各种刀具偏置虚空间和实空间概念及求解算法的基础上,提出了一种由高密度激光扫描点直接生成ＮＣ加工刀具路径的算法．该算法先求出激光扫描点集中每一点对应的偏置虚空间,再算出每一点对应的虚空间中Ｚ值最大的点即实偏置点,最后将所有实偏置点按一定方式输出,即可生成数控加工刀位轨迹．该算法适合于任何类型的刀具．     

基于最大边距局部敏感鉴别分析的人脸识别

局部敏感鉴别分析(LSDA)是一种基于向量学习的提取特征的算法,该算法使得属于同一类的相邻数据经投影后尽量靠近,但不同类的邻近数据则相远离.在实际应用中,由于小样本问题,通常先利用PCA算法对原始数据进行降维处理,然后再使用LSDA算法提取特征.然而,这种方法会丢掉一些重要的鉴别信息.提出了最大边距局部敏感鉴别分析(MM-LSDA)算法,直接从原始数据中提取特征,避免了鉴别信息的损失,同时使得同类中的近邻数据尽量靠近,而不同类之间的样本远离.在ORL和Yale人脸库上的仿真实验表明此算法更有效.     

一种分块的立体像对相对定向方法研究

针对立体像对相对定向时错误匹配点难以剔除的问题,提出了一种分块的立体像对相对定向方法.该方法先对影像上的特征点进行分块,基于各个数据块间的抽样一致性原则选择分布合理的特征点以计算基础矩阵的初始值.然后,以点到极线的距离最小化为判断标准对特征点集合进行筛选,从而获得误差较小的"内点"集.最后,采用选权迭代的方法计算获得基础矩阵的各个要素值,并将其转换为相对定向元素,从而完成立体像对的相对定向.近景影像和航空影像的对比实验表明,该方法具有更高的定向精度和鲁棒性.     

基于SVM分类的边缘提取算法

通过分析同类数据点在空间中的几何形态,从数据点集所构成几何形态的凹凸性着手,提出边界提取算法并对高维数据进行分类。针对现实生活中的高维数据,利用局部线性嵌入将数据进行降维处理,得到低维特征数据。在此基础上,对于单分类数据集,用数据集表面的点的近邻样本与过该点的切平面之间的关系寻找边界点;对于多分类数据集,利用贝叶斯后验概率来寻找边界重复的点,以此更快达到提取边界点的目的。由此可以粗略筛选出边界点。为去除不重要的边界点,降低分类误差,通过构造最优超平面和支持向量机对边界点赋予权重,并设置阈值去除不重要的边界点,由此达到用较少的边界点准确分类数据的目的。通过100个测试样本进行分类测试并计算其分类准确率,验证了此分类方法的可行性。     

基于模糊点数据的线性回归模型在判别分析中的应用

在经典回归分析理论中,训练数据在回归方程的构建中是被同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的,通常有些训练数据比其他数据更重要.为此,给每个训练数据赋予一个置信权重(这里的样本称为模糊点样本数据),并且给出了确定该置信权重的几种常用方法,讨论了基于模糊点数据的线性回归模型用于判别分析的情况.最后给出了数值例子.     

基于OpenCV的改进RANSAC车道线检测方法

车道线的检测技术是自动驾驶汽车中的重要技术。为了提高车道线的检测能力,提出了一种改进RANSAC的车道线识别方法。通过设置感兴趣区域提取路面图像并进行缩放;把彩色图像的RGB通道按5∶5∶0的权重转化成灰度图像;再用速度更快的积分图法对图像进行自适应二值化;接下来进行一系列的形态学处理来减小噪声;提取Harris角点作为拟合数据点;最后,运用改进了选择初始点和删除外点的RANSAC(random sample consensus)的方法,根据数据点估计车道线参数。实验结果表明,该算法适合多种道路环境下的车道线检测,具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于贪心策略的多目标跟踪数据关联算法

针对多目标跟踪中数据关联问题,提出一种新的数据关联方法,该算法先计算航迹和点迹的欧式距离以及其状态向量的在1范数下的距离,并将两者的和作为关联测度,构建关联概率矩阵.根据关联概率矩阵,对每条航迹都找到最适合(关联概率最大)的点迹,若点迹只是一条航迹的候选点迹则予以更新,若点迹是多条航迹的候选点迹,则选择其中概率最高的一条航迹予以更新.蒙特卡罗仿真表明,该算法在最大程度上保证了对每条航迹更新的点迹尽量是当前所有点迹中最优的点.     

Reconstruction of the Northern Hemisphere temperature from 1500 to 1949 by optimal regional averaging method

The rareness and inhomogeneity of the data points cause difficulties in the reconstruction of past average temperature. Optimal regional averaging is a method that can overcome these difficulties and obtain the average temperature of target area by means of optimal weights using limited temperature data. In this paper, the average temperature in the Northern Hemisphere is calculated by the optimal regional averaging method using two types of data： temperature data from Climatic Research Unit from 1901 to 2000 and maximum latewood density dataset of tree from 1500 to 1949. Five, ten, fifteen data points from CRU and forty data points from MXD are used in our research. The results show that even with the relatively less data used in this reconstruction, the method allows the reconstruction of the average temperature of the Northern Hemisphere more accurately, which provides the temperature information for palaeoclimate reconstruction.