CN108491628B - 产品设计需求驱动的三维cad装配模型聚类及检索方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法：建立三维装配模型的属性邻接图；考虑装配模型中零件与装配关系的多源属性信息，进行三维CAD装配模型相似度评价；以模型库中装配模型的相似度为基础，建立模型库中三维装配模型聚类的加权网络模型，给出一种改进的社区发现算法实现装配模型的聚类；为装配模型聚类空间设置索引模型，实现基于模型聚类的CAD装配模型检索。该方法具有较高的柔性，易于实施，适用于模型库中三维装配模型的聚类及检索。

Description

产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法

技术领域

本发明涉及三维CAD装配模型设计重用领域，具体为一种产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法。

背景技术

随着三维CAD软件在工业领域的广泛应用，企业积累了大量的三维装配体CAD模型，装配模型作为产品设计结果的载体，蕴含着丰富的设计意图、功能语义及设计经验等知识；它们是企业新产品开发时，可借鉴、重用的重要知识资源。三维CAD装配模型检索已成为模型检索的研究热点问题。

目前，三维CAD装配模型方法主要是利用“模型”检索“模型”，即通过直接输入一个待检索的三维模型，检索模型库中与之相似的三维装配模型。然而在三维CAD模型重用时，仅仅通过模型底层的拓扑与几何信息检索CAD装配模型，已无法满足工程设计人员的需求。特别是在产品设计初级阶段，产品的“模型”信息未知，仅存在产品设计需求信息，设计人员更关注的是如何利用产品设计需求信息，查寻能实现特定功能的CAD装配模型。在产品设计阶段，设计人员会更多关注装配模型的高层语义信息。因此，利用装配模型中的多源属性等信息，实现装配模型的聚类与检索，能够快速理解、发现相似三维CAD装配模型中所蕴含的一些潜在信息，如异构同功的外形结构或配合关系、频繁使用的局部设计结构等，对三维装配模型的设计重用具有重要意义。

三维CAD装配模型的聚类有别于传统的零件模型聚类问题。主要原因是：由于装配模型自身的结构特性，模型库中不同装配模型间的零件数量、装配约束信息及功能信息数量存在差异，进而导致在装配模型聚类过程中不仅需要考虑多维三维装配模型数据特征数量，还要考虑装配模型间多维特征间的动态匹配问题。

发明内容

本发明的目的是针对复杂三维CAD装配模型检索与重用效率低的现状，提出一种产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法：建立三维装配模型的属性邻接图；考虑装配模型中零件与装配关系的多源属性信息，进行三维CAD装配模型相似度评价；以模型库中装配模型的相似度为基础，建立模型库中三维装配模型聚类的加权网络模型，给出一种改进的社区发现算法实现装配模型的聚类；为装配模型聚类空间设置索引模型，实现基于模型聚类的CAD装配模型检索。该方法具有较高的柔性，易于实施，适用于模型库中三维装配模型的聚类及检索。

本发明的技术方案为：

所述一种产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：根据三维CAD装配模型信息建立对应的属性邻接图G₁：其中G₁＝{V,E,VS,ES}，V为三维CAD装配模型中的装配零件集合，E为装配零件之间连接关系集合，VS为装配零件集合V中所有装配零件的属性信息集合，ES为装配零件连接关系集合E中所有连接关系的属性信息集合；

步骤2：采用以下步骤从零件信息、装配关系2个层面进行三维CAD装配模型的多源属性相似度评价：

步骤2.1：装配零件的多源属性相似度评价：

设定进行装配零件多源属性相似度评价的多源属性集；根据设定的多源属性集利用公式

进行零件的多源属性相似度计算；其中sim_attribute(qⁱ,p^j)为三维CAD装配模型Q中装配零件i与三维CAD装配模型P中装配零件j的多源属性相似度；α_t为多源属性集中第t个属性在零件相似性中所占的权重，T为多源属性集中元素个数；

