一、可重构造网孔机器上简单多边形三角剖分的常数时间算法（论文文献综述）
钱超[1]（2020）在《智能电磁隐身和超散射的实验研究》文中研究说明异向介质是一类由亚波长单元结构有序或无序排列构成的人工复合材料,通过设计它的单元结构和排列方式可以获得自然界材料所不具备的特殊电磁响应,例如负折射。在过去二十年,随着变换光学理论和广义斯涅耳定律的提出,异向介质得到迅猛发展,这不仅为传统微波和光学器件的性能改进提供了新方法,也簇生了一系列新颖的电磁功能器件。本论文围绕电磁散射,依次开展了抑制散射—隐身衣、增强散射—超散射、智能散射—光计算的理论、仿真、实验研究。针对它们存在的瞬态响应机理不清晰、频带窄、结构复杂、材料制备困难、工作模式固定等关键科学问题和应用难点,开展了基于异向介质和深度学习的散射调控研究,取得了智能隐身、多频超散射和多功能光学逻辑计算等一系列成果,推进了新型异向介质器件的科学研究和实用化进程。本论文的具体研究工作如下:1.智能电磁隐身和超散射的方法研究。针对传统频域方法难以解决隐身衣和超散射的瞬态入射、宽频和色散等问题,建立了各向异性色散时域有限差分算法,揭示了隐身衣和超散射的瞬态响应机理。进一步,总结和归纳了本论文所用到的解析、数值和实验方法,并对各个方法的优缺点和适应情况进行讨论。具体地,解析方法包括变换光学方法、散射场重构方法和经典散射理论;数值方法为作者建立的各向异性色散时域有限差分算法;实验方法包括等效电路方法和智能设计方法。该部分内容为后续研究奠定了理论和实验基础。2.基于深度学习的智能隐身。针对传统隐身衣电磁参数苛刻、频带窄、工作模式固定等问题,首次提出了基于深度学习的智能隐身概念,在不需要任何人为操控的情况下,快速地适应变化的背景环境和外部刺激,实现类变色龙式隐身。在时域有限差分仿真和微波实验中,自主搭建了一套完整的“感知-反应-隐身”的智能隐身系统,详尽展示了智能隐身的工作原理和毫秒级动态隐身效果,充分验证了它的实时性、智能性和鲁棒性。3.基于异向介质的多频超散射。针对传统超散射器工作频率单一、结构复杂、损耗大、难以实验观测等问题,开展了两方面工作。第一,首次提出了利用双曲异向介质构造多频超散射的方法,建立了双曲异向介质的平板波导色散模型和柱体散射模型,论述了它的高效性和物理机制。第二,首次提出了利用共形超表面构造人工表面等离激元超散射的方法,结合经典散射理论和模拟退火算法,设计了能够工作在多频率的低损耗亚波长超散射器,并首次在微波实验中观测了超散射现象。4.基于智能散射的光学逻辑计算。针对传统光学逻辑计算需要引入体积庞大而复杂的光控制系统,不利于器件的小型化、集成化发展和计算结果稳定性等问题,率先提出了基于智能散射的光学逻辑计算方法。先从理论上证明了该方法的可行性和完备性,再利用高效介质超表面在数值仿真和微波实验中实现了多功能光学逻辑计算,最后论述了该方法的普适性、可拓展性、级联性和片上集成性。
韦帛邑[2]（2020）在《基于算法生成的非线性结构表皮设计研究》文中研究说明工业革命极大地解放了劳动生产力并革新了民众思想,在建筑界表现为新式建材研发及设计策略涌现,与之相伴的学科分化也使知识体系、社会分工愈发精细,但诸多因素却使建筑形式与结构分裂出难以逾越的鸿沟。步入信息时代,复杂性科学和非线性哲学的兴起催生了非线性思潮,计算机技术为此进程起到了助推作用,而虚拟设计及数字建造的技术门槛使其难以被熟练掌握,部分设计者为了炫技而滥用甚至误用,致使非线性建筑作品良莠不齐,并使得非线性成了加速形式与结构分离的帮凶。为应对非线性建筑缺乏内涵、建筑形式与结构互相脱节的设计困境,笔者选定生成设计和结构性表皮作为论述依据,前者主张制定可迭代、易修改的设计规则,后者则提倡建筑形式与结构的主动结合。在分析建筑形式非线性化是数字时代不可逆的趋势之后,笔者主张对其积极引导,而非一味拒绝或盲目跟风,进而提出非线性结构表皮的建构设计策略,并引用典型建筑实例作为论据,最后再通过笔者的设计实践对此策略进行论证和总结。文章第一章为写作基础,阐述论文写作缘起、目的、研究动态及写作框架;第二章简述生成设计和结构性表皮的基础概念和案例;第三章从人类自然情怀、复杂性科学现象、非线性哲学以及计算机的助推作用等方面入手,分析了当代建筑形式趋于非线性化的原因;第四章简述了分形、极小曲面、褶子等典型非线性设计理论及其方法,并对案例进行技术分析,逐步论证了基于非线性理论的异形结构表皮的技术手段;第五章为设计实证,选用形力兼备的拱壳作为设计原型,在GHPython平台下编译获得三角形分形算法作为平面生成逻辑,并用Kangaroo这一动力学模拟软件对非线性三角拱壳完成生形和优化。意欲借助严谨的计算机算法及便捷的力学模拟机制,为促进生成设计与非线性结构表皮早日成为普适、科学的设计策略提供一种技术路径。
舒贤帆[3]（2019）在《城市路网空间复杂性的一般和分异性质探索》文中研究表明伴随着全球城市化进程以及城市本身的复杂化趋势,城市议题对于人类社会可持续发展的重要性越发突出,建立相应的城市科学进而成为一项时代命题。然而由于当前的城市研究仍处于前范式时期,探讨城市现象的一般性就成为了现阶段的首要任务。而在城市的各项属性中,空间形态是其本底性要素,复杂性是其本质性特征,那么综合反映这两点的空间复杂性就应是城市研究的重点领域。鉴于此,城市道路作为城市空间形态各要素中最稳定的一类用地,其形态对城市的运行有着极其关键的影响,此外其在各用地类型中独一无二的网络形态又赋予了其被多种空间语言进行描述的潜力,是探索多维度复杂性,尤其是空间复杂性的良好“桥梁”。故而,对于探索城市空间复杂性的一般和分异性质而言,路网就是一个非常合适的切入视角。而在实践层面上,研究路网空间复杂性一方面能为探索路网的优化形态提供参考,另一方面也能帮助明确中国城市在路网空间复杂性上于世界城市之林中的特征地位,并为其提供可供借鉴的参照城市样本。因而本文的主要研究目的即是探索城市路网空间复杂性的一般和分异性质,具体内容则主要按以下四个部分逐步展开:第一部分,界定空间复杂性内涵,建立分析框架。首先在回顾复杂性研究进程、总结其核心理念的基础上,明确了空间复杂性的界定思路的基本意涵,提出了城市人地系统中土地空间复杂性的二元认知框架,然后结合对“一般性”概念的界定提出本文具体的分析框架与测度体系。第二部分,探索城市路网空间复杂性的一般性。在全球范围内选取了 1040个城市样本,利用上述测度体系测度了各样本城市路网的空间复杂性特征,然后考察各项测度指标的结果分布以及其之间关联。第三部分,探索城市路网空间复杂性的分异性。利用主成分分析提炼了刻画城市路网空间复杂性的特征向量,然后利用凝聚聚类对样本城市进行类型划分,最后对各类型之间的属性分异和地理分异情况进行分析。第四部分,探索上述性质背后可能的演化规则。提出城市路网生成的若干演化规则假说,进行相应数理化表达,据此构建城市路网演化模型,探讨不同演化规则影响下的路网空间复杂性特征,从而为解释现实中城市路网空间复杂性的一些性质提供参考。论文的主要研究结论如下:（1）城市人地系统中土地的空间复杂性具有空间本征复杂性和空间表征复杂性的双重意涵。土地的空间本征复杂性是指当土地空间形态本身超越了以整形几何为代表的“空间简单性”而呈现出分形特征时而显示出的复杂性。土地的空间表征复杂性是指土地受其承载的人类社会系统所具备的复杂性特征影响而呈现出的特定形态或结构,其中又以系统的组织性和目的性两个维度最为突出,其作用于土地空间形态与结构时就体现为后者的自组织程度与功能水平。（2）一般性方面,城市路网在空间复杂性上具有较强的一般性。首先,就空间本征复杂性而言,形态分形和结构分形普遍存在,不过无论是形态上抑或是结构上的幂律分布则均只存在于各城市路网体系中数量占比较少的高等级道路之中。其次,就空间表征复杂性而言,路网自组织程度和功能水平各测度的分布均呈峰态分布,体现出较强的一致性。最后,两类空间复杂性单一测度之间整体关联较弱,体现出较强的独立性。（3）分异性方面,城市路网在空间复杂性上存在一定分异性,可划分为五种类型。类型一城市的路网规模最小,自组织程度偏低,形态分维数高,长度等级结构凸显,在效率和鲁棒性上表现最优,日韩等亚洲经济发达地区在这一类型上有着较多的分布。类型二城市规模最大,其路网受规划程度有限,虽然覆盖水平良好,但整体功能水平偏弱,对应着现实中欠规划的大城市。类型三城市的路网在本征复杂性的各项因子上均很低,功能水平与类型二相仿,整体上处于欠发育状态,对应着现实中正处于发展中阶段的城市路网形态,非洲和亚洲发展中地区的城市有较多分布。类型四城市是一类强规划城市,其路网具备最高的结构分形因子,中国大陆和北美地区有较多分布,可能代表着机动车导向下的路网形态。类型五城市路网的长度分布和度分布“异配”,有着很高的依度失效稳健性,欧洲和拉美城市有较多的分布。（4）进一步地,各地域在五种城市路网类型的分布上存在一定的分异和联系。首先,欧洲和拉美地区的分布相近,以类型一、类型三和类型五为主导,这一相似性可能是源自后者所受前者的殖民影响。其次,非洲和亚洲发展中地区有着类似的分布,均以类型三为主导,可能是源自二者相近的发展阶段。再次,日韩等亚洲发达地区的城市主要以类型一为主,故而在路网形态方面是值得借鉴学习的地域。最后,中国大陆地区与北美地区有着一定的相似性,二者均是以类型二和类型三为主导,这可能是源自前者对后者规划理念和经验的广泛引进。（5）圈结构机制和连接效用原则能为现实中城市路网空间复杂性的一些特征提供解释。计算机模拟实验显示,城市路网形态分形和结构分形均是非常稳健的性质,不过路网生成过程中连接效用因素的引入会削弱后者的普适性,这可能是现实中一部分城市的路网在结构分形上的契合度相对较低的原因;路划长度分布的无标度性可能与城市本身的集聚经济相关;路划度分布的无标度性在树状生长的路网中常见,圈结构的引入则会破坏这一特性,这为解释现实中为何只有数量稀少的高等级道路体系才呈现无标度分布提供了一个可能的解释。
