B-rep模型凸起特徵辨識及分解技術發展

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吳添瑜(Tien‑Yu Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

B-rep模型凸起特徵辨識及分解技術發展

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摘要(中)

隨著 CAD 及 CAE 技術的迅速發展，在設計塑膠射出成型產業中，模
流分析軟體的使用已經非常普遍。而模流分析前需要將欲分析的 CAD 模型
網格化，提供實體網格資料給分析軟體計算，因此實體網格資料的品質優劣，
會直接影響分析結果的準確性及分析時間的長短。若使用者需要較精確的
分析分析結果，需要利用手動的方式，將模型進行切割並搭建結構化網格，
其過程非常繁瑣且複雜。為了輔助結構化網格的搭建，本實驗室開發「特徵
辨識」及「特徵分解」相關技術，辨識出薄殼元件 CAD 模型中的各種孔特
徵、面屬性及凸起特徵，並藉由這些特徵資料將 CAD 模型分解為數個可以
搭建結構化網格的規則區塊。本研究將接續先前開發的演算法，繼續發展凸
起特徵辨識及分解技術，以提高辨識及分解完整度，並期望將此技術應用於
更廣泛的 CAD 模型上。首先，為了能同時辨識出內部及外部凸起特徵，有
對演算法中的資料結構進行整理，以達成此目的。接續為開發對稱凸起特徵
辨識及分解技術。在辨識的部分，改善原先第一型對稱凸起特徵的演算法，
並接續開發第二型及第三型對稱凸起特徵辨識。接著在分解的部分，將產生
每一種對稱凸起特徵的主要特徵區塊，並建立其接合特徵區塊及中間層特
徵區塊，得到完整的對稱凸起特徵分解結果。

關鍵字：凸起特徵辨識，凸起特徵分解，對稱凸起特徵，結構化網格

摘要(英)

With the rapid development of CAD and CAE technology, the use of mold
flow analysis software has become very common in the design of the plastic
injection molding industry. Before the mold flow analysis, the CAD model needs
to be converted into solid meshes. Then, the solid mesh data will be employed to
the solver for calculation. Therefore, the quality of the solid mesh data can affect
the accuracy of the analysis results and the efficiency of the computational time.
If users need more accurate analysis results, they need to manually separate a
model and build structured meshes, which is a very tedious and complicated
process. To assist the construction of structured meshes, our laboratory develops
the technology of "feature recognition" and "feature decomposition". Thus, we
can recognize hole features, face types, and protrusion features for thin shell CAD
model, and decompose the CAD model into several regular blocks by which
structured meshes can be built. This research will continue the previously
developed algorithm, continue to develop protrusion recognition and
decomposition technology to improve the recognition and decomposition
integrity and expect this technology can deal with more kinds of CAD models.
First, to recognize the inner and outer protrusion at the same time, the data
structure in the algorithm needs to be organized to achieve this purpose. Secondly,
this study is to develop the recognition and decomposition technology of
symmetric protrusion. In the recognition part, this study is to improve the original
algorithm of the first type of symmetric protrusion, and continue to develop the
second and third types of symmetric protrusion recognition. Then in the
decomposition part, the main feature blocks of each symmetric protrusions are
generated, and connect feature block and the mid-layer feature blocks are
established. Finally, the complete symmetric protrusion decomposition results are
obtained.

Keywords: Protrusion recognition, Protrusion decomposition, Symmetric
protrusion, Structured mesh

關鍵字(中)

★ 凸起特徵辨識
★ 凸起特徵分解
★ 對稱凸起特徵
★ 結構化網格

關鍵字(英)

★ Protrusion recognition
★ Protrusion decomposition
★ Symmetric protrusion
★ Structured mesh

論文目次

摘要 i
Abstract ii
致謝 iv
目錄 v
圖目錄 ix
表目錄 xiii
第一章緒論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 4
1.2.1 凸起特徵辨識文獻回顧 4
1.2.2 凸起特徵分解文獻回顧 5
1.3 研究目的 7
1.4 研究方法 9
1.4.1 CAD模型前處理 9
1.4.2 特徵辨識 9
1.4.3 特徵分解 11
1.4.4 實體網格建立 11
1.5 論文架構 12
第二章凸起特徵辨識與分解前處理 13
2.1 前言 13
2.2 凸起特徵辨識前置資料簡介 13
2.2.1 面關聯性資料及邊關聯性資料 13
2.2.2 Fillet資料 15
2.2.3 Chamfer資料 15
2.2.4 Loop資料 17
2.2.5 孔洞資料 17
2.2.6 CAD模型組成面分類 17
2.3 凸起特徵辨識回顧 23
2.3.1 凸起特徵辨識名詞介紹 23
2.3.2 凸起特徵辨識整體流程及資料結構介紹 26
2.3.3 凸起特徵辨識結果回顧 26
2.4 凸起特徵分解回顧 31
2.4.1 凸起特徵分解名詞介紹 31
2.4.2 凸起特徵分解整體流程及資料結構介紹 33
2.4.3 凸起特徵分解結果回顧 35
第三章凸起特徵辨識技術發展 39
3.1 前言 39
3.2 外部凸起特徵辨識技術發展 39
3.2.1 調整內部及外部面屬性 40
3.2.2 修正柱特徵中心軸方向 42
3.3 外部凸起特徵修正結果 42
3.4 對稱凸起特徵技術發展 42
3.5 對稱凸起特徵辨識名詞及整體流程介紹 44
3.6 對稱凸起特徵辨識演算法說明 48
3.6.1 計算候選對稱面 48
3.6.2 尋找第一型對稱凸起特徵 52
3.6.3 尋找第二型對稱凸起特徵 56
3.6.4 尋找第三型對稱凸起特徵 59
3.7 對稱凸起特徵結果說明 64
第四章凸起特徵分解技術發展 66
4.1 前言 66
4.2 對稱凸起特徵分解名詞介紹 66
4.3 對稱凸起特徵分解整體流程介紹 67
4.4 計算對稱凸起主要特徵區塊 69
4.4.1 計算主要邊界輪廓 69
4.4.2 計算側邊邊界輪廓 71
4.5 計算對稱凸起接合特徵區塊 71
4.5.1 尋找對稱凸起特徵的剩餘面及虛擬面剩餘範圍 74
4.5.2 剩餘面分群及分類 74
4.5.3 建立接合特徵區塊 77
4.6 計算對稱凸起中間層特徵區塊 80
4.6.1 尋找須建立中間層的特徵區塊 82
4.6.2 建立切割用平面 82
4.6.3 建立中間層邊界輪廓 85
4.6.4 建立中間層特徵區塊 85
4.7 對稱凸起特徵分解結果說明 88
第五章凸起特徵辨識及分解結果分析 91
5.1 前言 91
5.2 凸起特徵辨識結果分析 93
5.2.1 凸起特徵辨識結果總覽 93
5.2.2 外部凸起特徵辨識結果分析 106
5.2.3 對稱凸起特徵辨識結果分析 106
5.2.4 辨識錯誤案例分析 111
5.3 凸起特徵分解結果分析 115
5.3.1 凸起特徵分解結果總覽 115
5.3.2 外部凸起分解結果分析 128
5.3.3 對稱凸起分解結果分析 128
5.3.4 分解錯誤案例分析 132
5.4 特徵區塊網格化分析 136
5.4.1 凸起特徵區塊網格化 136
5.4.2 凸起特徵區塊網格品質分析 138
第六章結論與未來展望 142
6.1 結論 142
6.2 未來展望 143
參考文獻 146

參考文獻

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指導教授

賴景義(Jiing‑Yih Lai)

審核日期

2022-7-19

推文