为三维CAD装配模型Q中装配零件i的第t个属性与三维CAD装配模型P中装配零件j的第t个属性的相似度；

步骤2.2：装配关系的多源属性相似度评价：所述装配关系体现零件间的连接拓扑信息，装配关系包括零件接触面对、接触面数量、连接类型、零件自由度属性信息；

利用公式

进行装配关系相似度计算，其中，sim_relationship(qⁱ,p^j)为装配模型Q中装配零件i与装配体模型P中装配零件j的装配关系的多源属性相似度；

为装配模型Q中装配零件i与装配模型P中装配零件j的装配关系的第h个属性相似度；β_h为装配关系的多源属性集中第h个属性在装配关系相似度中所占的权重，H为装配关系的多源属性集的元素个数；

步骤2.3：装配模型的相似度综合评价：装配模型的相似度综合评价包含装配零件的综合相似度计算与装配零件的最佳匹配：

步骤2.3.1：采用公式

sim(qⁱ,p^j)＝sim_attribute(qⁱ,p^j)·w₁+sim_relationship(qⁱ,p^j)·w₂

计算装配零件的综合相似度sim(qⁱ,p^j)，其中，w₁、w₂分别表示装配零件的多源属性相似度及装配关系多源属性相似度所占的权重；

步骤2.3.2：装配零件的最佳匹配：采用基于赋权二分图的最优匹配求解得到装配模型Q中所有装配零件与装配模型P中所有装配零件的最佳零件匹配对，使得装配零件对之间的相似度之和最大；

步骤2.3.3：装配模型的相似度计算：

装配模型Q与装配模型P的相似度sim(Q,P)利用公式

计算，其中l(qⁱ,p^j)∈L₀表示装配模型Q中装配零件i与装配模型中装配零件j为最优的匹配关系，a，b分别为装配模型Q与P的零件数量，L₀为步骤2.3.2得到二分图中装配零件节点的最优匹配M对应的边集；

步骤3：建立三维CAD装配模型的聚类模型：将装配模型看作加权网络中的节点，装配模型间的相似度作为节点间的权重，建立装配模型聚类的加权网络模型G₂＝{K,M,W}；其中K为加权网络的节点集合，表示模型库中的装配模型；M为网络的边集合，表示装配模型的相似关系；W为网络中边的权重集合，表示三维CAD装配模型间的相似度；

步骤4：采用基于社区发现的装配模型聚类算法实现模型库中三维装配模型的聚类：

步骤4.1：将加权网络模型G₂中n个节点划分为n个独立的社区结构，n为模型库中装配模型个数，令模块度Q＝0；

步骤4.2：计算加权网络模型G₂中边的总权重ω，以及每个社区结构中节点的边权重k_i、边的总权重ω_ij；

步骤4.3：依次两两合并具有边邻接关系的社区结构，并利用公式

计算合并后模块度增量ΔQ；其中C_i表示节点i所属于的社区结构，若C_i与C_j相同，则σ(C_i,C_j)＝1，否则σ(C_i,C_j)＝0；

步骤4.4：选取模块度增量ΔQ最大的社区结构对，将两社区结构合为一个社区结构，社区结构总数n＝n-1；

步骤4.5：更新合并后的网络为新的加权网络模型G₂，并利用公式

计算此时G₂的模块度Q；

步骤4.6：判断社区结构数量n，若n>1,则执行步骤4.2-步骤4.5；若n＝1；则进入步骤5；

步骤5：选取模块度Q函数中最大值所对应的社区结构为最佳聚类结果；此时对应的社区结构个数为装配模型的聚类个数，每个社区结构为每一个装配模型子空间；

步骤6：进行基于聚类的装配模型检索：

步骤6.1：利用步骤2至步骤5将模型库中的装配模型划分为m个模型聚类空间C＝{C₁,C₂,C₃,..,C_m}；

步骤6.2：装配模型聚类空间建立对应的索引模型，所述索引模型为装配模型聚类空间中具有最大度节点的装配模型；

步骤6.3：将产品设计需要的待查询模型信息与模型库中的索引模型进行相似度比较，找到相似度最高的索引模型，利用索引模型定位到满足检索需求的装配模型聚类空间；在该装配模型聚类空间内进行相似度计算，根据设定的相似度阈值，输出相似度大于该阈值的装配模型。

