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点云数据抗噪处理方法及其在叶片重建中的应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-35页
   ·引言第12-13页
   ·逆向工程及应用领域第13-15页
   ·逆向工程的关键技术及研究综述第15-28页
     ·数据采集第15-18页
     ·数据平滑第18-19页
     ·数据精简第19-20页
     ·数据分块第20-22页
     ·特征提取第22-23页
     ·网格剖分与优化第23-25页
     ·曲面拟合与CAD模型重建第25-26页
     ·逆向工程中仍需研究的若干问题第26-28页
   ·论文的选题背景和研究内容第28-35页
     ·神经网络技术在逆向工程领域的应用第28-30页
     ·论文的选题背景第30-33页
     ·论文的研究内容第33-35页
第二章 基于模糊神经网络的点云数据区域分割第35-56页
   ·引言第35页
   ·点云数据区域分割的定义与准则第35-36页
     ·点云数据区域分割的定义第35-36页
     ·点云数据区域分割的准则第36页
   ·区域分割的主要方法第36-40页
     ·基于边和基于面的区域分割方法分析第37-38页
     ·基于聚类的区域分割方法分析第38-40页
   ·曲面微分几何特征的估算第40-48页
     ·k-邻近的确定第40-41页
     ·法矢量的估算第41-43页
     ·基于局部曲面拟合的曲率的估算方法第43-46页
     ·基于欧拉公式的曲率估算方法第46-48页
   ·基于模糊神经网络的点云数据区域分割算法第48-53页
     ·一种改进的模糊SOFM网络第48-51页
     ·基于改进的模糊神经网络区域分割算法第51-53页
   ·应用实例第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第三章 基于神经网络的空间三角网格剖分方法第56-69页
   ·引言第56-58页
   ·一种动态神经网络—GCS第58-62页
     ·GCS简介第58-59页
     ·三角网格的存储第59-60页
     ·GCS神经网络训练算法第60-62页
   ·基于GCS的空间三角网格剖分方法第62-65页
     ·生成初始网格第62页
     ·网格修正第62-64页
     ·边界修正第64-65页
   ·应用实例第65-66页
   ·本章小结第66-69页
第四章 散乱数据的截面线几何建模技术第69-90页
   ·引言第69-70页
   ·截面线点云数据的排序与轮廓分离第70-73页
   ·平面离散数据的曲率估计与特征点提取第73-80页
     ·平面离散数据的切矢估计第74-75页
     ·平面离散数据的曲率估计第75-80页
   ·角点的检测方法第80-81页
   ·基于小波分解的平面光顺曲线重建方法第81-89页
     ·平面曲线光顺性研究第81-83页
     ·基于小波分解的平面曲线重建方法第83-86页
     ·应用实例第86-89页
   ·本章小结第89-90页
第五章 叶片截面形状参数的计算第90-110页
   ·引言第90-92页
   ·中弧线的计算方法第92-101页
     ·现有方法第92-94页
     ·基于等距线的中弧线计算方法第94-98页
     ·中弧线计算实例第98-101页
   ·前后缘的重建方法第101-109页
     ·一种高精度的椭圆弧拟合方法第102-104页
     ·出格点的排除方法第104-105页
     ·应用实例第105-107页
     ·关键点的确定第107-109页
   ·本章小结第109-110页
第六章 叶片截面线的离散与曲面重建第110-127页
   ·引言第110-111页
   ·前后缘的几何模型第111-114页
   ·叶身曲面造型方法第114-125页
     ·主要的造型方法和存在的问题第114-118页
     ·一种近似弧长参数的离散方法第118-121页
     ·叶身截面线的离散方法第121-125页
     ·纵向参数线的光顺第125页
   ·本章小结第125-127页
第七章 结论与展望第127-131页
   ·本文的主要工作和结论第127-129页
   ·研究展望第129-131页
参考文献第131-141页
攻读博士学位期间发表论文和参加科研情况第141-142页
致谢第142-144页

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