【摘 要】
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针对Delaunay三角化等传统方法在逆向工程曲面重构过程中存在着精准度不足、处理高维非线性问题时效率低等问题，提出一种基于粒子群优化算法的三维点云NURBS曲面重构方法。通
【机 构】
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潍坊职业学院,南昌大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51365037,51065021)
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针对Delaunay三角化等传统方法在逆向工程曲面重构过程中存在着精准度不足、处理高维非线性问题时效率低等问题，提出一种基于粒子群优化算法的三维点云NURBS曲面重构方法。通过曲面参数化和曲面拟合两个关键步骤，使用粒子群优化算法确定出控制点、节点矢量和权因子等NURBS曲面参数，实现了NURBS曲面重构。最后使用包含了开放、半封闭、封闭、实际扫描、多分支和自我交叉等5种不同类型具有代表性的曲面模型对算法进行验证。实验结果表明，该方法具有良好的鲁棒性、准确性和灵活性。
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