李欣欣[4]（2018）在《经编蕾丝结构与真实感仿真研究》文中研究表明经编蕾丝因具有精致的外观和高档的品质被广泛用作外装饰品、家纺用品和服饰材料等,但其复杂的编织工艺和高生产成本限制了蕾丝新产品的开发。基于蕾丝真实感仿真的计算机辅助设计（CAD）系统可以有效解决上述问题,在设计人员完成花型工艺后,无需进行上机打样即可通过仿真功能实时查看织物模拟效果,进行设计修正,提高设计质量和生产效率。现有的经编蕾丝CAD系统可以实现大部分花型工艺设计和外观仿真,但对于少数复杂工艺和新兴产品难以实现快速设计,且仿真效果有待完善。针对经编蕾丝新产品的开发需求和经编蕾丝CAD系统在结构设计与仿真方面的不足,本课题研究了蕾丝组织结构及其数学描述,重点研究了影响蕾丝仿真效果的结构形变和织物外观仿真方法,并基于研究成果开发了经编蕾丝CAD系统进行蕾丝结构设计和仿真。经编蕾丝的编织原理和组织结构的数学表达是实现CAD系统功能的基础,本课题首先研究经编蕾丝地组织、贾卡提花组织和多梳提花组织的形成原理和结构特点,重点研究了浮纹型贾卡提花技术、剪线型多梳提花技术和蕾丝边部设计。基于对组织结构的研究,建立了适用于CAD工艺设计的数学模型,包括穿经设计模型、垫纱设计模型和贾卡提花意匠设计模型,重点研究了利用数学矩阵进行浮纹型贾卡提花设计和包边设计的方法,为蕾丝真实感仿真研究提供数学模型基础。在组织结构的数学模型基础上,重点研究蕾丝结构形变的仿真方法,建立改进的质点-弹簧模型,将线圈简化为理想质点,将蕾丝织物简化为质点矩阵,将连接线圈质点间的圈柱和延展线视为理想结构弹簧,分别建立适用于地组织、贾卡提花组织和多梳提花组织的结构弹簧模型。在质点-弹簧模型的基础上,分析了线圈结构变形的影响因素,并基于牛顿第二定律和胡克定律分析了线圈质点的受力,采用显式欧拉方程进行线圈质点的动力学方程求解,通过向前差商法将求解结果收敛至一阶精度,并消除速度因子而直接求得线圈质点在任意时间步长内的运动位移,以求增加系统模拟时的稳定性。对变形模拟中可能出现的超弹性问题和碰撞问题进一步探究,利用二维OBB包围盒进行碰撞检测,避免线圈变形时出现不合理的穿透。在验证变形仿真方法的准确性时,采用基于计算机图像学的形状相似度匹配法,利用形态学图像处理的膨胀与腐蚀算法获取仿真图像和实际织物图像的形状特征图像,用Hu不变矩描述子计算特征图像的7个不变矩特征量,代入相似性度量公式计算两图像的相似度。通过具体举例来验证形变仿真模型的实用性和准确性。在外观真实感仿真方面,以纱线作为研究对象,根据衬纬和压纱提花组织的结构特点,对沿纱线直径方向和沿纱线垫纱方向的外观特征分别采用基于纱线图像和几何建模的研究方法。利用计算机图像处理技术获取实际纱线图像的色相、饱和度和明度特征分布曲面,用最小二乘法拟合曲面在纱线横截面投影的特征曲线,求解消光、半光和有光纱线沿直径方向的HSV颜色特征函数。在此基础上,利用改进的BlinnPhong光照模型和组织结构几何曲线,通过分段函数拟合沿纱线轴向的光照效果特征函数,并与求解的沿纱线直径方向的特征函数进行求和运算,模拟蕾丝织物最终的外观真实感。建立几何模型空间到像素空间的映射关系,用扫描线插值法绘制仿真面;对于多把梳栉垫纱出现的垫纱覆盖问题,为了消除被覆盖的隐藏面从而正确显示各梳栉垫纱,采用一种改进的深度缓存算法判别各梳栉垫纱的可见性。根据上述研究的组织结构数学矩阵、结构形变仿真方法和外观真实感仿真方法,利用Visual Studio设计开发了经编蕾丝CAD系统。介绍了系统的主体架构和功能界面,通过设计关键数据结构来实现蕾丝工艺设计的参数窗体、设计视图和仿真视图,并进一步通过三种类型的蕾丝实例设计来说明CAD系统的实用性。上述四个方面均以实现经编蕾丝结构设计与仿真系统展开研究,以蕾丝组织结构和数学模型为切入点,以蕾丝结构形变和外观真实感仿真研究为重点,以系统开发与实现为目的,最终帮助蕾丝设计人员提高设计质量,缩短产品开发周期,并为进一步实现经编蕾丝产品的三维虚拟展示和个性化产品定制铺垫基础。
郝艳妮[5]（2018）在《基于多隐层神经网络的点云孔洞修补算法的并行化研究》文中进行了进一步梳理逆向工程中的点云孔洞修补作为计算机视觉中三维重建领域重要的研究方向之一,近些年呈快速发展趋势,受到人们的广泛关注。一般情况下,利用激光扫描仪可快速并准确地获取物体模型的点云数据,获得的点云数据密度和精度较高。但是在获取物体模型的点云数据时,物体模型因为遮挡、模型本身的不完整等因素,造成点云数据的缺失,对物体的三维重建过程造成一定的影响。在物体模型的修复过程中,国内外学者也尝试过多种修补方法,均有较好的效果。鉴于近些年深度学习在图像的识别、目标的检测等方面的良好效果和广泛应用,本文引入深度学习的图像目标检测方法。本文针对采集的散乱点云数据采用八叉树的数据结构对点云数据完成从整体到局部的分解,进而完成点云模型的分层运算。通过空间映射获得3个方向的二维坐标,采用CNN卷积神经网络提取点云模型的孔洞特征,根据提取的孔洞特征,构造相应的稀疏表示分类模型,并计算各类别的残差,生成点云孔洞的边界,获得纯净的孔洞区域,进而完成多边形孔洞的填充。当使用多隐层CNN卷积神经网络对点云孔洞修补时,由于网络规模较大、运算过程复杂等因素造成算法的运行效率较低。针对大量散乱点云数据的计算问题,结合现今常用的并行计算技术,如CPU加速、GPU加速和CPU+GPU混合并行技术对点云孔洞修补算法进行优化,从而快速降低算法的运行时间,提高算法的运行效率。论文的主要工作如下:1、针对散乱点云模型,采用基于八叉树的数据结构,将散乱点云数据模型的空间进行划分并存储到八叉树数据结构中。2、针对一般的点云孔洞修补算法,本文给出一种基于八叉树结构的CNN卷积神经网络的点云孔洞修补算法,该点云孔洞修补算法可有效提取模型特征,采用多边形孔洞填补算法对提取的点云孔洞进行相应地填充。3、针对基于CNN卷积神经网络的点云孔洞修补算法中存在的热点部分,结合多核CPU和GPU技术进行优化,本文主要采用三种优化方法:基于OpenMP的算法优化、基于CUDA的算法优化和基于OpenMP+CUDA的混合并行算法优化。4、分析比较算法优化前和优化后的性能变化,本文主要分析比较算法的运行时间,算法的运行效率、算法的加速比和算法的准确性。实验表明,本文给出的基于多隐层CNN卷积神经网络的点云孔洞修补算法能很好地修补点云模型表面残缺的孔洞,采用基于OpenMP和CUDA的并行计算技术,优化后算法性能有了明显地提升。
唐敏[6]（2017）在《基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法研究》文中进行了进一步梳理本学位论文的研究课题来源于国家自然科学基金"软件定义传感网的网络重配置若干算法研究"（基金号:61471164）。主要工作是对软件定义传感器网络（SDSN,Software-DefinedSensorNetworks）的覆盖优化问题进行研究,提出了基于Voronoi图的覆盖优化算法和基于节点剩余能量的覆盖优化算法。对于基于Voronoi图的覆盖优化算法,首先设计了极小化极大半径算法（MRA,MinimaxRadiusAlgorithm）,在保证目标区域全覆盖的基础上,尽可能地缩小节点的感知半径。其次设计了休眠算法（SLA,SLeeping-based Algorithm）,在不产生新的覆盖空洞的前提下,设置尽可能多的节点的工作模式为休眠。然后结合了 MRA与SLA两者的特点,设计了极小化极大半径和休眠算法（MSA,Minimax radius and Sleeping-based Algorithm）和基于休眠和极小化极大半径算法（SMA,Sleeping-based and Minimax radius Algorithm）,采用缩小节点感知半径和使节点休眠的方法尽可能地增加网络的工作效率。