Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userAlgorithm designing for Features Extraction from CAD Files for Industrial Processes
بناء خوارزمية لاستخلاص معالم ثلاثية البعد من ملفات الـ CAD من أجل العمليات الصناعية
1122
1 2
0.0
(
0
)
Added by
Tishreen University ورقة بحثية
Publication date
2018
fields
Mechatronics
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
تم في هذا البحث بناء خوارزمية, لاستخلاص معالم ثلاثية البعد, ذات أشكال إسطوانية بالإضافة إلى الجيوب و المجاري من نماذج CAD المخزنة بصيغة ملفات STL و ذلك بالاعتماد على منهج التمثيل البياني (graph-based method) و منهج القواعد (rule-based method). كما تم تصميم تطبيق باستخدام Visual Stduio C# كواجهة تخاطب مع المستخدم, يسمح له باستيراد نماذج CAD المخزنة بصيغة STL و استخلاص المعالم و عرض المعلومات الخاصة لكل منها (كقطر و ارتفاع و إحداثيات مركز الثقل للأسطوانات, و قيم العرض و الطول و الإرتفاع للجيوب و المجاري, بالإضافة إلى عرض السطوح المشكلة لها و احداثيات مركز ثقلها). تم بناء الخوارزمية المقترحة من عدة مراحل هي: تقسيم النموذج المدروس إلى مجموعة من السطوح بالاعتماد على خوارزمية RegionGrowing, يليها استخلاص المعالم الأسطوانية بالاعتماد على منهج القواعد, و استخلاص الجيوب و المجاري بالاعتماد على منهج التمثيل البياني, ثم حساب المعلومات الهندسية الخاصة بكل معلم. تم اختبار الخوارزمية المقترحة على نماذج CAD تحتوي معالم أسطوانية و جيوب و مجاري بأشكال مختلفة. و قد أظهرت النتائج قدرة الخوارزمية المقترحة على استخلاص المعالم الإسطوانية و الجيوب و المجاري من نماذج CAD مختلفة مخزنة بصيغة ملفات STL بالإضافة إلى ايجاد المميزات الهندسية للمعالم المستخلصة مثل (احداثيات مركز الثقل بالنسبة لمركز النموذج, العرض, العمق, الارتفاع و قطر الأسطوانة .... الخ).
In this paper, the algorithm was designed for cylinders, slots and pockets extraction from CAD models saved in STL file depending on rule-based method and graph-based method. Besides, windows application was designed using Visual Studio C# which allows the user to import CAD model and features extraction and view their geometric information (cylinder diameter, height, cylinder center coordinates, width, height, length for slots and pockets. In addition, all surfaces that the feature consists from. The proposed algorithm consists from multi-steps are: dividing input model into multi surfaces based on RegionGrowing method, next step is cylinder features extraction depending on rule-based method, slots and bockets extraction depending on graph-based method, calculating geometric information for each extracted feature. The results show that the proposed algorithm can extract cylinders, slots and pockets features from CAD models which saved in STL files and calculates geometric information for each extracted feature.
Artificial intelligence review:
Research summary
يتناول هذا البحث تصميم خوارزمية لاستخلاص معالم ثلاثية الأبعاد من نماذج CAD المخزنة بصيغة ملفات STL. تعتمد الخوارزمية على منهج القواعد ومنهج التمثيل البياني لاستخلاص المعالم الأسطوانية والجيوب والمجاري. تم تصميم تطبيق باستخدام Visual Studio C# يسمح للمستخدم باستيراد نماذج CAD واستخلاص المعالم وعرض المعلومات الهندسية الخاصة بكل معلم. تتضمن مراحل الخوارزمية تقسيم النموذج إلى مجموعة من السطوح باستخدام خوارزمية Region Growing، ثم استخلاص المعالم الأسطوانية والجيوب والمجاري وحساب المعلومات الهندسية لكل معلم. أظهرت النتائج قدرة الخوارزمية على استخلاص المعالم الهندسية من نماذج CAD المخزنة بصيغة STL بدقة وكفاءة.
Critical review
دراسة نقدية: يعتبر هذا البحث خطوة مهمة في مجال استخلاص المعالم من نماذج CAD، حيث يقدم خوارزمية فعالة تعتمد على منهجين مختلفين. ومع ذلك، يمكن تحسين البحث من خلال تضمين المزيد من الأمثلة العملية لتوضيح كيفية تطبيق الخوارزمية على نماذج CAD معقدة. كما يمكن تطوير الخوارزمية لتشمل أشكالاً هندسية أكثر تعقيداً مثل المخاريط وأنصاف الكرات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين واجهة المستخدم للتطبيق المصمم لجعلها أكثر تفاعلية وسهولة في الاستخدام.
Questions related to the research
-
ما هي الصيغ التي يمكن أن تخزن بها نماذج CAD؟
يمكن تخزين نماذج CAD بصيغ متعددة مثل DXF, IGES, STEP، وSTL.