有益效果

本发明提出的产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法具有较高的柔性，易于实施，适用于模型库中三维装配模型的聚类及检索。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1模型库中装配模型聚类树示意图。

图2社区发现模块度Q函数。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本实施例为模型库包含502个三维装配模型，大部分来自工程网站下载与三维模型库。

本实施例中的一种产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法，包括以下步骤：

步骤1：根据三维CAD装配模型信息建立对应的属性邻接图G₁：其中G₁＝{V,E,VS,ES}，V为三维CAD装配模型中的装配零件集合，E为装配零件之间连接关系集合，VS为装配零件集合V中所有装配零件的属性信息集合，ES为装配零件连接关系集合E中所有连接关系的属性信息集合。

步骤2：三维CAD装配模型的相似度评价。主要采用以下步骤从零件信息、装配关系2个层面进行三维CAD装配模型的多源属性相似度评价。

步骤2.1：装配零件的多源属性相似度评价。

设定进行装配零件多源属性相似度评价的多源属性集；根据设定的多源属性集利用公式

进行零件的多源属性相似度计算；其中sim_attribute(qⁱ,p^j)为三维CAD装配模型Q中装配零件i与三维CAD装配模型P中装配零件j的多源属性相似度；α_t为多源属性集中第t个属性在零件相似性中所占的权重，T为多源属性集中元素个数；

为三维CAD装配模型Q中装配零件i的第t个属性与三维CAD装配模型P中装配零件j的第t个属性的相似度。

步骤2.2：装配关系的多源属性相似度评价。所述装配关系体现零件间的连接拓扑信息，装配关系包括零件接触面对、接触面数量、连接类型、零件自由度属性信息。

利用公式

进行装配关系相似度计算，其中，sim_relationship(qⁱ,p^j)为装配模型Q中装配零件i与装配体模型P中装配零件j的装配关系的多源属性相似度；

为装配模型Q中装配零件i与装配模型P中装配零件j的装配关系的第h个属性相似度；β_h为装配关系的多源属性集中第h个属性在装配关系相似度中所占的权重，H为装配关系的多源属性集的元素个数。

步骤2.3：装配模型的相似度综合评价：装配模型的相似度综合评价包含装配零件的综合相似度计算与装配零件的最佳匹配。

步骤2.3.1：采用公式

sim(qⁱ,p^j)＝sim_attribute(qⁱ,p^j)·w₁+sim_relationship(qⁱ,p^j)·w₂

计算装配零件的综合相似度sim(qⁱ,p^j)，其中，w₁、w₂分别表示装配零件的多源属性相似度及装配关系多源属性相似度所占的权重。

步骤2.3.2：装配零件的最佳匹配：找出装配模型Q中所有装配零件与装配模型P中所有装配零件的最佳零件匹配对，使得装配零件对之间的相似度之和最大，该问题可转化为赋权二分图的最优匹配问题，采用Kuhn-Munkres算法计算。

步骤2.3.3：装配模型的相似度计算：

装配模型Q与装配模型P的相似度sim(Q,P)利用公式

计算，其中l(qⁱ,p^j)∈L₀表示装配模型Q中装配零件i与装配模型中装配零件j为最优的匹配关系，a，b分别为装配模型Q与P的零件数量，L₀为步骤2.3.2得到二分图中装配零件节点的最优匹配M对应的边集。

