基于蚁群算法的三维cad模型相似性计算

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1、基于蚁群算法的三维CAD模型相似性计算-->第1章绪论1.1课题研究的目的和意义随着计算机软件的发展，硬件的性能提升，进一步推动了计算机技术的进步。工业加工和零件制造技术也得到了很多进步，计算机能够快速地处理海量的CAD模型。随着我国传统工业制造业的发展，三维零件模型的种类和数量急剧增加，涉及到各个领域，包括航天航空制造，航海船舰制造、交通运输等。据目前统计全世界现存模型库已经到达了几百亿个。三维模型结构复杂，种类多样，如何从模型库中精确地找出所需要的模型是尤为重要的。同时，国内外专家也致力于研究三维CAD

2、模型检索技术。...............1.2CAD模型检索的研究状况三维模型检索研究始于80年代初，其检索方式从基于关键字的检索，到基于内容的检索，发生了很大的变化。随着三维模型检索技术的不断发展，欧美等发达国家从2000年开始对基于内容的检索进行立项研究，取得了很多科研成果。加拿大国家研究院的Paquet[1]等人在1997-1998年开发了第一个通用的三维模型检索系统Nefertiti，此系统提取了模型的形状和颜色两种的特征，以此为基础来检索模型。...............第2章CAD模型的检

3、索优化方法2.1CAD模型常用检索方法随着对三维模型检索方法的深入研究，越来越多的人开始关注CAD模型的发展，有关三维CAD模型的检索方法也越来越多。随着时间的积累，不少学者和专家也在探索和研究模型检索的优化方法。在探索新方法的同时，也在不断的优化旧方法。现有的三维模型检索方法主要是基于模型的结构特性进行检索，包括模型的几何特征，拓扑结构等。CAD模型检索优化方法主要是在模型检索过程中使用一些优化算法和优化模型来提高检索的精确度。...............2.2CAD模型检索面临的问题及解决办法随着工业

4、制造和零件加工产业的发展，越来越来的专家和学者投入到CAD模型的研究中，在三维模型的检索系统和检方法上取得了很大的成就。有些知名的院校专门建立了模型检索实验室。致力于研究模型检索系统，完善模型检索方方法，提高模型检索性能，为工业零件制造和加工企业带来了高效的收益，缩短了生产周期。尽管三维模型检索经历了数十年的发展但是仍然存在一些不足之处，这就需要研究者要善于发现新问题，创造新方法来适应不断发展的三维模型检索技术。...............第3章CAD模型相似性度量...............193.1

5、CAD模型相似性论述...............193.2CAD模型的表示方法...............21第4章基于贪心算法的CAD模型面匹配方法.................284.1贪心算法概述................284.2基于贪心算法的模型面相似性计算...............28第5章基于蚁群算法的CAD模型面匹配方法...............375.1蚁群算法的原理分析...............375.2基于蚁群算法的面匹配方案...............37

6、第5章基于蚁群算法的CAD模型面匹配方法5.1蚁群算法的原理分析蚁群算法模拟了自然界中蚂蚁寻觅食物的规律，总结出一种寻找最优路径的优化算法算法。蚂蚁觅食时在其经过的路径上会留下一种叫做信息素的物质。并能够感知信息素的浓度，并在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己行动方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率也就越高，由此构成的正反馈过程

7、，从而逐渐的逼近最优路径，找到最优路径。...............5.2基于蚁群算法的面匹配方案随着越来越多的学者对CAD模型检索方法的不断研究，CAD模型检索方法也多种多样，目前，较为适用的有遗传算法、模拟退火算法和向量空间模型等。研究表明：在CAD模型检索方法中，为了避免局部最优的的情况，国内外的许多学者和专家对类似蚁群算法这样的全局最优求解方法也进行了深入的研究。这说明了蚁群算法不仅在NP难题上有其适用性，同时，也适用于CAD模型检索问题。...............结论本文研究了国内外CAD模

8、型检索技术的发展概况，把贪心策略和蚁群算法应用到模型检索过程中。由三维模型的点，线、面等特征作为描述符，构建了模型的属性邻接图。根据属性邻接图建立了邻接关系矩阵，计算了模型面的形状相似性，构建了面相似度矩阵并用于模型检索中。本文的主要研究成果包含以下几个方面：1.对CAD模型检索方法进行了研究，同时简要地介绍了几种常用的模型检索方法。分析了模型检索的几种优化算法和优化模型。阐述了当前CAD模型检索遇到的问题和不足