一種基于遺傳算法的異構(gòu)cad模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法，本發(fā)明的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)包括二個部分：源端CAD系統(tǒng)和目標端CAD系統(tǒng)。同時，將異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換分為兩層：3D特征參數(shù)層和2D草圖參數(shù)層。在3D特征參數(shù)層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實現(xiàn)特征數(shù)據(jù)的交換。在2D草圖參數(shù)層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將2D草圖參數(shù)層中樣條映射問題轉(zhuǎn)換為樣條擬合問題。創(chuàng)新性的將遺傳算法引入到異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換領域。在遺傳算法個體的適應度計算中，引入了Hausdroffdistance。本發(fā)明可以用于復雜模型的異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換，交換之后的目標模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數(shù)化特征信息。
【專利說明】—種基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換領域，特別是涉及關于復雜CAD模型的異構(gòu)CAD系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換，具體涉及一種基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法。
【背景技術】
[0002]隨著經(jīng)濟的全球化和信息技術的高速發(fā)展，協(xié)同產(chǎn)品的開發(fā)變得越來越重要。然而，在開發(fā)協(xié)同產(chǎn)品時，不同的公司為了自身的商業(yè)利益選擇的CAD系統(tǒng)并不相同。當一個項目需要多個公司合作完成的時候，那么隨著而來的就是大量的CAD模型需要進行異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換。
[0003]目前，異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換領域中，主要的數(shù)據(jù)交換方法分為以下兩種:基于幾何的數(shù)據(jù)交換的方法和基于特征的數(shù)據(jù)交換方法。僅僅使用基于幾何的數(shù)據(jù)交換方法是遠遠不夠。因為，幾何數(shù)據(jù)中不包含模型的設計歷史、約束和特征等高層語義信息，因此無法支持在交換數(shù)據(jù)的目標CAD系統(tǒng)中對原設計進行基于約束和特征的編輯、修改和再設計等活動。
[0004]近些年，參數(shù)化特征建模已經(jīng)成為標準的建模方法的今天，基于特征的異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換越來越收到研究者的重視，產(chǎn)生了很多類似的技術，都具有一定的使用價值，這里就不一一介紹。但目前的這些技術都具有一定的局限性。采用宏文件的方法進行參數(shù)化信息交換，只能對一些簡單的CAD模型進行參數(shù)化交換。采用過程恢復機制實現(xiàn)特征信息交換，對于復雜的曲線和曲面都不能正確的進行參數(shù)化交換。
[0005]然而，樣條曲線由于其造型靈活性，在目前工業(yè)界使用的非常的廣泛，比如:飛機的機翼、汽車的外形設計等等。那么對于這類復雜的自由曲線進行異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換就顯得非常的重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了克服上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種基于遺傳算法的異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)及方法?？梢杂糜趶碗s模型的異構(gòu)CAD數(shù)據(jù)交換，交換之后的目標模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數(shù)化特征信息。
[0007]本發(fā)明所采用的技術方案是:一種基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:包括源端CAD系統(tǒng)、XML文件及目標端CAD系統(tǒng)；所述的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)通過所述的源端CAD系統(tǒng)中提取特征參數(shù)、草圖參數(shù)并保存到所述的XML文件中，將此XML文件發(fā)送到所述的目標端CAD系統(tǒng)中，將XML文件中的參數(shù)信息進行分類處理，隨后在所述的目標端CAD系統(tǒng)中進行草圖參數(shù)、特征參數(shù)的重建，最終實現(xiàn)原異構(gòu)CAD模型的參數(shù)化重建過程。
[0008]作為優(yōu)選，所述的源端CAD系統(tǒng)包括CAD模型模塊、3D特征參數(shù)信息模塊，2D草圖參數(shù)信息模塊及樣條離散數(shù)據(jù)模塊，所述的CAD模型模塊用于實現(xiàn)提取CAD模型，所述的3D特征參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)提取3D特征參數(shù)，所述的2D草圖參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)提取2D草繪參數(shù)，所述的樣條離散數(shù)據(jù)模塊用于實現(xiàn)提取樣條交換輔助信息。
