薄殼 CAD 模型之內外面類型辨識技術發展

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黃羿中(Yi-Zuang Huang) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

薄殼 CAD 模型之內外面類型辨識技術發展

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摘要(中)

在有限元素分析中，實體網格扮演極重要的角色，以目前網格自動搭建
技術而言，四面體網格與邊界層網格最為成熟，但容易在角落產生狹長網格，
導致品質不良，直接影響分析結果與效率，為改善此情況，本實驗室致力發
展六面體網格與三角柱網格的自動搭建。
以射出成型中最常見的薄殼元件為例，殼上坐落多種凸起特徵，包含管、
柱、肋與其它複雜凸起結構，以往這類結構皆由工程師手動搭建而成，過程
重複且無趣，同時花費許多時間，因此，若能將此類凸起物自動辨識，後續
紀錄凸起物之間的關聯性，必能以面配對的方式協助實體網格搭建。
綜上所述，本研究以倒斜角辨識、內外面辨識、外部輔助面辨識為主題，
開發相關演算法，紀錄模型內外面屬性資料，希望在後續辨識過程中，提供
薄殼特徵辨識與薄殼特徵分解相關資料。

摘要(英)

Solid meshes play a very important role in finite element analysis. For the
time being, the complete automatic construction technology of tetrahedral meshes
and boundary layer meshes is mature enough. However, it is easy to generate
narrow meshes on the corners, resulting in poor quality. It will directly affect the
analysis results and efficiency. In order to improve this situation, our laboratory
is committed to developing the automatic construction of hexahedral meshes and
prism meshes.
Taking the most common thin shell component in injection molding as an
example, there are various protrusion-features on the shell, including tubes,
columns, ribs and other complex structures. In the past, the meshes of those
structures were built manually by engineers. The process was repetitive and
boring, and it wasted a lot of time. Therefore, if such protrusions can be
recognized automatically and the correlation between the protrusions can be
recorded, it will assist in the construction of solid meshes.
For the reason, this research focuses on chamfer recognition, inner and outer
face recognition, and outer auxiliary face recognition. Develop related algorithms,
hoping to record the results of inner and outer face types data during the
recognition process, so as to provide relevant information for subsequent feature
decomposition and meshes construction.

關鍵字(中)

★ 倒斜角
★ 內外面
★ 外部輔助面
★ 特徵辨識
★ 分界線
★ 薄殼元件

關鍵字(英)

★ chamfer
★ inner and outer faces
★ outer auxiliary faces
★ feature recognition
★ parting line
★ thin-shell part

論文目次

目錄
摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 xii
第一章緒論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 3
1.2.1 特徵辨識前處理相關文獻 3
1.2.2 特徵辨識相關文獻 5
1.3 研究目的 10
1.4 研究方法 10
1.4.1 CAD模型前處理 13
1.4.2特徵辨識 13
1.4.3特徵分解 13
1.4.4實體網格建構 13
1.5 論文架構 14
第二章倒斜角辨識 15
2.1 前言 15
2.2 倒斜角分類與名詞定義 15
2.3 倒斜角辨識演算法 16
2.3.1 步驟一： Edge群組化 20
2.3.2 步驟二：候選面篩選 20
2.3.3 步驟三：錐面倒斜角辨識 22
2.3.3.1主要邊與輔助面計算 22
2.3.3.2由候選面與輔助面之夾角獲得圓錐倒斜角 22
2.3.4 步驟四：平面倒斜角辨識 27
2.3.4.3多餘平面倒斜角移除 34
2.3.5步驟五：曲面倒斜角辨識 37
2.3.6 步驟六：點倒斜角辨識 37
2.4 倒斜角辨識結果與分析 39
第三章薄殼元件之內外面辨識 43
3.1 前言 43
3.2 內外面分類與名詞定義 43
3.3 內外面辨識演算法 49
3.3.1 步驟一：建立邊界框 51
3.3.2 步驟二：區分面為三種候選面 51
3.3.3 步驟三：候選內部面與牆面修正 54
3.3.4 步驟四：候選分界線計算 57
3.3.5 步驟五：內外面與分界線計算 57
3.3.6 步驟六：修正無分界線之情況 59
3.3.7 步驟七：以封閉分界線修正內外面 63
3.4 內外面辨識結果與分析 66
第四章薄殼元件外部輔助面辨識 68
4.1前言 68
4.3.1步驟一：初步區分牆面與底面 70
4.3.2步驟二：分界面修正 74
4.3.3步驟三：凹牆模型辨識 74
4.3.4步驟四：凹底模型辨識 76
4.3.5步驟五：法蘭面辨識 79
4.3.6步驟六：外部底面與牆面修正 85
4.3.7外部凸起面辨識 85
4.4外部輔助面辨識結果 91
第五章案例測試與討論 95
5.1 前言 95
5.2倒斜角辨識與結果分析 95
5.2.1倒斜角辨識整體情況 95
5.2.2倒斜角辨識結果比較 96
5.2.3倒斜角辨識之失敗案例說明 105
5.3內外面辨識與結果分析 113
5.3.1內外面辨識結果 113
5.3.2分界線辨識結果 113
5.3.3內外面辨識之失敗案例說明 124
5.4 外部輔助面辨識與結果分析 124
5.4.1外部輔助面辨識整體情況 128
5.4.2外部輔助面辨識之失敗案例說明 128
第六章結論與未來展望 139
6.1 結論 139
6.2 未來展望 140
參考文獻 142

參考文獻

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指導教授

賴景義(Jing-Yih Lai)

審核日期

2022-7-19

推文