对于基于节点剩余能量的覆盖优化算法,根据Delaunay三角剖分,设计了一种基于节点剩余能量的半径优化分配方法,在保证目标区域全覆盖的前提下,均衡网络能量分布。最后,分别运用仿真工具对所提的两种覆盖优化算法进行了分析,仿真结果表明两种算法均能减少网络的能量消耗,随着目标区域内节点数量的增加,两种算法减少的网络能量消耗比例也增加。本论文共分为五章,主要包含以下内容。第一章介绍了课题研究背景以及国内外的发展现状,阐明研究课题的意义和用途,同时简要介绍主要研究工作及具体章节安排。第二章首先介绍了无线传感器网络（WSN,Wireless Sensor Networks）的概念和特点,引出软件定义网络（SDN,Software-Defined Networks）的概念并简要介绍了 SDN体系结构和SDN控制器,阐述了 OpenFlow的工作原理。然后结合WSN与SDN引出SDSN的概念。最后简要介绍了 SDN其它相关应用。第三章以SDSN为应用场景,根据几何里面Voronoi图的概念设计了 MRA、SLA、MSA和SMA,在保持目标区域全覆盖的前提下,尽可能减少网络的能量消耗并运用仿真工具验证了算法的有效性。第四章根据不同节点具有不同的剩余能量,将Delaunay三角剖分的概念引入SDSN覆盖优化算法之中,计算节点的最优感知半径分配方法并通过仿真工具分析该方法的有效性。第五章对学位论文的主要工作进行了总结,对下一步研究工作进行了展望。
李小凯[7]（2016）在《高分辨率遥感影像面状地物交互式提取方法研究》文中研究指明随着技术的发展,遥感数据量急速扩大,而与之对应的解译技术却没有突破性进展。虽然学者们对计算机自动解译进行了大量研究,然而众多成果大多还停留在实验阶段,由于问题的复杂性,计算机自动解译短期内无法满足生产要求,实际应用均是靠人工目视解译,这个方式需要耗费大量人力物力,效率低下,面对遥感的大数据已经显得严重不足。基于以上考虑,交互式提取方法是目前一种可行的替代方案。该方法充分发挥人的识别能力和计算机的计算能力,保证精度的前提下可以显着提高生产效率。本文以高分辨率遥感影像交互式地物提取为研究目标,探索目标地物有效的提取方法。论文主要研究内容包括：1)探索自然地物提取方法。针对林地、水系、裸露地、田地等包含丰富光谱、纹理、几何信息的一类地物,提出了一种基于全连接条件随机场的交互式提取方法。算法在分水岭过分割的基础上,利用用户交互获得的前景标记样本估计前背景模型,然后利用全连接条件随机场来描述影像的全局特征,接着在均值场估计的框架下利用高维高斯快速滤波方法实现模型的快速推断,最后进行轮廓优化。2)探索直角建筑物提取方法。建筑物中大部分均具有直角特性,利用这一点提出了一种模型驱动的方法。算法首先利用线段方向直方图探测建筑物的主方向,接着把建筑物旋转至这个方向。然后将影像规则化过分割为一系列小矩形,以小矩形为节点建立GraphCut模型并集成矩形形状约束,然后利用mincut/maxflow求得模型的最优解。3)探索LiDAR点云辅助下的一般建筑物的提取方法。基于光谱的方法在边界模糊、前背景相似的情况下容易出错,若集成高程信息则可提高算法的稳定性。本文以LiDAR为数据源,结合影像内外方位元素,利用扫描线滤波算法和Z-Buffer算法求取每个像素对应地面点的高程值。现实中非直角的建筑物也比较常见,与自然地物不同,建筑物通常具有明显的线特征和角点特征,基于这一点,提出了一种基于三角网过分割的交互式提取方法,并集成高程信息。利用三角形来充分利用影像中的点线特征,然后以三角形为基本单位建立GraphCut模型并集成星型形状约束,接着进行模型求解和轮廓优化。
文双全[8]（2012）在《机器人多指手抓取规划算法研究》文中进行了进一步梳理多指灵巧手作为机器人与环境相互作用的执行部件,通过从结构和功能上模仿人类的手以实现不同形状物体的稳定抓取和灵巧操作,在过去的近三十年来引起了国内外学者的极大兴趣。自由度的增加和抓取方式的多样性使得抓取规划变得复杂。本文对机器人多指手抓取规划问题进行了深入的分析和研究,并设计和研制出采用形状记忆合金驱动的新型多指灵巧手样机。本文的主要研究成果如下：（1）提出了一种多边形物体带摩擦抓取的最优规划算法加工工件被限制在工作台平面运动时,可以当二维物体处理。考虑n指抓取多边形物体的情况,提出了一种求解满足力封闭条件的非线性规划算法。在定义各方向上手指能平衡的最大外力螺旋作为优化指标后,详细分析了原始力螺旋集合的特点和优化指标在力螺旋空间中的几何意义和物理意义。最后给出了一种在初始抓取位置不断向最优方向改进抓取性能的迭代算法,该算法能以较少的迭代步骤收敛到较优的抓取位置,减少了优化算法运行时间。（2）改进了射线法在抓取性能评价中的应用在抓取性能评价中需要采用射线法（ray-shooting）来计算从原点出发沿某方向的射线与接触力螺旋集合凸包边界的交点。这样通过支撑映射（support mapping）来读取抓取力螺旋空间的几何形状,不需要线性化摩擦锥,并可提高计算速度。本文解决了在实际应用中怎样判断原点是否处于接触力螺旋集合凸包内部,迭代过程怎么处理奇异情况等问题。并且提出了采用搜索树结构和短路技术（short-circuiting technique）来进一步加快抓取性能评价算法的计算速度。（3）提出了新的抓取性能评价方法并使用到多面体的最优抓取规划上在每个接触点的法向分量都小于1的假设下,本文提出了一种基于抗扰动能力的抓取性能评价方法。该评价方法不仅克服了其它方法在力螺旋空间中单位的不一致性且与物体坐标系的选取和与被抓取物体大小相关的缺陷,而且包含了被抓取物体的几何信息,并能在三维物体抓取时可视化显示。然后将其使用到三维多面体的最优抓取位置规划问题上,推导出抓取性能改进的必要条件。在满足单位力封闭的初始抓取位形上,提出了一种在多面体给定接触面上搜索局部最优抓取位置的迭代算法。（4）提出了一种最稳定抓取的快速动态力分配算法被抓取物体在受到随时间变化的外力螺旋作用时,需要手指在接触点产生相应的作用力抵消外力螺旋以保持平衡。为快速求解分配到各个手指的力以获得最稳定的抓取,本文将动态力分配算法分为离线和在线两个阶段,大部分计算在离线阶段完成以加快在线计算速度。在离线阶段使用区域三角剖分（Zone Triangulation）将原始接触力螺旋集合的凸包内部空间划分为许多个非奇异的单纯形,并记录下每个单纯形的邻接单纯形。于是在在线阶段,只需要寻找到所需合力螺旋所在的单纯形后,通过该单纯形顶点对应的原始接触力即可快速计算出最优分配力。该算法不仅运行速度快,并且得到的解十分接近最优解。（5）采用六维力/力矩传感器实现形状未知物体的抓取形状未知物体的抓取规划是机器人研究领域的一大挑战。本文在三只机械臂末端安装上六维力/力矩传感器搭建出三指抓取系统,与前人基于机器视觉的抓取规划不同,该抓取系统结构简单,不需要重构被抓取物体的几何模型。当机械臂末端和物体有接触力产生时,通过传感器信息即可估算出接触点的位置及对应的法向量方向。于是机械手不仅可以当作执行器,实现抓取；而且也可作为传感器,通过触觉来探索环境信息,获取被抓取物体的几何信息后搜寻满足力封闭的抓取位置。（6）开发出形状记忆合金驱动的三指灵巧手采用人工肌肉作为驱动器已成为多指灵巧手发展的潮流。形状记忆合金（SMA）是一种具有形状记忆效应的特殊金属材料,本身体积很小,可以集传感、驱动、传动于一体,是一种很有潜力的人工肌肉材料。本文将形状记忆合金内置到手指和手掌中开发出紧凑的三指9自由度灵巧手ZJUHand.目前国内研制的灵巧手还没有使用SMA作为驱动器的先例,ZJUHand的研究填补了国内在相关领域的空白。相比于国外SMA驱动的灵巧手,ZJUHand具有结构简单紧凑、重量轻、成本低等优点,特别适合安装到机械臂末端实现较轻负载的精细操作。
