新产品数字化设计中的三维CAD模型局部检索技术研究

提高对已有设计资源的合理重用是提升制造企业设计能力、生产能力及竞争力的重要途径之一。如何高效地检索出满足设计重用需求的三维CAD模型成为当前的研究热点。但已有的研究成果主要针对三维CAD模型的全局检索，对设计过程中的局部检索研究较少。然而随着产品设计复杂度的不断提高，随着同步建模等CAD新技术的迅速发展，设计中局部重用的需求越来越迫切。本课题的研究目标就是解决设计重用中的三维CAD模型局部检索关键问题，提高新产品数字化设计中的局部检索重用能力。针对当前局部检索算法在支持设计重用中存在的不足，本项目将系统地分析面向设计重用局部检索的原理及特性，研究可重用区域的自动提取算法，提出多模式的局部检索算法及基于历史反馈信息的长期学习算法，从而为新产品数字化设计中的三维CAD模型局部检索提供必要的技术和平台。

本项目针对设计重用中的三维CAD模型局部检索关键问题展开研究，取得了以下几个方面的工作进展：.1）提出了一种支持设计重用的三维CAD模型局部可重用区域提取方法。首先，利用扩展特征树的层次结构表征三维CAD模型；然后，综合考虑局部区域的内聚性、耦合性、复杂度、重复率及信息含量定义了局部区域的可重用性度量标准；之后，提出了层次式可重用区域自动提取算法；最后，以此为基础，提出了三维CAD模型的设计模式，并应用于新产品的设计重用中。.2）提出了一种面向设计重用的多模式局部检索方法。首先，根据设计重用中的不同检索需求及情景，设计了基于向量、图、实例及不同精准度要求的多种局部检索模式；然后，针对多样化的检索模式，提出了多形式的可重用区域表征方法，提出了模糊的树匹配算法，提出了基于树核函数的局部区域相似评价算法，并应用于多模式局部检索中。.3）研究了捕捉用户检索意图的长期学习机制。一方面，提出了基于深度学习的三维CAD模型分类方法；另一方面，提出了面向非线性特征的三维CAD模型聚类及反馈算法。两种方法从不同角度捕捉用户检索意图，提高局部检索质量。.4）设计并实现了面向设计重用的三维CAD模型多模式局部检索系统，包括可重用区域提取子模块、检索子模块、设计重用子模块；并以仪器仪表行业为背景，利用相关技术设计并开发了控制阀的智能选型系统。