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逆向工程中曲线及曲面的参数化设计
逆向工程中曲线及曲面的参数化设计
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基于遗传算法的B样条曲线曲面重建.pdf
基于遗传算法的B样条曲线曲面重建
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基于遗传算法的b样条曲线曲面重建.pdf
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基于遗传算法的b样条曲线曲面重建.pdf
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基于遗传算法的B样条曲线曲面重建的综述报告.docx
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基于遗传算法的B样条曲线曲面重建的开题报告.docx
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基于遗传算法的B样条曲线曲面重建.pdf
逆向工程技术是随计算机技术的发展和成熟及测量数据技术的进步而迅速发展
起来的一门新兴学科与技术，指从实体重建出它外形的CAD模型，以便进一步利用先进技术对其进行处理。曲线曲面重建是逆向工程的重要研究内容，在航空汽车制造业、医学成像、地形地貌描述等领域应用广泛。文本研究了B样条闭曲线重建和层次B样条曲面重建，主要成果概括如下:
一、分析和指出在曲线拟合过程中传统方法容易造成数据冗余，而使用基本遗传算法虽然可以同时优化节点值与参数值，减少数据冗余，但是控制顶点个数需要事先人为确定。针对这些不足，本文提出了一种基于Messay遗传算法的自适应B样条闭曲线拟合方法:在进化计算过程中，通过种群中每个染色体的基
因和基因个数的不断变化，自适应地调整参数序列、节点向量和控制顶点个数，从而获得B样条闭曲线在误差范围内逼近有序数据点序列。该方法只要输入B样条闭曲线的阶数和有序数据点就可以得到一条满足预期的形状的B样条闭
曲线。它有较强的自适应能力，可用于智能曲线拟合系统开发。一些实验结果
表明该方法是有效的。
二、回顾己有层次B样条曲面拟合方法采用全局细化方法和均匀加倍细化规则等
缺点。本文提出了一种局部自适应细化层次B样条曲面逼近三角网格的方法。
首先用遗传算法对边界进行同步拟合，接着用最小二乘拟合方法得到插值边界
曲线的B样条曲面，然后利用遗传算法在误差超限的区域上由粗糙到精细地局
部自适应优化曲面，同时保持不同层次B样条曲面的CZ连续。这样一层在另
一层之上进行局部细化拟合直到满足给定的误差。最后获得的层次B样条曲
面满足给定误差下逼近三角网格。该方法可减少控制网格规模，最后获得的层
次结构的B样条曲面可以用于网络分层传输与渐渐显示。
关键词:最小二乘拟合;B样条闭曲线;层次B样条曲面;遗传算法
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基于遗传算法的B样条曲线曲面重建的开题报告.docx
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基于二次B样条的曲线、曲面逼近算法研究.pdf
基于二次B样条的曲线、曲面逼近算法研究
现代的科学技术发展十分迅速，他们有一个共同的特点，就是都有大量的数据问题。比如，发射一颗探测宇宙奥秘的卫星，从卫星世纪开始到发射、回收为止，科学家和工程技术人员、工人就要对卫星的总体、部件进行全面的设计和生产，要对选用的火箭进行设计和生产，这里面就有许许多多的数据要进行准确的计算。发射和回收的时候，又有关于发射角度、轨道、遥控、回收下落角度等等需要进行精确的计算。有如，在高能加速器里进行高能物理试验，研究具有很高能量的基本粒子的性质、它们之间的相互作用和转化规律，这里面也有大量的数据计算问题。计算问题可以说是现代社会各个领域普遍存在的共同问题，工业、农业、交通运输、医疗卫生、文化教育等等，哪一行哪一业都有许多数据需要计算，通过数据分析，以便掌握事物发展的规律。研究计算问题的解决方法和有关数学理论问题的一门学科就叫做计算数学。计算数学属于应用数学的范畴，它主要研究有关的数学和逻辑问题怎样由计算机加以有效解决。
　　模糊数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。然而模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。在模糊数学中，已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。计算数学也叫做数值计算方法或数值分析。主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值解法，函数的数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性、收敛性和误差分析等理论问题。
　　应用数学是应用目的明确的数学理论和方法的总称，研究如何应用数学知识到其它范畴（尤其是科学）的数学分枝，可以说是纯数学的相反。包括微分方程、向量分析、矩阵、傅里叶变换、复变分析、数值方法、概率论、数理统计、运筹学、控制理论、组合数学、信息论等许多数学分支，也包括从各种应用领域中提出的数学问题的研究。计算数学有时也可视为应用数学的一部分。
　　图论应用在网络分析，数论应用在密码学，博弈论、概率论、统计学应用在经济学，都可见数学在不同范畴的应用。
计算数学与生物数学
　　计算数学是研究如何用计..
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曲线曲面重建中的三次B样条自适应逼近算法(1).pdf
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曲线曲面重建中的三次b样条自适应逼近算法(理学).pdf
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