刘鹏鑫[9]（2010）在《基于光学扫描和CMM测量数据的模型重建关键技术研究》文中研究说明光学扫描系统和三坐标测量机（CMM）是逆向工程中广泛使用的数字化设备,二者的组合使用满足了逆向工程中对实物数字化的高精度、高效率的应用需求。多传感组合测量系统的出现,也为这种组合提供了硬件基础和支持。现有的逆向建模方法主要还是针对同密度、同精度的同类测量数据的。为了满足现代数字化系统对逆向工程模型重建方法提出的新要求,弥补现有逆向工程建模方法和软件的不足,本文研究了基于光学扫描和CMM测量数据的模型重建方法及其关键技术。首先,实验分析了光学扫描系统和CMM的优缺点及其对模型重建的影响,通过测量实例证明了二者的互补性,进而提出了基于光学扫描和CMM测量数据的模型重建方法,并详细论述了该方法的框架、研究内容和关键技术,为后续的深入研究提供了指导方向。以三角网格模型表达了光学扫描获取的数据,研究了三角网格模型的微分几何特性估算方法。提出的曲率估算方法能够识别Voronoi曲率估算方法的估算异常区域,以异常区域内的每个顶点的2环邻域作为k邻域,采用加权的局部抛物面拟合法对异常区域曲率进行了修正。虽然算法精度位于Voronoi法和抛物面拟合法之间,但是运行效率高于局部抛物面拟合法,而且由于局部抛物面拟合的引入使该算法不易受三角网格形状的影响,并具有一定的抑噪能力。为了能够清晰的识别网格模型的凹凸特征和曲率估算异常区域,基于颜色索引表和直方图均衡原理实现了曲率的可视化。以法矢为度量准则,提出了一种分步式的、噪声鲁棒的网格分割方法。基于均值漂移理论对网格法矢进行了滤波,选取了14个单位向量作为聚类中心,应用K-means算法对网格法矢进行聚类,根据聚类的结果采用区域生长法实现了网格初始分片,最后以面片的曲度为标准,对面片进行了融合以识别规则曲面,这些面是与CMM测量特征对应的潜在区域。对CMM测量数据和光学扫描数据的配准进行了研究。对于不存在光学扫描盲区的配准,提出了一种不依靠简单几何体作为基准的配准算法。通过近似选取3对对应点,求解坐标变换矩阵实现初始配准;然后对光学扫描点云进行三角剖分,以CMM测量所获点集向对应三角片的投影寻找对应点,之后进行坐标变换迭代求解,从而实现了不存在对应点的点集之间的配准。对于存在光学扫描盲区的配准,给出了一种基于配准工作台的配准方法,以基准点连接线段的中点代替原来的基准点改进了三点定位算法,实验对比了几种配准方法的误差,证实了该方法的可行性。在网格分割和配准的基础上,实现了规则曲面区域的数据融合以剔除与CMM测量特征重叠的三角网格。针对自由曲面区域的数据融合问题,提出了一种自适应的数据融合方法,根据CMM的测量特征实现了对三角网格模型的自适应分割,并基于夹角准则识别了融合区域。因为无需重新整体扫描而缩短了数字化时间,所以该方法对于三角网格模型的快速定制、变形及基于原有实物样件的变形设计、自由曲面设计及快速原形制造等都很有意义。最后给出了规则曲面和自由曲面重建方法,根据模型优化重建策略实现了基于光学扫描和CMM测量数据的模型重建。
张佳佳[10]（2009）在《最近邻查询和反最近邻查询算法研究》文中研究说明空间数据固有的海量性和复杂性使得传统的数据库查询处理技术不能或不能有效地发挥作用,需要研究新的查询处理技术。因此如何提供各种高效的空间与空间对象查询处理技术是当前空间数据库领域的研究热点之一。到目前为止,人们提出了利用不同空间索引结构进行空间数据库查询的多种类型,其中大多数都是基于R-树索引结构的,例如最近邻查询、反最近邻查询、连续最近邻查询、k最近邻查询、动态最近邻查询以及最近对查询等。基于此,本文做了如下工作:首先,本文对最近邻查询进行研究,系统地总结了现有的最近邻查询算法、连续最近邻查询算法、动态最近邻查询算法,并且对其进行分析,然后加以改进。对经典反最近邻查询问题进行研究,掌握了最基本的反最近邻查询方法,在分析该算法的不足的基础上,得到了如下的反最近邻查询算法。其次,通过对基于Voronoi图的最近邻查询问题的研究,引入了基于Voronoi图及其对偶图的反最近邻查询算法,将Voronoi图与Rdnn-树结合,给出了VRdnn-树的定义,先利用此索引结构缩小了在海量空间数据库中进行反最近邻查询的查询范围,然后再利用Voronoi图及其对偶图进行查询,能够大大缩小算法的时间复杂度。最后,给出了基于Voronoi图的反最近邻查询算法,利用Voronoi图及数据集中点的凸包进行反向最近邻查询,通过判断查询点与凸包的位置关系,可去除大量的数据点,并且给出了在数据点被加入或删除后,查询点的反向最近邻变化情况的算法。为了便于查询,设计了相应的空间存储数据结构。上述两种算法都比较适合处理平面及复杂曲面上数据点的反最近邻查询问题,并且对于处理多个查询点的反最近邻问题有明显的优势。
二、可重构造网孔机器上简单多边形三角剖分的常数时间算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、可重构造网孔机器上简单多边形三角剖分的常数时间算法（论文提纲范文）
（1）智能电磁隐身和超散射的实验研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 部分短语中英语对照 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 异向介质简介 |
| 1.2 超表面简介 |
| 1.3 隐身衣简介 |
| 1.3.1 变换光学隐身衣 |
| 1.3.2 保角变换隐身衣 |
| 1.3.3 散射相消隐身衣 |
| 1.3.4 超表面隐身衣 |
| 1.4 超散射简介 |
| 1.4.1 补偿介质超散射 |
| 1.4.2 等离激元超散射 |
| 1.4.3 近零材料超散射 |
| 1.5 智能散射应用简介 |
| 1.5.1 光学数学算符 |
| 1.5.2 光学神经网络 |
| 1.5.3 光学逻辑运算 |
| 1.6 论文研究的目的、意义及主要内容 |
| 第二章 智能电磁隐身和超散射的方法研究 |
| 2.1 解析方法 |
| 2.1.1 变换光学方法 |
| 2.1.2 散射场重构方法 |
| 2.1.3 经典散射理论 |
| 2.2 数值方法和瞬态响应机理研究 |
| 2.2.1 各向异性色散时域有限差分算法 |
| 2.2.2 隐身衣的瞬态响应机理研究 |
| 2.2.3 超散射的瞬态响应机理研究 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 等效电路方法 |
| 2.3.2 智能设计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的智能隐身 |
| 3.1 智能隐身的意义和实现难点 |
| 3.2 智能隐身的物理原理和实现方法 |
| 3.2.1 智能隐身的物理原理 |
| 3.2.2 智能隐身的实现方法 |
| 3.3 智能隐身的仿真验证 |
| 3.3.1 智能隐身的结构设计 |
| 3.3.2 智能隐身的瞬态响应机理 |
| 3.4 智能隐身的实验验证 |
| 3.4.1 电磁波探测系统和环境感知系统 |
| 3.4.2 智能隐身的数据收集和神经网络构建 |
| 3.4.3 智能隐身的实验测量 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于异向介质的多频超散射 |
| 4.1 多频超散射的意义和实现难点 |
| 4.2 基于双曲异向介质的多频超散射 |
| 4.1.1 双曲异向介质的波导色散 |
| 4.1.2 双曲异向介质的柱体散射 |
| 4.1.3 基于双曲异向介质的多频超散射 |
| 4.3 基于超表面的多频超散射 |
| 4.3.1 基于超表面的多频超散射的设计方法 |
| 4.3.2 基于超表面的多频超散射的实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于智能散射的光学逻辑计算 |
| 5.1 光学逻辑计算的意义和实现难点 |
| 5.2 基于智能散射的光学逻辑计算 |
| 5.2.1 理论模型和物理原理 |
| 5.2.2 数值仿真和实验验证 |
| 5.2.3 级联网络和光学存储 |
| 5.2.4 片上集成 |
| 5.3 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
（2）基于算法生成的非线性结构表皮设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 信息时代的学科融合趋势 |
| 1.1.2 当下建筑表皮的设计特点 |
| 1.1.3 建筑形式与结构体系的困境 |
| 1.2 研究相关概念 |
| 1.2.1 生成建筑 |
| 1.2.2 结构性表皮 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 生成设计 |
| 1.3.2 结构性表皮及其非线性趋势 |
| 1.4 研究意义、目标、内容和方法 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 研究目标 |
| 1.4.3 研究内容 |
| 1.4.4 研究方法 |
| 1.5 研究框架 |
| 第2章 生成建筑及结构性表皮 |
| 2.1 生成建筑 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 设计本质及基本要素 |
| 2.1.3 “赋值际村”实例赏析 |
| 2.2 建筑表皮的形式与结构 |
| 2.2.1 形式与结构的发展历程 |
| 2.2.2 表皮的结构特性 |
| 2.3 结构性表皮 |
| 2.3.1 概念定义 |
| 2.3.2 设计方法 |
| 2.3.3 结构性表皮实例赏析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 非线性建筑发展动因 |
| 3.1 非线性建筑简述 |
