28、3D 复合材料预制件编织的计算方法

3D 复合材料预制件编织的计算方法

在建筑领域,硅管和纺织品的应用已经得到了探索。一些设计师尝试使用定制的针织管来构建复杂的建筑系统,还有人考虑将针织技术纺织品用作复杂混凝土外壳的轻质永久性模板。在本研究中,针织纺织品被用作纺织增强复合材料结构的净形预制件,它能减少材料浪费,还可局部定制材料密度、孔隙率和微观结构。然而,目前缺乏一种简单有效的工具,能将设计师的 3D 模型转化为机器的编织数据。当前纺织行业中,将任意 3D 形状或图案转化为编织信息的过程既费力又耗时,且高度依赖有经验的技术人员。因此,本研究旨在提供一种计算方法,实现设计师 3D 模型与机器编织信息之间的平滑转换。

现有技术

在从 3D 模型生成编织信息方面,已经提出了多种方法:
- Igarashi 等人 :引入了一个为 3D 圆形动物模型生成手工编织图案的系统。
- Yuksel 等人 :提出了一种用于针织服装的纱线级建模技术,Wu 等人进一步将其发展成一个能将任意 3D 网格转换为针织模型的全自动流程,但该流程不能保证结果可编织。
- Wu 等人 :通过引入移位路径连接相邻编织行和短行来创建形状变化,引入了可编织的针迹网格,但此方法要求用户具备一定的编织知识,且目前输入的几何形状并非任意的。
- McCann 等人 :展示了一个将形状基元自动转换为编织机低级指令的编译器,但该编译器不能直接将任意 3D 几何形状作为输入。
- Popescu 等人 :描述了一种将不可展曲面转换为 2D 编织图案的

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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