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J-GLOBAL ID：201902258527474810   整理番号：19A2396880

局所形状記述子と機械学習を用いたソリッドモデルからのFEMメッシュ生成向け形状特徴の抽出・分類

著者 (4件)： 高石一平 (北大) ,  金井理 (北大) ,  伊達宏昭 (北大) ,  高嶋英厳 (AIS北海道)
資料名： 精密工学会大会学術講演会講演論文集  (精密工学会大会シンポジウム資料集)
巻： 2019  号： 春季(Web)  ページ： 107-108(J-STAGE)  発行年： 2019年09月04日 
JST資料番号： Y0914A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,形状特徴に応じたFEMメッシュ分割支援のために,鋳鍛造部品の表面三角形メッシュモデル上からボスやリブなどの形状特徴を自動抽出し,特徴部のクラス分類を行う方法の開発を目的とする.本報では,手動で抽出済の形状特徴となったボス,リブ,その他の3クラスのメッシュモデルを分類する手法を局所形状記述子と機械学習を用いて開発し,その性能評価を行った.また,部品のメッシュモデル上から特徴部を自動抽出する手法を提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： 鋳物 ,  鍛造品 ,  3Dソリッドモデル ,  *有限要素法 ,  *要素分割 ,  ボス ,  機械要素 ,  補強部材 ,  *形態 ,  機械学習 ,  統制索引語 ,  *抽出 ,  自動化 ,  *分類 ,  性能評価 ,  リブ【補強部材】 ,  メッシュモデル ,  改変
準シソーラス用語： *形状特徴 ,  自動抽出

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (5件)：

• Jiing-Yih Lai ら, “Recognition of depression and protrusion features on B-rep models based on virtual loops′′, Computer-Aided Design & Applications, 13(1), pp.95-107, 2016.
• Yong Lu ら, “Feature based hex meshing methodology: feature recognition and volume decomposition”, Computer-Aided Design, 33(3), pp.221-232, 2001.
• Radu Bogdan Rusu, “Semantic 3D Object Maps for Everyday Robot Manipulation”, Springer, pp.33-60, 2013.
• Guillaume Lavoué, “Bag of Words and Local Spectral Descriptor for 3D Partial Shape Retrieval”, 3DOR '11 Proceedings of the 4th Eurographics conference on 3D Object Retrieval, pp.41-48, 2011.
• Yi Liu ら,“Thickness histogram and statistical harmonic representation for 3D model retrieval”, Proceedings. 2nd International Symposium on 3D Data Processing, Visualization and Transmission, 3DPVT 2004., pp.896-903, 2004

タイトルに関連する用語 (7件)： 形状記述子 ,  機械学習 ,  ソリッドモデル ,  FEM ,  メッシュ生成 ,  形状特徴 ,  分類