面向并行工程的产品特征模型多视域转换平台

并行工程是产品传统开发方式的一种变革,核心就是实现产品信息在产品生命周期各个阶段的集成和共享。文章在分析特征转换技术的基础上,应用组件化程序设计技术,建立一个适合并行工程工作模式的产品多视域特征模型转换平台系统,通过建立的中间基本特征模型库可以实现产品信息在多视域间的共享和转换。对由设计域到加工域的转换知识的表示和建立进行研究,实现设计特征模型到加工特征模型的转换。建立的系统具有良好的编程语言无关性和可扩充性。     

可制造性驱动的三维CAD模型相交制造特征识别方法

为了实现CAD/CAPP/CAM系统的有效集成,提出一种可制造性驱动的三维CAD模型相交制造特征识别方法.首先通过启发式规则对加工面进行可达性分析,计算加工面可行刀具轴向空间;然后采用融合制造语义的加工面聚类算法构建加工区域子图;最后以加工区域子图为制造特征痕迹,结合标注语义信息对加工区域子图进行优化合并,从而实现制造特征的识别.实验结果表明,该方法能够有效地实现复杂相交制造特征和复杂零件的制造特征识别,制造特征识别性能可满足工程应用中的需求.     

语义特征建模系统中概念设计方案表示研究

为了提高概念设计的工作效率和设计水平,提出了一种基于语义表示法的概念设计方案的表示方法。这种方法通过语义表示法来表示模型中的特征,通过细胞元模型来管理模型数据,通过语义面将特征和设计方案表示成为具有n个语义输入和m个语义输出的黑盒,通过语义依赖图建立产品模型与特征之间的组织关系,通过力传递的方法来简化概念设计方案的推理过程。该方法不仅可以大大提高概念设计问题的求解速度,还可以为设计者提供更丰富的概念设计方案。实验证明该算法具有广泛的应用前景和实用价值。     

基于特征的离散网格模型表示与编辑技术

本文提出了一种基于特征的离散网格模型表示方法,能够表达传统三维网格模型中缺失的高层次信息,并以模型编辑为例显示了其应用价值.该特征结构利用特征线、特征面、特征组来建立离散网格的特征结构,用于描述模型的形状、约束、语义等信息,在原有网格模型的基础上构建了一个“超网格”.通过构建特征间的拓扑关系和约束关系,模型在编辑过程中能够保持特定的形状、结构属性,同时由于编辑操作造成的网格修改被限定在局部的特征区域内,从而提高了模型编辑的运算效率.     

协同语义特征建模技术研究

为了提高协同语义建模系统的性能,提出了一种新的协同设计方法,亦即使用特征语义表示法和细胞元模型来表示数据和管理模型中的各种数据和信息,然后通过语义匹配的方法来确定子模型间的逻辑和装配关系,通过语义区域划分、"最值空间"等技术来检测和消解协同设计中发生的操作冲突,最后通过创建临时模型来降低全局约束求解的复杂度。这种方法不仅能够完全实现协同语义特征建模的需要,还可以大大提高协同设计的效率。实验表明,该算法具有更强的适应性和实用性。     

姿态特征与深度特征在图像动作识别中的混合应用

人体姿态是动作识别的重要语义线索,而CNN能够从图像中提取有很强判别能力的深度特征,本文从图像局部区域提取姿态特征,从整体图像中提取深度特征,探索两者在动作识别中的互补作用.首先介绍了一种姿态表示方法,每个肢体部件的姿态由描述该部件姿态的一组Poselet检测得分表示.为了抑制检测错误,设计了基于部件的模型作为检测上下文.为了从数量有限的数据集中训练CNN网络,本文使用了预训练和精细调节的方法.在两个数据集中的实验表明,本文介绍的姿态特征与深度特征混合使用,动作识别性能得到了极大提升.     

层次参数化的自由曲面特征表示与实现

为了解决自由曲面特征参数化问题,提出一种自由曲面特征参数分层实现框架.采用从高层到底层、从整体到局部的分层思想,将自由曲面特征的参数及映射关系划分为"3层参数和2级映射"结构来定义曲面特征,即高层语义参数表示整体形状,中间层参数表示特征线和底层参数表示细节形状,并在各层参数间建立映射和约束关系;同时支持设计者用Scheme命令快速实例化曲面特征.该方法避免了传统方式中由高层特征参数到底层数据间直接的复杂映射关系,且方便了曲面特征的实例化.实验结果表明,文中方法使得设计者能够从特征语义层直观地编辑修改自由曲面特征,是一种有效的自由曲面特征参数化表示和实现方法.     

基于特征语义的模型表示法研究

为了更好地适应语义特征建模系统的需要,使CAD/CAID系统能够在特征中封装更多更复杂的语义,提高传统特征建模系统的效率,提出了一种基于特征语义的模型表示法。这种表示法通过特征语义来构建特征外形的各个表面,用细胞元模型来管理特征的各种元素,采用“面的完整性验证”代替传统的约束求解来验证用户操作的有效性。因此这种表示法不仅可以有效地表示产品模型的复杂语义,还可以大大提高语义特征建模系统的性能。实验表明,这种表示法有更强的实用性和适应性。     

引信可生产性设计评价及特征识别技术的应用

提出引信可生产性设计的概念和设计指标评价树,并在此基础上建立了可生产性设计评价系统。而且就评价系统中一些面向加工的工程语义信息,即加工特征的实现采用了特征识别技术。这是因为特征识别技术是构成CAD与CAPP的理想接口（CAD系统采用实体模型或设计特征表示产品,而CAPP所需的则是基于加工特征的产品信息表示）,从而有助于提高我国引信的设计水平和生产技术水平。     

设计特征向加工特征转换的扫体重构法

针对同时需要铣削和车削加工的零件,提出一种基于扫体的从设计特征向加工特征转换的统一方法.采用扫体方式重构零件和毛坯模型,并将毛坯与零件之间的差体沿着这些扫体扫掠路径拆分出各种新的加工扫体,最后将这些加工扫体依照它们之间的邻接关系和加工特征形状结构选择合并成加工特征.该方法实现了同一零件中直扫体和回转扫体2种特征的统一转换,能够产生对应各种不同加工方法和方向的加工特征,有利于工艺优化.文中方法已应用于一个CAPP系统,其结果证明了该方法的可靠性.     