-
ما هي الخطوات الأساسية للخوارزمية المقترحة في البحث؟
تشمل الخطوات تقسيم النموذج إلى مجموعة من السطوح باستخدام خوارزمية Region Growing، استخلاص المعالم الأسطوانية والجيوب والمجاري، وحساب المعلومات الهندسية لكل معلم.
-
ما هي المعلومات الهندسية التي يتم استخراجها لكل معلم؟
تشمل المعلومات الهندسية قطر وارتفاع الأسطوانة، إحداثيات مركز الأسطوانة، أبعاد الجيوب والمجاري (الطول، العرض، الارتفاع)، وعدد السطوح المشكلة لكل معلم.
-
ما هي التحديات التي يمكن مواجهتها عند تطبيق الخوارزمية على نماذج CAD معقدة؟
من التحديات التي يمكن مواجهتها هي التعامل مع الأشكال الهندسية المعقدة والمتداخلة، والحاجة إلى تحسين دقة الخوارزمية في التعرف على المعالم المختلفة.
References used
LOCKETT H, GUENOV M. Graph-based feature recognition for injection moulding based on a mid-surface approach. Computer-Aided Design. 2005
VERMA A, RAJOTIA S. Feature vector: a graph-based feature recognition methodology. Int J Prod Res. 2004;
GAO S, ZHAO W, LIN H, YANG F, CHEN X. Feature suppression based CAD mesh model simplification. Computer-Aided Design. 2010;
rate research
Read More
relation extraction systems have made extensive use of features generated
by linguistic analysis modules. Errors in these features lead to errors of
relation detection and classification. In this work, we depart from these
traditional approaches w
ith complicated feature engineering by introducing
a convolutional neural network for relation extraction that automatically
learns features from sentences and minimizes the dependence on external
toolkits and resources. Our model takes advantages of multiple window
sizes for filters and pre-trained word embeddings as an initializer on a nonstatic
architecture to improve the performance.
This paper introduces an algorithm to find out value of number for industrial counter
from image of pulse plan. that is achieved by image processing of pulse plan for counter,
pulse plan has been segmentation, and alternating times and type are det
ected. Type of
alternating time means that if they are rising edge, that has zero value, or if they are falling
edge, that has one value. Number of total edge is calculated for both type rising or falling.
Number of value for counter is calculated by dividing number of edges on two. Two type
of pulse plans are processed, the first one is pulse plans have empty pulse signals (pulse
contains white pixels) and the second one is pulse plans have filled pulse signals (pulse
contains nonwhite pixels). Proposal algorithm is developed to process two types.
Programming interface is designed using MatLab for proposal algorithm. Three
image of pulse plans are applied on this programming interface. It gives perfect results, by
rate 100% and value of number for industrial counter is extracted for plans contains empty
pulse or filled one. Rate of That is because used neoural neworked has 100% recogition
rate, and proposal algorithm can find number of edges by 100% rate.
This research aims to convert CT data of hip bone that sufferining cancer to 3D
model, and designing metal implant of the infected area on the mechanical analysis
programs, to study operability and convenience in terms of distribution of stresses a
nd
forces just as in patient’s body after installation and under the guidance of the bone
surgeon.By depending on Mimics software to read the CT image and 3MATIC to convert
the image to 3D digital model after generation the surface and the volume of the implant,
the analysis process of stresess and forces in COMSOL software. Where after design and
analysis the metal implant was appropriate mechanicaly and do not contain dangerousareas
after the application of the expected forces.
This study aims to design a neural model for a linear or nonlinear systems by using an Evolutionary Programming algorithm (EP) to choose the optimal structural construction for the network. We have used Matlab to design Neural Networks using (EP), be
cause of its flexibility and ability to represent matrices (Cell Arrays, Multi Dimension Arrays). The experimental results confirm the efficiency with which this algorithm (EP) obtains the optimal network. We have tested the algorithm performance and the resulting model robustness by canceling one of the hidden layer nodes of the best net resulting from applying (EP). The effectiveness of that canceling on the resulting model output is also tested, and this study has shown the efficiency of the algorithm (EP) for the class of systems used.
There has been a clear and rapid development in signal processing systems,
this development comes as a result of the availability of modern techniques
in electronic systems and also as a result of achieving mathematical
algorithms which were effec
tive and perfect for signal processing.
One of the most important application in signal processing is the digital
image processing techniques. Sampling process is regarded as one of the
basic and important operations in signal processing, from which we obtain
samples that can represent the original image in perfect way.
We present in this essay an affective algorithm which helps to arrange onedimensional
samples from two- dimensional samples image. This enables to
obtain a series of samples which has an ability of representing images with
concern of their general structure. Also the neighborhood correlation of
image points is respected, in addition to carrying out the subsequent
treatments with less mathematical cost.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
