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将遗传模拟退火算法应用于约束求解中 ,提高了约束系统求解的鲁棒性和效率 .与 Newton- Raphson数值方法相比 ,由于遗传模拟退火算法是一种单纯的数值迭代方法 ,不涉及到矩阵求逆 ,因此克服了 Newton- Raphson法对初始值敏感的缺点 ,具有很强的鲁棒性 ;与其他利用 BFGS的优化算法相比 ,由于遗传模拟退火算法是在一个初始的解空间中搜索所有可能的解 ,因此克服了 BFGS优化算法对良约束多解情况只能求出一个解的缺点 ;由于遗传模拟退火算法是将约束问题转化为优化问题后才进一步求解 ,因此其可以处理过约束一致和欠约束的问题 相似文献
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基于约束的形状自动求解新算法 总被引:11,自引:4,他引:11
基于约束的产品形状描述及求解是目前计算机辅助设计研究的一个热点。本文在研究国内外现有技术的基础上,提出了一个基于约束的形状自动求解算法,该算法与国内外现有相关算法相比具有高效、实用、易于扩充,支持约束有效性检测,支持局部优化生成等显著优点,该算法已被实用系统所采用,成为我们最新研制的参数化二维草图系统的核心算法。 相似文献
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一种利用有向图优化约束求解的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服约束求解的效率问题及可靠性问题,本文提出了一种基于图结构的约束求解方法,它利用图瓣形式来表示几何元素之间的约束关系,使得几何元素的求解从整体下降 至局部,将一个方程组的求解问题论为几个小方程组的求解,大大降低了计算复杂度,进而提高了求解的可靠性。 相似文献
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在对几何约束进行求解时,一般先要进行适当分解,然后再根据分解得到的求解次序进行依次求解。当同时进行求解的约束数量较多时,必须采用数值解法。如果这样的循环约束中变量的数量较多,则采用全部变量迭代的方法会导致计算不稳定,且计算时间较长。本文提出了部分变量进行迭代的方法,大大降低了迭代变量的个数,增加了计算的的稳定性,缩短了计算时间。 相似文献
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几何约束求解广泛应用于机械设计,化学分子形成,几何定理证明和勘探等诸多领域,用于求解几何约束问题主要有3种方法:数值方法,符号方法和构造法,构造法用于具有简单易行的特点,因此被大多数的参数化机械设计系统作为求解几何约束问题的基本方法,针对构造法中只采用直线和圆,即直尺和圆规,来作为基本的作图工具,引进了一种新的作图工具,圆锥曲线,并且证明了在引进圆锥曲线以后,作图的范围明显大于只用直尺和圆规作图的范围;证明了一个图形能用圆锥曲线作出的充分必要条件是这个图形可以用一个三角化的次数小于等于4的方程组来描述;由于三次和四次方程的解可以显式地表示出来,所以引进圆锥曲线作为一个新的作图工具仍然可以保持原来尺规作图的简洁性和完整性。 相似文献
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为了提高几何约束求解的效率和鲁棒性 ,对基于图的构造方法进行了改进 ,即加入虚约束进行扩展和过约束问题的一致性判定 ,提出了一种基于图分解的方法 ,用此方法可以处理包括完全约束、过约束和欠约束等多种情况的约束求解问题 ,另外 ,在该方法中还通过引入分解树将约束求解的范围由整体下降到局部 ,使大部分求解过程能够采用几何求解实现 ,提高了求解和后续修改的效率 ,通过实验数据测试证明 ,该方法对于大型约束求解问题可以达到实时处理的效果 ,具有较强的实用性 相似文献
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提出了一个基于图构造的几何约束求解方法。基于自由度分析的理论,把整个约束图分解为多个约束子图,各个约束子图之间的共享结点形成一个全局的共享结点集,当共享结点集中的结点确定下来时,相关的约束子图中的结点也相应被确定下来。通过这样的全局到局部的两级求解规划的构造,缩小了约束问题的规模,提高了求解效率。 相似文献
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机械CAD的关键技术—约束求解 总被引:9,自引:2,他引:7
本文通过对机械CAD 系统的关键技术的约束求解方法及其优缺点的分析, 比较了国内外各个著名机械CAD 系统所采用的约束求解方法, 指出变量几何技术是机械CAD 约束求解的主流技术。本文最后指出统一的二维和三维求解核心是机械CAD 系统约束求解的发展趋势。 相似文献
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一种基于约束的布局求解算法 总被引:7,自引:2,他引:7
在研究现有布局求解的基础上,提出了一个基于约束的布局求解算法,该算法借助机构分析与综合中有关自由度分析的概念,在两个层次上进行布局求解,即在高层次上对层布局顺序进行规划,而在较低层次上进行具体的数值定位,通过两层次上交替进行求解最终求得布局结果。 相似文献
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面向集成变量化设计的三维几何约束求解方法 总被引:1,自引:2,他引:1
针对集成变量化设计中三维几何约束和装配几何约束的混合建模与求解问题,提出改进的有向图方法.该方法采用几何约束的基本约束表达和几何实体的抽象对偶实体表达,引入定向弧表达实体之间的内在依赖关系建立混合几何约束有向图模型;结合约束有向图的优化处理,实现了几何约束系统的细粒度分解和高效并行求解.最后用实例验证了文中方法的正确性和有效性. 相似文献
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动态种群划分量子遗传算法求解几何约束 总被引:1,自引:0,他引:1
几何约束问题的约束方程组可转化为优化模型,因此约束求解问题可以转化为优化问题。针对传统量子遗传算法个体间信息交换不足,易使算法陷入局部最优的缺点,提出了动态种群划分量子遗传算法(dynamic population divided quantum genetic algorithm,DPDQGA),并将其应用于几何约束求解中。该算法种群中的个体按照一定规则自发地进行信息交换。在每一代进化的开始阶段,分别对两个初始种群中的个体计算个体适应度。将两个种群合并,使用联赛选择的方法为种群中的个体打分,并按照得分对种群进行排序。最后将合并的种群重新划分为两个子种群。实验表明,基于动态种群划分的量子遗传算法求解几何约束问题具有更好的求解精度和求解速率。 相似文献
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几何约束求解研究综述 总被引:20,自引:5,他引:20
