基于离散解析原理的共轭曲线自适应综合_郭为忠
基于三次B样条曲线拟合的主车轨迹预测算法的研究

基于三次B样条曲线拟合的主车轨迹预测算法的研究作者:邓琬云曲延羽杨子钰林智桂廖尉华来源:《汽车与驾驶维修(维修版)》2021年第11期中图分类号:U463.6 文献标识码:A0引言自适应巡航控制功能(Adaptive Cruise Control,简称ACC)是利用摄像头、雷达等传感器识别周围环境,从前方众多目标中选择一个有效目标,作为本车需要跟随的目标。
然后系统通过控制驱动和制动系统调整车速,使本车和有效目标之间保持一定的安全距离,从而达到提升车辆主动安全能力和舒适性的目的。
ACC功能的系统框架如图l所示,其中,选择有效目标模块、速度控制模块及距离控制模块皆由选择有效目标模块决定。
当选择有效目标模块检测到前方探测范围内不存在有效目标时,则按照驾驶员设定的巡航速度进行定速控制;当选择有效目标模块检测到前方存在有效目标时,则按照驾驶员设定的安全距离进行跟随控制。
通常选择有效目标的策略是预测主车行驶轨迹,在预测轨迹上选择较近目标作为前方有效目标。
所以,主车轨迹预测算法是ACC功能中识别前方有效目标的重要环节。
1主车轨迹预测算法介绍当前常用的主车轨迹预测算法包括定曲率识别算法、基于前方目标拟合车道线算法和基于前方目标和主车轨迹分两段预测主车行驶轨迹算法等。
定曲率识别算法计算简单,它将当前车头所指方向作为主车预期行驶轨迹,此方法导致主车行驶在弯道时会存在严重的误差。
基于前方目标拟合车道线算法是将前方不同目标的运动轨迹进行融合得到主车预期行驶轨迹,但在交叉路口、车辆换道等复杂工况下,不能体现出很好的适应性。
用两段回旋線预测主车行驶轨迹的算法是将主车预期轨迹分为两段,近端由主车行驶轨迹的历史状态拟合得出,远端由前方车辆行驶轨迹的历史状态拟合得出,该方法的预测准确性较高,但由于要充分保证分段点处的曲率一致性,分段点较难选取。
上述算法普遍使用主车行驶轨迹和目标轨迹对主车预期行驶轨迹进行拟合,但忽略了在行驶过程中车道信息对预期轨迹的影响。
商用车ECE R29 法规通过性研究4

目次基于非支配排序遗传算法的感载比例阀静特性多目标优化设计(摘要链接) (1)可变进气正时降低汽油机冷起动排放的研究(摘要链接) (2)基于模态应变能分析和板件单元贡献分析的车身阻尼处理(摘要链接) (3)商用车ECE R29法规通过性研究(摘要链接) (4)液力变矩器闭锁过程控制策略研究(摘要链接) (5)正面碰撞试验中假人头部及胸部受力分析方法的研究与应用(摘要链接)错误!未定义书签。
国Ⅳ汽油车NEDC循环下的排放特性分析(摘要链接) (7)车身连接点动刚度分析与NVH性能改进研究(摘要链接) (8)基于行人腿部保护的保险杠造型优化设计(摘要链接) (9)合肥市汽车行驶工况的研究(摘要链接) (10)基于模糊PID开关控制器的磁流变减振器控制(摘要链接) (11)汽车自适应前照灯转弯模式的数学模型研究(摘要链接)..... 错误!未定义书签。
北方地区冬季工况下混合动力轿车油耗试验研究(摘要链接). (13)商用车驾驶室强度试验要求研究与分析(摘要链接) (14)ABS轮速信号的采集方法研究(摘要链接) (15)汽车齿轮冷挤压模具尺寸补偿数值模拟(摘要链接) (16)基于非支配排序遗传算法的感载比例阀静特性多目标优化设计郭孔辉郭耀华(吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室)【摘要】以某匹配感载比例阀的车辆为例,以理想利用附着系数曲线为目标,以ECE制动法规为约束条件,利用非支配排序遗传算法对车辆在空载、半载和满载状态下的制动性能进行了多目标优化,得到了满足设计要求和性能最优的感载比例阀静特性曲线。
关键词:感载比例阀制动性能多目标优化非支配排序遗传算法Multi-objective Optimization of Static Characteristic ofSABS Based on NSGA-ⅡGuo Konghui; Guo Yaohua(State Key Laboratory of Automobile Dynamic Simulation, Jilin University) 【Abstract】This paper takes a vehicle with SABS as example, using NSGA-II to carry out multi-objective optimization to the braking performance of vehicle under empty-loading, half-loading and full-loading conditions with ideal usage of adhesion coefficient curve as target, ECE braking regulation as restraint condition, and obtains the optimal SABS which satisfies the requirement of design and performance.Key words: SABS; Braking Performance; Multi-objective optimization; NSGA-II可变进气正时降低汽油机冷起动排放的研究王巍1于秀敏1赵弘志2(1.吉林大学;2.中国第一汽车集团公司技术中心)【摘要】对一款可变进气正时的发动机进行冷起动性能测试,研究了进气门开启时刻对冷起动过程排放的影响。
基于贝叶斯估计自适应软硬折衷阈值 Curvelet 图像去噪技术

基于贝叶斯估计自适应软硬折衷阈值 Curvelet 图像去噪技术杨国梁;雷松泽【摘要】针对传统阈值图像去噪方法存在的不足,提出了基于贝叶斯估计和Curvelet变换的软硬折衷阈值图像去噪方法,自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化处理.实验结果表明,该方法对图像中的边缘曲线特征有更好的复原.去噪后图像的峰值信噪比值(PSNR)更高,视觉效果更好.%According to the defects of soft thresholding and hard thresholding image denoising methods,the image denoising method of soft and hard adaptive thresholding is proposed based on Curvelet transform and Bayesian estimation image denoising. Experiment results show that the new method has the advantages in denoised images with higher quality recovery of edges. It is capable for achieving the higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and giving better visual quality.【期刊名称】《西安工程大学学报》【年(卷),期】2011(025)006【总页数】6页(P857-861,866)【关键词】脊波变换;Curvelet变换;贝叶斯估计;图像去噪【作者】杨国梁;雷松泽【作者单位】西安工业大学计算机学院,陕西西安710032;西安工业大学计算机学院,陕西西安710032【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言多分辨分析小波变换[1-4]在时频域具有良好的多分辨率的特性,能够同时进行时频域的局部分析,并且能够对信号的局部奇异特征进行提取和滤波.然而小波变换由一维小波张成的,仅具有有限的方向,因此主要适用于具有各向同性奇异性的对象,对于各向异性的奇异性,如图像的边界以及线状特征等,小波并不是一个很好的表示工具.在小波理论基础上,文献[5-7]提出了一种特别适合于表示各向异性的脊波变换,是为解决二维或更高维奇异性而产生的一种新的分析工具,脊波变换能稀疏表示具有直线特征的图像,可以应用到二维图像处理的许多领域.脊波本质上是通过小波基函数添加一个表征方向的参数得到的,它具有小波的优点,同时还具有很强的方向选择和辨识能力,能够有效地表示信号中具有方向性的奇异性.为了进一步表示多维信号中更为普遍的曲线型奇异性,Donoho等人提出了曲波(Curvelet)变换理论[8-10],用多个尺度的局部直线来近似表示曲线.曲波变换可以很好地逼近图像中的奇异曲线.本文在曲波变换的基础上,利用贝叶斯估计自适应阈值结合软硬折衷阈值的去噪方法,对含噪图像进行去噪处理.实验表明,提出的方法能很好地恢复图像,特别是在噪声严重的情况下与小波去噪相比优越性显著.1 Curvelet变换1.1 Ridgelet变换若函数ψ满足容许条件,则称ψ为容许激励函数,并称为以ψ 为容许条件的Ridgelet函数[11].令u=(cosθ,sinθ),x=(x1,x2),则 Ridgelet函数为由此可知,Ridgelet函数在直线x1 cosθ+x2 sinθ=c方向上是常数,而与该直线垂直方向上是小波函数.图1显示了一个Ridgelet函数.1.2 Ridgelet离散化Ridgelet变换的快速实现可以在Fourier域中实现,在空(时)域中f的Radon变换可以通过f的二维FFT在径向上做逆的一维FFT得到,对于这个结果再进行一次非正交的一维小波变换即可得到Ridgelet的快速离散化实现.图2描述了离散Ridgelet变换的过程.图1 一个Ridgelet函数ψa,b,θ(x1,x2)的示例图2 离散Ridgelet变换过程通过Radon变换,一幅n×n的图像的像素点变为n×2n的阵列,再对n×2n阵列进行一维小波变换就得到了2n×2n阵列Ridgelet变换的结果.1.3 Curvelet变换Curvelet变换是一个多尺度、多方向的图像表示框架,是对含有曲线边缘的目标的一种有效的非自适应的表示方法,它能够同时获得对图像平滑区域和边缘区域的稀疏描述.它从Ridgelet发展而来,本质上可以看成多尺度分析下的Ridgelet实现.因此Curvelet变换时各向异性的,从而相对于小波分析提供了更为丰富的方向信息.Curvelets变换的主要步骤[9]如下:(1)子带分解:f→(p0(f),Δ1(f),Δ2(f),…);(2)平滑分割:Δs(f)→(wQΔs(f),Q∈Qs,其中wQ表示在二进制子块Q=[k1/2s,(k1+1)/2s]×[k2/2s,(k2+1)/2s]上的平滑窗函数集,wQ可以对各自带分块进行平滑;(3)正规化:gQ=2-s(TQ)-1(wQΔs(f)),Q ∈ Qs,其中,(TQ f)(x1,x2)=f(2s x1-k1,2s x2-k2)对每个子块进行归一化处理,还原为单位尺度;(4)Ridgelet分析:αμ =〈gQ,ρλ〉,μ =(Q,λ),其中,pλ是构成L2(R2)空间上正交基的函数.Curvelet具有以下性质:(4)对于含有边界光滑的二维信号有稀疏表示,逼近误差能够到达ο(M-2).(5)各向异性.Curvelet变换的实现过程如图3所示.进行Curvelet变换的基本步骤:(1)对图像进行子带分解.(2)对不同尺度的子带图像采用不同大小的分块.图3 子带的空间平滑分块过程(3)对每个子块进行Ridgelet分析.每个子块的频率带宽W、长度L近似满足关系W=L2.这种频率划分方式使得Curvelet变换具有强烈的各向异性,而且这种各向异性随尺度的不断缩小呈指数增长.(4)在进行子带分解的时候,通过带通滤波器组将目标函数f分解成从低频到高频的系列子带,以减少不同尺度下的计算冗余.如图4所示,Curvelet变换的核心部分是子带分解和Ridgelet变换.图4中p0(f)为多尺度分析后图像的低频部分,Δi(f)为高频部分.2 图像去噪实现2.1 阈值计算在贝叶斯估计理论框架下,假设图像的Curvelet系数服从高斯分布(均值为0,方差为),即图4 图像Curvelet变化前后的各子带变化过程框架对于给定的参数σX,需要找到一个使贝叶斯风险r(T)=E(^X-X)2=Ex Ey|x(^X-X)2最小(^X为X的贝叶斯估计)的阈值T.用T*=argmin rT(T)表示优化阈值.其中σ2为加入的高斯噪声方差,σx为不带噪声信号的标准方差.T是对T*=argmin rT(T)的近似,最大偏差不超过1%.2.2 参数估计对式(4)中的参数进行估计.