JP2019091445A5 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019091445A5 JP2019091445A5 JP2018210718A JP2018210718A JP2019091445A5 JP 2019091445 A5 JP2019091445 A5 JP 2019091445A5 JP 2018210718 A JP2018210718 A JP 2018210718A JP 2018210718 A JP2018210718 A JP 2018210718A JP 2019091445 A5 JP2019091445 A5 JP 2019091445A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- mate
- cad model
- matchability
- neural network
- entity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Claims (12)
- 実世界のオブジェクトのコンピュータ支援設計(CAD)モデルにおける幾何学的エンティティ間のメイトを自動的に作成するコンピュータ実装方法であって、
コンピュータデータベースに格納されたCADモデルパーツに関する情報および関連するメイト情報にアクセスするステップと、
CADモデルパーツを複数のクラスタに分割するステップであり、各クラスタは類似のグローバル形状シグネチャを有するCADモデルパーツを含む、ステップと、
合致可能性プレディクタニューラルネットワークをクラスタの前記CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングするステップであり、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークは、CADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応答して合致可能性情報を提供するように構成される、ステップと、
2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別するようにメイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップと、
前記CADモデルに新しいパーツが追加されることに応じて、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定するステップと、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定するステップと、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するステップと
を含む、方法。 - パーツのエンティティに対するコンテキスチュアルシグネチャは、前記パーツ内のエンティティのコンテキスチュアル位置の数値表現である、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記コンテキスチュアルシグネチャは、前記エンティティの重心と前記パーツの周囲のバウンディングボックスのプレーンとの間の比率を計算することによって計算される、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- CADモデルパーツを複数のクラスタに分割するステップは、
前記コンピュータデータベース内の複数のパーツのそれぞれについて、前記パーツのグローバル形状シグネチャを計算するステップと、
前記パーツの前記グローバル形状シグネチャが閾値量内にある場合、複数のパーツをクラスタリングするステップと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、他のクラスタと比較して相対的に高い密度を有するクラスタの前記CADモデルパーツに対する前記合致可能性情報を用いて前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含み、前記クラスタの前記相対的に高い密度は、前記クラスタのパーツがCADモデルで頻繁に使用されることを示す、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、前記CADモデルパーツの全てのエンティティについての合致可能性情報を用いて前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、それぞれ異なるメイトタイプに対応する、複数の合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、(i)頻繁に使用されるパーツを含むクラスタの合致可能なエンティティ、および(ii)前記頻繁に使用されるパーツが合致するパーツのすべてのエンティティを使用して前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 少なくとも1つのメイトを自動的に追加するステップは、
前記CADモデルの前記他のパーツと合致可能な前記新しいパーツの多数のインスタンスを判定するステップと、
前記新しいパーツの前記多数のインスタンス数を作成するステップと、
前記新しいパーツのすべてのインスタンスのエンティティを前記CADモデルの前記他のパーツの異なるエンティティに合致させるステップと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 実世界のオブジェクトのコンピュータ支援設計(CAD)モデルおよび新しいパーツの幾何学的エンティティ間のメイトを自動的に作成するコンピュータ実装方法であって、
CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングされた合致可能性プレディクタニューラルネットワークにアクセスするステップであり、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークはCADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応じて、合致可能性情報を提供する、ステップと、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定するステップと、
トレーニングされたメイトタイププレディクタニューラルネットワークにアクセスして2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別するステップと、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定するステップと、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するステップと
を含む、方法。 - コンピュータ支援設計(CAD)システムであって、
CADモデルパーツに関する情報および関連するメイト情報を格納するように構成されるコンピュータデータベースと、
前記コンピュータデータベースに動作可能に結合されるプロセッサであり、
CADモデルパーツを複数のクラスタに分割し、各クラスタは類似のグローバル形状シグネチャを有するCADモデルパーツを含み、
合致可能性プレディクタニューラルネットワークをクラスタの前記CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングし、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークは、CADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応答して合致可能性情報を提供するように構成され、