| 3.1.1 非线性概念 |
| 3.1.2 非线性建筑 |
| 3.2 非线性理论兴起 |
| 3.2.1 人类的自然情怀 |
| 3.2.2 科学中的非线性现象 |
| 3.2.3 德勒兹的非线性哲学 |
| 3.3 计算机催化 |
| 3.3.1 学科融合的时代背景 |
| 3.3.2 计算主义 |
| 3.3.3 计算主义下的建筑设计 |
| 3.4 新技术助推 |
| 3.4.1 虚拟设计 |
| 3.4.2 数字建造 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 非线性结构表皮生成方法及实例 |
| 4.1 分形 |
| 4.1.1 分形生成原理 |
| 4.1.2 分形技术分析——东京表参道Tod’s |
| 4.2 极小曲面 |
| 4.2.1 极小曲面生成原理 |
| 4.2.2 极小曲面技术分析——台中歌剧院 |
| 4.3 褶子和游牧 |
| 4.3.1 褶子和游牧生成原理 |
| 4.3.2 褶子和游牧技术分析——横滨国际客运港 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 非线性结构表皮生成设计 |
| 5.1 非线性三角拱壳设计概念 |
| 5.1.1 非线性拱壳简述 |
| 5.1.2 三角形特征 |
| 5.1.3 三角形平面分形 |
| 5.2 设计工具及模块 |
| 5.2.1 设计工具简介 |
| 5.2.2 设计模块简介 |
| 5.3 编译平面生成算法 |
| 5.3.1 三角形分形 |
| 5.3.2 获取锚点 |
| 5.3.3 剔除部分线段及锚点 |
| 5.4 构建拱壳模型 |
| 5.4.1 获取平面网格 |
| 5.4.2 受力分析 |
| 5.4.3 拱壳生形及优化 |
| 5.4.4 储存拱壳信息 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 非线性三角拱壳GHPython程序(作者自编) |
（3）城市路网空间复杂性的一般和分异性质探索（论文提纲范文）
| 致谢 摘要 Abstract 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市化浪潮下的城市研究 |
| 1.1.2 科学史视角下的城市研究 |
| 1.1.3 对称性视角下的城市研究 |
| 1.1.4 新数据环境下的城市研究 |
| 1.1.5 小结 |
| 1.2 研究视角 |
| 1.2.1 空间形态:城市研究的基础领域 |
| 1.2.2 复杂性:城市研究的应有之义 |
| 1.2.3 道路:具备特殊空间形态的用地类型 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 研究问题、目标和内容 |
| 1.3.1 研究问题和目标 |
| 1.3.2 研究内容和章节安排 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.4.1 理论意义 |
| 1.4.2 现实意义 2 文献综述 |
| 2.1 城市路网的空间复杂性测度 |
| 2.1.1 分形路网特征研究 |
| 2.1.2 复杂路网特性研究 |
| 2.2 城市路网的一般性与分异性 |
| 2.2.1 研究样本分布 |
| 2.2.2 空间一般性和分异性 |
| 2.2.3 时间一般性和分异性 |
| 2.3 城市路网的演化模拟 |
| 2.3.1 分形路网的演化模拟 |
| 2.3.2 复杂路网的演化模拟 |
| 2.4 研究评述 3 理论基础和研究框架 |
| 3.1 复杂性 |
| 3.1.1 复杂性的研究历程 |
| 3.1.2 复杂性的概念内涵 |
| 3.2 空间复杂性 |
| 3.2.1 空间本征复杂性 |
| 3.2.2 空间表征复杂性 |
| 3.2.3 空间复杂性的认知框架 |
| 3.3 研究框架 |
| 3.3.1 一般性和分异性 |
| 3.3.2 本文的分析框架 4 路网表达与测度方法 |
| 4.1 路网的图表达 |
| 4.2 空间本征复杂性测度 |
| 4.2.1 空间形态复杂性 |
| 4.2.2 空间结构复杂性 |
| 4.2.3 参数估计 |
| 4.3 空间表征复杂性测度 |
| 4.3.1 自组织程度 |
| 4.3.2 功能水平 |
| 4.4 本章小结 5 样本选取和数据预处理 |
| 5.1 数据来源与质量 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 OSM数据质量 |
| 5.2 城市界定与选取 |
| 5.2.1 城市范围划定 |
| 5.2.2 城市样本选取 |
| 5.3 路网简化 |
| 5.4 本章小结 6 城市路网空间复杂性的一般性分析 |
| 6.1 城市路网空间形态复杂性的一般性质 |
| 6.1.1 路划长度分布的一般性 |
| 6.1.2 形态分形的一般性 |
| 6.1.3 相关性分析 |
| 6.2 城市路网空间结构复杂性的一般性质 |
| 6.2.1 路划度分布的一般性 |
| 6.2.2 结构分形一般性 |
| 6.2.3 相关性分析 |
| 6.3 城市路网自组织程度与空间本征复杂性 |
| 6.3.1 自组织程度的分布 |
| 6.3.2 自组织程度和空间形态复杂性 |
| 6.3.3 自组织程度和空间结构复杂性 |
| 6.4 城市路网功能水平与空间本征复杂性 |
| 6.4.1 功能水平的分布 |
| 6.4.2 功能水平与空间形态复杂性 |
| 6.4.3 功能水平与空间结构复杂性 |
| 6.5 本章小结 7 城市路网空间复杂性的分异性分析 |
| 7.1 特征向量构建 |
| 7.2 聚类算法选择 |
| 7.2.1 算法选择和参数设置 |
| 7.2.2 质量评估和结果确定 |
| 7.3 城市路网的分异性分析 |
| 7.3.1 各类型城市的属性分异 |
| 7.3.2 各类型城市的地域分异 |
| 7.4 本章小结 8 城市路网空间复杂性的演化模拟 |
| 8.1 基于连接成本最小化的演化模拟 |
| 8.1.1 模型设计 |
| 8.1.2 模拟结果分析 |
| 8.2 考虑连接效用的演化模拟 |
| 8.2.1 模型设计 |
| 8.2.2 模拟结果分析 |
| 8.3 本章小结 9 总结与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 可能创新点 |
| 9.3 实践启示 |
| 9.4 不足与展望 参考文献 附录 |
| 附表1 分形路网分析的代表性研究 |
| 附表2 复杂路网分析的代表性研究 |
| 附表3 复杂路网的测度方法 |
| 附表4 各变量的正态性检验结果 |
| 附表5 各变量的方差齐性检验结果 作者简介 |
（4）经编蕾丝结构与真实感仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 经编蕾丝装备 |
| 1.1.2 经编蕾丝产品 |
| 1.1.3 经编蕾丝CAD |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 提花工艺的研究 |
| 1.2.2 数据结构的研究 |
| 1.2.3 结构形变仿真的研究 |
| 1.2.4 织物外观仿真的研究 |
| 1.2.5 经编蕾丝CAD的研究 |
| 1.3 研究意义与内容 |
| 第二章 经编蕾丝结构及数学模型建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地组织结构 |
| 2.2.1 编链组织 |
| 2.2.2 网眼组织 |
| 2.3 贾卡提花组织结构 |
| 2.3.1 衬纬型贾卡组织 |
| 2.3.2 压纱型贾卡组织 |
| 2.3.3 成圈型贾卡组织 |
| 2.3.4 复合型贾卡组织 |
| 2.4 多梳提花组织结构 |
| 2.4.1 衬纬型多梳组织 |
| 2.4.2 压纱型多梳组织 |
| 2.4.3 剪线型多梳组织 |
| 2.4.4 蕾丝边部组织 |
| 2.5 数学模型建立及应用 |
| 2.5.1 穿经循环模型 |
| 2.5.2 垫纱运动模型 |
| 2.5.3 贾卡意匠模型 |
| 2.5.4 数学模型应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于质点-弹簧模型的结构形变仿真研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 经编蕾丝质点-弹簧模型建立 |
| 3.2.1 线圈质点网格 |
| 3.2.2 地组织结构弹簧 |
| 3.2.3 贾卡组织结构弹簧 |