噪声方差的估计公式为由于=+σ2,又因为可由式(6)估计噪声方差σ2用一个具有鲁棒性的中值估计器[13]估计.2.3 软硬阈值折衷法定义当a分别取0和1时,式(8)即成为硬阈值和软阈值估计方法.对于一般的0<a<1来讲,该方法估计数据Wδ的大小介于软硬阈值方法之间,叫做软硬折衷法.在阈值估计器中加入a因子:a取值为0,则等价于硬阈值方法;a取值为1,则等价于软阈值方法在0与1之间适当调整a的大小,可以获得更好的去噪效果.在此实验中,暂取a=0.5.2.4 Curvelet图像去噪的主要算法步骤和实验结果(1)对含噪声图像进行多尺度分解,得到各级子带细节(高频部分);(2)对各高频子带进行二维Curvelet分解;(3)根据式(5)估计噪声方差;(4)根据式(6)计算图像每个子带的方差;(5)根据式(7)为图像的每个子带计算相应的阈值;(6)用得到的阈值对各层的高频系数进行软硬折衷阈值化去噪;(7)对各高频子带做二维Curvelet逆变换并重构原始图像.针对该方法进行实验并且比较相关实验结果:本文主要采用峰值信噪比(PSNR)来衡量灰度图像的去噪性能.实验使用的峰值信噪比公式为其中 f'为处理后的图像的灰度,f为原始图像的灰度,N为图像像素的个数.算法实验选取了256×256,施加不同级别高斯噪声(σ =10,20,30)的图像.对离散小波变换和Curvelet变换的分解和重构是四层.实验结果如图5(σ =20)所示.(1)从人眼识别角度看,本文提出的方法效果比较明显,Curvelet变换在均匀区域的去噪结果比离散小波变换的结果要平滑,在各种噪声水平下其去噪效果都比其他相关方法要好;(2)从量化数据上看,本文方法计算得到的峰值信噪比参数值比其他去噪算法要高,见表1.表1 不同方法的去噪结果比较(PSNR)σ 噪声图像 DWT全局阈值去噪Curvlet全局阈值去噪Curvlet全局软硬折衷去噪本文方法去噪10 28.129 3 28.990 930.492 31.065 8 32.805 6 2 22.155 7 26.395 7 28.101 28.332 6 29.439 6 3 18.638 4 23.304 8 24.550 3 25.377 5 26.691 5(3)对Curvelet变换具有平移不变性和良好的方向选择性等优点以及自适应软硬折衷阈值处理的特点所决定.3 结束语本文基于Curvelet变换提出了一种根据贝叶斯估计计算阈值并以软硬折衷的方式对图像噪声去除的方法,该方法去除噪声较彻底,边界、纹理等特征保留较好.通过本文的方法进行的实验结果表明,提出的方法在去除噪声的同时,能更好地保留图像的细节.去噪后的图像峰值信噪比值高,视觉效果较好.参考文献:图5 Barbara图像及其去噪结果[5] STARCK JL,CANDESE J,DONOHOD.The curvelet transform for image denosing[J].IEEE Transaction on Image Processing,2002,11(6):131-141.[6] CANDESEmmanuel J,DONOHODavid L.Continuous curvelet transform:Resolution of thewavefront set[EB/OL].(2003-05-06)[2004-08-15].http://www-stat.stanford.edu/~donoho/Reports/2003/ContCurveletTransform-I.pdf.[7] DONOHOD L.Ridgelet functions and orthonormal ridgelets [J].Journal of Approximation Theory,2001;111(2):143-179.[8] CANDESEmmanuel J,DONOHODavid L.Curvelets a surprisingly effective nonadaptive representation for objectswith edges[EB/OL].(1999-12-16)[2004-09-20].http://www.acm.caltech.edu/~emmanuel/papers/Curvelet-SMStyle.pdf.[9] CANDESE J,DONOHO D L.Continuous Curvelet transform:reso-lution of the wavefront set[EB/OL].(2003-05-06)[2004-08-15].http://www.acm.caltech.edu/~emmanuel/publication.html.[10] CANDESE J,DONOHO D L.Fast discrete curvelet transform [R].California:California Institute of Technology,2005.[11] CANDESE J.Ridgelet:theory and application[D].Stanford:Department of Statistic,Stanford University,1998.[12] CHEN Y,HAN C.Adaptivewavelet thresholding for Image denoising[J].Electronics Letters,2005,41(10):586-587.[13] DONOHOD L,JONHNSTONE IM.Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage[J].Biometrika,1994,81(3):425-455.【相关文献】[1] MALLAT S.A wavelet tour of signal processing[M].2nd ed.Beijing:China Academic Press,1999:67-216.[2] MALLAT S.A theory formultiresolution signal decomposition:the wavelet representation[J].IEEE Trans PAMI,1989,11(7):674-693.[3]SARKAR TK,SUC.A tutorialonwavelets from an electricalengineering perspective,Part2:the continuous case[J].IEEEAntennas &Propa-gation Magazine,1988,40(6):36-48.[4]焦李成,谭山.图像的多尺度几何分析:回顾和展望[J].电子学报,2003,31(12A):1 975-1 981.。
多工况以及多目标优化的自适应巡航系统

Techniques of Automation &Applications多工况以及多目标优化的自适应巡航系统范柏旺,王增才,单兴华(山东大学机械工程学院,山东济南250061)摘要:为提高自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)的综合性能,通过对跟驰性能、安全性、燃油经济性以及乘客舒适性进行分析,作为系统的控制约束,并引入了基于驾驶数据的车头时距。
采用了分层控制的架构,并基于模型预测控制理论(Model Predictive Control,MPC)设计了上层控制器。
提出了一种可以根据当前行驶工况来对目标函数中的权重进行实时再分配的策略(Dynamic Weight Adjustment Strategy,DWAS),来解决传统固定权重在多工况下表现差的情况。
实车实验表明,在复杂的多个工况下,所提出的权重可变的MPC控制器在保证跟驰性能和安全性的前提下,提高了燃油经济性和舒适性。
关键词:自适应巡航控制系统;分层控制;模型预测控制;权重动态调节;燃油经济性中图分类号:TP273文献标识码:B文章编号:1003-7241(2021)004-0009-06Adaptive Cruise System of Multi-scene and Multi-objective OptimizationFAN Bai -wang,WANG Zeng -cai,SHAN Xing -hua(School of Mechanical Engineering,Shandong University,Jinan 250061China )Abstract:To improve the performance of the adaptive cruise control (ACC),the tracking capability,safety,ride comfort and fueleconomy are analyzed and introduced as the control constraints of the system.A headway time based on the driving data is also introduced as a system input.The ACC system is designed in layered architecture and the upper controller is based on the model predictive control (MPC).A dynamic weight adjustment strategy (DWAS)of the objective function is proposed according to the current driving condition to solve the problem of poor performance of the traditional constant weight in various driving conditions.The results show that the proposed MPC controller with dynamic weight adjustment strategy can improve fuel economy and comfort under complex driving conditions while ensuring the tracking capability and safety.Key words:Adaptive Cruise Control;hierarchical control;model predictive control;dynamic adjustment of weight ;fuel economy收稿日期:2019-11-221引言自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)作为传统定速巡航系统的延伸和拓展,在部分场景下代替驾驶员对油门踏板、刹车踏板进行操作,在很大程度上降低了驾驶员的疲劳程度并提高了车辆使用的便利性[1-2]。
基于数控加工的三次Bézier曲线变步长直线插补新算法

基于数控加工的三次Bézier曲线变步长直线插补新算法杨海明;傅建中
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2003(000)006
【摘要】本文给出了基于数控加工的三次Bézier曲线变步长直线插补算法,和算法在程序上的实现.即在德卡斯特里奥算法和细化的基础上,引进Bézier曲线起点切矢与X轴夹角λ这个参数,通过控制相邻两段Bézier曲线起始切矢与X轴夹角λ的夹角差△λ在恒定范围内,对德氏点进行取舍,从而得到一组适合于数控加工的
Bézier曲线插补点.
【总页数】3页(P163-164,168)
【作者】杨海明;傅建中
【作者单位】浙江大学现代制造工程研究所,杭州,310027;浙江大学现代制造工程研究所,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于自适应变步长算法在大型非圆曲线零件数控加工中的应用 [J], 毛新华;郭贵中
2.基于三次Bézier曲线模型的空间矩亚像素边缘定位算法 [J], 沈晶晶;金文标;张智丰
3.基于自适应变步长算法在大型非圆曲线零件数控加工中的应用 [J], 韩庆瑶;毛新
华
4.基于局部性原理的可变步长Bézier曲线生成算法 [J], 程文波;王华军;卢涵宇;陈劲松
5.基于小波分析和三次有理Bézier样条的曲线光顺算法 [J], 石岩;彭国华;张力宁;周敏
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浙江大学数学系计算机辅助几何设计与图形学科研组(CAG...

