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申请/专利权人：江西省科学院能源研究所;清华大学

摘要：本发明涉及一种面向家具设计的三维模型离散化方法及电子设备。该方法将基于B‑Rep表示的家具模型构建为图并进行自适应体素化；然后按节点参数由小到大对图中所有节点进行排序，得到节点序列，将每个节点对应的网格作为边界网格分别进行表面迭代和内部迭代，并将迭代的平均差向量通过图的节点传播到相邻节点；最后判断是否满足精度要求。本发明可将基于B‑Rep表示的家具模型转化为基于四面体的离散化表示，以此支持家具的人因工程分析，具有广阔的应用前景。

主权项：1.一种面向家具设计的三维模型离散化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将基于B-Rep表示的家具模型的每个实体作为一个家具组件，每个实体表示为图的一个节点，图的边表示实体间相连，根据实体间的连接关系构建图；S2.将每个实体通过中轴表示法进行中轴表示，基于中轴表示进行自适应体素化；S3.按节点参数由小到大对图中所有节点进行排序，得到节点序列，将每个节点对应的网格作为边界网格分别进行表面迭代和内部迭代，并将迭代的平均差向量通过图的节点传播到相邻节点；S4.对每次内部迭代得到的当前离散结果的每个节点计算其精度，判断是否满足精度要求，如不满足精度要求则下一轮表面迭代和内部迭代，如果满足精度要求则将当前节点从图中移除，同时移除与该节点连接的所有边，判断是否还有其他节点，如果图中还有其他节点，则从步骤S3开始进行下一轮迭代，直到图中没有任何节点，离散化完成；表面迭代过程为：根据提取体素或四面体网格的边界网格，对边界网格进行若干次细分以生成逼近曲面；记次细分后生成的细分网格为；分别记边界网格和给定三角网格的网格顶点为控制顶点和数据点；在每次迭代中，将三维空间中的控制顶点映射到特征空间，寻找数据点在特征空间上与细分网格表面距离最近的顶点，并计算数据点与顶点的差向量，是细分网格上的顶点，由边界网格上的控制顶点线性组合表示，将加权的差向量分配到控制顶点上；接着，对每个控制顶点，将分配的差向量取加权平均得到平均差向量；最后，将平均差向量加到控制顶点上，生成新边界网格的控制顶点；内部迭代过程为：根据内部顶点与边界的连接关系分层，并从边界开始逐层移动顶点；控制顶点的一环邻域的内部顶点分为第一层；其余内部顶点中，与第一层顶点一环邻接的内部顶点为第二层，以此类推；然后，固定控制顶点的位置，第一层内部顶点按照给定平均差向量操作移动到新位置，同时确保移动在可行域内进行，接下来，固定第一层内部顶点的位置，移动第二层内部顶点的位置，以此类推，直到所有层次的顶点都被移动；此过程迭代进行，直至顶点移动距离与包围盒对角线比值小于预设阀值；为确保四面体网格有效性，每一步迭代需要限制在可行域中；每个内部顶点邻接于若干四面体，顶点的移动会影响邻接四面体网格的有向体积；为了使顶点邻接四面体网格的有向体积的符号保持不变，顶点的移动应限定在顶点所对的平面的同一侧，即所有邻接四面体网格围成的多面体内。

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