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一种基于图分解的特征识别算法

A Feature Recognition Algorithm Based on Graph Decomposition

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【作者】 吴敏金灿刘晓平

【Author】 Wu Min Jin Can Liu Xiaoping VCC Division,School of Computer & Information,Hefei University of Technology,Hefei,230009

【机构】 合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室

【摘要】 CAD/CAE 模型转换与 CAD/CAM 转换不同,其关键在于如何将模型分解为最简单元。基于此本文提出了基于图分解的特征识别算法,对属性邻接图进行分解,根据分解后的属性邻接图中的连通分量生成体特征。该算法不再局限于特征类型,只要合理控制顶点的可分解性判断就可以得到期望的模型分解结果;同时该算法可以获得体特征,使得可以在特征这一粒度上进行特征删除和替换, 以方便地完成模型的简化。

【Abstract】 CAD/CAE model transformation differs from that of CAD/CAM,The key lies in how to decompose models to the simplest elements.And for this reason this paper proposed a recognition algorithm based on graph decomposition and decomposed the attributed adjacent graphs to many connectivity components,and then formed the volumetric feature of these connectivity components.This algorithm is not limited to the feature type;it would return a desired result of model decomposition only if the resolvability of the vertex is controlled reasonably.And meanwhile,by using this algorithm we could acquire entity characteristics and remove or replace feature in the level of feature,which can simplify the model conveniently.

【基金】 国家自然科学基金(60673028);合肥工业大学学生创新基金项目(104-060125)
  • 【会议录名称】 全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(下册)
  • 【会议名称】全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议
  • 【会议时间】2008-07
  • 【会议地点】中国安徽合肥
  • 【分类号】TP391.72
  • 【主办单位】中国仪器仪表学会(CIS)、中国系统仿真学会(CSSS)、中国仪器仪表学会微型计算机应用学会(CACIS)、中国系统仿真学会复杂系统建模与仿真计算专业委员会筹备处(CSSC)
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