前言浙江大学数学系计算机辅助几何设计与图形学科研组(CAGD&CG Group)开展计算机图形学和几何设计的研究已有二十余年历史.近十年来,科研组在国家自然科学基金资助和兄弟单位帮助下,针对计算机辅助曲线曲面造型的国际前沿课题和我国工业界提出的专业技术难点开展攻关研究,取得了一批理论成果.这些成果先后总结成论文,发表在Computer Aided Geometric Design, CVGIP: Graphical Models and Image Processing, Computer Aided Design, Computing, Computer Graphics, Computers and Graphics, Computers in Industry, Journal of Approximation Theory, Chinese Science Bulletin, Progress in Natural Science, Journal of Computer Science and Technology, Journal of Computational Mathematics, Computer AidedDrafting, Design and Manufacturing等国际期刊和《中国科学》、《计算机学报》、《软件学报》、《数学年刊》、《应用数学学报》、《计算数学》、《高校应用数学学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》等国内核心刊物上,累计逾百篇.其中有30篇被SCI(Science Citation Index)摘录,有34篇被EI(Engineering Index)摘录,有2篇在SIGGRAPH计算机图形与交互技术国际会议上宣读,又被作为第一作者的国际学者100多人次在70多篇文章中引用150多次,在CAGD&CG这一高技术领域为我国争得了一席之地.为了与广大读者共享我们的科研成果,为祖国的四化尽绵薄之力;为了与同行们进行学术交流,起到抛砖引玉的作用,我们在国家自然科学基金研究成果专著出版基金的资助下,把这些论文进行系统的归纳整理,写成本书印刷出版.2前言计算机辅助几何设计(Computer Aided Geometric Design)主要研究在计算机图象系统的环境下对曲面信息的表示、逼近、分析和综合.它肇源于飞机、船舶的外形放样(Lofting)工艺,由Coons(1912 - 1979)、Bézier(1910 - 1999)等大师于20世纪60年代奠定理论基础.典型的曲面表示,20世纪60年代是Coons技术和Bézier技术,20世纪70年代是B样条技术,20世纪80年代是有理B样条技术.现在,曲面表示和造型已经形成了以非均匀有理B样条(NURBS:Non-Uniform Rational B-Spline)参数化特征设计(Parameterized and Characteristic Design)和隐式代数曲面表示(Implicit Algebraic Surface Representation)这两类方法为主体,以插值(Interpolation)、拟合(Fitting)、逼近(Approximation)这三种手段为骨架的几何理论体系.随着计算机图形显示对于真实性、实时性和交互性要求的日益增强,随着几何设计对象向着多样性、特殊性和拓扑结构复杂性靠拢这种趋势的日益明显,随着图形工业和制造工业迈向一体化、信息化和网络化步伐的日益加快,随着激光测距扫描等三维数据采样技术和硬件设备的日益完善,计算机辅助几何设计在近几年来得到了长足的发展.这主要表现在研究领域的急剧扩展和表示方法的开拓创新.从研究领域来看,计算机辅助几何设计技术已从传统的研究曲面表示、曲面求交和曲面拼接,扩充到曲面变形、曲面重建、曲面简化、曲面转换和曲面位差;从表示方法来看,以网格细分(Subdivision)为特征的离散造型与传统的连续造型相比,大有后来居上的创新之势.而且,这种曲面造型方法在生动逼真的特征动画和雕塑曲面的设计加工中如鱼得水,前言 3 得到了高度的运用.在这本书中,大部分章节反映了当前的国际研究热点,如有理参数曲面的多项式逼近,降阶逼近和隐式逼近,网格曲面的细分逼近,曲面互化和变形,曲面重建和简化,曲面拼接和求交,曲面位差计算和曲面区间分析等.因此本书的第一个特点是题材新颖、接触前沿.在这本书中,展示的最新理论成果涵盖了曲线曲面的计算机表示、插值、拟合、逼近、拼接、离散、转换、求交、求导、求积、变形、区间分析和等距变换等方面,这些都是计算机辅助几何设计的重要研究领域.因此本书的第二个特点是内容丰富、涉猎广泛.在这本书中,重点介绍了浙江大学数学系CAGD&CG Group近十年来独立创造的计算机辅助几何设计的许多新技术和新方法,例如Bézier/B-Spline/NURBS曲线的包络生成技术,离散B样条计算技术,有理圆锥曲线段Bernstein基表示技术,广义Ball曲线曲面表示和求值技术,复杂B样条曲线曲面节点插值技术,有理曲面任意阶几何连续拼接技术,参数曲线曲面求交中离散层数的先验性技术和离散最佳终判技术,有理Bézier曲线曲面的求导求积技术,曲线曲面等距性中的复分析、重新参数化和代数几何技术,曲面变形中的活动球面坐标技术等等.因此本书的第三个特点是自成体系、浙大特色.在这本书中,各章内容充分体现了计算机辅助几何设计这一新兴边缘学科与应用逼近论、微分几何、代数几何、线性代数、数值分析、拓扑学、微分方程、分形小波等近代数学各个分支以及计算机图形学、几何造型、数据结构、程序语言、机械加工、外形检测、4前言三维医学图象学、人体解剖学等学科的交叉和渗透;同时,部分内容是我们在完成国内前西安飞机公司、成都飞机公司、上海船舶运输科学研究所、杭州妇幼保健医院、前浙江医科大学解剖学教研室等单位的实际课题中所总结写成的;即使是理论推导的内容,我们在写作中也尽量描述其来龙去脉和应用背景,希望对我国的工业产品造型、机械设计制造、动画制作、计算机图形软件编制会有一定的帮助;全书总结的曲线曲面的所有算法都被编制了程序,在SGI图形工作站和微机上反复调试,得到实现.因此,本书的第四个特点是学科交叉、面向应用.最后,这本书的写作采取了由叙述基本概念出发,从几何直观的角度步步深入展开的做法;推导严谨,重点突出,对原发表论文中的定理和算法以再创作的态度作了改写和简缩,以全书统一的符号加以描述,并尽量阐明其创新思路、几何意义及应用步骤.全书集中介绍我们的理论成果,为保持内容的系统性和完整性,对国际国内的重要相关理论也作扼要介绍.至于基本概念的叙述,又尽可能不落俗套,尽量采用我们自己的新观点和新思想.例如,Bézier曲线的引入,采用了空间割角多边形序列一致收敛的极限形式并给予严格证明;B样条基函数,采用了新推导的一般递推公式;NURBS曲线的引入,采用了递归的包络定义;细分曲面的引入,采用了我们提倡的切割磨光法;区间曲面的引入,采用了我们给出的中心表达形式等等.这样做的好处一是再次体现专著特色,二是使读者不必多找其他参考书籍,只要具备数学分析(微积分)、线性代数和应用微分几何知识就能读懂全书,登堂入室.因此,本书的第五个特点是论述简明、深入浅出.前言 5 正因为本书是按照由浅入深、循序渐进、严格定义、严密推理、算法详细、注重应用的原则写成的,所以它虽然是一本专著,但却可兼而用作大学的研究生教材,其中第1、2、3、7章的全部以及第5、6、9、10章的前几节也可用作大学高年级学生的选修课教材,更适合于有志从事计算机图形和计算机辅助设计研究者作为自学入门的向导.本书可供高等院校计算机科学与工程系、应用数学系、机械工程系、航空航天、舰船、汽车、模具、机器人制造、建筑、测绘、勘探、气象、公路设计、服装鞋帽设计、工业造型、工艺美术、电子通讯、生物、医学图象处理等专业的广大师生和研究生阅读;对从事曲面造型理论研究与工程应用和从事科学计算可视化的广大科技人员,对从事计算机图形、影视动画软件开发和从事产品外形设计、制造与工艺(CAD/CAM/CAPP)方面有关软件开发的计算机工作者也有较大参考价值.本书作者从1984年起为浙江大学应用数学系(1999年起更名为数学系)、计算机系、机械系以及后来建立的浙江大学CAD&CG国家重点实验室的研究生开设学位课程《计算几何》.十多年来,遵照教材现代化、教材与国际接轨的要求,把CAGD领域的国际研究进展和本课题组的最新研究成果一点一滴地及时充实到课程讲义之中,不断更新教学内容,以科研带教学,以教学促科研,受到了听讲学生的普遍欢迎.正是这多年的教学经验积累和科学研究收获,为本书的写作奠定了坚实的基础.本书共有二十章.首先由王国瑾教授拟定各章内容和细目,与其余作者进行了充分的6前言讨论和修改.汪国昭教授撰写了第11章、第20章和第1章的前四节;郑建民教授撰写了第10章、第18章和第16章的第1、2、3、7、8、9节;杨勋年副教授撰写了第6章的前二节;王国瑾教授撰写了本书其余的十三章以及第1章的后二节、第6章的后三节和第16章的第4、5、6、10节;最后由王国瑾教授负责全书的统稿、润色和校订.这本书是在前浙江大学应用数学系主任和浙江大学CAD&CG国家重点实验室学术委员会前主任梁友栋教授的关心和支持下写成的,浙江大学数学系的董光昌教授和金通洸教授也对本书的写作给予热情的鼓励.作者衷心感谢兄弟院校的师长们,他们多年来都在学术上给作者以丰富的启迪,在工作中给作者以巨大的帮助;尤其是亲自倡导并身体力行开展中国CAGD研究事业的著名数学家苏步青院士,他对科学的执著和创造精神,他以七十多高龄下厂解决实际课题的研究作风,一直激励着作者们奋发进取.博士生刘利刚、陈国栋、陈动人、钟纲、吕勇刚、张宏鑫、满家巨、寿华好、车武军、吕晟珉、张景峤以及硕士生解本怀、金雷为本书文稿的打字和排版付出了辛勤的劳动,作者也向他们表示诚挚的感谢.在本书面世之际,三位作者还要对养育自己的父母以及各自的妻子吴定安、林亚平、任开文表示深深的敬意.他们以自己的爱心和操劳,默默地支持着作者们长年累月的科研工作和本书的写作.如果说,本书对我国的科学研究、工业和软件业会有一点微薄贡献的话,那么这里面也有他们的一份功劳.前言7 由于时间仓促,加之水平有限,本书中难免会有错误和不足,敬请读者不吝指正.作者谨识于浙江大学求是园欧阳纯美楼目录第一章Bézier曲线 (1)1.1自由曲线造型概论 (1)1.1.1样条函数插值的Hermite基表示 (1)1.1.2端点条件及追赶法 (2)1.1.3样条曲线 (3)1.2割角多边形序列的生成及收敛(Bézier曲线的几何生成法I) (4)1.2.1简单割角法 (4)1.2.2割角多边形序列的两个性质 (4)1.2.3割角多边形序列的极限形式 (6)1.3Bézier曲线的基本几何性质及几何生成法II和III (7)1.4Bézier曲线的离散构造与平面Bézier曲线的保凸性质 (10)1.4.1离散公式的导出 (10)1.4.2离散公式的应用(平面Bézier曲线的保凸性) (12)1.5Bézier曲线的包络性质(几何生成法IV) (12)目录91.6Bézier曲线的代数性质 (13)1.6.1Bézier曲线两种代数定义的等价性 (13)1.6.2Bézier曲线的幂基表示 (14)1.6.3Hermite插值曲线的Bézier表示 (15)主要文献 (16)参考文献 (16)第二章B样条曲线 (18)2.1B样条基函数的递推定义及其性质 (18)2.2B样条曲线的包络生成及几何定义 (20)2.3B样条曲线的基本几何性质及连续阶 (21)2.4B样条曲线求值和求导的de Boor算法 (23)2.5三次均匀B样条曲线的几何作图及设计技巧 (24)2.6带重节点的三次B样条曲线的基本性质 (25)2.7广义差商及B样条基函数的差商定义 (27)2.8嵌入一个节点改变B样条基函数和B样条曲线表示 (28)2.9连续嵌入同一个节点达k 1重时的B样条曲线 (30)2.10离散B样条及离散B样条曲线 (31)10目录2.11平面B样条曲线的保凸性和变差缩减性(V.D.)