Разработка методов и геометрических моделей анализа незаполненных пространств в задачах размещения

• Автор: Ситу Лин
• Шифр специальности: 05.01.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 124 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

1 Анализ методов геометрического моделирования объектов

в задачах автоматизации компоновки

1.1 Обще требования к формированию геометрических моделей

трехмерных объектов

1.1.1 Требования к формированию геометрических моделей

объектов СТФ и СТС

1.2 Общие принципы формирования геометрических моделей

объектов

1.3 Методы моделирования трехмерных ГО

1.4 Возможности использования кусочно-аналитических геометриических моделей в задачах компоновки
1.5 Рецепторные геометрические модели и общие принципы их формирования
1.6 Особенности визуализации геометрических моделей
трехмерных объектов
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ
2 Разработка и исследование методов формирования РГМ анализа незаполненных пространств в задачах размещения
2.1 Постановка задачи исследования
2.2 Методы решения формирования РГМ анализа
незаполненных пространств
2.3 Формирование РГМ объектов в двумерном пространстве
2.4 Формирование РГМ объектов в трехмерном пространстве
2.5 Хранение разреженных матриц для РГМ .
2.6 Геометрическая модель определеничя вложимости объектов, описанных РГМ
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ
3 Алгоритмическая и программная реализация геометрической модели анализа
незаполненных пространств
3.1 Определение формы свободной области в двухмерном
пространстве
3.2 Определение формы свободной области в трехмерном
пространстве
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ
4 Исследование рецепторных геометрических моделей анализа незаполненных пространств в задачах размещения
4.1 Оценка точности рецепторной геометрической модели (РГМ)
4.2 Оценка производительности вычислений с помощью
рецепторной геометрической модели (РГМ)
4.3 Примеры реализации рецепторной геометрической модели определения незаполенных пространств
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА

Введение
Автоматизация проектирования занимает особое место среди информационных технологий. Во-первых, автоматизация проектирования -синтетическая дисциплина, ее составными частями являются многие другие современные информационные технологии. Так, техническое обеспечение систем автоматизированного проектирования (САПР) основано на использовании размещения объектов как в двухмерном, так и в трехмерном пространстве. По опубликованным данным [26] применение САПР позволяет в 2-3 раза сократить время проектирования и доводки летательных аппаратов (ЛА), в 3-5 раз время подготовки их производства. В САПР используются персональные компьютеры и рабочие станции, математическое обеспечение САПР отличается богатством и разнообразием используемых методов вычислительной математики, статистики, математического программирования, дискретной математики, искусственного интеллекта.
Летательный аппарат как объект проектирования представляет собой сложную техническую систему. На рисунке В.1 представлены основные блоки проектирования самолета на ранних этапов разработки проекта. Каждый из блоков обладает собственной библиотекой методов. Количество расчетных модулей на которые делятся блоки зависит от конкретного этапа проектирования и определяет характеристики расчетной модели блока.
Это согласуется с современной методологией автоматизированного проектирования, когда в соответствии с принципами системного подхода, каждому этапу проектирования соответствуют свои модели. Программные комплексы САПР относятся к числу наиболее сложных современных программных систем, основанных на операционных системах Unix, Windows, языках программирования С, C++ , Java, и других, современных CASE-технологиях, реляционных и объектно-ориентированных системах управления

двумерных объектов в системах автоматизированного проектирования печатных блоков.
Значительное повышение быстродействия и, что особенно важно, существенно возросшие объемы компьютерной памяти на сегодняшний день делают реально возможной обработку трехмерных рецепторных моделей. Наиболее полное исследование рецепторных моделей и некоторых аспектов их практического применения выполнено в работах Г.В.Корн [39, 41, 43, 44, 54]. Исследованию рецепторных моделей также посвящены работы К.М.Наджарова, В.В.Клишина, Ю.В.Рогозы, И.Гаргантини и других авторов.
В качестве исходной модели для формирования дискретной модели рассматривалась кусочно-аналитическая модель [76]. Пусть область О дискретного пространства содержит Мх N ячеек квадратной формы (рисунок 1.16). Для каждой ячейки имеется определенное подмножество ячеек, называемое окрестностью.
Р - окрестностью ячейки с1у назовем множество ячеек области О, имеющих обшие граничные точки и ребра с ячейкой <7у (рисунок 1.16 а).
Н- окрестностью ячейки (1у назовем множество ячеек области О, имеющих обшие граничные ребра с ячейкой с1у (рисунок 1.16 6).
Известно, что множество внутренних ячеек называется открытым объектом. Множество, состоящее из внутренних и граничных ячеек, есть замкнутый объект. Пересечение и объединение любого конечного числа замкнутых (открытых) объектов есть замкнутый открытый) объект.
Совокупность граничных ячеек объекта (здесь и далее под объектом подразумевается замкнутый объект) называется границей объекта.
Объект называется связным, если любые две точки из этого объекта можно соединить ломаной линией, целиком принадлежащей этому объекту. Если существуют хотя бы две точки, которые нельзя соединить такой ломаной, объект