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公开(公告)号：CN109872394A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910023996.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了基于最小二乘支持向量机的狭长三角形网格优化方法，主要步骤为：1)利用工业CT技术，得到待测对象的CT切片。2)将CT切片重建为三维点云STL模型，并读取三维点云STL模型。3)优化三维点云STL模型。4)对优化后的三维点云STL模型进行狭长三角形网格识别。5)利用最小二乘支持向量机和拉普拉斯算子对狭长三角形网格的顶点坐标进行优化。本发明提出了一种基于支持向量机以最小二乘法作为向量机改进形式的拉普拉斯算子的三角形网格优化方法。本发明可以使狭长三角形网格尽可能的接近正三角形的网格，并使得优化的网格曲面更加光顺。
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公开(公告)号：CN114117652B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202010895728.0
申请日：2020-08-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06T7/00 , G06T7/30 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开基于工业CT图像的工件内部裂纹提取和扩展分析的方法，步骤为：1)获取工件的CT切片序列，并得到工件的三维体数据；2)获取工件的CAD模型；3)获取裂纹点云数据集；4)利用MC算法建立工件的点云模型，并在点云模型中去除裂纹点云数据集中的点，得到优化点云模型；5)对优化点云模型和CAD模型进行配准，得到配准后的CAD模型；6)建立配准后CAD模型的有限元模型；7)将裂纹点云数据集导入到有限元模型中，并计算裂纹前缘应力强度因子；8)建立疲劳寿命模型；9)将裂纹前缘应力强度因子输入到疲劳寿命模型中，计算得到裂纹的剩余扩展寿命。本发明能够使引入的裂纹更接近真实情况，提升裂纹扩展分析结果的准确率。
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公开(公告)号：CN114117652A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010895728.0
申请日：2020-08-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06T7/00 , G06T7/30 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开基于工业CT图像的工件内部裂纹提取和扩展分析的方法，步骤为：1)获取工件的CT切片序列，并得到工件的三维体数据；2)获取工件的CAD模型；3)获取裂纹点云数据集；4)利用MC算法建立工件的点云模型，并在点云模型中去除裂纹点云数据集中的点，得到优化点云模型；5)对优化点云模型和CAD模型进行配准，得到配准后的CAD模型；6)建立配准后CAD模型的有限元模型；7)将裂纹点云数据集导入到有限元模型中，并计算裂纹前缘应力强度因子；8)建立疲劳寿命模型；9)将裂纹前缘应力强度因子输入到疲劳寿命模型中，计算得到裂纹的剩余扩展寿命。本发明能够使引入的裂纹更接近真实情况，提升裂纹扩展分析结果的准确率。
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公开(公告)号：CN109872394B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910023996.0
申请日：2019-01-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了基于最小二乘支持向量机的狭长三角形网格优化方法，主要步骤为：1)利用工业CT技术，得到待测对象的CT切片。2)将CT切片重建为三维点云STL模型，并读取三维点云STL模型。3)优化三维点云STL模型。4)对优化后的三维点云STL模型进行狭长三角形网格识别。5)利用最小二乘支持向量机和拉普拉斯算子对狭长三角形网格的顶点坐标进行优化。本发明提出了一种基于支持向量机以最小二乘法作为向量机改进形式的拉普拉斯算子的三角形网格优化方法。本发明可以使狭长三角形网格尽可能的接近正三角形的网格，并使得优化的网格曲面更加光顺。
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