导读:本文包含了几何约束求解论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:几何,算法,粒子,鱼群,量子,混沌,蜂群。
几何约束求解论文文献综述
高雪瑶,刘云腾[1]（2019）在《基于改进鱼群算法的几何约束求解》一文中研究指出几何约束求解是CAD建模中的关键技术,针对求解质量不高和求解速度慢的问题进行了研究,提出了一种鱼群算法和混沌算法相结合的几何约束求解方法。将CAD模型中的几何约束关系表示为一组代数方程组;利用代数方程组来构造目标函数,将几何约束求解问题转换为目标函数的优化问题;最后,使用混沌算法来改进鱼群算法以寻找目标函数的最优解。实验结果表明该方法可以有效地解决几何约束问题。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年04期）
刘云腾[2]（2018）在《基于人工鱼群算法的几何约束求解》一文中研究指出计算机辅助设计技术的出现和发展减少了设计人员大量的重复工作,提高了他们的工作效率,但同时也带了一些新的问题。在计算机辅助设计技术中,几何约束求解作为一个不可避免的话题,吸引了大量学者的关注。随着各个领域对该技术不断地推广和应用,求解过程中出现的求解精度低、速度慢、容易陷入局部最优解等问题急需解决。本文通过对几何约束求解技术优缺点的分析,在人工鱼群算法的基础上,提出了叁种改进算法来解决几何约束问题。首先把一个几何约束问题转化为数学优化问题;然后分别利用混沌算法、粒子群算法和模拟退火算法对人工鱼群算法改进;最后通过改进的算法对转化后的数学问题进行优化求解。在本文中主要对以下叁个方面做了介绍和研究。其一,详细介绍了计算机辅助技术的研究背景,以及在国内外的发展进程。同时根据在各个领域的应用现状,分析了计算机辅助设计技术未来的发展趋势。其二,详细介绍了几何约束求解的基本概念。同时对应用最广泛的四种几何约束求解方法进行了分析,分别阐述了各自的优缺点。并描述了把一个几何约束问题转化为优化问题的过程。其叁,提出了基于人工鱼群算法解决几何约束问题的思路。对人工鱼群算法的原理进行了分析,同时针对该算法求解过程中收敛速度慢,解质量不高的缺点,分别通过混沌算法、粒子群算法和模拟退火算法对其改进。利用改进的人工鱼群算法对几何约束问题求解,通过实验证明了这种改进算法可以快速有效的解决几何约束问题。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2018-03-01）
孙明玉[3]（2016）在《几何约束求解的关键技术研究》一文中研究指出几何约束求解(Geometric Constraint Solving,GCS)作为现代参数化、变量化设计体系的核心,被广泛应用于几何造型设计领域,是现代计算机辅助设计(Computer Aided Design,CAD)和计算机辅助制造(Computer Aided Manufacture,CAM)的重要标志之一。本文针对几何约束求解的关键技术进行研究,提出行之有效的几何约束求解方法。(1)提出几何约束系统全增量分解技术,基于最小粒度操作证明并搜索系统最小影响域。从而,通过增量Latham-Middleditch算法(ILMA)、全局搜索广义约束闭环法、增广搜索法和局部有界邻域遍历法实现基于规划图全增量构造的包括欠约束系统在内的几何约束系统最大化分解,满足造型设计的实时响应需求,避免传统几何约束系统的构造,因操作粒度过大和全局化分解导致的延迟响应,增强智能化几何造型设计的引导特性。(2)提出分级自适应规模粒子群优化(HASPSO)算法的几何约束求解技术。算法遵循:(1)分级,将群体实施等级划分,基于传递原则,使高等级个体能够获取质量更高的解,加速收敛;(2)自适应规模,基于斐波那契数列的和谐性及稳定性原理,模拟生物生长和繁殖,使算法以自适应形式逐步扩大群体规模,稳步保持群体多样性特征,避免局部极值,增加全局搜索特性。理论分析和实验表明:HASPSO可大幅度提高求解效率和求解稳定性,是几何约束求解的一种行之有效的方法。(3)提出融合免疫和图知识迁移机制的人工蜂群(IA&GKT-ABC)算法的几何约束求解技术。