[发明专利]一种基于遗传算法的异构CAD模型数据交换的系统及方法有效
| 申请号: | 201410071752.7 | 申请日: | 2014-02-28 |
| 公开(公告)号: | CN103793535B | 公开(公告)日: | 2017-01-25 |
| 发明(设计)人: | 何发智;张德军;吴亦奇;蔡贤涛 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 | 代理人: | 张火春 |
| 地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 遗传 算法 cad 模型 数据 交换 系统 方法 | ||
技术领域
本发明属于异构CAD数据交换领域,特别是涉及关于复杂CAD模型的异构CAD系统的数据交换,具体涉及一种基于遗传算法的异构CAD模型数据交换的系统及方法。
背景技术
随着经济的全球化和信息技术的高速发展,协同产品的开发变得越来越重要。然而,在开发协同产品时,不同的公司为了自身的商业利益选择的CAD系统并不相同。当一个项目需要多个公司合作完成的时候,那么随着而来的就是大量的CAD模型需要进行异构CAD数据交换。
目前,异构CAD数据交换领域中,主要的数据交换方法分为以下两种:基于几何的数据交换的方法和基于特征的数据交换方法。仅仅使用基于几何的数据交换方法是远远不够。因为,几何数据中不包含模型的设计历史、约束和特征等高层语义信息,因此无法支持在交换数据的目标CAD系统中对原设计进行基于约束和特征的编辑、修改和再设计等活动。
近些年,参数化特征建模已经成为标准的建模方法的今天,基于特征的异构CAD数据交换越来越收到研究者的重视,产生了很多类似的技术,都具有一定的使用价值,这里就不一一介绍。但目前的这些技术都具有一定的局限性。采用宏文件的方法进行参数化信息交换,只能对一些简单的CAD模型进行参数化交换。采用过程恢复机制实现特征信息交换,对于复杂的曲线和曲面都不能正确的进行参数化交换。
然而,样条曲线由于其造型灵活性,在目前工业界使用的非常的广泛,比如:飞机的机翼、汽车的外形设计等等。那么对于这类复杂的自由曲线进行异构CAD数据交换就显得非常的重要。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于遗传算法的异构CAD数据交换系统及方法。可以用于复杂模型的异构CAD数据交换,交换之后的目标模型,不仅与原始模型具有极高的相似度,而且保留了原始模型的参数化特征信息。
本发明所采用的技术方案是:一种基于遗传算法的异构CAD模型数据交换的系统,其特征在于:包括源端CAD系统、XML文件及目标端CAD系统;所述的异构CAD模型数据通过所述的源端CAD系统中提取特征参数、草图参数并保存到所述的XML文件中,将此XML文件发送到所述的目标端CAD系统中,将XML文件中的参数信息进行分类处理,随后在所述的目标端CAD系统中进行草图参数、特征参数的重建,最终实现原异构CAD模型的参数化重建过程。
作为优选,所述的源端CAD系统包括CAD模型模块、3D特征参数信息模块,2D草图参数信息模块及样条离散数据模块,所述的CAD模型模块用于实现提取CAD模型,所述的3D特征参数信息模块用于实现提取3D特征参数,所述的2D草图参数信息模块用于实现提取2D草绘参数,所述的样条离散数据模块用于实现提取样条交换辅助信息。
作为优选,所述的目标端CAD系统包括前置数据处理模块、重建目标样条模块、重建2D草图参数信息模块、重建3D特征参数信息模块及重建CAD模型模块,所述的前置数据处理模块用于实现XML文件中参数的分类与转换、所述的重建目标样条模块用于实现重构样条曲线、所述的重建2D草图参数信息模块用于实现2D草图信的重建、所述的重建3D特征参数信息模块用于实现3D特征的重建、所述的重建CAD模型模块用于实现CAD模型的重建。
作为优选,所述的前置数据处理模块分为两层:2D草图参数层及3D特征参数层。
作为优选,所述的2D草图参数层包括样条数据交换映射单元、直接草图参数映射单元和间接草图参数映射单元,所述的3D特征参数层包括直接特征参数映射单元及间接特征参数映射单元,所述的样条数据交换映射单元用于实现样条参数交换、所述的直接草图参数映射单元用于实现1:1草绘参数交换、所述的间接草图参数映射单元用于实现1:n或n:1草绘参数交换,所述的直接特征参数映射单元用于实现1:1特征参数交换、所述的间接特征参数映射单元用于实现1:n或n:1特征参数交换。
作为优选,所述的样条数据交换映射单元的工作原理为:首先,从源端CAD系统中提取源模型;其次,在源模型中提取出原样条曲线α;接着,对原样条曲线α进行高精度的离散化,得到离散点集Q={q1,q2,..,qN};然后,将Q作为点云数据,采用遗传算法,自动选择离散点集Q中M个点为插值点集T={t1,t2,..,tM},在目标端CAD系统中,利用插值点集T重建目标样条曲线β;最后,在目标端CAD系统中重建模型。
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