性 (32)主要文献 (33)参考文献 (33)第三章有理Bézier曲线 (35)3.1圆锥曲线的经典数学表示及其有理二次参数化 (35)3.2有理Bézier曲线的定义及其基本几何性质 (36)3.3有理Bézier曲线的离散构造及包络性 (39)3.4平面有理Bézier曲线的隐式化 (40)3.4.1隐式方程的导出 (40)3.4.2平面n次代数曲线有理参数化的条件 (41)3.5有理二次Bézier曲线的分类 (42)主要文献 (43)参考文献 (43)第四章有理B样条曲线 (44)4.1NURBS曲线的一般定义、递推求值及离散构造 (44)4.2平面NURBS曲线的保形性 (46)4.3NURBS曲线的包络生成及几何定义 (47)4.3.1包络的存在性 (47)4.3.2包络的唯一性 (48)4.3.3NURBS曲线的几何定义 (50)4.4NURBS曲线的显式矩阵表示 (51)4.4.1基于差商的系数矩阵显式表示 (51)4.4.2基于Marsden恒等式的系数矩阵显式表示 (53)4.4.3特殊NURBS曲线的系数矩阵显式表示 (54)主要文献 (55)参考文献 (56)第五章有理圆弧段与有理圆锥曲线段 (57)5.1圆弧曲线段的有理二次Bézier表示 (57)5.2圆弧曲线段的有理三次Bézier表示 (58)5.2.1充分条件和充要条件的导出 (58)5.2.2圆心角范围与顶点的几何作图 (59)5.3圆弧曲线段的有理四次Bézier表示 (60)5.3.1充要条件的导出 (60)5.3.2圆心角范围 (62)5.4圆锥曲线段的有理三次Bézier表示 (63)5.4.1有理三次Bézier曲线的降阶条件与有理保形参数变换下的不变量 (63)5.4.2有理三次圆锥曲线段向单位圆弧的转换 (64)5.4.3有理三次圆锥曲线段的充要条件 (65)5.4.4有理三次圆锥曲线段的分类条件 (67)5.5圆弧曲线段与整圆的有理B样条表示 (68)主要文献 (68)参考文献 (69)第六章几何样条插值、逼近及平面点列光顺 (70)6.1平面点列的双圆弧样条插值 (71)6.1.1最优切矢的确定 (71)6.1.2双圆弧插值的算法 (72)6.2平面点列光顺算法 (72)6.2.1多余拐点的去除 (73)6.2.2基于改进最小能量法的离散曲率光顺方法 (74)6.3平面曲线的圆弧样条逼近和空间曲线的圆柱螺线样条逼近 (76)6.3.1平面曲线的圆弧样条逼近 (76)6.3.2空间曲线的圆柱螺线样条逼近 (76)6.4空间型值点位矢和单位切矢的双圆柱螺线插值 (78)6.5由散乱型值点构造插值曲面 (78)主要文献 (80)参考文献 (80)第七章矩形域和三角域上的参数函数曲面 (82)7.1插值算子布尔和与张量积 (82)7.2矩形域上的Bézier曲面及其几何性质 (84)7.3三角域上的Bézier曲面及其几何性质 (86)7.3.1三角域上的Bézier参数曲面及其基本性质 (86)7.3.2三角域上Bézier函数曲面的正性和凸性 (90)7.4矩形域上的B样条曲面、有理Bézier曲面与有理B样条曲面 (94)7.5旋转曲面的有理Bézier表示 (95)7.5.1有理双二次Bézier表示 (95)7.5.2有理双三次Bézier表示 (96)7.6球面的有理参数表示 (97)主要文献 (97)参考文献 (98)第八章广义Ball曲线与广义Ball曲面 (99)8.1CONSURF系统中机身造型曲线的几何性质 (100)8.2两种广义Ball曲线 (102)8.3Wang-Ball基函数的性质 (102)8.4Said-Ball、Wang-Ball曲线与Bézier曲线的比较 (103)8.4.1递归求值 (103)8.4.2与Bézier曲线的互化 (105)8.4.3升阶和降阶 (107)8.5利用广义Ball曲线曲面对Bézier曲线曲面求值 (109)8.6三角Ball曲面 (110)8.6.1三角Wang-Ball基及三角Wang-Ball曲面 (110)8.6.2三角Wang-Ball曲面的升阶和递归求值 (111)主要文献 (112)参考文献 (112)第九章曲线曲面的插值与拟合 (113)9.1B样条曲线曲面的节点插值法 (113)9.2C2连续的三次B样条插值曲线 (114)9.3C1和C0连续的三次B样条插值曲线 (116)9.3.1选取二重节点和三重节点的准则 (116)9.3.2以重节点为界对插值曲线分段反求控制顶点的原理和算法 (117)9.4参数无重节点的双三次B样条插值曲面 (118)9.5参数有重节点的双三次B样条插值曲面 (120)9.6C2, C1和C0连续的三次Bézier样条插值曲线 (120)9.7C2, C1和C0连续的双三次Bézier样条插值曲面 (122)9.8构造插值样条曲面时型值点不一致分布的均匀性检查 (124)9.9带插值条件的B样条曲线光顺拟合 (124)9.10带插值条件的B样条曲面光顺拟合 (125)9.11带插值条件且与已知曲面作C1连续拼接的Bézier曲面光顺拟合 (126)主要文献 (128)参考文献 (128)第十章曲线曲面的几何连续性 (129)10.1几何连续性概念的提出 (129)10.2曲线的几何连续性 (131)10.2.1曲线几何连续性的定义 (131)10.2.2曲线的有理连续性 (134)10.2.3有理连续性条件 (136)10.3几何光滑拼接曲线的构造 (138)10.4曲面的曲率连续 (140)10.4.1曲率连续的一般条件 (140)10.4.2矩形域上有理Bézier曲面的G2条件 (142)10.4.3曲率连续拼接的有理Bézier曲面的构造 (144)10.4.4简单曲率连续拼接曲面的构造 (147)10.5曲面的任意阶几何连续 (147)10.5.1曲面G n连续的定义 (147)10.5.2有理几何连续的一般条件 (149)10.5.3有理几何连续条件的求解 (149)10.5.4有理几何连续的简单形式 (153)10.6矩形域上有理Bézier曲面的G n拼接 (154)10.6.1有理Bézier曲面几何连续拼接的判定 (154)10.6.2有理Bézier曲面几何连续拼接的构造 (155)10.7三角域和矩形域上有理Bézier曲面的拼接 (156)主要文献 (157)参考文献 (157)第十一章参数曲线曲面的求交技术 (159)11.1B样条曲线转化为Bézier曲线 (160)11.2B样条曲面转化为Bézier曲面 (161)11.3Bézier曲线曲面的高度分析 (162)11.4Bézier曲线曲面离散层数的先验性公式 (166)11.5对Riesenfeld关于曲线离散终判准则的改进 (167)11.5.1三次Bézier曲线的化直准则 (168)11.5.2n次有理Bézier曲线的化直准则 (168)11.5.3一个极值问题 (169)11.6Bézier曲线和B样条曲线的离散求交法 (170)11.7Bézier曲面和B样条曲面的离散求交法 (171)11.8Bézier曲面与平面的求交 (172)11.9有理Bézier曲线曲面离散终判的先验性公式 (172)11.10离散差分跟踪求交法 (175)11.10.1 多项式曲面的差分表示 (175)11.10.2 Bézier 曲面的差分矩阵和差分表示 (176)11.10.3 Bézier 曲面求交中跟踪子曲面片的选定 (177)11.10.4 离散差分跟踪求交 (178)11.11 曲面求交的活动仿射标架跟踪法 (179)11.11.1 球变换 (179)11.11.2 求交算法 (180)11.12 Bézier 曲面的环检测 ............................................................................................ 180 主要文献 .......................................................................................................................... 181 参考文献 .......................................................................................................................... 182 第十二章 有理Bézier 曲线曲面的多项式逼近 (183)12.1 有理Bézier 曲线的两类多项式逼近〉〈p r ,h 和〉〈p r ,H (184)12.1.1 有理曲线Hermite 逼近与Hybrid 逼近的定义 (184)12.1.2 用传统的逼近论方法求〉〈s s ,h 的收敛条件 (185)12.1.3 〉〈p r ,h 逼近与〉〈p r ,H 逼近的关系 (186)12.2 〉〈p r ,h 逼近与〉〈p r ,H 逼近的余项 ....................................................................... 188 12.3 h 逼近曲线)(,t p r h 与Hybrid 曲线)(,t p r H ............................................................ 189 12.4 〉〈s s ,h 逼近与〉〈s s ,H 逼近的收敛条件 .. (192)12.5 低次〉〈s s ,h 逼近与〉〈s s ,H 逼近的收敛准则 (193)12.5.1 一次有理曲线多项式逼近收敛的充要条件 (193)12.5.2 关于多项式根的几个引理 (193)12.5.3 二次有理曲线多项式逼近的收敛准则 (194)12.5.4 三次有理曲线多项式逼近的收敛准则 (195)12.5.5 重新参数化技术对收敛条件的影响 (195)12.6 〉〈0,s h 逼近与〉〈0,s H 逼近的收敛条件.................................................................. 196 12.7 )/(p r 有定极限值的〉〈p r ,h 逼近与〉〈p r ,H 逼近的收敛条件 ............................ 