類神經網路理論於逆向工程曲面重建之研究

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姓名

張加儒(Chia-Ru Chang) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

類神經網路理論於逆向工程曲面重建之研究

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摘要(中)

本研究主要是探討，如何透過類神經網路之學習訓練，找出量測點資料之特徵點，並藉此建立其曲面之數學表示式。
在過去的研究中，點資料之描述可透過網格曲面以及參數曲面兩種方式。透過三角格網格建立原始點資料曲面的方法，雖能描述任何形狀之曲面，但必須耗費大量的系統資源。參數曲面中，利用數學函式為基礎之B-Spline曲面，可大幅改善此缺點，但其特徵點之選擇只能透過人工的方式選擇，且數量並無法確實掌握。
本研究是利用自組織映射圖（Self-Organizing Maps，SOM）網路，其無監督式學習之優點以及鄰近區域之概念，找出足以代表點群聚類特徵的網路拓撲，藉此當作特徵點，進行參數曲面重健，以改善網格曲面之缺點，以及參數曲面中特徵點選取之問題。
重建過程中，利用一維SOM網路進行曲面重建雖具有較快之學習速率，但無法描述不為排列整齊之點資料。二維SOM網路重建曲面則可以修正此問題，同時進一步利用參數調整與誤差修正方法，獲得不錯之重建結果。

關鍵字(中)

★ 參數曲面重建
★ 逆向工程
★ 類神經網路
★ 自組織映射圖網路

關鍵字(英)

★ Self-Organizing Maps
★ B-Spline
★ SOM
★ Surface reconstruction
★ Neural Netwok

論文目次

摘要 I
誌謝 II
目錄 III
圖目錄 VI
第一章緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究目的 3
1-3 研究方法 4
1-4 文獻回顧 5
1-5 論文結構 8
第二章逆向工程曲面重建理論 9
2-1 網格重建理論 10
2-1-1 迪氏三角網格（Delaunay Triangulation） 11
2-1-2 迪氏三角網格之曲面建立 12
2-2 參數曲面重建理論 15
2-2-1 B-Spline曲線演算法 16
2-2-2 B-Spline曲線之特殊性質 21
2-2-3 B-Spline曲面演算法 23
2-3 類神經網路於曲面重建之應用 25
第三章類神經網路理論 26
3-1 類神經網路介紹 27
3-1-1 神經元模型 27
3-1-2 激發函數種類 29
3-1-3 類神經網路基本架構 32
3-2 自組織映射圖（SELF-ORGANIZING MAPS）網路 34
3-2-1 SOM網路之基本概念 35
3-2-2 SOM網路架構 36
3-2-3 SOM網路演算法 37
第四章一維SOM網路曲面重建 40
4-1 重建概念 40
4-2 讀取STL檔案 42
4-2 一維SOM網路訓練 43
4-3 參數曲線與曲面重建 46
4-3-1 B-Spline曲線重建 46
4-3-2 B-Spline曲面重建 49
4-3-3 與原始點資料之比較 50
4-4 結果與討論 51
第五章二維SOM網路曲面重建 53
5-1 重建概念 53
5-2 二維SOM網路訓練 56
5-3 參數曲線與曲面重建 61
5-3-1 B-Spline曲線與曲面重建 61
5-3-2 與原始點資料之比較 62
5-3-3 參數調整 64
5-3-4 誤差修正 66
5-4 其他案例之重建分析 69
5-5 結果與討論 73
第六章結論與未來展望 74
6-1 結論 74
6-2 未來展望 76
參考文獻 78

參考文獻

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指導教授

莊漢東(Han-tung Chuang)

審核日期

2004-7-18

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