基于桁架结构的3D打印轻量化模型生成研究

发布时间：2017-03-21 13:08

  本文关键词：基于桁架结构的3D打印轻量化模型生成研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：3D打印技术正处于快速发展阶段。目前,3D打印领域的研究方向主要集中在技术应用上,在模型轻量化方面的研究较少。然而,模型轻量化是减少3D打印耗材成本的关键,间接影响3D打印技术的推广。为此,本文提出基于桁架的模型轻量化方案。模型轻量化方案主要包括模型抽壳、桁架生成和切片轮廓提取三个步骤。第一章,阐述论文的课题背景和研究意义,介绍国内外在3D打印领域的研究现状,介绍STL文件格式,重点介绍STL模型抽壳算法和桁架生成的研究现状。研究模型轻量化方案、模型抽壳算法和桁架生成算法。提出本文的研究内容和框架。第二章,研究STL模型的抽壳算法。介绍LDNIs (Layer Depth Normal Images)模型数据结构。介绍模型切片算法的研究现状,指出现有算法的不足,在此基础上,提出基于拓扑网的模型切片算法。切片算法由拓扑网建立算法和切片算法两部分组成。研究模型的抽壳算法,分析现有模型抽壳算法的优缺点,在此基础上,结合LDNIs布尔运算效率高的特点,提出基于LDNIs的模型抽壳算法。在提出的抽壳算法中,根据模型表面信息,双向偏置模型首先被建立。之后,双向偏置模型与原模型进行布尔运算得到抽壳模型。由于LDNIs的特点,三维布尔运算被降低至一维布尔运算,提高了抽壳算法的效率。第三章,研究基于桁架的模型轻量化方案。提出桁架结构的简化表示方法,将桁架结构的设计与生成步骤分离。研究桁架结构生算法,指出以STL作为模型数据在算法效率上的不足,提出以LDNIs代替STL作为桁架结构模型数据,提高桁架生成效率。提出LDNIs数据到切片轮廓的转换方法,完成切片轮廓的提取。第四章,研究FDM(熔融沉积成型)的打印路径生成及优化。本文使用环形路径提高模型表面质量以及使用扫描线填充提高模型打印速度。提出扫描线路径的快速生成算法。提出打印路径优化方法,减少喷头空走时间。打印路径优化方法包括基于打孔点的环形打印路径优化方法和基于分块的扫描线路径优化方法。介绍FDM的机代码技术规范。第五章,通过实验研究本文提出的切片算法、模型抽壳算法和桁架生成算法的算法效率。将实验结果与现有算法进行比较,验证算法的有效性。通过实验研究模型轻量化效果,验证模型轻量化方案的可行性。第六章,总结全文,并对未来的工作作了展望。
【关键词】：3D打印 轻量化模型 桁架结构 LDNIs
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH164
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-21
• 1.1 论文研究背景与意义10-11
• 1.2 研究现状与发展趋势11-19
• 1.2.1 STL文件格式11-13
• 1.2.2 模型轻量化13-14
• 1.2.3 模型抽壳14-16
• 1.2.4 桁架结构生成16-17
• 1.2.5 3D打印路径规划17-19
• 1.3 论文研究内容与架构19-21
• 1.3.1 论文研究内容19
• 1.3.2 论文架构19-21
• 第二章 基于LDNIs的STL模型抽壳算法21-35
• 2.1 STL文件读取21-22
• 2.2 基于拓扑网的模型切片算法22-29
• 2.3 基于LDNIs的模型抽壳算法29-33
• 2.3.1 LDNIs数据结构简介29-31
• 2.3.2 模型抽壳方案31
• 2.3.3 基于LDNIs的STL模型抽壳算法31-33
• 2.4 本章小结33-35
• 第三章 基于桁架结构的3D打印模型轻量化研究35-42
• 3.1 轻量化方案35
• 3.2 基于LDNIs的桁架结构生成算法35-38
• 3.2.1 桁架结构表示35-37
• 3.2.2 桁架结构生成37-38
• 3.3 轻量化模型切片轮廓提取38-41
• 3.3.1 轻量化模型生成38-39
• 3.3.2 切片轮廓提取算法39-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 基于轻量化模型的FDM打印路径优化研究42-52
• 4.1 路径生成42-45
• 4.1.1 环形打印路径生成42-44
• 4.1.2 扫描线打印路径生成44-45
• 4.2 路径优化45-49
• 4.2.1 环形打印路径优化45-46
• 4.2.2 扫描线打印路径优化46-49
• 4.3 FDM机代码49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 实验研究52-59
• 5.1 算法效率研究52-56
• 5.1.1 模型切片算法52-54
• 5.1.2 模型抽壳算法54-55
• 5.1.3 桁架结构生成算法55-56
• 5.2 轻量化效果分析56-59
• 第六章 总结和展望59-62
• 6.1 总结59-60
• 6.2 展望60-62
• 参考文献62-63

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本文编号：259684