196 12.8 Hybrid 曲线的移动控制顶点)(,t p r r H 的界 (196)12.8.1 对具有对称权因子的低次有理曲线求)(,t s s s H 的界 (197)12.8.2 利用矩阵方法对一般有理曲线求)(,t s s s H 的界 (198)12.8.3 利用复平面上的围道积分求p r r p r r t ,,)(H H -的界 (200)12.9 一般情况下〉〈p r ,h 逼近和〉〈p r ,H 逼近收敛的充要条件 ................................... 202 12.10 用新的观点研究有理Bézier 曲线的〉〈p r ,H 逼近 ............................................. 205 12.11 有理Bézier 曲面的Hybrid 表示 .......................................................................... 208 12.12 有理Bézier 曲面的两类多项式逼近〉〈q s p r ,;,H 和〉〈q s p r ,;,h (212)12.12.1 有理曲面Hybrid 逼近与Hermite 逼近的定义 (212)12.12.2 〉〈q s p r ,;,H 逼近的余项 (213)12.12.3 〉〈q s p r ,;,h 逼近与〉〈q s p r ,;,H 逼近的关系 (213)12.13 Hybrid 曲面),(,;,v u q s p r H 的递推计算公式 (216)12.13.1 一般情况 (216)12.13.2 简化情况 (219)12.14 有理Bézier 曲面〉〈q s p r ,;,H 逼近的收敛条件 (221)12.14.1 〉〈q s p r ,;,H 逼近余项的界 (221)12.14.2 〉〈s s s s ,;,H 逼近收敛的一个充分条件 (222)12.14.3 〉〈q s p r ,;,H 逼近收敛的充要条件 (222)主要文献 .......................................................................................................................... 223 参考文献 .. (223)第十三章 有理Bézier 曲线曲面的求导和求积 (224)13.1 有理Bézier 倍式化速端曲线 (224)13.1.1 Dir 函数的定义和性质 (224)13.1.2 倍式化速端曲线的导出 (225)13.1.3 曲线导矢方向的界 (226)13.1.4 曲线导矢大小的界 (226)13.2 有理Bézier 倍式化速端曲面 (227)13.2.1 倍式化速端曲面的导出 (227)13.2.2 曲面导矢方向的界 (228)13.2.3曲面导矢大小的界 (229)13.3动曲线轨迹的速端曲线 (230)13.3.1速端曲面的直接导出 (230)13.3.2曲面导矢界的估计 (231)13.4有理Bézier曲面的法矢 (232)13.4.1Nrm函数的定义和性质 (232)13.4.2曲面法矢的计算 (232)13.4.3曲面法矢方向的界 (233)13.5有理Bézier曲线的高阶导矢 (234)13.5.1高阶导矢的递推算法 (234)E表示的应用I:有理Bézier曲线的弧长估计 (236)13.5.2导矢1-niE表示的应用II:有理Bézier曲线端点处的三阶导矢的计算 (236)13.5.3导矢1-niE表示的应用III:有理Bézier曲线的导矢界的估计 (237)13.5.4导矢1-ni13.6二次有理Bézier曲线的精确求积 (238)13.6.1求积问题的提法与积分模型的简化 (238)13.6.2精确求积公式的导出 (239)13.7平面有理Bézier曲线求积的多项式逼近 (241)13.7.1平面Bézier曲线求积 (241)13.7.2平面有理Bézier曲线求积的多项式逼近的误差界及其算法 (242)13.8平面有理Bézier曲线求积的降阶逼近 (244)13.8.1降阶求积的误差估计 (244)13.8.2降阶求积的算法 (247)13.9二次和三次NURBS曲线求积 (247)主要文献 (247)参考文献 (247)第十四章Bézier曲线曲面的降阶逼近 (249)14.1Bézier曲线、Bézier矩形片与Bézier三角片的退化条件 (250)14.2Bézier曲线降阶的B网扰动和约束优化法 (251)14.2.1降阶的显式算法和误差估计 (251)14.2.2离散/降阶算法 (253)14.2.3降阶中的G1连续条件 (253)14.3Bézier矩形片与Bézier三角片降阶的B网扰动和约束优化法 (254)14.3.1Bézier矩形片的降阶 (254)14.3.2Bézier三角片的降阶 (255)14.4基于广义逆矩阵的Bézier曲线一次性降多阶逼近 (257)14.4.1端点不保插值的降多阶逼近 (257)14.4.2保端点插值的降多阶逼近 (258)14.4.3误差分析及实例 (258)14.5保端点高阶插值的Bézier曲线一次性降多阶逼近 (259)主要文献 (263)参考文献 (263)第十五章曲线曲面形式之间的互化 (264)15.1二次NURBS曲线与二次有理Bézier曲线之间的互化 (265)15.2双二次NURBS曲面与双二次有理Bézier曲面之间的互化 (266)15.3三次NURBS曲线与三次有理Bézier曲线之间的互化 (267)15.4Bézier三角片到退化矩形片的转化 (270)15.5Bézier三角片到三张非退化矩形片的转化 (272)15.6Bézier矩形片用线性函数实现广义离散及其到三角片的转化 (274)15.6.1矩形参数域被分割为两块梯形域的广义离散算法 (274)15.6.2矩形参数域被分割为三边区域和五边区域的广义离散算法 (275)15.6.3Bézier矩形片到两张三角片的转化 (276)15.7Bézier矩形片用高次代数曲线实现广义离散并用于曲面拼接 (277)15.7.1矩形参数域被分割为两块曲边梯形域的广义离散算法 (277)15.7.2矩形参数域被分割为三边和五边曲边区域的广义离散算法 (278)15.7.3广义离散在几何连续拼接和trimmed曲面参数表示中的应用 (279)15.8基于de Casteljau算法的有理二次Bézier曲线隐式化 (279)15.9基于de Casteljau算法的平面有理n次Bézier曲线隐式化 (281)主要文献 (285)参考文献 (285)第十六章等距曲线与等距曲面 (287)16.1平面等距曲线 (289)16.2Pythagorean-hodograph(PH)曲线 (291)16.2.1定义和表示 (291)16.2.2三次PH曲线的构造、特征和性质 (292)16.2.3四次和五次PH曲线的构造 (293)16.2.4PH曲线的等距曲线和弧长 (295)16.3具有有理等距曲线的参数曲线(OR曲线) (295)16.3.1参数曲线的复形式表示 (295)16.3.2参数曲线具有有理等距曲线的充要条件 (297)16.3.3具有有理等距曲线的低次Bézier曲线 (299)16.4PH曲线和OR曲线的插值构造算法 (300)16.4.1平面五次PH曲线的G2 Hermite插值 (300)16.4.2平面三次PH曲线偶的C1 Hermite插值 (300)16.4.3平面八次抛物 PH曲线的C2 Hermite插值 (301)16.5基于法矢曲线逼近的等距曲线最佳逼近 (302)16.5.1法矢曲线最佳多项式逼近的导出 (302)16.5.2具有端点约束的法矢曲线最佳逼近 (303)16.5.3Legendre级数与Jacobi级数的系数计算 (304)16.5.4NURBS曲线的等距曲线逼近 (305)16.6基于刘徽割圆术的等距曲线逼近算法 (306)16.7具有有理中心线的管道曲面 (309)16.8二次曲面的等距曲面 (310)16.8.1椭圆抛物面和双曲抛物面的等距曲面 (311)16.8.2椭球面的等距曲面 (311)16.8.3单叶双曲面的等距曲面 (312)16.8.4双叶双曲面的等距曲面 (313)16.9有理直纹面的等距曲面 (313)16.10基于球面三角网格逼近的等距曲面逼近算法 (315)主要文献 (315)参考文献 (316)第十七章区间曲线与区间曲面 (319)17.1区间Bézier曲线的边界 (320)17.1.1区间算术和区间点算术 (320)17.1.2区间Bézier曲线及其中心表达形式 (320)17.1.3平面区间Bézier曲线的边界 (321)17.1.4空间区间Bézier曲线的边界 (326)17.2区间Bézier曲线与Offset曲线之间的关系 (330)17.3区间Bézier曲面及其中心表达形式和边界结构 (331)17.4区间Bézier曲面与Offset曲面之间的关系 (333)17.5区间Bézier曲面逼近 (334)17.5.1利用区间Bézier曲面对可微参数曲面作Taylor逼近 (334)17.5.2利用区间Bézier曲面对有理曲面作多项式逼近 (335)主要文献 (336)参考文献 (336)第十八章基于切割磨光的曲线曲面离散造型 (338)18.1切割磨光空间多边形的迭代算法 (339)18.2切割磨光曲线的性质 (341)18.2.1逼近性 (341)18.2.2连续性 (342)18.2.3光滑性 (344)18.2.4几何性质 (346)18.3切割磨光曲面造型的原理和算法 (347)18.4切割磨光曲面造型的技巧和性质 (351)18.4.1切割磨光的技巧 (351)18.4.2切割磨光曲面的收敛性 (352)18.4.3切割磨光曲面的光滑性 (355)18.5任意拓扑网格的切割磨光法 (358)18.5.1原理和方法 (358)18.5.2切割磨光曲面的光滑性 (359)18.6Catmull-Clark曲面和Doo-Sabin曲面 (362)18.6.1Catmull-Clark曲面的生成 (362)18.6.2Catmull-Clark曲面的连续性分析 (364)18.6.3Doo-Sabin曲面的生成 (366)18.7非均匀Doo-Sabin曲面和非均匀Catmull-Clark曲面 (367)18.7.1非均匀Doo-Sabin曲面和非均匀Catmull-Clark曲面的生成 (367)18.7.2非均匀Doo-Sabin曲面的特征根分析 (371)18.8 蜂窝细分 (375)主要文献 (376)参考文献 (377)第十九章曲面的形状调配和变形 (379)19.1简单曲面变形的顶点对应算法 (380)19.2平面多边形的内在量及其调配算法 (380)19.3空间多边形的内在量及其调配算法MSI (381)19.3.1内在变量集的定义及其与空间多边形的关系 (381)19.3.2空间多边形调配的内在解 (382)19.4空间四边形网格的形状调配算法 (384)19.5空间三角网格的形状调配算法 (385)19.5.1空间n次Bézier三角网格的情形 (385)19.5.2一般空间三角网格的情形 (386)19.6自由曲线曲面的调配算法 (387)。
基于自适应决策融合的合作频谱感知方法
