从实物到数字模型-三维扫描逆向建模

三维扫描逆向建模技术正逐渐成为现代工业设计、文物保护、医疗等领域的重要工具。

三维扫描,是通过先进三维扫描技术获取产品和物体的形面三维数据,建立实物的三维图档,满足各种实物3D模型数据获取、三维数字化展示、3D多媒体开发、三维数字化存档、逆向设计、产品开发、直接3D打印制造或辅助加工制造等一系列的应用。

三维扫描逆向建模工作原理

逆向设计跟正向设计流程不同,它是对己有产品原型进行分析、改进和再创造的过程。通过先进的数字测量手段反向获取产品的外形数据,然后利用各种造型软件由点云数据重构出该产品的CAD模型。逆向工程的辅助设计建构可以缩短产品的设计、开发周期,加快产品更新换代速度,降低企业开发新产品的成本与风险。

三维扫描逆向建模应用:

1. 文物保护与数字化展示:三维扫描逆向建模技术在文化遗产保护领域发挥着重要作用。通过扫描古代文物和建筑遗址,研究人员能够获取精确的三维数据,为文物修复、复制和数字化展示提供支持。

2. 医疗领域:通过扫描人体或关节数据,根据扫描获取的数据进行设计出人体矫形器、康复辅具

3. 工业设计:逆向工程使得工程师能够从现有产品或部件创建数字模型,这些模型可以作为新设计的基础,加速产品开发过程并提高产品质量。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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