步骤3：建立三维CAD装配模型的聚类模型。将装配模型看作加权网络中的节点，装配模型间的相似度作为节点间的权重，建立装配模型聚类的加权网络模型G₂＝{K,M,W}；其中K为加权网络的节点集合，表示模型库中的装配模型；M为网络的边集合，表示装配模型的相似关系；W为网络中边的权重集合，表示三维CAD装配模型间的相似度。

步骤4：采用基于社区发现的装配模型聚类算法实现模型库中三维装配模型的聚类。利用社区发现算法可以将网络划分为不同的社区结构，每个社区结构对应着装配模型聚类子空间；将改进的Fast Neman算法用于加权网络社区发现，实现模型库中三维装配模型的聚类。

步骤4.1：将加权网络模型G₂中n个节点划分为n个独立的社区结构，n为模型库中装配模型个数，令模块度Q＝0；

步骤4.2：计算加权网络模型G₂中边的总权重ω，以及每个社区结构中节点的边权重k_i、边的总权重ω_ij；

步骤4.3：依次两两合并具有边邻接关系的社区结构，并利用公式

计算合并后模块度增量ΔQ；其中C_i表示节点i所属于的社区结构，若C_i与C_j相同，则σ(C_i,C_j)＝1，否则σ(C_i,C_j)＝0；

步骤4.4：选取模块度增量ΔQ最大的社区结构对，将两社区结构合为一个社区结构，社区结构总数n＝n-1；

步骤4.5：更新合并后的网络为新的加权网络模型G₂，并利用公式

计算此时G₂的模块度Q；

步骤4.6：判断社区结构数量n，若n>1,则执行步骤4.2-步骤4.5；若n＝1；则进入步骤5。

步骤5：选取模块度Q函数中最大值所对应的社区结构为最佳聚类结果；此时对应的社区结构个数为装配模型的聚类个数，每个社区结构为每一个装配模型子空间；

步骤6：进行基于聚类的装配模型检索：

步骤6.1：利用步骤2至步骤5将模型库中的装配模型划分为m个模型聚类空间C＝{C₁,C₂,C₃,..,C_m}；

步骤6.2：装配模型聚类空间建立对应的索引模型，所述索引模型其实质为该社区结构(聚类空间)中具有代表性的典型装配模型，所以索引模型为装配模型聚类空间中具有最大度节点的装配模型；

步骤6.3：将产品设计需要的待查询模型信息与模型库中的索引模型进行相似度比较，找到相似度最高的索引模型，利用索引模型定位到满足检索需求的装配模型聚类空间；在该装配模型聚类空间内进行相似度计算，根据设定的相似度阈值，输出相似度大于该阈值的装配模型。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (1)

1.一种产品设计需求驱动的三维CAD装配模型聚类及检索方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：根据三维CAD装配模型信息建立对应的属性邻接图G₁：其中G₁＝{V,E,VS,ES}，V为三维CAD装配模型中的装配零件集合，E为装配零件之间连接关系集合，VS为装配零件集合V中所有装配零件的属性信息集合，ES为装配零件连接关系集合E中所有连接关系的属性信息集合；

步骤2：采用以下步骤从零件信息、装配关系2个层面进行三维CAD装配模型的多源属性相似度评价：

步骤2.1：装配零件的多源属性相似度评价：

设定进行装配零件多源属性相似度评价的多源属性集；根据设定的多源属性集利用公式

进行零件的多源属性相似度计算；其中sim_attribute(qⁱ,p^j)为三维CAD装配模型Q中装配零件i与三维CAD装配模型P中装配零件j的多源属性相似度；α_t为多源属性集中第t个属性在零件相似性中所占的权重，T为多源属性集中元素个数；

