项目名称: 材料与加工敏感的形状分析与建模

项目编号: No.61572502

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 杨永亮

作者单位: 中国科学院自动化研究所

项目金额: 16万元

中文摘要: 近年来,随着加工技术(如三维打印,激光切割)的发展和普及,怎样从数字模型加工得到实际的物体得到越来越多研究者的关注,并且成为图形学领域新的研究热点。给定输入模型以及目标加工材料(例如三维打印机的打印材料),很多方法研究如何计算输入模型的近似表示来节省用料,同时保持模型物理特性(如抗压强度),但是形状和加工材料之间的内在联系却一直未被考虑。本项目对这一全新的课题进行研究,并考虑实际的加工需求和模型功能,生成可以被实用的模型。本项目对四个方面的关键科学问题进行研究:①基于几何形状的材料自动标定;②基于目标材料的模型合成;③模型部件装配方法的自动指定;④基于模型功能的结构分析与几何优化。主要的技术创新包括:①一组新的材料敏感的几何特征;②一个新的数据驱动的分析形状和材料联系的优化框架;③一个新的对实际加工进行分析和几何优化的方法。项目申请人在形状分析与几何优化方面有着深厚的研究背景和技术积累。

中文关键词: 形状分析;建模;采样;;

英文摘要: With recent advances of fabrication technologies (3D printing, laser cutting), how to bring digital models back to the real world has gained popularity. Given an input model and a target fabrication material (e.g., determined by 3D printer), several approaches have been proposed to compute a close approximation of the model by taking into account different aspects of the material, such as cost, strength, etc. However, the intrinsic relationship between shape and fabrication material remains unexplored. In this work, we shall investigate several fundamental research topics that correlate shape and material towards real fabrication, including (1) how to automatically infer fabrication material from geometry; (2) how to synthesize shape subject to a target material context; (3) how to conjoin parts for fabrication; and (4) how to refine parts to validate the fabricated object. The technical innovations are (1) a set of novel geometric features encoding the underlying fabrication materials (2) a novel data-driven optimization framework for joint geometry and material analysis (3) a novel fabrication analysis and optimization framework.

英文关键词: shape analysis;model;sampling;;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI 2022】299页PPT,NUS最全《自动合成》教程
专知会员服务
18+阅读 · 2022年3月17日
信息物理融合系统 (CPS)研究综述
专知会员服务
43+阅读 · 2022年3月14日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月16日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年4月23日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年4月3日
专知会员服务
68+阅读 · 2021年1月16日
【视频】几何数据嵌入表示学习,74页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2020年7月24日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
YOLOv5 深度可视化解析
CVer
26+阅读 · 2020年8月16日
【CPS】CPS应用案例集
产业智能官
81+阅读 · 2019年8月9日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
13+阅读 · 2018年8月18日
【学界】实景照片秒变新海诚风格漫画:清华大学提出CartoonGAN
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2018年6月20日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【AAAI 2022】299页PPT,NUS最全《自动合成》教程
专知会员服务
18+阅读 · 2022年3月17日
信息物理融合系统 (CPS)研究综述
专知会员服务
43+阅读 · 2022年3月14日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月16日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年4月23日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年4月3日
专知会员服务
68+阅读 · 2021年1月16日
【视频】几何数据嵌入表示学习,74页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2020年7月24日
相关资讯
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
YOLOv5 深度可视化解析
CVer
26+阅读 · 2020年8月16日
【CPS】CPS应用案例集
产业智能官
81+阅读 · 2019年8月9日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
13+阅读 · 2018年8月18日
【学界】实景照片秒变新海诚风格漫画:清华大学提出CartoonGAN
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2018年6月20日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员