Функционально-воксельный алгоритм итерационной композиции сложных контуров
https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-186-105-111
Аннотация
Аналитическое представление наиболее точно передает геометрию моделируемых объектов, однако его применение сопряжено с рядом сложностей. В частности, R-функциональное моделирование предъявляет высокие требования к квалификации исследователя и может потребовать значительное время для построения моделей в силу рекурсивной вложенности вычислений. Рассмотрено применение особенностей функционально-воксельных моделей для упрощения R-функционального моделирование сложных контуров. В качестве основного инструмента итерационного моделирования сложных контуров, в том числе параметрических кривых, предложена Функция Локального Обнуления. Описан способ определения отрицательной области ФЛОБ-конструированных моделей контуров для дальнейшего построения сложнопредикатных функций посредством R-функциональных операций.
Об авторах
А. А. Сычева
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук
Россия
Россия
СЫЧЕВА Анастасия Антоновна, младший научный сотрудник лаборатории № 18
г. Москва
А. М. Плаксин
АО «НПО Лавочкина»
Россия
Россия
ПЛАКСИН Александр Михайлович, начальник бюро
Московская область, г. Химки
Список литературы
1. Рвачев В. Л. Теория R-функций и некоторые ее приложения. Киев: Наукова думка, 1982. 552 c.
2. Лисин Д. А., Максименко-Шейко К. В., Толок А. В., Шейко Т. И. R-функции в компьютерном моделировании дизайна 3D-поверхности автомобиля // Прикладная информатика. 2011. № 6 (36). С. 78–85.
3. Литвинова Ю. С., Максименко-Шейко К. В., Шейко Т. И. Математическое и компьютерное моделирование строительных конструкций на основе R-функций // Проблемы машиностроения. 2014. Т. 17, № 3. С. 45–52.
4. Толок А. В. Локальная компьютерная геометрия. Москва: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 147 c.
5. Batuev E. R., Tolok A. V., Tolok N. B. Voxel Modeling of the Control of Prototype Manufacturing with Additive Technologies // Automation and Remote Control. 2021. Vol. 82, no. 3. P. 506–515. DOI: 10.1134/S0005117921030103.
6. Пушкарев С. А. Геометрическое моделирование локальных характеристик механического напряжения: дис. … канд. техн. наук. Нижний Новгород, 2021. 108 с.
7. Петухов П. А., Толок А. В. Исследование метода функционально-воксельного моделирования на основе средств потенциальных полей к задачам поиска пути // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2019: сб. тр. конф. Москва, 2019. С. 3173–3178. DOI: 10.25728/vspu.2019.3173.
8. Локтев М. А., Додонов С. В., Петухов П. А., Толок А. В. Интерактивная система создания и компоновки функционально-воксельных моделей для решения задачи поиска пути градиентным методом // Вестник МГТУ Станкин. 2016. № 3 (38). С. 66–69.
9. Tolok A. V., Tolok N. B. Local R-Functional Modelling (LRFM) // Proc. of the 31st Intern. conf. on Computer Graphics and Vision, Sep. 27–30, 2021. Nizhny Novgorod, 2021. Vol. 3027. URL: http://ceur-ws.org/Vol-3027/paper64.pdf (дата обращения: 15.12.2022).
10. Е Вин Тун, Маркин Л. В. Построение рецепторных геометрических моделей объектов сложных технических форм // Геометрия и графика. 2019. Т. 7, № 4. С. 44–56. DOI: 10.12737/2308-4898-2020-44-56.
11. Зиатдинов Р., Кенджиро Т. М. Кривые высокого качества и их применение в геометрическом моделировании и эстетическом дизайне // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (CAD/CAM/PDM-2012): тр. 12-й Междунар. конф., 16–18 октября 2012 г. Москва: Аналитик, 2012. С. 145–147.
12. Короткий В. А. Кубические кривые в инженерной геометрии // Геометрия и графика. 2020. Т. 8, № 3. С. 3–24. DOI: 10.12737/2308-4898-2020-3-24.
13. Рязанов С. А., Решетников М. К. Аналитические зависимости кинематического формообразования начальных поверхностей элементов червячной передачи // Геометрия и графика. 2019. Т. 7, № 2. С. 65–75. DOI: 10.12737/article_5d2c2dda42fda7.79858292.
14. Сычева А. А., Плаксин А. М. Функционально-воксельное моделирование траектории движения инструмента при фрезеровании карманной области // ГрафиКон 2022: тр. 32-й Междунар. конф. по компьютерной графике и машинному зрению, 19–22 сентября 2022 г. Рязань, 2022. С. 896–902.
15. Shutova K. Yu., Sycheva A. A. Using a Functional Voxel Model to Simulate Swarm Motion of a Multi-agent System in a Confined Space // Technologies for Smart Cities. 2023. P. 21–30. DOI: 10.1007/978-3-031-05516-4_2. ISBN 978-3-031-05515-7.
Рецензия
Для цитирования:
Сычева АА, Плаксин АМ. Функционально-воксельный алгоритм итерационной композиции сложных контуров. Омский научный вестник. 2023;(2):105-111. https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-186-105-111
For citation:
Sycheva AA, Plaksin AM. The functional voxel algorithm for iterative composition of complex contours. Omsk Scientific Bulletin. 2023;(2):105-111. (In Russ.) https://doi.org/10.25206/1813-8225-2023-186-105-111
Просмотров:
27
JATS XML
Послать статью по эл. почте 