【摘 要】
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随着CAD技术的不断发展,越来越多的产品模型被分享到Internet内部,并应用于相关企业的生产流程中。机构运动语义表示产品模型中有关零件之间的相对运动关系,体现了产品模型内部的工作机理,是大部分产品模型（特别是机械装配模型）的重要特征,也是主流的产品数字化设计中的关键内容。但是,通常检索获得的产品模型并不具备可重用的机构运动语义,因此,机构运动语义的重建成为模型重用、模型检索、特征识别等研究领域
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随着CAD技术的不断发展,越来越多的产品模型被分享到Internet内部,并应用于相关企业的生产流程中。机构运动语义表示产品模型中有关零件之间的相对运动关系,体现了产品模型内部的工作机理,是大部分产品模型（特别是机械装配模型）的重要特征,也是主流的产品数字化设计中的关键内容。但是,通常检索获得的产品模型并不具备可重用的机构运动语义,因此,机构运动语义的重建成为模型重用、模型检索、特征识别等研究领域中最重要的课题之一。机构语义重建的关键在于识别零件上的装配接口,然而目前自动有效地识别上述内容的通用方法还较为少见,且部分相关工作通常依靠人工,费时低效。为了解决上述问题,本文提出了一种基于改进的图注意力网络的机构语义重建方法。本文的主要研究工作如下:（1）提出了一种新的产品模型描述子——面结构指纹属性邻接图（FSFAAG）,将面结构指纹添加到产品模型面的属性集中,记录了模型面的局部结构信息,从而能够准确描述产品模型及其几何形状多样的装配接口。（2）提出了一种新的双层次抗干扰过滤机制并融合到图注意力网络中,将双层次抗干扰过滤机制与图注意力网络相结合,从而解决产品模型中装配接口面分布稀疏且数量占比少的问题。（3）提出了一种基于语义一致性与属性邻接图的装配接口面聚合方法。该方法能够快速将类型相同且相互邻接的装配接口面聚合,从而准确识别出零件模型的每一个装配接口。（4）基于产品系列化设计的一般规则,标注并构造了一个种类覆盖范围较广且可拓展的零件模型数据集。（5）设计并实现了一个重建机构运动语义的原型系统,并通过不同的实验方法验证其有效性。网络对比实验结果表明,本文方法的装配接口面的识别准确率可达到92%,比其他经典图神经网络提升2%-5%。消融实验结果表明,本文完整的网络模型相对于消融后的模型,其装配接口面的识别准确率提升3%-14%。
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