基于模式识别的船舶结构快速生成技术的研究

论文摘要

船舶结构初步设计是船舶设计的一个关键阶段，也是整个船舶设计中工作量最大的阶段，如何提高设计效率，尤其是结构设计的快速响应能力，是缩短整个船舶初步设计的关键。虽然一般通用的CAD软件提供了一定的参数化设计能力，但是对船舶结构设计的快速变形和面向功能的需求设计仍无法满足。如何解决二三维之间的融合是当前船舶计算机辅助设计的重要技术难点，特别是如何从二维草图中获取设计信息，快速而准确的建立三维设计模型，是一项复杂而艰巨的过程，基于以上设想，依托已有的船舶初步设计系统NuCAS，采用模式识别的方法，实现二维图形到三维模型的识别转换，进而快速生成船舶结构。结合1000吨海监船肋骨型线图以及典型横剖面图验证识别转换的可行性。本研究采用功能模块化得设计理念，主要实现二维图纸的读入和对于读入二维图纸的模式识别两个基本功能。二维图纸读入把已有的DXF格式的文件读入到系统中，建立二维图纸模型；利用交互的方式进行图纸预处理，分离待识别图段，设定图段比例和原点，删除标注，并对线型进行规整；采用向量化技术描述二维图形的数据特征值，建立二维图形的属性向量模板数据库，在此基础上采用基于自组织特征映射神经网络（Self-Organizing Map，SOM）的模式识别技术实现对向量的判定，同时运用自顶向下分层识别技术，通过一次或多次识别及判定实现对二维图纸的设计信息的提取。系统采用面向对象的程序以及数据库设计方法，按照软件工程的要求，在VC++2008的开发平台上进行编程。经过实例检验，识别准确率在85%以上，基本达到了设计要求。在识别完成的基础上生成船体结构，相较于手动建模，在保证建模准确率的基础上建模时间大大缩短。本文对整个船舶结构快速生成技术进行了总结，并对识别过程以及识别完成后的转换的进一步发展提出了各种设想，该方法有很好的开发及应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究目的及意义
• 1.2 统计模式识别
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 主要船舶初步设计软件
• 1.3.2 模式识别技术的发展现状
• 1.4 本文主要研究内容
• 第二章 技术路线简介
• 2.1 识别可行性分析
• 2.2 向量化技术研究
• 2.3 模式匹配技术研究
• 2.3.1 运行原理
• 2.3.2 学习算法
• 2.3.3 主要函数的定义及算法
• 2.3.4 SOM 算法功能及实现
• 2.4 流程控制技术研究
• 第三章 Nucas 系统简介
• 3.1 概述
• 3.2 系统实现
• 3.2.1 NuCAS 集成平台的体系结构
• 3.2.2 系统模块框架
• 3.3 系统主界面
• 第四章 主要研究内容
• 4.1 识别流程图
• 4.2 DXF 图纸导入
• 4.2.1 DXF 图纸数据结构
• 4.2.2 DXF 图纸导入流程
• 4.2.3 二维图纸类
• 4.3 Observe 机制
• 4.3.1 原理
• 4.3.2 本研究中 Observe 机制的运用
• 4.4 模板的数据库建立
• 4.4.1 数据库文件基本格式
• 4.4.2 模板数据库类
• 4.5 NuCAS 结构识别模块的建立
• 4.6 自顶向下分层识别
• 第五章 本系统的具体实现
• 5.1 读入 DXF 图纸
• 5.2 建立识别模型
• 5.3 图段识别
• 5.3.1 肋骨型线图识别
• 5.3.2 FR23 肋位典型横剖面图识别
• 5.3.3 船体结构快速生成
• 第六章 总结
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢
• 参考文献
• 附录