| 3.2.4 多梳组织结构弹簧 |
| 3.3 线圈受力与变形数值求解 |
| 3.3.1 变形影响因素 |
| 3.3.2 质点受力分析 |
| 3.3.3 动力学方程求解 |
| 3.4 超弹性与碰撞检测 |
| 3.4.1 超弹性问题 |
| 3.4.2 碰撞检测算法 |
| 3.4.3 OBB包围盒应用 |
| 3.5 形变仿真模型验证 |
| 3.5.1 图像膨胀与腐蚀 |
| 3.5.2 边界提取 |
| 3.5.3 Hu不变矩描述子 |
| 3.5.4 相似性度量 |
| 3.5.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于纱线的外观真实感仿真研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于纱线图像的沿纱线直径外观特征 |
| 4.2.1 基本模型假设 |
| 4.2.2 HSV与RGB颜色模型 |
| 4.2.3 最小二乘法拟合 |
| 4.2.4 HSV特征曲线 |
| 4.3 基于几何建模的沿纱线轴线外观特征 |
| 4.3.1 基本模型假设 |
| 4.3.2 改进的BlinnPhong光照模型 |
| 4.3.3 几何模型建立 |
| 4.3.4 光照特征曲线 |
| 4.3.5 实验结果与分析 |
| 4.4 仿真图形绘制 |
| 4.4.1 面绘制算法 |
| 4.4.2 模型空间到像素空间映射 |
| 4.4.3 可见面判别算法 |
| 4.4.4 仿真运行与结果讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 经编蕾丝仿真系统实现与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统体系设计 |
| 5.2.1 开发与运行环境 |
| 5.2.2 系统体系架构 |
| 5.2.3 系统界面与功能 |
| 5.3 数据结构设计 |
| 5.3.1 数据存储结构 |
| 5.3.2 穿经数据结构 |
| 5.3.3 垫纱数据结构 |
| 5.3.4 花型数据结构 |
| 5.4 参数窗体实现 |
| 5.4.1 穿经参数 |
| 5.4.2 梳栉参数 |
| 5.4.3 幅宽参数 |
| 5.4.4 原料参数 |
| 5.5 视图实现 |
| 5.5.1 穿经视图 |
| 5.5.2 垫纱视图 |
| 5.5.3 意匠视图 |
| 5.5.4 仿真视图 |
| 5.6 系统应用 |
| 5.6.1 浮纹型贾卡拉舍尔蕾丝 |
| 5.6.2 贾卡簇尼克蕾丝 |
| 5.6.3 特克斯簇尼克蕾丝 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一:作者在攻读博士学位期间科研成果 |
| 附录二:程序代码 |
| 附录三:部分仿真效果 |
（5）基于多隐层神经网络的点云孔洞修补算法的并行化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 神经网络概述 |
| 2.2 CNN卷积神经网络 |
| 2.2.1 CNN卷积神经网络概述 |
| 2.2.2 CNN卷积神经网络工作原理 |
| 2.2.3 CNN卷积神经网络模型结构 |
| 2.3 并行计算技术概述 |
| 2.4 基于CPU加速的OpenMP并行方法 |
| 2.4.1 OpenMP概述 |
| 2.4.2 OpenMP编程思想 |
| 2.5 基于GPU加速的CUDA并行方法 |
| 2.5.1 CUDA概述 |
| 2.5.2 CUDA线程层次 |
| 2.5.3 CUDA存储模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 点云孔洞修补算法 |
| 3.1 点云模型几何属性的计算方法 |
| 3.1.1 kd-tree的建立 |
| 3.1.2 k近邻点的查找 |
| 3.2 点云模型中法向量的估算及其调整 |
| 3.2.1 点云模型法向量的估算 |
| 3.2.2 点云模型法向量的调整 |
| 3.3 点云模型中孔洞的边界检测 |
| 3.3.1 点云孔洞边界检测的概述 |
| 3.3.2 阈值法检测孔洞边界算法 |
| 3.3.3 点云孔洞的边界线识别 |
| 3.3.4 点云孔洞的边界线优化 |
| 3.3.5 点云孔洞的边界线连接 |
| 3.3.6 点云孔洞的拆分 |
| 3.4 点云孔洞的填补 |
| 3.4.1 点云孔洞的预处理 |
| 3.4.2 多边形平面内填充点的增加 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于CNN卷积神经网络的点云孔洞修补算法 |
| 4.1 相关理论概述 |
| 4.1.1 八叉树划分 |
| 4.1.2 Shrink操作 |
| 4.1.3 三角面片的提取 |
| 4.1.4 八叉树剖分 |
| 4.2 基于八叉树的卷积神经网络 |
| 4.2.1 相关概述 |
| 4.2.2 基于八叉树的三维卷积神经网络的建立 |
| 4.2.3 基于八叉树的三维卷积神经网络的操作 |
| 4.3 基于卷积神经网络的点云孔洞修补 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 并行算法的设计与研究 |
| 5.1 基于OpenMP的点云孔洞修补算法 |
| 5.1.1 基于OpenMP的点云孔洞修补算法的并行优化 |
| 5.1.2 基于OpenMP的点云孔洞修补算法的其他优化方法 |
| 5.2 基于CUDA的点云孔洞修补算法 |
| 5.2.1 基于CUDA的点云孔洞修补算法并行优化 |
| 5.2.2 基于CUDA的点云孔洞修补算法的其他优化方法 |
| 5.3 基于OpenMP和CUDA的点云孔洞修补算法 |
| 5.3.1 基于OpenMP和CUDA的点云孔洞修补算法混合并行优化 |
| 5.3.2 基于OpenMP和CUDA的混合并行算法的其他优化方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 实验与分析 |
| 6.1 相关的实验环境 |
| 6.1.1 实验软件环境 |
| 6.1.2 实验硬件环境 |
| 6.2 实验所用测试数据 |
| 6.3 优化前实验结果分析 |
| 6.4 基于OpenMP的并行优化结果分析 |
| 6.4.1 平均运行时间分析 |
| 6.4.2 加速比分析 |
| 6.4.3 不同平台下算法性能比较 |
| 6.4.4 不同平台下算法准确性比较 |
| 6.5 基于CUDA的并行优化结果分析 |
| 6.5.1 平均运行时间分析 |
| 6.5.2 加速比分析 |
| 6.5.3 不同平台下算法准确性比较 |
| 6.6 基于OpenMP+CUDA的并行优化结果分析 |
| 6.6.1 平均运行时间分析 |
| 6.6.2 加速比分析 |
| 6.6.3 不同平台下算法准确性比较 |
| 6.7 优化前后运行效果比较 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究工作 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 软件定义传感器网络与覆盖优化算法 |
| 2.1 WSN技术 |
| 2.1.1 无线传感器网络部署 |
| 2.1.2 无线传感器节点 |
| 2.1.3 无线传感器网络特点 |
| 2.2 SDN技术 |
| 2.2.1 SDN基本架构 |
| 2.2.2 SDN控制器 |
| 2.2.3 OpenFlow |
| 2.3 基于软件定义的无线网络 |
| 2.3.1 基于软件定义的WLAN |
| 2.3.2 基于软件定义的蜂窝网络 |
| 2.3.3 基于软件定义的传感器网络 |
| 2.4 覆盖优化算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Voronoi图的覆盖优化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Voronoi图的覆盖优化算法 |
| 3.2.1 系统建模 |
| 3.2.2 极小化极大半径算法 |
| 3.2.3 休眠算法 |
| 3.2.4 极小化极大半径和休眠算法 |
| 3.2.5 基于休眠和极小化极大半径算法 |
| 3.3 仿真与分析 |
| 3.3.1 仿真场景和参数 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于节点剩余能量的覆盖优化算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于节点剩余能量的覆盖优化算法 |
