基于SOFM和NURBS的散乱数据点自由曲面重构

• 作者: 常思勤 杨征宇
• 来源期刊: 模具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 曲面重构 非均匀有理B样条 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 7-11,31
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2486字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4934.2008.03.002

摘要

提出了利用NURBS实现曲面散乱点数据几何建模的方法.首先利用Unigraphics软件设计原始曲面,在所设计的原始曲面上划分若干条曲线,并在曲线上随机设置大量的散乱点数据;然后用自组织神经网络SOFM对原始曲面上的散乱数据点进行聚类,构建NURBS曲线并完成曲面重构.最后通过仿真实验分析了重构曲面相对原始曲面的误差,实验表明所提出的几何建模方法是有效的,并能较精确拟合原始曲面.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常思勤	南京理工大学交通与车辆工程系	153	1220	19.0	23.0
2	杨征宇	南京理工大学交通与车辆工程系	19	49	4.0	6.0