提升DFA装配性能：自动识别零件对称度的高效算法

本文主要探讨了"面向装配的设计(DFA)"领域中的一个重要议题——零件对称度的自动识别算法，发表于2008年的清华大学学报(自然科学版)第四十八卷第四期，作者郑云、张林和肖田元。零件对称度在DFA中扮演着关键角色，因为它直接影响到装配性能的评估，尤其是在CAD（计算机辅助设计）系统中的应用。 现有的识别算法在效率上存在不足，针对这一问题，研究人员提出了一种创新的两阶段自动识别方法。首先，第一阶段通过旋转零件模型并分析其空间包容盒，这是一种初步的计算手段，用于确定对称度的可能范围。这种方法的优势在于，对于许多非对称零件，这个阶段就能提供足够的信息，从而节省计算时间，提高了算法的平均效率。 第二阶段则采用射线追踪技术进行更精确的对称度计算，这一步骤能够细化并确定对称轴的具体位置和对称度值。这样，即使在第一阶段未能完全确定的对称零件，也能在第二阶段得到准确的结果。 该算法是在Pro/Engineer这样的CAD系统上进行二次开发实现的，充分展现了其在实际设计环境中的应用潜力。为了验证算法的有效性和实用性，研究者们提供了一组实例进行测试，结果显示算法既能准确识别对称性，又能适应实际设计流程，提升了设计过程的效率。 关键词包括：计算机辅助设计(CAD)，面向装配的设计(DFA)，对称度，空间包容盒，以及射线追踪。整个研究以国际标准ISO 690进行了文献标识，并被分类在TP39类别中，文章编号为1000-0054(2008)04-0490-05，体现了其在学术界的严谨性和科学价值。 这篇论文不仅提出了一个改进的零件对称度自动识别算法，而且展示了它在CAD系统中的实际应用和有效性，为DFA的设计优化提供了有力的支持工具。