[发明专利]一种考虑设计知识和模型特征的三维模型检索方法在审
申请号: | 201711183767.2 | 申请日: | 2017-11-23 |
公开(公告)号: | CN107908760A | 公开(公告)日: | 2018-04-13 |
发明(设计)人: | 刘继红;付超;侯永柱 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京慧泉知识产权代理有限公司11232 | 代理人: | 王顺荣,唐爱华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 考虑 设计 知识 模型 特征 三维 检索 方法 | ||
技术领域
本发明提供一种考虑设计知识和模型特征的三维模型检索方法,属于机械信息技术检索领域。
背景技术
随着计算机在工业技术应用的发展,设计者可以通过构建三维模型来进行更直观的产品设计,而为了实现设计与制造的去图纸化,基于模型的定义,即MBD(Model-Based Definition,MBD)技术应运而生。MBD的目的是将二维工程图中的信息集成在三维模型当中,这些信息说明了该产品是什么、如何制造,但是这些产品信息的背后设计依据并没有集成到三维模型之中。这些依据是对产品信息设计的一种说明,其中有一部分是以设计说明书为载体存在的,还有一部分是储存在设计者的头脑中的隐性知识。如果将这些知识集成在产品的三维模型中将有助于设计者对产品的理解。
为了充分发挥产品模型与工程知识在产品研制中的作用,DOI号为10.3969/j.issn.1003-9775.2016.11.015的文献描述工程知识分类与组织技术,根据设计知识的结构特点以及表现形式,对需要标注到产品三维模型中的设计知识进行了相应的分类整理,同时基于产品结构与研制流程的知识分类方法和知识层次组织方法,并通过可扩展标记语言即XML实现所提出的知识组织结构,从而实现对设计知识的计算机存储与表达。但是如何利用标注的知识,实现工程应用也是一个重要的问题。对于已经嵌入设计知识的三维模型而言,最直接的应用就是通过已有标注知识的三维模型,快速准确地检索查阅与设计者所进行的设计相关的三维模型以及相应的设计知识。这种应用模式可以适用于多个应用场景,如协同设计、设计重用、设计学习以及设计与制造沟通,不仅可以提高产品设计说明书的利用率,更能够促进设计过程中以及设计与制造之间的信息交流,从而提高设计效率和设计质量,降低设计成本。
目前的模型检索分为两种应用模式:一种是以关键词为检索输入,检索出与该关键词相匹配的模型;另一种为以目标模型为检索输入,给出与目标模型相似的结果模型。而对于设计者而言,在设计过程中产品信息确定的依据比产品模型本身更具有重用价值。因此对于嵌入设计知识的三维模型,将传统基于特征序列的三维模型检索和考虑设计知识的语义信息检索相结合,实现更加快速准确地三维模型检索对于提高设计质量和效率具有重要意义。
发明内容
(一)本发明的目的
本发明的目的在于提供一种考虑设计知识和模型特征的三维模型检索方法,它是利用已嵌入三维模型中的产品设计知识与模型的建模特征序列相结合,实现三维模型的智能化检索。方法的总体流程如附图1所示。
(二)技术方案
本发明一种考虑设计知识和模型特征的三维模型检索方法,其具体实施步骤如下:
步骤一、设计知识和三维模型输入
其中,在步骤一中所述的“三维模型”,是指为需要匹配的几何模型,其本质是想通过模型来描述检索的几何需求,具体地,几何模型可以为不完整的三维模型,其目的为确定检索内容的几何信息;所述的“设计知识”是指用来限定检索模型的语义信息;通过这两种检索需求的输入,可以从模型所实现的功能和模型形状两个方面对检索结果加以控制,使其能够更加满足设计需求;
其中,在步骤一中所述的“设计知识和三维模型输入”,其具体作法如下:知识的输入可以选择已经标注在三维模型上的知识条目,也可以是手动输入的意图等文本知识;三维模型输入为三维建模软件构建的三维模型;
步骤二、基于设计知识分词的模型匹配
其中,在步骤二中所述的“基于设计知识分词的模型匹配”,其具体作法如下:首先将分词获得设计知识关键词Wi输入到模型库;其次,对关键词Wi在三维模型库中进行检索匹配,匹配成功的模型放入零时检索列表即TMList中;然后循环对每个关键词进行检索匹配,直至获得知识检索的初步形成结果集;
步骤三、基于最长公共子序列比例的几何相似度计算
其中,在步骤三中所述的“最长公共子序列”是指设有n个序列,如果一个序列T,分别是这n个序列每一个的子序列,那么T称之为这n个序列的公共子序列;如果T是n个序列的所有子序列中最长的那个,则称之为最长公共子序列;
其中,在步骤三中所述的“基于最长公共子序列比例的几何相似度计算”,其计算步骤如下:首先生成模型的特征序列,然后计算输入模型特征序列F与匹配后的模型集中的模型i的特征序列Fi的最长公共子序列Fc;
步骤四、基于朴素贝叶斯的语义相似度计算
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