| 4.2.1 系统建模 |
| 4.2.2 基于节点剩余能量的覆盖优化算法 |
| 4.3 仿真与分析 |
| 4.3.1 仿真环境 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 1 学术论文 |
| 2 参与的科研项目 |
（7）高分辨率遥感影像面状地物交互式提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 高分辨率遥感影像地物提取方法综述 |
| 1.2.2 交互式地物提取方法研究现状 |
| 1.2.3 常用交互方式对比 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 基于全连接条件随机场的自然地物提取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 条件随机场简介 |
| 2.2.1 条件随机场 |
| 2.2.2 高阶条件随机场 |
| 2.2.3 分层条件随机场 |
| 2.2.4 全连接条件随机场 |
| 2.3 自然地物交互式提取 |
| 2.3.1 过分割 |
| 2.3.2 特征提取 |
| 2.3.3 模型的建立与求解 |
| 2.3.4 边界优化 |
| 2.3.5 部分结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 矩形形状约束下的直角建筑物屋顶提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图论在分割中的应用 |
| 3.2.1 图论简介 |
| 3.2.2 常见基于图论的分割方法 |
| 3.3 直角建筑物屋顶交互式提取 |
| 3.3.1 用户交互 |
| 3.3.2 主方向探测 |
| 3.3.3 规则化过分割 |
| 3.3.4 矩形形状约束下的直角建筑物屋顶提取 |
| 3.3.5 一般直角建筑物屋顶提取 |
| 3.3.6 部分结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 LiDAR点云辅助下的一般建筑物屋顶提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 一般建筑物屋顶交互式提取 |
| 4.2.1 基于扫描线的LiDAR点云滤波 |
| 4.2.2 高程影像生成 |
| 4.2.3 边界提取及跟踪 |
| 4.2.4 Harris角点提取 |
| 4.2.5 基于三角网的过分割 |
| 4.2.6 星型形状约束下的建筑物屋顶提取 |
| 4.2.7 目标提取与边界优化 |
| 4.2.8 部分结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 交互式方法实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自然地物交互式提取算法实验结果及分析 |
| 5.2.1 测试数据 |
| 5.2.2 结果评价和对比 |
| 5.3 直角建筑物屋顶交互式提取算法实验结果及分析 |
| 5.3.1 测试数据 |
| 5.3.2 结果评价和对比 |
| 5.4 一般建筑物屋顶交互式提取算法实验结果及分析 |
| 5.4.1 点云滤波及高程影像生成 |
| 5.4.2 一般建筑物提取结果及评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文和科研情况 |
| 后记 |
（8）机器人多指手抓取规划算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 摘要 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 多指灵巧手的研究现状 |
| 1.2.1 电机驱动类多指灵巧手 |
| 1.2.2 气动类多指灵巧手 |
| 1.2.3 其它驱动类多指灵巧手 |
| 1.3 多指手抓取规划研究现状 |
| 1.3.1 抓取的平衡性、稳定性和封闭性 |
| 1.3.2 抓取封闭性的判定方法 |
| 1.3.3 抓取的质量指标 |
| 1.3.4 最优抓取规划算法 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构 |
| 第2章 多边形物体抓取的最优规划 |
| 摘要 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.2.1 原始接触力螺旋 |
| 2.2.2 力封闭 |
| 2.2.3 抓取的性能指标 |
| 2.3 最优抓取规划算法 |
| 2.3.1 初始抓取位置 |
| 2.3.2 抓取位置优化方向 |
| 2.3.3 最优抓取规划算法 |
| 2.4 计算实例 |
| 2.4.1 有摩擦接触抓取实例 |
| 2.4.2 无摩擦接触抓取实例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于抗扰动能力的抓取性能评价方法 |
| 摘要 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本概念 |
| 3.2.1 抓取矩阵 |
| 3.2.2 射线问题及算法 |
| 3.3 基于抗扰动能力的抓取性能指标定义 |
| 3.4 基于抗扰动能力的抓取性能指标计算方法 |
| 3.4.1 支撑函数及映射 |
| 3.4.2 射线算法的改进 |
| 3.4.3 抓取性能评价算法 |
| 3.4.4 抓取性能评价算法的讨论 |
| 3.5 计算实例 |
| 3.5.1 平面多边形物体的抓取 |
| 3.5.2 多面体物体的抓取 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多面体物体抓取的最优规划 |
| 摘要 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多面体物体抓取性能改进的必要条件 |
| 4.3 最优抓取位置的启发式搜索算法 |
| 4.4 计算实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多指手最稳定抓取的动态力分配 |
| 摘要 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态力分配问题描述 |
| 5.2.1 多指抓取模型中的坐标系定义 |
| 5.2.2 抓取的接触模型 |
| 5.2.3 抓取的力螺旋平衡 |
| 5.2.4 动态力分配的数学描述 |
| 5.3 动态力分配的相关计算 |
| 5.3.1 动态力分配问题的几何描述 |
| 5.3.2 区域三角剖分(Zone Triangulation) |
| 5.3.3 点与单纯形的位置关系 |
| 5.3.4 邻接单纯形搜索算法 |
| 5.3.5 接触力计算 |
| 5.4 动态力分配的快速算法 |
| 5.4.1 两阶段算法描述 |
| 5.4.2 算法讨论 |
| 5.5 计算实例 |
| 5.5.1 实例1 |
| 5.5.2 实例2 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于六维力传感器的形状未知物体抓取 |
| 摘要 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 接触点的位置计算 |
| 6.3 力封闭抓取的搜寻步骤 |
| 6.3.1 接触力约束 |
| 6.3.2 快速力封闭检测 |
| 6.3.3 接触点的搜寻步骤 |
| 6.4 抓取系统的设计和实验 |
| 6.4.1 抓取系统设计 |
| 6.4.2 抓取实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 形状记忆合金驱动的三指灵巧手设计 |
| 摘要 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 三指灵巧手的结构设计 |
| 7.2.1 ZJUHand的总体参数设计 |
| 7.2.2 关节驱动设计 |
| 7.2.3 手指结构设计 |
| 7.2.4 手掌结构设计 |
| 7.2.5 关节角度传感器 |
| 7.3 控制系统设计 |
| 7.3.1 系统组成 |
| 7.3.2 软件设计 |
| 7.3.3 驱动电路设计 |
| 7.4 单关节PID控制 |
| 7.4.1 角度传感器校正 |
