知识驱动的CAD模型三角网格分割策略

本文主要探讨了"知识驱动的三角网格模型分割"这一主题，针对在基于特征的计算机辅助设计（CAD）模型重建过程中，三角网格模型分割存在的难以体现工程意义的问题。研究者贺强、张树生和白晓亮在2013年的《哈尔滨工业大学学报》第45卷第3期上提出了创新的方法。他们的核心思路是通过构建一个包含基本造型特征和加工特征的知识库，来指导有意义的分割过程。 首先，他们采用二次曲面的拟合误差和曲率作为分割标准，对模型进行逐次划分，每个子网格对应特定类型的曲面。这样，从造型基础元素——曲面的角度，初步展示了分割的实用价值。这种方法强调了形状特征在分割决策中的重要性，有助于识别和区分不同类型的几何结构。 接着，研究者构建了两个图结构：一个是知识库中特征的属性邻接图，另一个是初步分割后曲面集合的属性邻接图。这些图结构用于捕捉特征之间的关系，以及它们在分割决策中的相互作用。通过这种方式，他们能够更深入地理解模型中各部分的逻辑关联，从而确保分割结果的工程语义一致性。 最后，他们利用知识库中特征的属性邻接图作为输入，实现模型中特征类型的精确匹配，找出子网格间的对应关系。这种基于知识的匹配方法确保了分割不仅符合几何形状，还遵循了工程设计中的语义规则，提高了分割的实用性和准确性。 实验结果显示，该算法不仅能提供有意义的分割结果，而且在时间效率上表现出色，这对于CAD模型处理中的实时性和效率要求至关重要。因此，该研究不仅解决了三角网格模型分割的难题，也为CAD领域的模型分析和理解提供了新的思考角度和实践方法。 总结来说，本文的核心知识点包括：知识驱动的分割策略、二次曲面拟合与分割准则、属性邻接图在特征关系表达和匹配中的应用，以及如何通过工程语义提升分割的实用性和效率。这些研究成果对于提高CAD模型处理的精度和效率具有实际价值。