基于内容的三维模型搜索引擎技术研究与系统开发

基于内容的三维模型搜索引擎技术研究与系统开发

论文摘要

在机械新产品概念设计阶段,设计人员往往需要参考已有设计模型,启发设计思路辅助完成创新设计,以及实现设计的重用。然而检索已有设计模型的过程一直缺乏方便有效的计算机工具支持。当前广泛使用PDM系统提供按照名字或编号检索已有产品库的方法,这种方式费时费力、自动化程度低并且可检索的资源规模有限,不能适应现代机械设计的快速性、复杂性、创新性的要求。以此为背景,本论文在国家863项目“支持产品创新设计的多学科协同建模/仿真方法及实现技术”的支持下,深入研究了基于内容的三维CAD模型检索方法及若干关键技术,在此基础上开发了3DSearcher三维模型搜索引擎系统和实验平台,为概念设计中快速检索已有设计模型以及设计重用提供工具支持;所开发的实验平台为后续相关领域的研究工作提供了灵活的基础平台和支撑工具集。论文的主要工作如下:1.在实验研究的基础上,对shape distribution D2三维模型特征描述和匹配算法进行了改进,提出了QuickD2采样算法,解决了D2算法在采样时的性能瓶颈问题,有效地提升了三维模型特征向量的抽取效率。2.设计了一种高性能、高可扩展的三维模型索引结构。基于BK树数据结构设计了适用于三维模型度量空间的RBK树索引结构,实现对模型搜索空间的高效剪枝,解决了线性索引结构在海量模型的实践环境下检索效率低、不可扩展的问题。3.基于网络爬虫和信息检索技术,研究了互联网三维机械模型的挖掘、过滤和抓取方法,解决了企业模型库封闭、陈旧、数据量小和难以更新的问题。4.设计并开发了三维模型检索实验平台的基础架构,提供灵活的策略集成和扩展接口,为模型检索领域的研究工作提供基础的平台和工具集支持。在此基础上,开发了三维CAD模型搜索引擎的原型系统,并针对汽车后桥设计进行了验证。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 引言
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 课题意义
  • 1.3 相关技术及研究现状
  • 1.3.1 检索接口
  • 1.3.2 三维模型特征描述和匹配方法
  • 1.3.3 三维模型库索引建立方法
  • 1.3.4 三维模型库自动更新方法
  • 1.3.5 相关平台的研究与开发
  • 1.4 论文的研究内容
  • 1.5 论文的组织结构
  • 第2章 三维模型搜索引擎总体设计与关键技术
  • 2.1 搜索引擎简介
  • 2.2 系统的总体设计
  • 2.2.1 模型检索问题的形式化描述
  • 2.2.2 系统的体系结构
  • 2.2.3 面向设计人员的系统应用方法论
  • 2.3 系统的关键技术
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 三维模型特征描述符的抽取和匹配
  • 3.1 模型特征抽取与比较问题总述
  • 3.1.1 特征描述符的抽取
  • 3.1.2 相似性计算函数
  • 3.2 基于三维模型形状统计的特征描述符
  • 3.2.1 Shape distribution D2 算法简介
  • 3.2.2 模型特征描述符的抽取和比较
  • 3.2.3 存在的问题与现有改进方案
  • 3.3 一种快速计算特征描述符的算法
  • 3.3.1 算法描述
  • 3.3.2 实验结果与分析
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 高性能的三维模型库索引结构研究
  • 4.1 度量空间与 BK 树
  • 4.1.1 度量空间的基本概念
  • 4.1.2 BK 树介绍
  • 4.2 基于 RBK 树建立高性能三维模型索引结构
  • 4.2.1 RBK 树索引算法
  • 4.2.2 三维模型向量空间的性质
  • 4.2.3 RBK 树索引与搜索算法的实现
  • 4.2.4 实验结果与分析
  • 4.3 本章小结
  • 第5章 基于主题爬虫的三维模型库自动更新技术
  • 5.1 主题爬虫体系结构
  • 5.1.1 问题描述
  • 5.1.2 3DSpider 体系结构
  • 5.1.3 Frontier 抓取队列
  • 5.2 互联网模型资源特征识别
  • 5.3 面向三维模型的垂直抓取
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 3DSearcher 三维模型搜索引擎的实现与验证
  • 6.1 3DSearcher 系统实现概述
  • 6.1.1 设计理念
  • 6.1.2 技术选型
  • 6.2 系统技术架构
  • 6.2.1 系统架构
  • 6.2.2 策略集成框架
  • 6.3 系统的功能验证
  • 6.3.1 系统管理
  • 6.3.2 模型搜索
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 结束语
  • 7.1 本文主要成果
  • 7.2 后续工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
  • 相关论文文献

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