三维CAD模型局部匹配算法是一种专门针对三维计算机辅助设计模型进行局部结构检索和匹配的算法。在现代设计和制造领域，计算机辅助设计系统广泛应用于产品开发的各个阶段，从概念设计到详细设计再到工艺设计，CAD模型的检索和匹配是设计人员日常工作中不可或缺的一部分。由于三维CAD模型具有复杂性和多样性，其检索和匹配的难度较大，尤其是当检索需求集中在模型的局部结构时，这就需要更高效率和准确性算法来完成任务。
本文提出的局部匹配算法基于蚁群算法，这是一种模仿蚂蚁觅食行为的优化算法。蚂蚁在寻找食物时会释放一种称为信息素的化学物质，用以标记路径，其他蚂蚁会沿着信息素浓度高的路径移动，最终找到食物源。蚁群算法在解决优化问题时，能有效模拟这种信息素机制，通过迭代寻找最优解。
三维CAD模型局部匹配算法的核心在于提取模型的边界表示（B-rep）信息，这是一种广泛用于描述三维模型几何形状的表示方法。B-rep信息被用来构建模型的属性邻接图（Attribute Adjacent Graph，AAG），其中节点表示模型中的元素，如顶点、边、面等，边则表示元素之间的相邻关系。通过这种图的表示方法，可以将模型的复杂结构转换为便于分析的图结构。
在属性邻接图的基础上，局部结构和整个三维CAD模型分别被表示为两个属性邻接图。蚁群算法被用来在局部结构的属性邻接图和CAD模型的属性邻接图中进行公共子图检测。所谓公共子图，指的是在两个图中都存在的、保持一定结构相似性的子图。通过找到这些公共子图，可以确定CAD模型中包含的局部结构，也就是局部匹配的结果。
蚁群算法在公共子图检测的过程中，通过模拟蚂蚁的搜索行为，逐渐增加信息素浓度以引导搜索到最优解。该算法的迭代过程不仅能够有效地找到局部结构与整个CAD模型之间的相似性，而且还能确保检索效率满足工程检索的实际要求。
关键词计算机辅助设计、局部匹配、蚁群算法、属性邻接图、公共子图揭示了该算法的研究方向和实现技术。计算机辅助设计是研究的基础，局部匹配是研究的目的，蚁群算法是实现局部匹配的关键技术，属性邻接图是分析模型局部结构的重要手段，公共子图检测是实现局部匹配的核心算法步骤。
引言部分提到了基于内容的三维模型检索技术，这是一种超越传统关键字检索的技术。它不依赖于模型的外部信息，而是直接利用模型的内部几何和拓扑特征。这项技术经过多年发展，已形成多种基于不同表示方法的检索算法，包括基于全局特征、基于制造特征识别、基于图、基于柱状图、基于产品信息和基于计算机视觉的方法。基于内容的三维模型检索技术不仅在产品设计中提供了一种全新的可视化检索手段，而且极大地促进了产品相关信息的有效重用。
然而，尽管三维模型检索技术在许多领域取得了显著进展，CAD模型由于其自身的特性，使得其在局部匹配检索方面依旧存在挑战。这主要是由于CAD模型通常由复杂的几何体和拓扑结构组成，这些特性在进行局部结构匹配时容易造成匹配困难和效率低下。为了克服这些挑战，本论文提出了一种新的方法来实现三维CAD模型的局部匹配，即利用蚁群算法来解决这一问题。通过将三维CAD模型的局部结构与整体模型进行有效的相似性比较，该方法能够成功地实现三维CAD模型的局部匹配，并且检索效率能够满足工程检索的要求。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
