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融合图神经网络与概率编码的加工特征识别
1
作者
赵显文
莫轩东
+1 位作者
夏铭远
胡小锋
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025年第4期116-130,共15页
为解决多加工特征交叉下的特征定位问题,提高复杂零件加工特征识别性能,提出实例分割框架下的加工特征识别方法Brep3pNet。首先,基于三维模型的边界表示,提取面点云、面邻接图等几何与拓扑数据,构建三维模型的图表示,利用点云学习网络...
为解决多加工特征交叉下的特征定位问题,提高复杂零件加工特征识别性能,提出实例分割框架下的加工特征识别方法Brep3pNet。首先,基于三维模型的边界表示,提取面点云、面邻接图等几何与拓扑数据,构建三维模型的图表示,利用点云学习网络以及图神经网络学习三维模型面级嵌入表示。其次,提出概率位置编码方法,引入位置先验信息将三维模型各面编码为与空间位置相关的三元高斯分布,基于Bhattacharyya核度量面间相似性,以实现加工特征的面级定位,生成候选实例。最后,设计得分网络用于预测实例生成质量,以此指导实例间的非极大抑制,去除冗余特征实例,获得最终加工特征识别结果。本研究在MFCAD、MFCAD++、MFInstSeg和合成的回转类零件数据集等4个多特征数据集上对所提方法进行评估。研究结果表明:Brep3pNet相较于其他先进方法具有更好的特征定位能力,可以通过轻量的模型参数实现最优的特征识别准确率,展现了所提方法在相交特征识别上的应用潜力。
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关键词
加工特征识别
实例分割
点云
图神经网络
概率编码
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职称材料
雾化性能预测驱动的航空发动机燃油喷嘴选配
2
作者
程祥辉
胡志星
+2 位作者
张亚辉
胡小锋
刘跃雄
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期105-115,共11页
为减少航空发动机燃油喷嘴装配中的反复拆卸重装,提高一次装配成功率,提出了一种基于雾化性能预判的关键零部件选配方法。首先,基于喷嘴历史装配数据构建喷嘴几何精度-雾化性能实例库;然后,考虑到样本空间大小和喷嘴几何精度波动较大、...
为减少航空发动机燃油喷嘴装配中的反复拆卸重装,提高一次装配成功率,提出了一种基于雾化性能预判的关键零部件选配方法。首先,基于喷嘴历史装配数据构建喷嘴几何精度-雾化性能实例库;然后,考虑到样本空间大小和喷嘴几何精度波动较大、一致性差的影响,采用自适应综合过采样方法对样本空间进行扩充,同时利用改进的K-means聚类算法对连续属性离散化处理;最后,通过关联规则挖掘算法建立几何精度与雾化性能之间的关联关系,并利用规则适应度评价方法量化每条规则的准确性,基于这些关联规则集构建喷嘴雾化性能预判模型,用于指导喷嘴装配。研究结果表明,利用某双油路离心喷嘴的旋流器和副喷口的装配数据进行验证,与决策树、支持向量机和人工神经网络等方法进行比较,本方法提出的喷嘴雾化性能预判模型的预测效果最好,预测精度高达98.33%。可以对不同零件组合后的喷嘴雾化性能进行有效预判,进而减少无效装配,提高喷嘴的装配效率。
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关键词
燃油喷嘴
选配
关联规则挖掘
样本扩充
连续属性离散化
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职称材料
题名
融合图神经网络与概率编码的加工特征识别
1
作者
赵显文
莫轩东
夏铭远
胡小锋
机构
上海交通大学
机械与动力工程学院
上海市
网络化
制造与
企业
信息化
重点
实验室
(
上海交通大学
)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025年第4期116-130,共15页
基金
国家自然科学基金(51975373)。
文摘
为解决多加工特征交叉下的特征定位问题,提高复杂零件加工特征识别性能,提出实例分割框架下的加工特征识别方法Brep3pNet。首先,基于三维模型的边界表示,提取面点云、面邻接图等几何与拓扑数据,构建三维模型的图表示,利用点云学习网络以及图神经网络学习三维模型面级嵌入表示。其次,提出概率位置编码方法,引入位置先验信息将三维模型各面编码为与空间位置相关的三元高斯分布,基于Bhattacharyya核度量面间相似性,以实现加工特征的面级定位,生成候选实例。最后,设计得分网络用于预测实例生成质量,以此指导实例间的非极大抑制,去除冗余特征实例,获得最终加工特征识别结果。本研究在MFCAD、MFCAD++、MFInstSeg和合成的回转类零件数据集等4个多特征数据集上对所提方法进行评估。研究结果表明:Brep3pNet相较于其他先进方法具有更好的特征定位能力,可以通过轻量的模型参数实现最优的特征识别准确率,展现了所提方法在相交特征识别上的应用潜力。
关键词
加工特征识别
实例分割
点云
图神经网络
概率编码
Keywords
machining feature recognition
instance segmentation
point cloud
graph neural network
probabilistic embedding
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
雾化性能预测驱动的航空发动机燃油喷嘴选配
2
作者
程祥辉
胡志星
张亚辉
胡小锋
刘跃雄
机构
上海交通大学
机械与动力工程学院
中国航发南方工业有限公司
上海交通大学
海洋装备研究院
上海市
网络化
制造与
企业
信息化
重点
实验室
(
上海交通大学
)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期105-115,共11页
基金
国防基础科研项目(JCKY2021110B048)。
文摘
为减少航空发动机燃油喷嘴装配中的反复拆卸重装,提高一次装配成功率,提出了一种基于雾化性能预判的关键零部件选配方法。首先,基于喷嘴历史装配数据构建喷嘴几何精度-雾化性能实例库;然后,考虑到样本空间大小和喷嘴几何精度波动较大、一致性差的影响,采用自适应综合过采样方法对样本空间进行扩充,同时利用改进的K-means聚类算法对连续属性离散化处理;最后,通过关联规则挖掘算法建立几何精度与雾化性能之间的关联关系,并利用规则适应度评价方法量化每条规则的准确性,基于这些关联规则集构建喷嘴雾化性能预判模型,用于指导喷嘴装配。研究结果表明,利用某双油路离心喷嘴的旋流器和副喷口的装配数据进行验证,与决策树、支持向量机和人工神经网络等方法进行比较,本方法提出的喷嘴雾化性能预判模型的预测效果最好,预测精度高达98.33%。可以对不同零件组合后的喷嘴雾化性能进行有效预判,进而减少无效装配,提高喷嘴的装配效率。
关键词
燃油喷嘴
选配
关联规则挖掘
样本扩充
连续属性离散化
Keywords
fuel nozzle
selective assembly
association rules mining
sample expansion
continuous property discretization
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合图神经网络与概率编码的加工特征识别
赵显文
莫轩东
夏铭远
胡小锋
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
雾化性能预测驱动的航空发动机燃油喷嘴选配
程祥辉
胡志星
张亚辉
胡小锋
刘跃雄
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
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