传统 的无线 网络采用 同定 的频 谱分 配政策 , 只有少部 分频段 使用率 较高 , 大部 分频谱处 于空 闲状态…。 oeh J sp Mi l 人 提 出 了认 知 无 线 电 ( R ,为 解 决 频 谱 资 源 “ 乏 ” 的 问题 提 供 了 一 个 解 决 方 案 。 C 技 术 是 对 传 统 t a等 o c )] 匮 R 软件无 线 电的扩展 ,它通 过感 知无线环 境 中的频谱空 穴[,自适应 地调整 工作参 数 以实现 动态频 谱接人 。因此 , 1 4 1
d tcin o h in l o rmay U e (U)i tep e o dt n fri lme t g te C ytms T i ee t fte sg as fP i r s rP o s h rc n i o o mp e ni h R sse . h s i n
f rs e t u s n i , wh c a s i t h r o r ba i iy a d t e mi s d t c i n a d f l e a a m o p c r m e s ng i h c n e tma e t e PU p i rp o b lt n h s e e to n a s l r
基 于 自适应 决 策 融合 的合作 频 谱 感 知 a研究 生管 理 大 队 ;b 四系 ,湖北 武 汉 4 0 1 ) 空 . . 3 0 9
摘 要 :频 谱 感 知 是 认 知 无 线 电( R 的 关 键 技 术 之 一 。在 该 机 制 中 ,对 主用 户 (u 信 号 的 可 靠 c ) P ) 检 测 是 实 现 C 的 前 提 。提 出一 种 基 于 自适 应 决 策 融 合 的 合 作 频 谱 感 知 算 法 用 于 频 谱 感 知 , 算 法 R 该 通 过 估 计 P 的先 验 概 率 与 各 个 C 用 户 (U 的 漏 检 及 虚 警 概 率 , 然 后 运 用 C a — asn y准 则 对 u R S) hi V r e r h
基于B样条优化的改进纯追踪农机导航曲线跟踪方法
基于B样条优化的改进纯追踪农机导航曲线跟踪方法1. 内容简述本文提出了一种改进的纯追踪农机导航曲线跟踪方法,该方法基于B样条优化技术,旨在提高农机在复杂地形条件下的曲线跟踪精度和效率。
本文介绍了纯追踪农机导航曲线的概念及其在农业机械化中的重要性。
对现有的曲线跟踪方法进行了综述,指出了其在面对复杂地形时的不足之处。
在此基础上,本文提出了一种结合B样条优化的改进方法,详细阐述了该方法的理论基础、算法实现步骤以及优点。
本文首先定义了B样条曲线的表示形式,并分析了其在曲线跟踪中的应用优势。
针对现有方法中存在的问题,如曲线拟合精度不高、计算复杂度高、对初始值敏感等,本文引入了B样条优化技术进行改进。
在算法实现方面,本文采用了迭代优化的方法,通过逐步调整B 样条曲线的控制顶点,使得曲线能够更好地逼近目标曲线。
为了提高算法的全局搜索能力和稳定性,本文还引入了遗传算法等智能优化算法。
通过实验验证了本文提出的改进方法在曲线跟踪精度和效率方面的优越性。
实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在复杂地形条件下的曲线跟踪精度更高、计算效率更优。
本文提出的改进纯追踪农机导航曲线跟踪方法具有重要的理论意义和应用价值,可以为农业机械化领域提供有效的解决方案。
1.1 研究背景随着农业机械化的发展,农机导航技术在农业生产中的应用越来越广泛。
由于农田地形复杂多变,农机在实际作业过程中往往难以准确地沿着预设的导航曲线行驶,从而影响了农机的作业效率和农作物的产量。
为了解决这一问题,研究者们提出了多种农机导航算法,如基于卡尔曼滤波的导航方法、基于粒子滤波的导航方法等。
这些算法在一定程度上提高了农机导航的准确性,但仍然存在一些局限性,如对噪声和不确定性的处理能力较弱,易受到环境因素的影响等。
本研究旨在提出一种基于B样条优化的改进纯追踪农机导航曲线跟踪方法,以提高农机导航的准确性和鲁棒性。
B样条是一种广泛应用于计算机图形学、机器人学等领域的非线性插值方法,具有良好的平滑性和逼近性能。
基于BEEMD分解的红外与可见光图像融合
基于模糊聚类和Zernike矩的自适应水印算法
基于模糊聚类和Zernike矩的自适应水印算法余楚迎;李建忠;张伯泉【摘要】基于模糊聚类和Zernike矩技术,提出一种抗几何攻击鲁棒的自适应图像水印算法.首先根据人眼视觉系统的掩蔽特性,并利用模糊C-均值聚类算法自适应地选择适合嵌入数字水印的位置,然后通过奇异值分解将水印信息嵌入到宿主图像.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且能有效地抵抗旋转、缩放、翻转和旋转-缩放组合等几何攻击,同时对JPEG压缩、滤波和图像增强等常见攻击也有较好的鲁棒性.【期刊名称】《汕头大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2010(025)004【总页数】9页(P66-74)【关键词】自适应水印算法;模糊C-均值聚类;Zernike矩;几何攻击【作者】余楚迎;李建忠;张伯泉【作者单位】汕头大学物理系,广东,汕头,515063;韩山师范学院数学与信息技术系,广东,潮州,521041;广东工业大学计算机学院,广东,广州,510006【正文语种】中文【中图分类】TP391随着网络和多媒体技术的迅猛发展,数字水印技术作为数字版权保护的一种有效手段得到了广泛的关注和应用. 但如何有效抵抗如旋转/缩放/平移(Rotation/Scaling/Translation,RST)等几何攻击仍然是数字水印领域所面临的最大困难,也是研究的热点之一.近年来,聚类技术被引入到数字领域[1-6],这类算法结合人类视觉系统(HVS)的掩蔽特性和聚类分析技术,自适应地确定出水印的嵌入位置或强度,可有效地提高水印算法的透明性.此种算法采用模糊聚类技术自适应地确定数字水印嵌入位置,然后在空域嵌入水印,具有较好的透明性,但抗JPEG压缩攻击性能较弱[1].应用模糊C-均值聚类算法(FCM)选择适合嵌入水印的位置后,将水印嵌入到宿主图像的小波域中,从而提高了算法的鲁棒性[2-3].然而,上述算法均不能有效地抵抗几何攻击.利用聚类技术将宿主图像的小波树系数分为2类,分别嵌入值为1和0的水印信息,可抵抗缩放及小角度旋转攻击[6],但不能有效抵抗大于0.75°的旋转(含带旋转的组合攻击)以及平移、翻转等几何操作.而利用伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质,并结合奇偶量化技术所提出的一种自适应RST不变水印算法,并没有真正在宿主图像中嵌入水印信息[7],本质上是零水印算法.本研究结合上述思想,提出了一种基于模糊聚类分析和Zernike矩的水印算法.该算法结合人眼视觉掩蔽特性和图像的局部相关特性,自适应地选择适合嵌入的区域,并利用量化方法将水印信息嵌入到所选择分块的最大奇异值中.水印检测过程中,先用基于Zernike矩的图像校正算法对几何失真图像进行校准,然后用校正后的图像检测水印.该算法在提取水印信息时不需要原始载体图像,并且由于图像几何校正方法使得水印信息重同步,因此能较有效地抵抗几何攻击.单位圆内图像 f(x,y)的 Zernike 矩定义[8]如下:式中,p为非负整数,q为整数,且满足为偶数,且Apq是阶数为n,重复度为m的Zernike矩;Vpq为Zernike多项式,是定义在单位圆盘上的,具有完备性的复值正交函数集,*表示复共轭.设Apq和分别为图像f(x,y)水平翻转前后的Zernike矩,由Zernike矩定义有:当q为偶数时,当q为奇数时,类似地,设为垂直翻转后的 f(x,y)的Zernike矩,则无论q是奇数还是偶数,都有因此,通过Zernike矩的变化可有效地判断图像是否被翻转.在检测到翻转类型后,对失真图像进行校正,如果为水平翻转,则将其水平翻转;否则,对其进行垂直翻转操作,所得到的翻转图像即为校正图像.设 f(x/β,y/β)为缩放变换后的图像, Apq和分别为图像变换前后的Zernike 矩,则缩放因子β可由下式得到:根据式(2)计算出β后,对失真图像进行1/β的缩放操作,所得图像即为校正图像.设f(x,y)被旋转α,则旋转后的图像的Zernike矩A′pq与原图像的Zernike 矩Apq的关系如下:式(3)表明Zernike矩对于旋转攻击来说只有一个相位的平移.因此,可根据Zernike矩的相位信息来估计图像的旋转角度α:由式(4)得到α后,先将失真图像旋转-α得f′,然后根据下文1.3节的方法计算f′的缩放因子β,以1/β为缩放因子,对f′进行缩放变换得f″,则f″为校正图像.这里,如果β=1,则失真图像仅被旋转攻击;否则,图像被旋转-缩放组合攻击. FCM是一种应用广泛的聚类算法,通过反复迭代优化目标函数来实现数据分类.设数据集 X={x1,x2,…,xn}为给定的 n个样本, FCM 的目标函数定义[1,3]如下:式(5)中, U={uij}为隶属度矩阵; V={v1,v2,…,vm}为m 个聚类中心点的集合; uij为第j个样本xj隶属于第i个聚类中心vi的隶属度;m为分类个数,且2≤m<n;γ∈[1,∞)为加权指数;是xj到vi的距离.具体算法[6,9]如下:1)给定聚类类别数m,并确定加权指数γ,设置迭代计数变量z=0,并随机初始化聚类中心;2)对第z次迭代,根据式计算新的隶属度函数和m个聚类中心;3)若‖U(z)-U(z-1)‖≤ε,则停止,否则返回2)继续迭代.奇异值分解由于具有旋转不变、转置不变和镜像变换不变等重要特性[9],广泛应用于图像处理、图像压缩和数字水印等领域.图像矩阵是一个实数矩阵A∈RN×N,对其进行奇异值分解:式(6)中,N×N为图像矩阵大小,r是A的秩,U和V都是正交矩阵,S为对角矩阵,其对角元素λi称为矩阵的奇异值,且满足λ1≥λ2≥…≥λr≥λr+1=…=λN=0.研究表明[10],图像中亮度高、纹理复杂的区域内可嵌入较强的水印信息.因此,基于HVS模型和相关统计知识,本研究采用FCM算法对图像的局部特征进行模糊聚类,将其划分为两个类:一个类适合嵌入数字水印信息,有较强的透明性和鲁棒性;另一个类则不适合嵌入数字水印.对图像f进行r×r分块,以各分块作为特征提取的单位,设中心像素点为(i,j),其领域为N(i,j),考察如下 4 个特征[1,10]: 1)亮度纹理3)对比度 C= maxN(i,j)(gkt) -minN(i,j)(gkt); 4)熵其中, gkt为(k,t)处的灰度值,由上述4个特征构成的特征向量Z=[B,T,C,E]的值越大,表明该处的亮度越高,纹理越复杂,越适合嵌入水印信息.因此,对由这些特征组成的集合应用FCM算法,可将图像分为两个类,其中,较大聚类中心值所对应的聚类适合于嵌入数字水印.设宿主图像H和二值水印W的大小分别为M×M和N×N,则水印嵌入步骤如下. 1)首先对W进行Arnold置乱得W′,迭代次数K作为检测水印的密钥,然后用zigzag算法将水印图像W′映射为一维矩阵w.2)将宿主图像H划分为大小是r×r的不重叠的块,并对各个块从1开始依次进行编号.3)先由下文4.1节方法获取适于嵌入水印的图像子块,然后根据块号,按从小到大的顺序将水印信息嵌入到各个被确定的块中,直到所有水印信号嵌入完成为止.其中,一个块被嵌入1 bit水印信息.