首页|基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法研究

基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
为实现CAD模型的重用,提出了一种基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法.首先通过提取模型的拓扑结构与几何信息,建立了基于属性邻接矩阵(Attributed Adjacency Matrix,AAM)的二维信息集;然后以信息集作为数据基础,分别以源模型和目标模型的表面作为顶点独立集、以两独立集之间每对表面的相似度作为权重,建立赋值偶图;使用Kuhn-Munkres算法求解偶图中两独立集之间的最优匹配,作为源模型和目标模型间表面间的最相似匹配;最后求解两模型的整体相似度.实验结果表明,该方法能够较准确的求解模型间表面的相似性匹配关系,并做出合理的相似度评价.
Study of Two Dimensional Information Set Based CAD Model Similarity Evaluation Method

Two Dimensional Information SetModel Similarity EvaluationAttributed Adjacency Graph(AAG)Weighted Complete Bipartite GraphKuhn-Munkres Algorithm

丁淑辉、周鑫、曾庆良、夏群

展开 >

山东科技大学机电学院,山东青岛 266590

新泰市科学技术局,山东泰安 271200

二维信息集 模型相似度评价 属性邻接矩阵 赋权完全偶图 Kuhn-Munkres算法

国家自然科学基金山东省重点研发计划

519741702019GGX104102

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.389(7)
  • 7