基于免疫机制(IA)生成食物源抗体可形成人工蜂群(ABC)算法中稳定的群体多样性特征保持策略,避免因种群多样性特征降低导致的后期收敛速度慢等问题。同时,由图知识迁移(GKT)机制优化算法参数组,获取待解几何约束系统最优运行参数,能够避免盲目选择参数组导致的局部极值和收敛过慢等问题。理论分析和实验表明:针对复杂几何约束系统,IA&GKT-ABC算法仍可可快速收敛,且满足需求。(4)提出基于原型的动态轨迹求交法(PLIMd)。基于规划图,定义全增量几何约束系统原型,实现基本约束域求解。算法依据:(1)拆解约束闭环,消除完全耦合性,保证驱动几何基元组的动态可调节性;(2)重构规划图,析出共享单约束链路,对现行链路能否满足全耦合约束集做出有效判断;(3)基于递归,等位调整基本欠约束域顶点集,保证单约束链路的可解性;(4)由步长动态调整共享单约束链路,获取与原型相匹配的最优解。相比于传统的数值计算,PLIMd方法保留了约束系统的几何属性。同时,求解兼顾良欠两类约束系统,可扩大几何约束系统的求解范围。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-12-01）
李佳奇,高雪瑶,郭昊[4]（2016）在《基于交互方式的几何约束求解》一文中研究指出本文提出了一种利用人机交互方式来实现几何约束求解的框架。用户通过CAD建模系统界面来改变模型参数的数值。系统的约束求解器对模型的几何约束方程进行求解,获取约束方程的解。图形绘制器利用约束方程的解来绘制几何模型。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2016年15期）
曹春红,易荣庆,曹海龙,韩春燕[5]（2016）在《交互更新模式的量子遗传算法的几何约束求解》一文中研究指出目的针对传统量子遗传算法无法充分利用种群中未成熟个体信息的不足,提出了基于交互更新模式的量子遗传算法(IUMQGA)并应用于几何约束求解中。方法几何约束问题的约束方程组可转化为优化模型,因此约束求解问题可以转化为优化问题。采用将遗传算法与量子理论相结合的量子遗传算法,使用双串量子染色体结构,使用交互更新策略将遗传算法中的交叉操作利用量子门变换来实现,根据不同情况采用不同的交互更新策略。这里的交互,指的是两个个体进行信息交换的过程,该过程用以产生新的个体。这不仅增加了个体间信息的交换而且充分利用了种群中未成熟个体的信息,提高了算法的收敛速度。结果通过非线性方程实例和几何约束实例测试并与其他方法比较表明,基于交互更新模式的量子遗传算法求解几何约束问题具有更好的求解精度和求解速率。双圆外公切线问题实例中,IUMQGA算法比QGA算法稳定;单圆填充问题和双圆外公切线问题实例中,通过实验求得各变量的最优值与其相应的精确值的误差在1E-2以下。结论采用交互更新模式的量子遗传算法可以很好地求解几何约束问题。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2016年04期）
吴欢[6]（2016）在《基于轨迹连杆求解几何约束问题》一文中研究指出计算机辅助设计系统为了实现智能化而引入了几何约束,这使得几何约束问题求解成为计算机辅助设计中的关键技术。然而,基于图论的几何约束方法求解范围有待提高,对部分复杂约束常常无能为力。同时,对含四个及以上的刚体组成的基本构型通常无能为力,这使得我们只能转而采用诸如基于数值分析的方法等其他手段。本文针对几何约束中基于图论的方法,对几何约束的简化方法进行了改进,改进后的方法从几何要素、几何约束、约束结构叁方面考虑进行简化,拓宽了应用场合。进而,针对一些更为复杂约束的问题,本文提出了使用轨迹连杆的方法,同时讨论了轨迹连杆的应用场合,例如使用轨迹连杆判断刚体的方法。本文给出了结合四连杆与轨迹连杆求解所有含3个刚体的约束的方法,同时对于更复杂的约束问题也简要的给出了可以使用给出了使用四连杆与轨迹连杆求解的例子。特别地,本文简要地分析了几个特殊情况,如几何要素与几何约束呈二部图结构时的求解,以及如何求解八以内单自由度连杆的基本问题。针对由四个以上的刚体组成的基本构型,本文提出了应用复杂轨迹连杆求解的方法,并通过复杂轨迹连杆求解了最复杂情况下含四个刚体的约束。