[0009]作為優(yōu)選，所述的目標端CAD系統(tǒng)包括前置數(shù)據(jù)處理模塊、重建目標樣條模塊、重建2D草圖參數(shù)信息模塊、重建3D特征參數(shù)信息模塊及重建CAD模型模塊，所述的前置數(shù)據(jù)處理模塊用于實現(xiàn)XML文件中參數(shù)的分類與轉(zhuǎn)換、所述的重建目標樣條模塊用于實現(xiàn)重構(gòu)樣條曲線、所述的重建2D草圖參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)2D草圖信的重建、所述的重建3D特征參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)3D特征的重建、所述的重建CAD模型模塊用于實現(xiàn)CAD模型的重建。
[0010]作為優(yōu)選，所述的前置數(shù)據(jù)處理模塊分為兩層:2D草圖參數(shù)層及3D特征參數(shù)層。
[0011]作為優(yōu)選，所述的2D草圖參數(shù)層包括樣條數(shù)據(jù)交換映射單元、直接草圖參數(shù)映射單元和間接草圖參數(shù)映射單元，所述的3D特征參數(shù)層包括直接特征參數(shù)映射單元及間接特征參數(shù)映射單元，所述的樣條數(shù)據(jù)交換映射單元用于實現(xiàn)樣條參數(shù)交換、所述的直接草圖參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)1:1草繪參數(shù)交換、所述的間接草圖參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)l:n或η:1草繪參數(shù)交換,所述的直接特征參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)1:1特征參數(shù)交換、所述的間接特征參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)1:η或η:1特征參數(shù)交換。
[0012]作為優(yōu)選，所述的樣條數(shù)據(jù)交換映射單元的工作原理為:首先，從源端CAD系統(tǒng)中提取源模型；其次，在源模型中提取出原樣條曲線α ;接著，對原樣條曲線α進行高精度的離散化，得到離散點集Q={qi，q2，..，qN};然后，將Q作為點云數(shù)據(jù)，采用遺傳算法，自動選擇離散點集Q中M個點為插值點集T=It1, t2，..，tM}，在目標端CAD系統(tǒng)中，利用插值點集T重建目標樣條曲線β ;最后，在目標端CAD系統(tǒng)中重建|吳型。
[0013]作為優(yōu)選，所述的采用遺傳算法重建目標樣條曲線β，其具體實現(xiàn)包括以下子步驟:
[0014]步驟1:提取出原樣條曲線α的離散點集；
[0015]步驟2:初始化種群，種群中包含了 K個個體，其中K > I ;
[0016]步驟3:通過Hausdroff Distance比較方法進行個體適應度計算；
[0017]步驟4:進行個體的選擇；
[0018]步驟5:對選擇之后的個體，進行交叉和變異；
[0019]步驟6:生成了新的種群；
[0020]步驟7:判斷新的種群中，適應度最大的個體是否滿足數(shù)據(jù)交換的精度要求:
[0021 ] 如果滿足精度要求則進入步驟8 ；
[0022]如果不滿足精度要求，則回轉(zhuǎn)執(zhí)行所述的步驟3 ；
[0023]步驟8:提取種群中具有最高適應度值的個體，并將個體實值化，在目標端CAD系統(tǒng)中重建目標樣條曲線β。
[0024]作為優(yōu)選，步驟2中所述的初始化種群，其方法為:
[0025]種群:
【權(quán)利要求】
1.一種基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:包括源端CAD系統(tǒng)、XML文件及目標端CAD系統(tǒng)；所述的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)通過所述的源端CAD系統(tǒng)中提取特征參數(shù)、草圖參數(shù)并保存到所述的XML文件(該文件采用結(jié)構(gòu)化方式保存參數(shù)化信息)中，將此XML文件發(fā)送到所述的目標端CAD系統(tǒng)中，將XML文件中的參數(shù)信息進行分類處理，隨后在所述的目標端CAD系統(tǒng)中進行草圖參數(shù)、特征參數(shù)的重建，最終實現(xiàn)原異構(gòu)CAD模型的參數(shù)化重建過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的源端CAD系統(tǒng)包括CAD模型模塊、3D特征參數(shù)信息模塊，2D草圖參數(shù)信息模塊及樣條離散數(shù)據(jù)模塊，所述的CAD模型模塊用于實現(xiàn)提取CAD模型，所述的3D特征參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)提取3D特征參數(shù)，所述的2D草圖參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)提取2D草繪參數(shù)，所述的樣條離散數(shù)據(jù)模塊用于實現(xiàn)提取樣條交換輔助信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的目標端CAD系統(tǒng)包括前置數(shù)據(jù)處理模塊、重建目標樣條模塊、重建2D草圖參數(shù)信息模塊、重建3D特征參數(shù)信息模塊及重建CAD模型模塊，所述的前置數(shù)據(jù)處理模塊用于實現(xiàn)XML文件中參數(shù)的分類與轉(zhuǎn)換、所述的重建目標樣條模塊用于實現(xiàn)重構(gòu)樣條曲線、所述的重建2D草圖參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)2D草圖信的重建、所述的重建3D特征參數(shù)信息模塊用于實現(xiàn)3D特征的重建、所述的重建CAD模型模塊用于實現(xiàn)CAD模型的重建。