综述了几何约束求解的历史发展、研究现状和应用.对常见的4类求解方法:数值计算的方法、符号计算的方法、基于规则的方法、基于图论的方法做了详细的介绍.同时还列举了几何约束求解在计算机视觉、连杆设计、机器人、分子结构设计和计算机辅助教学等方面的应用实例. 相似文献
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Geometric problems defined by constraints have an exponential number of solution instances in the number of geometric elements involved. Generally, the user is only interested in one instance such that besides fulfilling the geometric constraints, exhibits some additional properties. Selecting a solution instance amounts to selecting a given root every time the geometric constraint solver needs to compute the zeros of a multi valuated function. The problem of selecting a given root is known as the Root Identification Problem.In this paper we present a new technique to solve the root identification problem. The technique is based on an automatic search in the space of solutions performed by a genetic algorithm. The user specifies the solution of interest by defining a set of additional constraints on the geometric elements which drive the search of the genetic algorithm. The method is extended with a sequential niche technique to compute multiple solutions. A number of case studies illustrate the performance of the method. 相似文献
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A Constructive Approach to Solving Geometric Constraint Systems 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper proposes a constructive approach to solving geometric constraint systems.The approach incorporates graph-based and rule-based approaches, and achieves interactive speed.The paper presents a graph representation of geometric conStraint syStems, and discusses in detailthe algorithm of geometric reasoning based on poinl-cluster reduction. An example is made forillustration. 相似文献
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通常大多数三维参数化CAD系统都只用平面和球面作为最基本的作图工具,这在某种程度上限制了三维参数化CAD系统的作图范围.通过引进一类新的作图工具,使得三维参数化CAD系统的作图范围得到扩大. 同时证明了一个三维几何图形可以用平面、球面和圆锥曲面构造出来的充分必要条件是这个三维几何图形可以用一个三角化的次数小于9的代数方程组来描述.通过引进圆锥曲面作为新的作图工具,著名的三维Appolonius作图问题可以被完全求解. 相似文献
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基于几何约束求解的完备方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对参数化CAD在约束求解中的应用,提出了基于智能连杆的算法,该算法在扩充几何作图范围、改善算法复杂度方面都有明显的优势.将其同LIMO算法、几何变换方法、C-Tree算法、数值求解方法等方法相互融合,能够组成一套非常完备的几何约束求解框架,来完成对平面和空间几何约束问题的自动求解与图像生成.将该算法应用于智能动态几何软件的设计中,实验显示可以取得令人满意的结果. 相似文献
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在将几何约束问题的约束方程组转化为优化模型的时候,需要找到一种方法来跳出局部最优解,进而找到全局最优解。为了兼顾算法的快速性和全局性,几何约束求解时,考虑使用复合粒子群算法。这种粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,不仅在所有的进化算法中都包括控制其自身特性的启发式参数,而且这些参数通常是与特定的问题相关,并可由用户自己定义。虽然合适的参数选择需要用户丰富的经验和对研究问题所提供信息的正确判断,更重要的是,这些启发式参数会影响到算法的收敛特性,但是即便是很有经验的用户也可能选择不恰当的参数,从而使问题得不到有效地解决,这就越来越需要对这些参数进行研究。为此可将将粒子群算法中的控制参数的选取作为一个优化问题,以便用常规遗传算法来控制粒子群算法中的启发式参数,即形成了复合粒子群优化算法,通过把复合粒子群算法成功地应用到几何约束求解技术的实验表明,该方法可以在很短的时间内找到最优解。 相似文献
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用连杆机构几何约束求解 总被引:1,自引:0,他引:1
在这篇文章里,我们引入连杆机构作为新的工具,且证明这是完备的,也就是说,所有能构造性描述的图形能被连杆机构作出,这一类包括了所有只含距离约束的约束问题.作为一个应用,我们说明了超出Owen和Hoffmann的三角分解方法之外的最简单的约束图能被转化为纯几何构造形式.为了求解起源于连杆构造的方程,我们提出了一种基于动态轨迹生成的几何方法. 相似文献