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逆向工程中基于特征的实体模型重建关键技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·引言第13-14页
   ·逆向工程的基本原理及应用第14-15页
   ·逆向工程的研究现状与主要内容第15-21页
   ·基于约束和特征的实体模型重构第21-24页
   ·本文的研究内容及章节安排第24-27页
第二章 基于法矢和面积准则的数据分块算法第27-40页
   ·引言第27-29页
   ·基于法矢和面积准则的分块算法第29-34页
     ·法矢和面积准则第29-30页
     ·区域生长第30-33页
     ·分块算法描述第33-34页
   ·分块结果的后置处理第34-37页
     ·邻接块的整体合并第35页
     ·块分解合并第35-36页
     ·块边界修正第36-37页
   ·验证实例第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第三章 基于BP 网络的实体特征识别技术第40-59页
   ·引言第40-41页
   ·特征识别器的设计第41-44页
     ·BP 神经网络的基本原理第41-42页
     ·基本特征库的建立第42-43页
     ·特征识别器的结构第43-44页
   ·特征编码第44-51页
     ·截面信息编码第45-48页
     ·凹凸编码第48-49页
     ·轮廓属性编码第49-50页
     ·开闭编码第50-51页
   ·BP 网络特征识别器的训练第51-56页
     ·训练样本集合第51-52页
     ·初始权值设定与权值调整第52-55页
     ·训练参数和训练方式的选择第55-56页
   ·验证实例第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第四章 基于极大似然估计法的特征参数整体提取与优化第59-74页
   ·引言第59页
   ·特征参数的初步确定第59-64页
     ·分块数据集的单独拟合第60-62页
     ·分块数据集的匹配与特征参数估计第62-64页
   ·特征的优化定位第64-69页
     ·利用仿射变换建立优化方程第64-65页
     ·不同曲面参数向量的马氏距离优化项第65-69页
   ·验证实例第69-73页
   ·本章小结第73-74页
第五章 裁剪曲面重建技术第74-92页
   ·引言第74-76页
   ·B 样条曲线曲面基本原理第76页
   ·面向裁剪曲面重建的B 样条曲面拟合第76-83页
     ·B 样条曲面重建基本原理第77-79页
     ·基于基准平面的测量数据点参数化第79-80页
     ·顶点形状保持条件第80-81页
     ·基于有效点判别条件的孔洞识别第81-82页
     ·基于误差控制的B 样条曲面拟合第82-83页
   ·裁剪曲线的重建第83-87页
     ·B 样条曲线重建基本原理第83-85页
     ·二分法拟合裁剪曲线第85-87页
   ·基于ACIS 的裁剪曲面重建第87页
   ·验证实例第87-91页
   ·本章小结第91-92页
第六章 基于特征的实体模型重建第92-112页
   ·引言第92页
   ·重构特征的组织与管理第92-97页
     ·特征数据结构定义第92-94页
     ·模型特征树的建立第94-97页
   ·基于实体特征融合的实体模型重建第97-103页
     ·约束定义第97-99页
     ·约束的识别第99-100页
     ·约束管理和干涉检查第100-102页
     ·基于实体布尔操作的特征融合第102-103页
   ·基于曲面特征缝合的实体模型重建第103-106页
     ·曲面单独拟合第103-104页
     ·曲面约束定义与识别第104-106页
     ·基于约束的B-rep 实体模型重建第106页
   ·应用实例第106-111页
   ·本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-115页
   ·全文工作总结第112-113页
   ·今后工作展望第113-115页
参考文献第115-124页
致谢第124-125页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第125页

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