逆向工程中特征提取技术的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的意义及方法 | 第8-10页 |
| 1.2 逆向工程的应用 | 第10-12页 |
| 1.3 蚁群算法理论 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 任意位置圆柱面特征参数的提取 | 第15-21页 |
| 2.1 空间任意位置圆柱面 | 第15-19页 |
| 2.1.1 轴线矢量方向的求解原理 | 第15-17页 |
| 2.1.2 水平面内任意位置椭圆参数的求解原理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 圆柱面特征参数的提取过程 | 第18-19页 |
| 2.2 求解实例 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 任意位置回转面特征参数的提取 | 第21-28页 |
| 3.1 空间任意位置回转面 | 第21页 |
| 3.2 回转面特征参数提取原理 | 第21-22页 |
| 3.3 基于极小惯量的对称轴提取 | 第22-25页 |
| 3.4 回转面特征参数的提取 | 第25页 |
| 3.5 求解实例 | 第25-27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于蚁群算法的回转面特征参数的提取 | 第28-39页 |
| 4.1 前言 | 第28页 |
| 4.2 连续优化问题的蚁群算法 | 第28-31页 |
| 4.3 基于ACA回转面特征参数提取数学模型 | 第31-33页 |
| 4.4 基于蚁群算法的回转轴提取 | 第33-34页 |
| 4.5 计算结果与比较 | 第34-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于蚁群算法的数据点排序技术 | 第39-51页 |
| 5.1 绪论 | 第39-40页 |
| 5.2 基本蚁群算法的TSP数学模型 | 第40-46页 |
| 5.2.1 TSP描述 | 第40-41页 |
| 5.2.2 基本TSP算法数学模型 | 第41-42页 |
| 5.2.3 TSP蚁群算法中参数设置 | 第42-44页 |
| 5.2.4 TSP蚁群算法的实现步骤及程序流程图 | 第44-46页 |
| 5.3 基于TSP原理的数据点排序 | 第46-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 点云截面数据点处理技术 | 第51-63页 |
| 6.1 绪论 | 第51页 |
| 6.2 截面数据点的获取 | 第51-53页 |
| 6.2.1 分层位向的选择 | 第51-52页 |
| 6.2.2 截面轮廓数据点的提取方法 | 第52-53页 |
| 6.3 点云数据的分层处理 | 第53-57页 |
| 6.3.1 曲率计算 | 第54-55页 |
| 6.3.2 非等厚分层实例分析 | 第55-57页 |
| 6.4 截面数据点的精简处理 | 第57-62页 |
| 6.4.1 扫描线数据的精简准则 | 第57-58页 |
| 6.4.2 非定最小距离数据点精简方法 | 第58-60页 |
| 6.4.3 应用实例 | 第60-62页 |
| 6.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 7 课题实例分析 | 第63-68页 |
| 课题实例 1 | 第63-64页 |
| 课题实例 2 | 第64-68页 |
| 8 总结与展望 | 第68-70页 |
| 8.1 论文总结 | 第68-69页 |
| 8.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74页 |
