基于神经网络的自由曲面重构技术研究

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随着反求工程的发展,自由曲面的重建在CAD/CAM等许多领域日益重要。目前随着神经网络(ANN)理论的发展,国内外提出了神经网络曲面重建方法,从新的角度提出了散乱点云数据的自由曲面建模方法,由于本方法具有建模速度快、建模精度高、平滑性好和抗噪能力强等优点,国内外专家对此进行了大量的研究。本文对BP、RBF、SOFM神经网进行了深入的研究,通过大量的建模与计算完成了基于神经网络的自由曲面的噪音点剔除、数据修复、区域分割、曲面重构。并应用MATLAB对基于神经网络的自由曲面重构技术进行了大量仿真,工程实例结果表明:应用BP神经网络去噪技术、RBF神经网络数据修复技术及BP网络重构技术相结合完成的重构曲面,较传统曲面重构不仅将重构的精度提高了2倍,且重构效率提高了百分之五十,具有一定的理论意义与工程实用价值。
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