为三维CAD装配模型Q中装配零件i的第t个属性与三维CAD装配模型P中装配零件j的第t个属性的相似度；

步骤2.2：装配关系的多源属性相似度评价：所述装配关系体现零件间的连接拓扑信息，装配关系包括零件接触面对、接触面数量、连接类型、零件自由度属性信息；

利用公式

进行装配关系相似度计算，其中，sim_relationship(qⁱ,p^j)为装配模型Q中装配零件i与装配体模型P中装配零件j的装配关系的多源属性相似度；

为装配模型Q中装配零件i与装配模型P中装配零件j的装配关系的第h个属性相似度；β_h为装配关系的多源属性集中第h个属性在装配关系相似度中所占的权重，H为装配关系的多源属性集的元素个数；

步骤2.3：装配模型的相似度综合评价：装配模型的相似度综合评价包含装配零件的综合相似度计算与装配零件的最佳匹配：

步骤2.3.1：采用公式

sim(qⁱ,p^j)＝sim_attribute(qⁱ,p^j)·w₁+sim_relationship(qⁱ,p^j)·w₂

计算装配零件的综合相似度sim(qⁱ,p^j)，其中，w₁、w₂分别表示装配零件的多源属性相似度及装配关系多源属性相似度所占的权重；

步骤2.3.2：装配零件的最佳匹配：采用基于赋权二分图的最优匹配求解得到装配模型Q中所有装配零件与装配模型P中所有装配零件的最佳零件匹配对，使得装配零件对之间的相似度之和最大；

步骤2.3.3：装配模型的相似度计算：

装配模型Q与装配模型P的相似度sim(Q,P)利用公式

计算，其中l(qⁱ,p^j)∈L₀表示装配模型Q中装配零件i与装配模型中装配零件j为最优的匹配关系，a，b分别为装配模型Q与P的零件数量，L₀为步骤2.3.2得到二分图中装配零件节点的最优匹配M对应的边集；

步骤3：建立三维CAD装配模型的聚类模型：将装配模型看作加权网络中的节点，装配模型间的相似度作为节点间的权重，建立装配模型聚类的加权网络模型G₂＝{K,M,W}；其中K为加权网络的节点集合，表示模型库中的装配模型；M为网络的边集合，表示装配模型的相似关系；W为网络中边的权重集合，表示三维CAD装配模型间的相似度；

步骤4：采用基于社区发现的装配模型聚类算法实现模型库中三维装配模型的聚类：

步骤4.1：将加权网络模型G₂中n个节点划分为n个独立的社区结构，n为模型库中装配模型个数，令模块度B＝0；

步骤4.2：计算加权网络模型G₂中边的总权重ω，以及每个社区结构中节点的边权重k_i、边的总权重ω_ij；

步骤4.3：依次两两合并具有边邻接关系的社区结构，并利用公式

计算合并后模块度增量ΔB；其中C_i表示节点i所属于的社区结构，若C_i与C_j相同，则σ(C_i,C_j)＝1，否则σ(C_i,C_j)＝0；

步骤4.4：选取模块度增量ΔB最大的社区结构对，将两社区结构合为一个社区结构，社区结构总数n＝n-1；

步骤4.5：更新合并后的网络为新的加权网络模型G₂，并利用公式

计算此时G₂的模块度B；

步骤4.6：判断社区结构数量n，若n>1,则执行步骤4.2-步骤4.5；若n＝1；则进入步骤5；

步骤5：选取模块度B函数中最大值所对应的社区结构为最佳聚类结果；此时对应的社区结构个数为装配模型的聚类个数，每个社区结构为每一个装配模型子空间；

步骤6：进行基于聚类的装配模型检索：

步骤6.1：利用步骤2至步骤5将模型库中的装配模型划分为m个模型聚类空间；

步骤6.2：装配模型聚类空间建立对应的索引模型，所述索引模型为装配模型聚类空间中具有最大度节点的装配模型；

步骤6.3：将产品设计需要的待查询模型信息与模型库中的索引模型进行相似度比较，找到相似度最高的索引模型，利用索引模型定位到满足检索需求的装配模型聚类空间；在该装配模型聚类空间内进行相似度计算，根据设定的相似度阈值，输出相似度大于该阈值的装配模型。

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