CAD和CAPP系統(tǒng)的獨立運行,導(dǎo)致設(shè)計信息與制造信息無法互通,增加了產(chǎn)品研發(fā)周期,降低了企業(yè)競爭力,而加工特征識別技術(shù)是實現(xiàn)設(shè)計信息與制造信息互通的有效途徑之一。現(xiàn)有加工特征識別算法及軟件系統(tǒng)對相交特征、復(fù)合特征等復(fù)雜加工特征識別率低,本文針對現(xiàn)有加工特征識別技術(shù)中存在的問題展開研究,并綜合幾何推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,提出一種基于幾何推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加工特征識別混合算法,為加工特征識別技術(shù)的研究提供一種新的思路。本文的主要研究工作如下:（1）分析國內(nèi)外加工特征識別技術(shù)的發(fā)展趨勢,研究加工特征幾何推理技術(shù)中屬性鄰接圖對零件模型的表達,針對目前屬性鄰接圖對零件模型表達信息的缺失,提出一種屬性鄰接圖構(gòu)建算法。對屬性鄰接圖中的面節(jié)點添加特征面屬性,豐富了屬性鄰接圖對零件模型信息的表達。（2）簡介加工特征分類,針對傳統(tǒng)加工特征提取算法對典型加工特征識別有效但對相交特征以及復(fù)雜特征識別困難的問題,提出一種加工特征幾何推理算法。基于特征面對屬性鄰接圖進行圖分解,實現(xiàn)對加工特征的分離,同時對由于特征相交造成的特征分割情況進行處理。并分析加工特征幾何拓撲信息的關(guān)系,總結(jié)加工特征識別規(guī)則,實現(xiàn)對典型加工特... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LeNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

f3f2f1(a) 圓柱凸臺特征與臺階特征以及矩形通槽特征相交示意圖f2f11 f2f3f11 1(b) 圓柱凸臺正確拓撲結(jié)構(gòu)示意圖 (c) 圓柱凸臺拓撲結(jié)構(gòu)被改變示意圖圖 3-7 幾何不變但拓撲變異的加工特征實例 幾何拓撲信息復(fù)雜的特征對于一些特定的加工特征，由于其幾何拓撲信息復(fù)雜，基于 B-Rep 的模型表達以對這些特定的加工特征進行拓撲描述，這些特定的加工特征難以制定加工特配規(guī)則，因此難以運用基于規(guī)則的加工特征匹配算法對其進行加工特征識別。

梯形槽斜二測視圖線框圖像 (k) 梯形槽隨機視圖 1 線框圖像 (l) 梯形槽隨機視圖 2 線框圖圖 4-1 基于多視圖的加工特征降維實例 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加工特征分類器運用基于多視圖的加工特征降維映射算法實現(xiàn)對加工特征多個感興趣視圖理，得到加工特征圖像集，將三維加工特征識別問題轉(zhuǎn)化為二維圖像識別問圖像識別算法，目前主要兩種方式：一種是基于圖像特征的圖像識別技術(shù)[57-種是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)。考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對幾何降維信息識別提取和定性化判斷的特點，對加工特征拓撲變異不敏感，且更符合人類識本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加工特征分類器，構(gòu)建用于識別加工特征圖像的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對加工特征的定性化識別。.1 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[60]的相關(guān)理論技術(shù)，在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過程中，度優(yōu)先為原則，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度將極大影響對圖像識別的準確率，但深

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2989707