下面给出将1 bit水印信息w(k)嵌入到一个块L中的过程.① 对L进行SVD变换,并用下式对其最大奇异值λ1进行量化以嵌入水印信息w (k):式(7)中,floor()为取整运算符,Δ为量化步长,γ∈(0,1), k=1,…,N × N. 实验表明当Δ∈[40,70]及γ=0.25时,水印算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.② 进行逆SVD变换,可得含水印信息的L′.重复上述过程,将所有水印信号嵌入到相应的图像子块中,然后用这些含有水印信息的子块代替原有的子块并结合未修改的图像子块,便可以得到含水印图像H′.保存被嵌入了水印信息的子块的编号作为检测水印的辅助信息.4)计算水印图像H′的Zernike矩A00、A11、A22和A51,并以其作为水印检测过程检测图像几何失真参数的辅助信息.本研究讨论的数字水印算法在检测数字水印时不需要原始的载体图像,但需要用到原始水印图像的Zernike矩A00、A11、A22和A51作为几何校正的辅助信息.水印检测过程中,先对待检测图像Hw进行几何失真检测,若Hw被几何攻击,则对其进行几何校正后再提取水印;否则直接提取水印.具体步骤如下:1)根据第1节的几何校准算法对Hw依次进行翻转、缩放、旋转和旋转-缩放组合攻击检测.若成功检测出其中一种攻击(如旋转),则检测过程结束,并令Hw 表示校正图像;2)将Hw划分为大小是r×r的不重叠的块,并根据被嵌入水印的块的编号取出相应的图像子块;3)根据块号,按从小到大次序从各个块中提取水印信息.下面给出从一个块中提取出水印信息w(k)′的过程,对该块进行SVD变换,并根据下式提取w(k)′,式中,rem()为求余运算符,λ1′为该块的最大奇异值.重复上述过程,检测出所有水印信息;4)先对w′进行逆zigzag变换得w″,然后用密钥K对w″进行逆Arnold变换得提取水印W′.本研究采用Matlab对所提水印算法进行仿真实验.为了验证水印算法的有效性,选取大小为512×512的标准灰度测试图像Barbara、Camion和Pentagon作为宿主图像以及大小为32×32的二值图像作为水印图像进行测试,如图1所示.实验中,对宿主图像分块,分块大小为8×8,K为90,量化步长为50.另外,采用峰值信噪比[6]衡量了原始图像与含水印图像之间的差别,采用归一化相关系数[6]定量分析了提取水印与原始水印的相似度.当峰值信噪比大于30 db时,认为含水印图像与原始图像不存在视觉上的差别[11];当归一化相关系数大于0.7时,认为所提取的水印图像是有效的[11].图2 为未受任何攻击时的结果,其中(a)、(c)及(e)是水印图像,它们的峰值信噪比分别为 40.82 db、 41.33 db和 40.47 db;而(b)、(d)及(f)则是相应的提取水印,其归一化相关系数值均为1.由图1和图2可知,在未受攻击的情况下,嵌入水印后的图像与宿主图像在视觉上几乎没有差别,具有很好的透明性.为验证FCM算法对水印算法的影响,分别对每幅宿主图像进行50次FCM实验,并求出平均迭代次数和收敛时目标函数的值,结果见表1.以图Barbara为例,其每一次的迭代次数与平均迭代次数的差值都不大,且都收敛于相同的目标函数值,即没有陷入局部最优,聚类正确收敛.同时,实验结果指出迭代次数对于所提算法几乎没有影响,同一幅图像在每次聚类后得到的峰值信噪比基本一致.为了检测本文算法的鲁棒性,分别对含水印图像进行抗几何攻击和抗常见攻击测试.先对含水印图像分别进行翻转、旋转、缩放和旋转-缩放组合等几何操作,然后对失真图像进行几何校正,最后检测水印.表2给出实验结果,并与文献[6]和文献[12]进行了对比,图3为部分几何攻击的实验结果.由表2和图3可知,本文算法对翻转攻击有很强的抵抗能力,对任意角度的旋转攻击以及缩放因子大于0.3的缩放攻击也有较强的鲁棒性,并能有效地抵抗旋转-缩放组合攻击.与文献[6]方法相比,本文算法具有更好的抗几何攻击的性能;文献[12]虽具有较佳的抵抗旋转攻击的能力,但抗缩放攻击的性能不如本文算法.因为基于Zernike矩的图像几何校准算法不能有效地检测灰度图像的平移失真参数,所以本文算法不能有效抵抗平移攻击,此为不足之处.为了验证该算法对常见攻击的鲁棒性,对图像作JPEG压缩、滤波、叠加噪声和图像增强等常见图像处理,然后进行水印检测.实验结果见表3,并与文献[6]和文献[3]进行了对比,图4为相应的提取水印.从表3和图4可以看出,本文算法对JPEG压缩、滤波和图像增强等攻击具有较强的鲁棒性,并由结果比较可知,本算法抗JPEG压缩、低通滤波和叠加噪声等攻击的性能优于文献[6]和文献[3]. 结合HVS的感知特性与图像的局部相关特性,本研究提出一种基于模糊聚类分析和Zernike矩的自适应图像水印算法,且在水印提取过程中不需要原始载体图像.该算法具有以下特点:1)与传统的基于聚类技术的水印算法相比,具有更好的抗几何攻击的性能;2)综合考虑影响水印嵌入的多种因素,并应用模糊C-均值聚类算法实现水印嵌入位置的自适应选择,从而具有较好的透明性;3)良好的透明性较有效地解决数字水印透明性和鲁棒性之间的矛盾.未来的研究工作为改进基于Zernike矩的图像几何校正算法,以有效检测平移失真参数,从而提高水印算法抗平移攻击的鲁棒性.Key words:adaptive watermarking algorithm;fuzzy C-means clustering;Zernike moments;geometric attacks【相关文献】[1]王向阳,杨红颖,赵红,等.基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印技术[J].小型微型计算机系统, 2005, 26(7): 1 255-1 258.[2]吴健珍,谢剑英.基于模糊聚类和HVS的DWT自适应盲水印算法研究[J].计算机工程与应用,2004, 17: 109-111.[3]朱映辉,江玉珍,杨群生.基于小波变换和FCM分析的盲水印算法[J].计算机工程,2008,34(13): 136-138.[4]Chen Weiche,Wang Mingshi.A fuzzy c-means clustering-based fragile watermarking scheme for image authentication[J].Expert Systems with Applications, 2009(36): 1 300-1 307.[5]Wang Mingshi,Chen Weiche. A hybrid DWT-SVD copyright protection scheme based on k-means clustering and visual cryptography[J].Computer Standards&Interfaces, 2009(31): 757-762.[6]Lin Weihung, Wang Yuhrau, Horng Shijinn.A wavelet-tree-based watermarking method using distance vector of binary cluster[J].Expert Systems with Applications, 2009(36): 9 869-9 878.[7]李雷达,郭宝龙.基于伪Zernike矩的图像自适应RST不变水印[J].西安电子科技大学学报(自然科学版), 2007, 34(1): 38-42.[8]Khotanzad A,Hong Y H.Invariant image recognition by Zernike moments[J].IEEE Trans On Patter Analysis and Machine Intelligence, 1990(12): 489-497.[9]Ahmad A, Mohammad, Ali Alhaj, et al.An improved SVD-based watermarking scheme for protecting rightful ownership[J].Signal Processing, 2008(88): 2 158-2 180.[10]张伟.数字水印中FCM算法的应用研究[J].计算机科学,2002,29(8):117-118.[11]Chang Chinchen, Hu Yihshin, Lu Tzuchuen.A watermarking-based image ownership and tampering authentication scheme[J].Pattern Recognition Letters, 2006(27): 439-446.[12]Chen Jie, Yao Hongxun, Gao Wen, et al.A robust watermarking method based on wavelet and Zernike transform[C]//ISCAS, 2004: 173-176.Abstract:An adaptive geometric robust watermarking scheme is presented based on fuzzy clustering and Zernike moments technique.By utilizing fuzzy C-mean clustering algorithm and human visual system,the suitable locations for embedding watermark are selected adaptively.The watermark is embedded into the host image by singular valuedecomposition transform.In the watermark detection process,the geometric distortion parameters of the attacked image are estimated first by the geometric correction method whichis based on the Zernike moments.The watermark is extracted from the recovered image.The experimental results demonstrate that the proposed scheme is invisible and robust against rotation,scaling, flipping and combined attacks, as well as a variety of common manipulations such as JPEG compression,filtering,cropping and image enhancement.。
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文章编号:1001-2354(2000)07-0001-03基于离散解析原理的共轭曲线自适应综合Ξ郭为忠,邹慧君(上海交通大学机械工程学院,上海 200030)摘要:根据作者此前提出的离散解析原理,给出实现共轭曲线自适应综合的模型与算法。