2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別するようにメイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングし、
前記CADモデルに新しいパーツが追加されることに応じて、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定し、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定し、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するように構成されるプロセッサと
を備える、CADシステム。 - コンピュータ支援設計(CAD)システムであって、
CADモデルパーツに関する情報および関連するメイト情報を格納するように構成されるコンピュータデータベースと、
前記コンピュータデータベースに動作可能に結合されるプロセッサであり、
CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングされた合致可能性プレディクタニューラルネットワークにアクセスし、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークはCADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応じて、合致可能性情報を提供し、
新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定し、
トレーニングされたメイトタイププレディクタニューラルネットワークにアクセスして2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別し、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定し、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するように構成されるプロセッサと
を備える、CADシステム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/810,840 US11321605B2 (en) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | Automatic assembly mate creation for frequently-used components |
US15/810,840 | 2017-11-13 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019091445A JP2019091445A (ja) | 2019-06-13 |
JP2019091445A5 true JP2019091445A5 (ja) | 2021-10-28 |
JP7308606B2 JP7308606B2 (ja) | 2023-07-14 |
Family
ID=63965180
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018210718A Active JP7308606B2 (ja) | 2017-11-13 | 2018-11-08 | 頻繁に使用するパーツ用の自動アセンブリメイト作成 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11321605B2 (ja) |
EP (1) | EP3486812A1 (ja) |
JP (1) | JP7308606B2 (ja) |
CN (1) | CN109783839A (ja) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210064445A (ko) | 2019-11-25 | 2021-06-03 | 삼성전자주식회사 | 반도체 공정 시뮬레이션 시스템 및 그것의 시뮬레이션 방법 |
JP7393291B2 (ja) | 2020-04-24 | 2023-12-06 | 株式会社日立製作所 | 設計支援装置及び検索キー形状登録方法 |
US11790128B2 (en) * | 2020-08-03 | 2023-10-17 | Siemens Industry Software Inc. | Machine learning-based part determinations for computer-aided design (CAD) assemblies |
WO2022046329A1 (en) * | 2020-08-25 | 2022-03-03 | Siemens Industry Software Inc. | Machine learning-based generation of constraints for computer-aided design (cad) assemblies |
US11727173B2 (en) | 2020-12-16 | 2023-08-15 | Lendlease Digital IP Pty Limited | System and method for automatically generating an optimized building floor plate layout |
US20220253567A1 (en) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Method for Suggesting Mates for a User Selected Modeled Component |
CN112800690B (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-20 | 武汉大学 | 一种基于群智能优化算法下的水下折展机构参数优化方法 |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09179892A (ja) * | 1995-12-21 | 1997-07-11 | Hitachi Ltd | 設計方法及び設計支援装置 |
JP3593447B2 (ja) * | 1997-12-04 | 2004-11-24 | 株式会社日立製作所 | 設計支援方法および装置 |
US6473673B1 (en) * | 1999-05-24 | 2002-10-29 | Parametric Technology Corporation | Method and system for management of heterogeneous assemblies |
US7079990B2 (en) | 2001-02-08 | 2006-07-18 | Solidworks Corporation | Automated connections of computer-aided design components |
US6871108B2 (en) * | 2002-11-19 | 2005-03-22 | Qssolutions, Inc. | System and method for creating a representation of an assembly |
US20080141334A1 (en) * | 2006-12-12 | 2008-06-12 | Wicker James M | Method and Apparatus for Dissociating Binding Information from Objects to Enable Proper Rights Management |
US7688318B2 (en) | 2007-02-02 | 2010-03-30 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Reusable data constructs for a modeling system |
