对Cohen-Sutherland裁剪算法的分析与改进

在矩形窗口的二维裁减中,Cohen-Sutherland线段裁剪算法既不能有效地判断出线段是否完全在窗口外又可能求解出无效交点,因此本文提出一种基于Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进算法,给定一个线段,由计算剪裁窗口顶点到线段的有向距离符号来判断线段与窗口相对位置关系,避免求取无效交点的操作。改进算法可以迅速判断哪些线段与裁剪窗口有真正的交点,再通过距离大小的比较,确定直线与窗口的哪条边相交,最终将被裁剪线段快速、准确输出。实验表明,改进的Cohen-Sutherland算法比原算法有更高的执行效率。     

改进的Cohen-Sutherland线段裁剪算法

本文利用线段与窗口一边相交的特点,提出了交点的分类编码方案。这种分类编码方案使交点的编码效率大大提高,从而在不改变编码思想的基础上提高了Cohen-Sutherland剪算法的效率,完善了Cohen-Sutherland线段裁剪算法。     

对Cohen-sutherland线段裁剪算法的分析及改进

研究分析了cohen-sutherland线段裁剪算法,针对cohen-sutherland线段裁剪算法不能有效地判断出所有完全位于窗口之外线段的情况,通过添加判断条件,能够判断出所有完全位于裁剪窗口之外的线段,从而减少了求交点的次数,提高了算法的运算效率.     

二维装配图的快速交点排序裁剪算法

提出一个任意多边形的快速交点排序线裁剪算法，该算法简单快捷，效率高，并将其成功用于工程装配图的二维消隐。解决了大多数算法将凹多边形裁剪分解为凸多边形处理存在计算时间长、难度大等问题。     

二维装配图的快递交点排序裁剪算法

提出一个任意多边形的快速交点排序线裁剪算法,该算法简单快捷,效率高,并将其成功用于工程装配图的二维消隐。解决了大多数算法将凹多边形裁剪分解为凸多边形处理存在计算时间长、难度大等问题。     

图形学裁剪技术的几种计算方法

提出了直接裁剪和多边形裁剪的算法及取值规律，并给出实例验证了这些算法，就裁剪技术的使用也进行了讨论。     

多边形裁剪的一种快速算法

基于扫描线算法给出了关于多边形窗口的一种新的多边形裁剪算法。与已有算法相比，新算法效率更高，易于实现多边形的快速裁剪。     

判定点线位置关系的算法

用计算机解决几何中的点线位置问题，仅凭人为的直观是行不通的，往往要借助程序来加以解决。本文用计算机高极语言描述了有关平面上点，线位置关系判定的一些复法。     

一种改进的圆裁剪算法

对圆裁剪的经典算法进行了改进，引入4个判断准则，在经典算法进行求交点前就能准确地判别出位于矩形框边界外的交点，从而不必去计算出这些交点的坐标。实践证明，改进后算法的效率有了一定的提高。     

一种基于路由树的裁剪算法

多点广播技术已日益广泛应用到多媒体通信网络之中,多点广播路由策略是该项技术的关键部分。文章针对现有的多点广播路由策略存在的问题,提出了改进方法并给出了一种基于树型结构的冗余路由信息剪裁算法。     

一种求解排样问题的遗传算法收敛性分析

遗传算法已经被广泛用于求解排样问题,但是在算法不收敛的情况下,很难有效地找到满意解.因此,在用遗传算法求解排样问题时,有必要研究其算法的收敛性.对求解圆形件排样问题的混合遗传算法,采用概率论的方法,证明了该遗传算法理论上完全收敛于全局最优解.该结论可以进一步应用到其它形状零件的排样问题,并给出了遗传算法求解排样问题的收敛性条件.     

迭代算法在转炉下料系统中的应用

运用迭代算法对莱钢80T转炉本体下料系统进行改造,使下料自动控制系统的功能更加完善,下料量更加精确,系统运行更加稳定,使用效果良好,大大减少了转炉加料时间。设备损坏率明显降低。     

用遗传算法解决下料问题

“下料问题”在工程技术和工业生产中有着重要和广泛的应用。解决此问题的经典方法需要很大的计算量,为了减少计算量,提出基于块组合的树形表示和一种很好被采用的遗传算法,即在使用树形表示切割方式的同时也结合别的不同的切割方式,并通过组合交叉、变异算子来实现混合切割。最后提出了这种方法的实现形式。     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

一种面向集外字输入的手写汉字轮廓提取算法

介绍了一种按照TrueType字库格式对手写汉字提取字形轮廓的算法,包括手写汉字轮廓数据的获取、轮廓的有序化以及轮廓字形特征点的提取等主要步骤.实验表明,该算法效果良好,提取出的字形轮廓可以写入Windows集外字TrueType字库,自动生成TrueType字模.     

一维下料问题的改进自适应遗传算法

提出采用改进的自适应遗传算法与求解此类问题的一般算法——BFD算法相混合，构成一种改进的自适应混合遗传算法(MAHGA)．并将其与另一种新的求解此类问题的EPFF算法进行了精度、速度等方面的比较．结果表明，本文方法可以取得较为满意的效果．文章最后给出了一个实例．     

基于遗传算法的切削用量优化

在机械加工中,切削用量的优化对于保证加工质量,降低加工成本和提高劳动生产率都具有重要意义。近年来快速发展的遗传算法,对于解决非线性优化问题取得了令人瞩目的成绩。应用遗传算法对切削用量的优化问题进行了研究,提出了一种在进行遗传操作之前对个体进行预先筛选,从而将有约束优化问题变成无约束问题的方法,并通过算例说明了它的有效性。     

一种基于递归技术的一维下料算法

用递归技术进行排样,并将排样方式与线性规划相结合,提出一种基于递归技术的一维下料算法.该算法通过约束一个排样方式中所含毛坯种数,达到减少开堆数的目的,利用上界技术来减少计算时间.该算法可以大幅缩短计算时间,在材料利用率基本不下降的情况下,可以明显减少最大开堆数.     

定长切割控制系统中的控制算法研究

针对薄壁型材定长切割随动系统的特点，分析了该系统的数学模型，并针对系统的不同工作状态，采取了多种控制算法的组合进行控制．实践结果表明，采用这种控制算法能使定长切割随动系统具有快速、高精度特性。     

基于遗传算法的采煤机截割轨迹的研究

介绍了遗传算法的原理,通过遗传算法实现在褶皱地质构造条件采煤机截割轨迹的优化,并对结果进行了分析。