- •Введение
- •1. Модели. Элементы моделей
- •2. Построение кривых
- •3. Построение поверхностей
- •4. Типы моделей
- •5. Полигональные сетки
- •6. Описание геометрических форм
- •6.1. Описание поверхностей. Параметрическое описание поверхностей
- •Эллипсоид
- •Xacoscos,
- •Общие случаи нормали к поверхности
- •Описание поверхностей неявными функциями
- •6.2. Поточечное описание поверхностей.
- •6.3. Синтез изображений методом обратной трассировки лучей
- •Система координат, применяемая в методе обратной трассировки лучей
- •6.4. Способы представления моделей геометрических объектов
- •6.5. Кривые и поверхности nurbs
- •7. Структура твердотельной модели
- •8. Синтез твердого тела по процедурному описанию
- •8.1 Векторная полигональная модель
- •8.2. Воксельная модель
- •8.3. Равномерная сетка
- •8.4. Неравномерная сетка. Изолинии
- •9. Преобразование моделей описания поверхности
- •10. Понятие кубических сплайнов
- •11. Интерполяция b-сплайнами
- •12. Выпуклые оболочки
- •Основные понятия и идеи
- •12.1. Метод обхода грэхема
- •12.2. Обход методом джарвиса
- •13. Геометрмческое моделирование криволинейных объек тов с использованием барицентрических координат
- •13.1. Линейная интерполяция и барицентрические координаты
- •13.1.1. Барицентрические координаты на прямой
- •13.1.2. Барицентрические координаты на плоскости
- •13.1.3. Барицентрические координаты в пространстве
- •13.2. Метод определения точек, инцидентных треугольной порции поверхности, по заданным локальным координатам
- •13.2.1. Алгоритм задания квадратичной параболы
- •13.2.2. Анализ алгоритма кастельжо для произвольной кривой
- •13.2.3. Обобщённый алгоритм для треугольной порции поверхности
- •13.3. Аппроксимация поверхностей обобщенными полиномами бернштейна
- •13.3.1. Свойства треугольной порции поверхности безье
- •13.3.2. Свойства обобщенных полиномов бернштейна
- •14. Особенности аппроксимации обводов параметрическими полиномами в форме бернштейна
- •14.1. Методы полиномиальной аппроксимации одномерных обводов
- •14.1.1. Общая постановка задачи аппроксимации дискретного набора данных
- •14.1.2. Аппроксимация обводов параметрическими полиномами
- •14.1.3. Аппроксимация обводов параметрическими полиномами бернштейна
- •14.2. Геометрические свойства производных полиномов бернштейна
- •14.2.1. Вычисление первой производной
- •14.2.2. Вычисление производных высшего порядка
- •14.3. Методы полиномиальной аппроксимации двумерных обводов
- •Метод тензорного произведения
- •Каркасный метод
- •14.3.3. Метод булевой суммы (поверхности Кунса)
- •15. Стандарты в графических системах сапр и современные растровые графические файлы
- •15.1. Графические системы класса 2d
- •15.2. Графические системы класса 3d
- •15.3. Стандарты обмена данными
- •16. Системы подготовки и выпуска конструкторско-технологической документации. Организация конструкторской подготовки производства
- •17. Графические диалоговые системы
- •17.1. Краткий обзор зарубежных cad-систем
- •Технологические модули в pt/Products. Интеграция процессов проектирования и изготовления
- •Работа со стандартными библиотеками посредством pt/LibraryAccess и pt/Library
- •17.2. Отечественные разработки
- •Компас 5
- •T-flex cad
- •Заключение
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
11. Интерполяция b-сплайнами
Чуть более сложный тип интерполяции – так называемая полиномиальная сплайн-интерполяция, или интерполяция B-сплайнами. В отличие от обычной сплайн-интерполяции, сшивка элементарных B-сплайнов производится не в точках (ti, хi), а в других точках, координаты которых обычно предлагается определить пользователю. Таким образом, требование равномерного следования узлов при интерполяции B-сплайнами отсутствует и ими можно приближать разрозненные данные.
Рис. 4. ИнтерполяцияB-сплайнами
Сплайны могут быть полиномами первой, второй или третьей степени (линейные, квадратичные или кубические). Применяется интерполяция B-сплайнами точно так же, как и обычная сплайн-интерполяция, различие состоит только в определении вспомогательной функции коэффициентов сплайна.
NURBS
Вышерассмотренные методы достаточно просто обобщаются на случай аппроксимации двумерных обводов. Для конструирования криволинейных поверхностей с помощью стандартных параметрических полиномов, полиномов Бернштейна и NURBS в современных системах геометрического моделирования применяют три основных метода:
- тензорного произведения (tensor product surfaces);
- каркасный (lofting surfaces);
- булевой суммы (transfinitemethod).
При этом рациональные параметрические кривые Безье являются частным случаем NURBS.
Обобщение методов Безье и B-сплайнов в начале 70-х годов позволило получить одно из мощнейших и универсальных средств геометрического моделирования криволинейных обводов – NURBS- технологию (Non-Uniform,RationalB-Spline) – неравномерный рациональныйB-сплайн. Базовая геометрическая фигура (геометрический примитив) используется для описания кривых поверхностей.
На сегодняшний день существует множество способов описания геометрических объектов. Однако с точки зрения соотношения возможностей и затрат вычислительных ресурсов самым мощным инструментом является так называемое NURBS(Non-UniformRational,B-Splines) моделирование. В основе методаNURBSлежит описание объектов с помощью так называемых рациональных полиномиальных функций. Этот подход дает максимальную экономию вычислительных ресурсов и абсолютную гибкость в создании объектов произвольной формы.
Модели NURBS создаются из нескольких кривых. При этом для настройки искривления достаточно изменить собственный вес вершин и определить сплайны. Поверхности, построенные на основе NURBS-кривых, называют NURBS-объектами. Они выглядят плавными и сглаженными, легко поддаются редактированию. Просчет таких моделей является более ускоренным, чем традиционных полигональных сетей.
12. Выпуклые оболочки
Задача вычисления (построения) выпуклой оболочки не только является центральной в целом ряде приложений, но и позволяет разрешить ряд вопросов вычислительной геометрии, на первый взгляд не связанных с ней. Построение выпуклой оболочки конечного множества точек, особенно в случае точек на плоскости, уже довольно широко и глубоко исследовано и имеет приложения, например, в распознавании образов [Akl,Toussaint (1978);Duda,Hart (1973)],обработке изображений [Rosenfeld (1969)],а также в задаче раскроя и компоновки материала [Freeman (1974);Sklansky (1972);Freeman-Shapira(1975)].