在此基础之上,给出了使用复杂轨迹连杆结合四连杆、轨迹连杆求解5刚体以内的基本构型问题。此外,本文分析了使用轨迹连杆的情形下对几何约束参数化与变量化中过约束问题、多解问题、参数范围等问题的处理。使用轨迹连杆可以有效地处理多解问题,同时可以拓宽过约束问题与参数范围问题的求解范围。最后,本文给出了一个使用四连杆、轨迹连杆、复杂轨迹连杆求解几何约束的系统,该系统可以有效地处理使用基本的分解、规约等方法无法处理的复杂约束,证实该方法可成功应用于求解几何约束问题。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-04-01）
高雪瑶,张春祥,卢志茂[7]（2015）在《基于问题分解的二维几何约束优化求解》一文中研究指出为了降低约束求解的规模,提出了使用图元—参数图来分解模型的几何约束关系,将其分解为几个独立的子问题来分别进行求解。同时,使用粒子群优化算法对每一个子问题的约束方程组进行优化求解,并综合各个子问题的解来获得原问题的解。在实验中,将所提出的方法应用于HUST_CAID系统中。实验结果表明:该方法能够有效地完成二维几何约束关系的求解。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年11期）
许光星[8]（2015）在《二、叁维几何约束问题的冗余性分析与求解方法研究》一文中研究指出计算机辅助设计(CAD)技术的发展和应用水平已成为衡量一个国家科技现代化和工业现代化水平的重要标准之一。几何约束求解技术也随着CAD而发展起来,并逐渐成为目前的研究热点。本文结合图论方法和数值方法来求解几何约束问题。本文求解几何约束问题的思路:首先对二、叁维几何约束问题进行统一建模;其次利用图论方法对几何约束问题的冗余性进行分析、判断及处理;最后将几何约束约束问题转化为优化问题,利用优化算法进行求解。首先,实现几何约束系统的首要任务就是解决系统的建模问题,为了实现几何约束的统一表达,首先要实现几何实体的统一表达,鉴于欧拉角和卡尔丹角均引入超越函数,本文采用基于欧拉参数的几何实体统一表达。面对复杂几何实体及几何约束的表达问题,可以将其分解为若干基本几何实体或基本几何约束的组合来表达。本文用基于偶图的模型来描述几何约束系统,针对传统建模方法只粗略的描述实体与约束的关系,仅能判定约束系统结构上的欠、过约束关系的缺陷,本文改进传统建模方法的思路,使模型可以更加精准的描述实体中的具体参数与基本约束之间的关系,达到判定约束系统几何上的欠、过约束关系。其次,本文利用偶图DM分解算法来判定几何约束问题的欠、过约束性。求解偶图最大匹配时,针对传统算法难理解、实现复杂、时间复杂度大的缺点,本文提出以结点度为优先级的最优选择算法,进而降低求解最大匹配的时间复杂度。在处理欠约束几何约束问题时,为提高欠约束处理速度,设置添加约束优先级,由系统自动选择添加约束;在处理过约束几何约束问题时,首先判定过约束的类型,针对传统符号判定算法计算量大、实现复杂及求解速度慢的缺点,本文采用改进人工蜂群算法来判定过约束的一致性与非一致性,不同类型的过约束问题采用不同的处理方法。最后通过实例证明了本文欠、过约束判定算法及处理算法的可行性。最后,求解完备约束的几何约束问题,将几何约束问题转化为单目标优化问题,利用智能算法求解,本文提出利用人工蜂群算法来求解几何约束问题。针对传统人工蜂群算法存在“早熟”以及收敛速度相对较慢的缺陷与问题,本文对传统人工蜂群算法进行了改进,改进人工蜂群算法中,雇佣蜂在搜索阶段进行向最优值的多维递进搜索来代替传统人工蜂群算法的随机一维搜索,并采用一种新的自适应的非雇佣蜂跟随概率计算方法,且动态调整雇佣蜂的淘汰频率。通过仿真实例测试,对比改进人工蜂群算法、经典粒子群算法与传统人工蜂群算法的实验数据表明,改进人工蜂群算法综合性能明显优于后两者,具有收敛快、求解精度高、效率高、稳定性好的优点。(本文来源于《东北大学》期刊2015-06-01）