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的前置數(shù)據(jù)處理模塊分為兩層:2D草圖參數(shù)層及3D特征參數(shù)層。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的2D草圖參數(shù)層包括樣條數(shù)據(jù)交換映射單元、直接草圖參數(shù)映射單元和間接草圖參數(shù)映射單元，所述的3D特征參數(shù)層包括直接特征參數(shù)映射單元及間接特征參數(shù)映射單元，所述的樣條數(shù)據(jù)交換映射單元用于實現(xiàn)樣條參數(shù)交換、所述的直接草圖參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)1:1草繪參數(shù)交換、所述的間接草圖參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)l:n或η:1草繪參數(shù)交換，所述的直接特征參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)1:1特征參數(shù)交換、所述的間接特征參數(shù)映射單元用于實現(xiàn)1:η或η:1特征參數(shù)交換。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的樣條數(shù)據(jù)交換映射單元的工作原理為:首先，從源端CAD系統(tǒng)中提取原CAD模型；其次，在原CAD模型中提取出原樣條曲線α ;接著，對原樣條曲線α進行高精度的離散化，得到離散點集9=4，％，..^^ ;然后，將Q作為點云數(shù)據(jù)，采用遺傳算法，自動選擇離散點集Q中M個點為插值點集T= It1, t2，..，tM}，在目標端CAD系統(tǒng)中，利用插值點集T重建目標樣條曲線β ;最后，在目標端CAD系統(tǒng)中重建I吳型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的采用遺傳算法重建目標樣條曲線β，其具體實現(xiàn)包括以下子步驟: 步驟1:提取出原樣條曲線α的離散點集； 步驟2:初始化種群，種群中包含了 K個個體，其中K > I ; 步驟3:通過Hausdroff Distance比較方法進行個體適應度計算； 步驟4:進行個體的選擇； 步驟5:對選擇之后的個體，進行交叉和變異；步驟6:生成了新的種群； 步驟7:判斷新的種群中，適應度最大的個體是否滿足數(shù)據(jù)交換的精度要求: 如果滿足精度要求則進入步驟8 ； 如果不滿足精度要求，則回轉(zhuǎn)執(zhí)行所述的步驟3 ； 步驟8:提取種群中具有最高適應度值的個體，并將個體實值化，在目標端CAD系統(tǒng)中重建目標樣條曲線β。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:步驟2中所述的初始化種群，其方法為:
種群:
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的種群中的個體數(shù)量K為40。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:所述的個體Ik、插值點集T、離散點集Q三者之間的關系為: Ik={vkl, Vk2,…，Vkm,——,VkllI 與 T=It1, t2,.., tM}是--對應的關系，I 為 T 的索引值； 將離散點集Q=Iq1, q2，..，％丨的所有元素的下標進行π位的二進制表示，通過初始化種群后，取出個體Ik的值，則可以通過查詢離散點集Q的下標，進行實值化個體Ik，得到插值點集 T=It1, t2,.., tM}；
t2,.., tM}疋 Q— {qj, q2>..，%}子集。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:步驟3中所述的通過Hausdroff Distance比較方法進行個體適應度計算,其個體適應度的計算流程為: 步驟3.1:從種群中提取出一個個體； 步驟3.2:利用個體的值，在原樣條離散點集中查詢，得到實值化后的樣條的插值點集，在目標端CAD系統(tǒng)中重建目標樣條曲線β ； 步驟3.3:對目標端CAD系統(tǒng)中重建的目標樣條進行離散化，得到目標樣條的離散點集; 步驟3.4:將原樣條離散點集和目標樣條離散點集輸入到Hausdroff Distance模塊； 步驟3.5:得到個體的適應度。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:步驟4中所述的進行個體的選擇，為采用傳統(tǒng)輪盤賭方式進行個體選擇。
13.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于遺傳算法的異構(gòu)CAD模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)，其特征在于:步驟5中所述的對選擇之后的個體，進行交叉和變異；其交叉選用傳統(tǒng)的單點交叉方式，選擇個體a變量的0.5處和個體b變量的0.5處，進行單點交叉，交叉的概率為0.9 ;其變異選擇進行適應性的變異方式，對由插值點集T構(gòu)成的目標樣條曲線β和原樣條曲線α進行距離求解，求出具有最大HD值的插值點，將T中的此插值點作為變異點，然后針對這個插值點反推其染色體表達式，找到對應的變量，然后進行單點變異。
【文檔編號】G06F17/30GK103793535SQ201410071752
【公開日】2014年5月14日 申請日期:2014年2月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月28日
【發(fā)明者】何發(fā)智, 張德軍, 吳亦奇, 蔡賢濤 申請人:武漢大學