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曲面轮廓度误差评价和多边域逼近均要求对理论曲面进行数字化自适应采样。在对当前曲面数字化方法分析的基础上 ,针对TrimmedNURBS曲面 ,研究了在给定精度下的曲面数字化自适应采样方法 ,给出了基于曲率特征函数的曲线自适应采样和NURBS曲面多边域离散算法 ,提出了一种对大规模曲面网格点检测路径优化问题很有效的进化算法—蚁群算法 ,并进行了计算机仿真实验验证。仿真结果表明 ,所提出的规划方法可显著提高数字化采样效率 ,具有很大的实用价值