目前,智能制造、智能工廠已成為制造業(yè)內(nèi)技術(shù)發(fā)展趨勢,數(shù)字化智能制造的大量數(shù)據(jù)存放在云端,下載到本地以及運用到制造設(shè)備的過程中存在數(shù)據(jù)量大,傳輸慢的問題。因此,本文基于三維數(shù)字化MBD模型數(shù)據(jù),結(jié)合嵌入式系統(tǒng)設(shè)計一種數(shù)據(jù)處理的輕量化方法:對存儲在云端的MBD模型數(shù)據(jù),用改進的非遞歸深度優(yōu)先遍歷算法和改進的自適應(yīng)哈夫曼壓縮算法對所需數(shù)據(jù)信息進行提取、壓縮處理,無需把所有數(shù)據(jù)信息下載。通過定義LwIP TCP/IP協(xié)議傳輸?shù)奖镜谹RM嵌入式系統(tǒng),用改進的自適應(yīng)哈夫曼壓縮算法進行數(shù)據(jù)的解壓,將數(shù)據(jù)通過USB串口傳輸給數(shù)控機床。首先,將Step文件格式的MBD模型數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化為Xml可擴展標記語言,完成不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換和共享,建立MBD數(shù)據(jù)模型,用改進的非遞歸深度優(yōu)先遍歷算法提取數(shù)據(jù)信息。MBD模型數(shù)據(jù)以Xml字段的形式存在云端數(shù)據(jù)庫,當接收到STM32F407TCP客戶端請求指令后,訪問數(shù)據(jù)庫Xml文件,用改進的非遞歸深度優(yōu)先遍歷算法進行數(shù)據(jù)信息的提取。且對所改進的提取算法進行了實驗驗證,證明方法的可行性,滿足不同操作工人的需求。其次,采用改進的自適應(yīng)-哈夫曼壓縮算法對數(shù)據(jù)進行壓縮。采用哈夫...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的背景及意義
    1.2 課題的研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題的主要研究內(nèi)容
第2章 三維數(shù)字化MBD模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)輕量化方法設(shè)計
    2.1 三維數(shù)字化MBD模型的構(gòu)建
        2.1.1 MBD模型的原理
        2.1.2 MBD工藝信息模型
        2.1.3 三維數(shù)字工藝設(shè)計MBD模型的構(gòu)建
    2.2 三維數(shù)字化MBD模型數(shù)據(jù)處理的輕量化方法設(shè)計
    2.3 本章小結(jié)
第3章 三維數(shù)字化MBD模型數(shù)據(jù)信息的獲取及提取方法
    3.1 三維數(shù)字化MBD模型的數(shù)據(jù)信息獲取
        3.1.1 MBD模型輕量化文件格式
        3.1.2 MBD模型數(shù)據(jù)信息獲取
    3.2 改進的非遞歸深度優(yōu)先遍歷算法提取MBD模型的數(shù)據(jù)信息
        3.2.1 遞歸和非遞歸深度優(yōu)先遍歷算法對比
        3.2.2 改進的非遞歸深度優(yōu)先遍歷算法提取MBD模型的數(shù)據(jù)信息
    3.3 MBD模型的信息提取方法的實驗驗證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 改進的MBD模型的數(shù)據(jù)壓縮優(yōu)化方法
    4.1 傳統(tǒng)的MBD模型的數(shù)據(jù)壓縮方法
        4.1.1 哈夫曼壓縮算法對MBD模型數(shù)據(jù)的壓縮
        4.1.2 貪心-哈夫曼壓縮算法對MBD模型數(shù)據(jù)的壓縮
        4.1.3 自適應(yīng)哈夫曼壓縮算法對MBD模型數(shù)據(jù)的壓縮
    4.2 改進的MBD模型的數(shù)據(jù)壓縮方法優(yōu)化
    4.3 MBD模型數(shù)據(jù)壓縮的優(yōu)化方法實驗驗證與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 三維數(shù)字化MBD模型數(shù)據(jù)處理輕量化實現(xiàn)
    5.1 三維數(shù)字化MBD模型數(shù)據(jù)輕量化處理硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計
        5.1.1 ARM微處理器選擇
        5.1.2 網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議配置
        5.1.3 MBD模型數(shù)據(jù)輕量化處理硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計
    5.2 云端與STM32嵌入式、機床實現(xiàn)通信
        5.2.1 云端MBD模型數(shù)據(jù)的存儲、提取和壓縮
        5.2.2 云端和STM32嵌入式模塊實現(xiàn)通信
        5.2.3 STM32中MBD模型數(shù)據(jù)解壓實現(xiàn)
        5.2.4 STM32系統(tǒng)與機床傳輸?shù)膶崿F(xiàn)
        5.2.5 云端數(shù)據(jù)通信接收發(fā)界面設(shè)計
    5.3 實驗驗證
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
在學(xué)研究成果
致謝



本文編號：3772241