曹春红,许光星[9]（2015）在《基于改进人工蜂群算法的几何约束求解》一文中研究指出几何约束求解问题是当前约束求解技术研究中的热点问题,几何约束问题求解的目的在于确定几何实体间的位置关系。几何约束问题的约束方程组可转化为单目标优化模型,因此几何约束求解问题可以转化为优化问题进行求解。采用改进的人工蜂群算法来求解几何约束问题,改进算法在搜索阶段向最优值进行多维搜索来代替原算法的随机一维搜索,从而增强了算法的局部寻优能力,加快了收敛速度,最终找到全局最优值。实验表明,基于改进人工蜂群算法求解几何约束问题具有效率高,收敛快,求解精度高的优点。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2015年09期）
陈晓霞[10]（2014）在《基于构造作图与基于约束求解作图方法的比较——基于几何画板、超级画板及Geometry Expression的对比》一文中研究指出基于构造的作图方式是被广泛应用的动态几何软件所使用的作图方式,其优点是作图功能丰富,但限于基于构造的这种作图方式使其作图方式不够自然,智能性不够;而基于约束求解的作图方式可以克服这些问题,但限于约束求解算法的复杂性,对于某些作图功能如迭代等还有待完善。因此,开发将基于构造作图和基于约束求解作图相结合的动态几何软件将大大提高作图软件的智能性,提高其应用的广泛性。(本文来源于《浙江科技学院学报》期刊2014年03期）
几何约束求解论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
计算机辅助设计技术的出现和发展减少了设计人员大量的重复工作,提高了他们的工作效率,但同时也带了一些新的问题。在计算机辅助设计技术中,几何约束求解作为一个不可避免的话题,吸引了大量学者的关注。随着各个领域对该技术不断地推广和应用,求解过程中出现的求解精度低、速度慢、容易陷入局部最优解等问题急需解决。本文通过对几何约束求解技术优缺点的分析,在人工鱼群算法的基础上,提出了叁种改进算法来解决几何约束问题。首先把一个几何约束问题转化为数学优化问题;然后分别利用混沌算法、粒子群算法和模拟退火算法对人工鱼群算法改进;最后通过改进的算法对转化后的数学问题进行优化求解。在本文中主要对以下叁个方面做了介绍和研究。其一,详细介绍了计算机辅助技术的研究背景,以及在国内外的发展进程。同时根据在各个领域的应用现状,分析了计算机辅助设计技术未来的发展趋势。其二,详细介绍了几何约束求解的基本概念。同时对应用最广泛的四种几何约束求解方法进行了分析,分别阐述了各自的优缺点。并描述了把一个几何约束问题转化为优化问题的过程。其叁,提出了基于人工鱼群算法解决几何约束问题的思路。对人工鱼群算法的原理进行了分析,同时针对该算法求解过程中收敛速度慢,解质量不高的缺点,分别通过混沌算法、粒子群算法和模拟退火算法对其改进。利用改进的人工鱼群算法对几何约束问题求解,通过实验证明了这种改进算法可以快速有效的解决几何约束问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
几何约束求解论文参考文献
[1].高雪瑶,刘云腾.基于改进鱼群算法的几何约束求解[J].计算机应用研究.2019
[2].刘云腾.基于人工鱼群算法的几何约束求解[D].哈尔滨理工大学.2018
[3].孙明玉.几何约束求解的关键技术研究[D].吉林大学.2016
[4].李佳奇,高雪瑶,郭昊.基于交互方式的几何约束求解[J].黑龙江科技信息.2016
[5].曹春红,易荣庆,曹海龙,韩春燕.交互更新模式的量子遗传算法的几何约束求解[J].中国图象图形学报.2016
[6].吴欢.基于轨迹连杆求解几何约束问题[D].吉林大学.2016
[7].高雪瑶,张春祥,卢志茂.基于问题分解的二维几何约束优化求解[J].计算机应用研究.2015
[8].许光星.二、叁维几何约束问题的冗余性分析与求解方法研究[D].东北大学.2015
[9].曹春红,许光星.基于改进人工蜂群算法的几何约束求解[J].计算机科学与探索.2015
[10].陈晓霞.基于构造作图与基于约束求解作图方法的比较——基于几何画板、超级画板及GeometryExpression的对比[J].浙江科技学院学报.2014
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