WO2009091571A1 (en) | 2008-01-17 | 2009-07-23 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Reducing the size of a model using visibility factors |
JP5018595B2 (ja) * | 2008-03-31 | 2012-09-05 | 富士通株式会社 | 関節認識プログラム、部品データ生成プログラム、関節認識装置、部品データ生成装置、関節認識方法、および部品データ生成方法 |
US8872820B2 (en) * | 2008-04-14 | 2014-10-28 | Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. | System and method for splitting faces on a solid model |
US8817028B2 (en) * | 2009-02-06 | 2014-08-26 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Creating dynamic sets to automatically arrange dimension annotations |
CN101906965B (zh) * | 2010-07-14 | 2011-12-21 | 中国矿业大学(北京) | Vr地质环境下的地层识别与分析方法 |
JP5797020B2 (ja) * | 2011-06-03 | 2015-10-21 | ジャパンマリンユナイテッド株式会社 | 艤装部品組付位置の採寸方法 |
EP2758140A1 (en) * | 2011-09-20 | 2014-07-30 | Brian Francis Mooney | Apparatus and method for analysing a golf swing |
US8645107B2 (en) | 2011-09-23 | 2014-02-04 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Automatic component insertion and constraint based on previous-use data |
US9383895B1 (en) * | 2012-05-05 | 2016-07-05 | F. Vinayak | Methods and systems for interactively producing shapes in three-dimensional space |
EP2717181A1 (en) * | 2012-10-08 | 2014-04-09 | Hexagon Technology Center GmbH | Method and system for virtual assembly of a structure |
CN103617329A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-03-05 | 西安工业大学 | 一种基于人工神经网络和虚拟装配的装配时间评价方法 |
EP3045992B1 (en) * | 2015-01-14 | 2020-10-14 | Hexagon Technology Center GmbH | Compensating for errors occurring in a production process |
CN105550389A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-05-04 | 徐工集团工程机械股份有限公司 | 一种产品模型的轻量化处理方法及装置 |
JP2017111658A (ja) | 2015-12-17 | 2017-06-22 | 株式会社日立製作所 | 設計支援装置 |
CN107256009B (zh) * | 2017-06-30 | 2019-08-02 | 武汉理工大学 | 一种基于深度学习的产品数字模型智能装配系统 |
-
2017
- 2017-11-13 US US15/810,840 patent/US11321605B2/en active Active
-
2018
- 2018-10-19 EP EP18201618.8A patent/EP3486812A1/en active Pending
- 2018-11-08 JP JP2018210718A patent/JP7308606B2/ja active Active
- 2018-11-13 CN CN201811343672.7A patent/CN109783839A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2019091445A5 (ja) | ||
US10713597B2 (en) | Systems and methods for preparing data for use by machine learning algorithms | |
CN104850633B (zh) | 一种基于手绘草图部件分割的三维模型检索系统及方法 | |
CN114048331A (zh) | 一种基于改进型kgat模型的知识图谱推荐方法及系统 | |
Sheftel et al. | The geometry of the P areto front in biological phenotype space | |
CN104574192B (zh) | 在多个社交网络中识别同一用户的方法及装置 | |
CN108804641A (zh) | 一种文本相似度的计算方法、装置、设备和存储介质 | |
JP2017073160A5 (ja) | ||
WO2023024407A1 (zh) | 基于相邻卷积的模型剪枝方法、装置及存储介质 | |
WO2020155300A1 (zh) | 一种模型预测方法及装置 | |
US20180137118A1 (en) | Querying A Database Based On A Parametric View Function | |
JP7308606B2 (ja) | 頻繁に使用するパーツ用の自動アセンブリメイト作成 | |
CN111144548A (zh) | 抽油机井工况的识别方法及装置 | |
CN110909125B (zh) | 推文级社会媒体谣言检测方法 | |
Chen et al. | A hybrid monkey search algorithm for clustering analysis | |
WO2016095068A1 (en) | Pedestrian detection apparatus and method | |
CN116882038A (zh) | 一种基于bim技术的机电施工方法及系统 | |
Lu et al. | Clustering by Sorting Potential Values (CSPV): A novel potential-based clustering method | |
CN104615722B (zh) | 基于密度搜索与快速划分的混合数据聚类方法 | |
CN107239477B (zh) | 一种融合空间相关性的地理数据支持向量回归方法 | |
JP2014006813A (ja) | 性能予測装置、性能予測方法、及びプログラム | |
CN108520015A (zh) | 一种用于创建可视化数据树的方法和装置 | |
WO2022127037A1 (zh) | 一种数据分类方法、装置及相关设备 | |
CN110334720A (zh) | 业务数据的特征提取方法、装置、服务器和存储介质 | |
JP2017120633A5 (ja) |