Автоматизированное проектирование сборок с пространственными допусками на основе интервального анализа



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Современные CAD системы имеют ряд серьёзных функциональных недостатков, связанных с отсутствием геометрического описания диапазона допустимых отклонений сборки и ее компонентов как неотъемлемой части её 3D модели, что не позволяет повысить производительность и эффективность проектирования. Это обусловлено проблемами математического представления сложной геометрии и связанных с ней вычислительных операций. Предложена архитектура CAD системы, позволяющая моделировать сборочные единицы с пространственными допусками на основе использования методов интервального анализа.

Об авторах

О В Яценко

Иркутский государственный технический университет

Email: zin_ina@mail.ru
к.т.н., доц; Иркутский государственный технический университет

Список литературы

  1. Moor R.E. Interval analysis, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1966, 328 p.
  2. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления.- М.: Мир, 1987. -356c.
  3. Шокин Ю.А. Интервальный анализ. - Новосибирск: Наука, 1981. - 112 с.
  4. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. - Новосибирск: Наука, 1986. - 204 с.
  5. Kreinovich V. Data processing beyond traditional Statistics: Applications of interval Computations. A brief Introduction. Proceeding of APIC-95, pp.130-138.
  6. Mudur S.P., Kopakar P.A. Interval methods for processing geometric objects. IEEE Computer Graphics and Application, 4(2): 7-17, February 1984.
  7. Sederberg T.W., Farouki R.T.: Approximation by Interval Bezier Curves, IEEE Computer
  8. Graphics and Applications 12 (5) (1992), pp. 87-95.
  9. Lin H., Liu L., and Wang G. Boundary Evaluation for Interval Bezier Curve, Computer-Aided Design 34 (9) (2002), pp. 637-646.
  10. Kearfott P.B., Xing Z. Rigorous computation of surface patch intersection curves, 1993, Dpt. of Mathematics Report, University of Southwestern Louisiana, 14 p.
  11. Schramm P. Intersection problems of parametric surfaces in CAGD. Computing, 53: 355-364, 1994.
  12. Sederberg T.W., Parry S.R. Comparison of three curve intersection algorithms. Computer-Aided Design, 18(1):58-63, 1986.
  13. Segal M. "Using Tolerances to Guarantee Valid Polyhedral Modeling Results", Computer Graphics, 24(4), August 1990, pp.105-114.
  14. Rao S.S. and Cao L.: Optimum Design of Mechanical Systems Involving Interval Parameters, ASME Journal of Mechanical Design 124 (2002), pp. 465-472.
  15. Rao S.S. and Berke L., "Analysis of uncertain structural systems using interval analysis", AIAA Journal, Vol.35, No.4, pp.727-735.
  16. Woo W., Rao S.S. Interval Approach for the Modeling of Tolerances and Clearances in Mechanism Analysis. Journal of Mechanical Design - July 2004 -Volume 126, Issue 4, pp. 581-592.
  17. Rao S., Wu W. Optimum tolerance allocation in mechanical assemblies using an interval method. Engineering Optimisation Volume 37, Number 3, April 2005, pp. 237-257(21).
  18. Mata N. A constraint solving-based approach to analyze 2D geometric problems with interval parometers. Proceedings of the sixth ACM symposium on Solid modeling and applications, Ann Arbor, Michigan, United States, 11 - 17pp., 2001.
  19. Desrochers A., Ghie W., Laperriere L. Application of a Unified Jacobian Torsor Model for Tolerance Analysis.Journal of Computing and Information Science in Engineering -March 2003 - Volume 3, Issue 1, pp. 2-14.
  20. Wang Y. Semantic tolerancing with generalized intervals, Computer-Aided Design & Applications, 4(1-4), 2007, 257-266.
  21. Журавлев Д.А., Яценко О.В. Метод дифференциальных матриц для описания отклонений деталей. // Повышение эксплуатационных свойств деталей машин технологическими методами: Сборник научных трудов. - Иркутск: Издательство ИрГТУ, 2000. -с. 82-86.
  22. Журавлев Д.А., Яценко О.В. Интервальный анализ собираемости деталей.// Повышение эксплуатационных свойств деталей машин технологическими методами: Сборник научных трудов. - Иркутск: Издательство ИрГТУ, 2000. -с. 60-68.
  23. Hyvonen E., De Pascale S. A new basis for spreadsheet computing: Interval Solver for Microsoft Excel. In Proceedings of 11th Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference, AAAI Press, Menlo Park, California, 1999, pp.102-112.
  24. Журавлев Д.А., Яценко О.В. Методы моделирования на основе переменных. //Управление технологическими процессами машиностроительного производства: Сборник научных трудов. - Иркутск: Издательство ИрГТУ, 1998. - с. 77-83.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Яценко О.В., 2008

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».