PCB模型区域聚类融合算法及应用研究

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PCB是电子产品中最重要的基础部件之一,是结构工程师和电子工程师协同设计的结果,其设计质量和效率将直接影响产品的性能及研发周期。结构工程师和电子工程师按各自领域的设计要求通过绘制限制性区域的方式对PCB板的可用空间进行规划。当前市场对电子产品的功能,性能及外观尺寸提出了更高的要求,导致PCB模型中的限制性区域数量较多,几何轮廓多样,PCB模型日益复杂,复杂的PCB模型降低了PCB的设计效率,本文围绕PCB模型区域聚类融合算法展开研究,将多个类型相同且几何相似的区域融合为一个多轮廓的区域,利用MCAD软件对其统一建模,提高工程师的协同设计效率。本文的主要研究工作如下:(1)分析PCB机电协同设计的业务流程,重点研究协同设计中的数据交换和模型转换过程,剖析PCB协同设计效率低的原因,指出提高设计效率的关键在于提高变更设计中模型转换的效率及质量,减少额外的设计周期。(2)研究PCB模型文件的数据组织方式,分析区域在PCB模型文件中的几何、非几何信息,结合区域数量多且轮廓复杂的特点,设计一种计算量小,特征维数较低,显著性强的区域几何特征描述提取方案,结合区域融合的特点及要求对聚类算法的适用性进行分析。(3)针对K-means聚类算法的聚类中心数k影响聚类结果且难以计算的问题,综合区域基本信息及MCAD软件的建模特点,提出一种拟合曲线的方法,自适应的通过PCB模型的区域总数对最优k值进行估计,提高PCB模型的区域融合比。(4)为解决K-means算法中随机选择聚类中心的方式导致聚类结果稳定性差且可能不是全局最优解的问题,借助CFSFDP(Clustering by fast search and find of density peaks)算法中选择聚类中心的思想对其优化。首先对该算法进行改进,提出一种针对每个数据点自适应地计算截断距离(9((8)的方法,代替传统算法中人工设置的全局截断距离,最后用数据点的决策值自动计算聚类中心,提高区域聚类的稳定性及准确度。PCB模型区域聚类融合实验表明本文算法的聚类准确度较高,且与区域位置及角度无关,通过融合建模的方法将PCB结构模型的显示效率提高1.67-4.92倍;公共数据集聚类实验表明本文算法的准确性,迭代次数均优于同类型的K-means算法和模糊C均值聚类算法,聚类耗时介于二者之间。(5)利用Creo Pro Tookit、Tiny XML等工具包研究开发基于区域聚类融合的机电协同原型系统,将区域聚类融合算法应用到打开PCB模型文件模块中,提高PCB模型的显示效率及工程师的设计效率。最后通过协同实例验证区域聚类融合算法的有效性及原型系统功能的完整性。
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