语义特征造型中特征修改优先准则的研究

特征造型技术是新一代CAD系统的关键技术,是产品模型技术的核心。该文讨论了以细胞元模型为基础的语义特征造型技术。在语义特征造型中用特征依赖图（FDG）的数据模型来保存和维护设计中的各种特征信息及其之间的关系,在此基础上分析了依据特征依赖图中特征间的关系动态修改特征优先级的方法,确保了模型修改的有效性。最后给出了一个实例。     

语义特征建模系统中操作局部化的研究

为了提高语义特征建模系统约束求解的效率及系统的整体性能,提出了一种新的操作局部化方法。该方法使用特征语义表示法来描述产品模型中特征的各种信息,改进了细胞元模型对特征元素的管理机制,通过特征的“语义面”将局部特征从模型中有效地分离出来,通过创建临时特征的方法来实现模型的局部约束求解。该策略不仅可以完全满足在复杂模型中直接操作的需要,还可以大大提高系统的性能。实验表明该算法具有更强的适应性和实用性。     

协同语义特征造型系统的研究

针对目前大多数造型系统都是面向单用户环境开发,且造型过程依赖于特征的创建历程,提出以基于细胞元的语义特征造型系统为基础,采用B/S和C/S相结合的方式构造协同框架,进行协同造型的方法。介绍了系统的逻辑设计及网络实现方法。系统可为多用户提供在互联网上同时编辑同一个特征模型的协同设计环境,设计人员可根据特征依赖图（FDG）得到所需的视图,由于网络传输的是造型操作命令,而不是完整的图像信息,因此网络负荷较小,响应速度快。     

特征建模方法研究

在领域工程中,特征模型描述了领域需求之间的关系,在共性和特性之间进行区别,在复杂软件系统设计和实现中扮演了重要的角色.介绍了特征建模方法的起源和发展,分析和比较了两种典型的特征定义,从特征模型体系结构,特征模型的表现、特征变化性和组合规则、特征建模工具和特征模型的应用等方面阐述了特征建模领域的若干研究活动,介绍了特征建模方法的主要研究现状以及研究方向.     

基于语义特征空间上下文的短文本表示学习

文本表示是自然语言处理中的基础任务,针对传统短文本表示高维稀疏问题,提出1种基于语义特征空间上下文的短文本表示学习方法。考虑到初始特征空间维度过高,通过计算词项间互信息与共现关系,得到初始相似度并对词项进行聚类,利用聚类中心表示降维后的语义特征空间。然后,在聚类后形成的簇上结合词项的上下文信息,设计3种相似度计算方法分别计算待表示文本中词项与特征空间中特征词的相似度,以形成文本映射矩阵对短文本进行表示学习。实验结果表明,所提出的方法能很好地反映短文本的语义信息,能对短文本进行合理而有效的表示学习。     

液压集成块油路语义特征建模及有效性维护

以液压集成块油路设计问题为对象,采用层次化的语义特征建模方法,建立包含工程语义层、几何层、拓扑层及参数层的液压集成块油路语义特征模型,提出基于临时体模型和B-Rep模型混用的几何描述方法,基于图论的实体邻接图/邻接矩阵的油路特征拓扑描述方法和特征工程语义的有效性验证和维护机制,从而可实现与设计时序无关的液压集成块油路设计和有效性实时验证维护。     

异构CAD系统间中性语义特征数据交换

提出了一种基于中性语义特征转换的异构CAD系统间数据交换方法,该方法采用“中性语义特征转换器”将不同系统间的造型信息转换为统一的数据信息格式,并通过中性语义转换库实现了不同系统间操作命令的4种映射关系。此外,还实现了异构CAD系统间零件的同步协同传输。最后,将该文提到的思想初步应用在理工大学自主开发的HUSTCAIDS与UG间的异构协同设计中,证明该理论的可行性。     

融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下的问题,提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割;然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心;最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征.不同于以往的草图特征表示方法,将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时,使得稀疏表示具有更好的可解释性.实验结果显示,所提方法下的草图识别率高于采用传统非深度学习和深度学习方法提取的草图特征的草图识别率.     

视频语义分析运动特征表征与抽取技术研究

视频运动特征蕴含丰富的语义信息,运动特征的简洁表征方式和高效抽取方法研究是视频语义分析的关键技术之一。针对视频语义分析的特点,将运动特征分为3类,分别对各类运动特征进行表征和抽取。相关抽取实验证明此方法可有效抽取语义分析所需的运动特征,同时在运动特征抽取的基础上实现了基于运动的视频语义分析原型系统。     

语义特征建模系统中参数范围计算的研究

在语义特征CAD系统中,特征参数的确定是一个十分耗时且需要反复实验和调整的过程。为了在创建特征的同时能够迅速为设计者给出特征参数值的适当范围,提出了一种改进的方法。该方法使用特征语义表示法来描述产品特征的各种信息,简化了“细胞元”模型管理特征的各个面的策略,通过提取每个特征面的语义并计算特征面的语义约束条件,最终确定特征参数的精确范围。该算法不仅可以有效提高确定参数范围的速度和精确度,还可以大大提高语义特征CAD系统的性能。实验表明该算法具有更强的适应性和实用性。