为了获取型面复杂且具有配合精度要求的气缸盖罩实体化模型,对其实体模型重建方法进行了研究。首先利用Geomagic Wrap软件对气缸盖罩外形点云数据进行数据处理,再运用MEA-BP神经网络遗传算法对跨面孔洞进行修补,然后利用正逆向软件Geomagic Design X对气缸盖罩进行模型重建,最后利用计算机辅助检测软件Geomagic Control X对重构实体模型与点云进行精度检测。通过对气缸盖罩的逆向建模,探索出快速准确地还原气缸盖罩实体模型的方法,对将来同类零件的模型重建具有借鉴作用。

为了获取某型面复杂且具有配合精度要求的链轨节实体模型,对其实体模型重构方法进行研究。运用遗传算法优化的BP神经网络修补点云孔洞,通过精确曲面创建得到的链轨节实体模型不能满足销轴孔和螺栓孔的配合精度要求。提出了在Geomagic Design X软件中,基于面片草图拟合约束对精度要求较高的两类孔进行参数化修正,完成该链轨节实体模型重构。通过分析点云数据与实体模型的偏差,验证了利用该建模方法能够获得满足精度要求的链轨节实体模型,对具有相似特征零件的模型重构具有借鉴意义。

为获取多深孔特征汽车端盖的实体化模型,对其模型重构方法进行研究。运用Geomagic Wrap完成点云数据的精简和噪点的去除,应用GA-BP算法对跨面点云孔洞修补。利用Geomagic Design X的正逆向结合设计功能,截取深孔特征处的轮廓;基于点云的自动特征识别进行参数化修正,运用正向设计命令完成实体模型的重构。采用Geomagic Control X软件对实体模型与原始点云数据的偏差进行分析,验证了该建模思路能够获得满足精度要求的汽车端盖实体模型,对具有相似情况的零件模型重构提供了参考。

在难以利用软件成功修补复杂型面的较大漏洞情况下，为了获得精确和完整复杂型面零件点云的三维模型，应用BP和RBF神经网络对精度要求高的挖掘机斗齿内腔人为漏洞修补，误差对比分析表示，BP修补效果较RBF更佳。考虑到工程实际中应用，精度要求和效率上，以复杂型面点云机架为例，实验表明，BP算法取得了很好的修补效果，该修补方法在漏洞修补上比软件修补和RBF修补效果好且效率高，为后续复杂型面点云数据处理提供了参考依据。

介绍了昆明世博园动态建筑的观众席雨蓬开启机构及其锁紧固定装置分析了其液压驱动系统的工作原理及其软硬件控制结构.该工程现已投入使用经实际运行证明基于PLC和液压控制的动态建筑驱动系统具有较高的实时性和可靠性能够确保整个观众席雨蓬系统平稳、安全地运行.