【摘 要】
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箱体类零件作为机械产品中的常见零件,应用广泛,需求量大,对其进行智能工艺规划对于提高箱体类零件生产效率具有重要意义。为实现零件智能工艺规划,目前广泛采用基于特征识别技术的三维CAPP系统进行工艺规划。现有特征识别多基于图的特征识别方法,该方法通过三维模型拓扑几何信息构建和分解属性邻接图,并采用特征子图与特征模板进行图同构匹配实现特征识别。然而该方法针对箱体类零件仍然存在相交特征难以有效分离、图同构
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箱体类零件作为机械产品中的常见零件,应用广泛,需求量大,对其进行智能工艺规划对于提高箱体类零件生产效率具有重要意义。为实现零件智能工艺规划,目前广泛采用基于特征识别技术的三维CAPP系统进行工艺规划。现有特征识别多基于图的特征识别方法,该方法通过三维模型拓扑几何信息构建和分解属性邻接图,并采用特征子图与特征模板进行图同构匹配实现特征识别。然而该方法针对箱体类零件仍然存在相交特征难以有效分离、图同构的匹配方法准确率低、特征模板检索耗时等问题。为此,本文针对箱体类零件的特征识别算法展开研究,主要内容如下:1)目前基于图分解的特征识别方法难以实现相交特征的有效分离,为此,本文提出一种基于边连接环和凸边的两阶段分解算法。该算法第一阶段利用单向深度优先搜索方法得到特征的边连接环,根据边连接环分解获得特征子图;第二阶段对相交特征子图采用凸边延展求交的截面分解策略,有效实现相交特征分离。2)针对图同构的特征匹配方法存在准确率低的问题,提出基于属性邻接图的子图编码算法。该算法利用拓扑几何编码将属性邻接子图、子图与邻接节点的拓扑几何信息转换为子图编码,对子图编码采用哈希匹配方法,有效提高了特征匹配的准确率。3)针对特征匹配过程中特征模板检索效率低的问题,提出基于属性邻接子图编码的特征匹配算法。该算法对属性邻接子图编码采用遍历搜索构建特征编码索引树,将特征模板数据与索引树叶节点关联,通过索引树无分支路径中的节点进行自适应归并,从而简化索引树的搜索路径,利用子图编码前缀匹配方法对索引树中特征模板进行检索,有效提高了检索效率。4)以上述研究为基础,研究开发属性邻接图构建、分解、编码及特征匹配等核心算法模块,实现箱体类零件特征识别原型系统开发。通过对典型箱体类零件实例进行特征识别,验证本文算法的有效性。
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