| 7.4.2 控制器程序框图 |
| 7.4.3 控制效果 |
| 7.5 抓取测试实验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 摘要 |
| 8.1 本课题的主要工作 |
| 8.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目 |
（9）基于光学扫描和CMM测量数据的模型重建关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 逆向工程中的关键技术及研究现状 |
| 1.2.1 实物数字化技术 |
| 1.2.2 数据预处理 |
| 1.2.3 数据分割 |
| 1.2.4 曲面重建 |
| 1.3 逆向工程中的模型重建方法研究现状 |
| 1.3.1 基于曲线的模型重建 |
| 1.3.2 基于多边形网格的模型重建 |
| 1.3.3 基于特征和约束的模型重建 |
| 1.3.4 基于组合测量的模型重建 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第2章 基于光学扫描和CMM 测量数据的模型重建方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 光学扫描系统 |
| 2.2.1 数控五轴光学扫描系统 |
| 2.2.2 测量原则 |
| 2.3 三坐标测量机 |
| 2.4 光学扫描系统和CMM 的测量实例分析 |
| 2.4.1 测量实例分析 |
| 2.4.2 光学扫描和 CMM 测量的优缺点分析 |
| 2.5 基于光学扫描和CMM 测量数据的模型重建框架 |
| 2.6 基于光学扫描和CMM 测量数据的模型重建方法 |
| 2.6.1 模型分析 |
| 2.6.2 模型重建 |
| 2.6.3 数据传输 |
| 2.6.4 关键技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 三角网格模型的微分几何特性估算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 三角网格模型重建 |
| 3.3 曲率和法矢的估算方法分析 |
| 3.4 三角网格顶点的曲率估算 |
| 3.4.1 曲率的离散化 |
| 3.4.2 曲率估算异常区域识别 |
| 3.4.3 基于局部抛物面拟合的曲率值修正 |
| 3.5 曲率估算方法的扩展应用 |
| 3.6 基于直方图均衡原理的曲率可视化 |
| 3.6.1 直方图均衡原理 |
| 3.6.2 离散曲率可视化 |
| 3.6.3 曲率可视化实验结果 |
| 3.7 曲率估算实例 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 噪声鲁棒的网格分割方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于均值漂移理论的三角形法矢滤波 |
| 4.2.1 均值漂移理论 |
| 4.2.2 法矢滤波 |
| 4.3 法矢滤波实例 |
| 4.4 基于法矢的网格分割 |
| 4.4.1 三角形的 K-means 聚类 |
| 4.4.2 同簇三角形的区域识别 |
| 4.4.3 基于曲度的区域融合 |
| 4.5 网格分割实例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 光学扫描数据与CMM 测量数据的配准研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 不存在光学扫描盲区的配准研究 |
| 5.2.1 数据集间的粗配准 |
| 5.2.2 数据集间的精确配准 |
| 5.2.3 应用实例 |
| 5.3 存在光学扫描盲区的配准研究 |
| 5.3.1 配准工作台的设计 |
| 5.3.2 基于配准工作台的配准 |
| 5.3.3 影响配准的误差分析与控制 |
| 5.3.4 实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于光学扫描和 CMM 测量的模型重建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 规则曲面区域的数据融合 |
| 6.2.1 规则曲面的特征识别 |
| 6.2.2 数据融合 |
| 6.2.3 应用实例 |
| 6.3 自由曲面区域的数据融合 |
| 6.3.1 CMM 测量数据的边界点识别 |
| 6.3.2 识别边界三角形 |
| 6.3.3 边界环的提取 |
| 6.3.4 基于边界环的自适应网格分割 |
| 6.3.5 基于夹角准则的融合区域识别 |
| 6.3.6 应用实例 |
| 6.4 模型优化重建 |
| 6.4.1 规则曲面重建 |
| 6.4.2 自由曲面重建 |
| 6.4.3 模型优化重建策略 |
| 6.5 模型重建实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）最近邻查询和反最近邻查询算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 最近邻查询现状分析 |
| 1.2.2 反最近邻查询现状分析 |
| 1.3 最近邻查询和反最近邻查询的应用 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 基础知识 |
| 2.1 最近邻查询的分类及其定义 |
| 2.2 反最近邻查询的定义及性质 |
| 2.2.1 反最近邻查询的定义 |
| 2.2.2 反最近邻查询的性质 |
| 2.3 R-树及其变种 |
| 2.3.1 R-树 |
| 2.3.2 R~*-树 |
| 2.3.3 R~+-树 |
| 2.4 VORONOI 图 |
| 2.4.1 VORONOI 图的定义 |
| 2.4.2 VORONOI 图的性质 |
| 2.5 构造 Voronoi 图的算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 最近邻查询算法 |
| 3.1 静态最近邻查询及K 最近邻查询算法 |
| 3.1.1 距离度量 |
| 3.1.2 基于R-树的深度优先(DF)算法 |
| 3.1.3 基于R-树的最佳优先(BF)算法 |
| 3.2 动态最近邻查询算法 |
| 3.3 连续最近邻查询算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 反最近邻查询算法 |
| 4.1 反最近邻查询算法 |
| 4.1.1 基于 RNN-树的反最近邻查询算法 |
| 4.1.2 基于 Rdnn-树的反最近邻查询算法 |
| 4.2 基于 Voronoi 图及其对偶图的反最近邻查询算法 |
| 4.2.1 算法思路 |
| 4.2.2 算法描述 |
| 4.2.3 算法分析 |
| 4.3 基于 Voronoi 图的反最近邻查询算法 |
| 4.3.1 算法思路 |
| 4.3.2 算法描述 |
| 4.3.3 算法分析 |
| 4.3.4 处理新增点对反最近邻查询的影响 |
| 4.3.5 处理删除点后对反最近邻查询的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、可重构造网孔机器上简单多边形三角剖分的常数时间算法（论文参考文献）
- [1]智能电磁隐身和超散射的实验研究[D]. 钱超. 浙江大学, 2020
- [2]基于算法生成的非线性结构表皮设计研究[D]. 韦帛邑. 湖南大学, 2020(08)
- [3]城市路网空间复杂性的一般和分异性质探索[D]. 舒贤帆. 浙江大学, 2019(07)
- [4]经编蕾丝结构与真实感仿真研究[D]. 李欣欣. 江南大学, 2018(12)
- [5]基于多隐层神经网络的点云孔洞修补算法的并行化研究[D]. 郝艳妮. 宁夏大学, 2018(01)
- [6]基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法研究[D]. 唐敏. 东南大学, 2017(11)
- [7]高分辨率遥感影像面状地物交互式提取方法研究[D]. 李小凯. 武汉大学, 2016(01)
- [8]机器人多指手抓取规划算法研究[D]. 文双全. 浙江大学, 2012(08)
- [9]基于光学扫描和CMM测量数据的模型重建关键技术研究[D]. 刘鹏鑫. 哈尔滨工业大学, 2010(04)
- [10]最近邻查询和反最近邻查询算法研究[D]. 张佳佳. 哈尔滨理工大学, 2009(03)