从共轭曲线的创成过程出发,将母曲线Γ2和创成曲线Γ1看作两簇空间点集,认为Γ1是由相对运动过程中Γ2上满足共轭条件的点在S1坐标空间中的宏观表现。
通过共轭条件的等价变换,将共轭映射过程与母曲线及共轭运动的具体型式隔离开来,从而达到共轭曲线综合的智能化、自动化。
最后以摆动从动件凸轮机构为例阐释自适应系统的构造方法。
关键词:共轭曲线;自适应综合;离散解析原理;凸轮机构中图分类号:TP391.5.72,TB113 文献标识码:A1 前言共轭曲面理论研究两个相互运动且保持相切接触的曲面(线)及其之间的关系,其应用领域遍及齿轮设计、凸轮设计、刀具设计、加工仿真、实体造型等众多领域,尤其适合含运动创成曲面的领域。
共轭曲面理论涉及繁琐的公式推导和大量的计算,其研究应用的深度与广度随计算工具的发展而发展。
共轭曲面理论研究的内容包括曲面与曲线两个方面。
在文献[4]中,作者提出离散解析原理,并深入探讨了共轭曲面自适应综合的模型和算法,旨在实现共轭曲面原理运用过程的模块化封装,即将共轭曲面原理的处理过程编制成通用模块。
这样既可以提高共轭曲面原理计算机应用软件开发的模块化程度、效率和质量,更可以大大降低对开发人员理解共轭曲面原理的深度要求,并将不同情况下共轭条件的处理方法统一起来。
本文将秉承这一宗旨,研究共轭曲线的自适应综合方法,从而为共轭曲线应用领域的软件构造提供核心模块算法,实现共轭曲线综合的自动化、自适应化。
2 共轭曲线综合理论如图1建立坐标系,S为基坐标系,S1与创成曲线Γ1固结,S2与母曲线Γ2固结。
在S2坐标系中,母曲线Γ2矢量方程(实际工程中Γ2形状一般不随时间而变化)为:r(2)2=r(2)2(u)式中:u———曲线参数;上标(2)———所属坐标系为S2,以下同。
在S1坐标系中,母曲线Γ2矢量方程为:r(1)1=r(1)1(u,θ)式中:θ———母曲线与创成曲线坐标系之间的运动参数。
共轭条件为:r(1)1,u・r(1)1,θ=0(1)式中:下标u、θ———函数矢量r(1)1对该参数的偏导数。
将共轭条件式(1)进行变换,与S1坐标系中母曲线Γ2方程联立,消去参数u,即得到创成曲线的解析方程:r(1)1=r(1)1(θ)图1 共轭曲线副与坐标系3 共轭曲线自适应综合的离散解析原理3.1 离散解析原理共轭曲线自适应综合是指将母曲线Γ2方程和共轭运动方程输入计算机后,由计算机自动完成创1《机械设计》2000年7月№7设计领域综述设计理论与方法Ξ收稿日期:1999-10-22;修订日期:2000-03-13基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金(1999024816)、上海交通大学科技基金等作者简介:郭为忠(1970-),男,讲师,工学博士。
研究领域:共轭曲线建模及自适应数控加工、凸轮CAD/CAM、机电产品概念设计的人机协同、智能机构。
成曲线的求解工作。
对于不同的母曲线Γ2和相对运动形式,计算机都能自动进行综合,即算法具有自适应能力。
为达到这个目的,提出“离散解析原理”,即从共轭曲线的创成过程考虑,将母曲线Γ2和创成曲线Γ1看作两簇点集,认为创成曲线Γ1是由运动过程中母曲线Γ2上满足共轭条件的点在S1坐标空间构成的点集的宏观表现,即母曲线Γ2和创成曲线Γ1之间存在点的映射关系。
因此,共轭曲线的综合问题就转化为在运动过程中寻找从动曲线Γ2上满足共轭条件的点的问题。
通过变换共轭条件,从数学模型上将计算机离散运算与共轭曲线解析理论结合起来,并保证映射过程的曲线无关性,使自适应综合得以实现。
计算机系统给出的创成曲线的解在宏观上是离散的,但在每一点上都遵循共轭曲面原理。
因此称之为“离散解析原理”。
3.2 离散解析原理的共轭条件和曲线形式如图1所示,在S1坐标系中:r(1)0=r(1)0(θ) r(1)2=Ar(2)2式中:A=A(θ)———由坐标系S2到S1的变换矩阵,是运动参数θ的函数矩阵。
由图1,有:r(1)1=r(1)0+r(1)2=r(1)0(θ)+A(θ)r(2)2(u)(2)故有:r(1)1,u=Ar(2)2,u; r(1)1,θ=r(1)0,θ+Aθr(2)2r(1)1,u・r(1)1,θ=Ar(2)2,u・(r(1)0,θ+Aθr(2)2)其中:Aθ=d Adθ共轭条件式(1)转化为:Ar(2)2,u・(r(1)0,θ+Aθr(2)2)=0(3)式中:r(2)2、r(2)2,u只与母曲线坐标系S2有关,A、Aθ只与运动参数θ有关。
共轭条件式(3)与式(1)是等价的。
联立式(2)和式(3),得创成曲线Γ1方程为:r(1)1=r(1)0+Ar(2)2A r(2)2,u・(r(1)0,θ+Aθr(2)2)=0(4)式(4)就是共轭曲线离散解析原理的数学模型,该模型将共轭映射过程与具体曲线形式隔离开来,适合用计算机来自适应处理。
3.3 离散解析原理的计算模型与算法创成曲线Γ1的方程式(4)是理论公式,用计算机处理时替换为以下计算模型:r(1)1=r(1)0+Ar(2)2minψ(u,θ)=minmod(Ar(2)2,u×(r(1)0,θ+Aθr(2)2))≤ε(5)式中:ε———求解精度。
模型算法为:(1)给定θi值;(2)计算A、Aθ、r(1)0、r0,θ(1)值;(3)沿u方向进行一维搜索,得到满足式(5)第二式的r(2)2;(4)将所得r(2)2代入式(5)第一式,求得r(1)1,即θi对应的创成曲线Γ1上点的位矢;(5)将对应的θi、u j、r(2)2、r(1)1存入数据库或数据文件;(6)θi←θi+Δθ转至式(2),直到θ区间计算完毕。
上述步骤完成后,得到母曲线Γ2经过给定相对运动后生成的共轭曲线Γ1的离散解。
上述模型与算法就是共轭曲线自适应综合的模型与算法,其求解过程与母曲线及运动的具体型式无关,因此处理不同的母曲线及运动型式时该算法具有自适应能力。
以该算法为核心,可给出共轭曲线计算机系统构造的模块化方法:共轭曲线自适应求解过程被封装在独立模块中;针对不同的应用对象,只需构造母曲线结构及共轭运动模块(即封装各自的解析方程),系统运行后自动进行相关求解。
很显然,共轭曲线计算机处理系统的这种构造方法符合软件工程学的重用性要求。
4 基于离散解析原理的凸轮廓线自适应综合上面讨论了共轭曲线自适应综合的离散解析原理及其实现算法,下面以摆动滚子从动件盘形凸轮机构为例分析其应用方法。
如图2建立坐标系,S1与凸轮固结,S2与从动滚子固结(分析时假定从动滚子与从动杆固结),有: r(2)2=r cos ur sin u r(2)2,u=-r sin ur cos ur(1)0=cos(-θ)-sin(-θ)sin(-θ)cos(-θ)a+L cosφL sinφr(1)0,θ=-sinθcosθ-cosθ-sinθa+LφL sinφ+cos(-θ)-(-θ)sin(-θ)cos(-θ)-L sinφL cosφφθA=cos(-θ)-sin(-θ)sin(-θ)cos(-θ)cos(π-φ)-sin(π-φ)sin(π-φ)cos(π-φ)Aθ=-sinθcosθ-cosθ-sinθ(π-φ)-sin(π-φ)sin(π-φ)cos(π-φ)+cos(-θ)-(-θ)sin(-θ)cos(-θ)sin(π-φ)(π-φ)-cos(π-φ)sin(π-φ)φθ图2 摆动从动件盘形凸轮机构简图2 设计理论与方法设计领域综述《机械设计》2000年7月№7文章编号:1001-2354(2000)07-0003-03基于产品装配模型和多代理的产品设计Ξ周新建1,罗 燕2,张申生3,步丰林3(1.华东交通大学机械工程学院,江西南昌 330013; 2.北方工业大学; 3.上海交通大学)摘要:提出了一种基于装配模型和多代理(Multi-Agent)的产品协同设计模式。
通过产品装配模型记录产品设计意图,支持设计过程的快速重演,同时产品的几何模型和装配模型向各代理提供所需的一些原始信息,多代理系统则完成对产品零部件的强度验算、刚度验算、加工工艺评定等方面的工作。
这样,可以实现产品的几何建模系统、装配建模系统与多代理系统的集成,支持产品在异构分布环境下的协同设计。
关键词:多代理系统;产品建模;装配模型;协同设计中图分类号:TH122 TP391.72 文献标识码:A1 引言机械产品的设计过程是一个从抽象到具体,从全局到局部的过程,实体造型和特征造型都侧重于零件的细节设计,它们是先描述零件,再描述产品,这显然与设计过程本质相违背。
设计工程师在进行结构设计时,通常采用从上至下的方式,即根据产品的功能要求设计出产品的大致结构、轮廓以及它的主要构件,然后在考虑有关强度、成本、可加工性等因素的过程中再逐步细化设计,是一个自上而下、逐步求精的迭代设计过程,是一个设计约束不断分解、传播与满足的过程。
另外,人类活动大部分都涉及社会群体,大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。
多代理系统[1、2]主要研究自主的智能代理之间的智能行为的协调,为了一个共同的全局目标,也可能是关于各自的不同目标,共享有关问题和求解方法的知识,协作地进行问题求解。
本文提出一种基于产品装配模型和多代理的产品协同设计模式,它的主要原理是以产品的几何建模系统和装配建模系统为核心,通过这两个建模系统建立产品的几何模型和装配模型。
几何模型记录了零件的尺寸、形状和力学参数;装配模型记录了产品的层次结构信息、装配关系信息、设计参数及其约束关系信息、分析特征等。
产品的几何模型和装配模型向各设计代理提供原始信息,实现几何建模系统、装配建模系统和多代理系统之间的信息集成。
多个设计代理支持产品设计过程中有关零件强度验算、刚度 将上述表达式封装成结构与运动模块,系统运行后将获得凸轮廓线的离散解,离散点的分布密度根据需要任意确定。
5 结论 本文从利用计算机完成共轭曲线综合的角度,提出离散解析原理,使技术人员在给出母曲线及运动方程后,不必参与繁琐的共轭条件处理,而由系统自动推导出创成曲线的离散解。
另外,根据上述思想构造的相关应用系统,避免了目前的应用系统中因母曲线和运动方式多样而导致的创成曲线公式繁多的弊病。
参考文献[1] F L Litvin,C L puterized simulations of meshing andcontact of enveloping gear tooth surfaces[J].Comp.Methods in App.Mach.and Engin.,1993,102(3):337~366.[2] 黄克正,艾 兴,姜建平.共轭曲面求解的分解重构原理及其应用[J].机械工程学报,1996,32(1):68~73.[3] 刘 欣,刘 健,王德伦.共轭曲面数字仿真原理的探讨[J].大连理工大学学报,1993,33(3):311~316.[4] 郭为忠,邹慧君,王石刚,汪 利.共轭曲面自适应综合的离散解析原理[J].机械工程学报,1999,35(4):11~14.[5] 郭为忠,邹慧君,王石刚,汪 利.凸轮CAD/CAM中廓面自适应生成的共轭曲面离散解析原理[J].机械设计与研究,1998,增刊:79~80.3《机械设计》2000年7月№7设计领域综述设计理论与方法Ξ收稿日期:1999-11-15作者简介:周新建(1963-),男,华东交通大学副教授,博士。