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Design reuse in a CAD environment
This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University, 09/03/1999.For many companies, design related information mainly exists as rooms of paper-based archives, typically in the form of manufacturing drawings and technical specifications. This 'static' information cannot be easily reused. The work presented in this thesis proposes a methodology to ease this problem. It defines and implements a computer-based design tool that will enable existing design families to be transformed into 'dynamic' CAD-based models for the Conceptual, Embodiment and Detailed stages of the design process. Two novel concepts are proposed here, i) the use of a Function Means Tree to store Conceptual and Embodiment design and ii) a Variant Method to represent Detailed design. In this way a definite link between the more abstract conceptual and the concrete detailed design stages is realised by linking individual detailed designs to means in the Function Means Tree. The use of the Variant Method, incorporating 'state-of-the-art' developments in Solid Modelling, Feature-Based Design and Parametric Design, allows an entire family of designs to be represented by a single Master Model. Therefore, instances of this Master Model need only be stored as a set of design parameters. This enables current design families and new design cases to be more created more efficiently. Industrial Case Studies, including a Lathe Chuck family, a Drive-End casting and a family of Filtration Systems are given to prove the methodology
Reconstrucción geométrica de sólidos utilizando técnicas de optimización
Este trabajo tiene por objetivo la reconstrucción automática de modelos
geométricos, a partir de la información contenida en una única imagen vectorial y
geométricamente consistente de un objeto poliédrico. Los procesos de optimización son
a nuestro entender el camino más prometedor para la reconstrucción, en tanto que
pueden simular la manera en que percibe el ser humano. Sin embargo la Reconstrucción
Geométrica planteada como proceso de optimización presenta como problema
fundamental una función objetivo compleja: con muchos mÃnimos locales. Los mÃnimos
locales son modelos no válidos, porque no son acordes con la percepción visual humana
(no son psicológicamente plausibles). Además, el punto de partida del algoritmo (la
imagen), constituye un mÃnimo local.
Nuestro trabajo se orientó inicialmente a implementar un algoritmo de
optimización de los que se proclaman capaces de obtener mÃnimos globales. Sin
embargo, llegamos a la conclusión de que ni siquiera dichos algoritmos garantizan el
óptimo en el caso de la Reconstrucción Geométrica, porque su comportamiento depende
mucho de sus propios parámetros de ajuste y de la naturaleza del modelo a reconstruir.
Es por ello que creemos necesario que los algoritmos de optimización vengan
asistidos de estrategias de inflado tentativo, para generar modelos iniciales tan próximos
como sea posible al optimo global, es decir, que sean lo más parecidos posible al
modelo psicológicamente plausible. En ese camino hemos desarrollado tres estrategias
que permiten generar modelos iniciales. Hemos comprobado que cada una de estas
estrategias funcionan bien cuando se aplican a modelos de ciertas tipologÃas, por lo que
hemos desarrollado una clasificación especÃfica de poliedros acorde con nuestros fines.
Dado que la clasificación está orientada a seleccionar la estrategia de inflado tentantivo
más conveniente, también hemos desarrollado un algoritmo para detectar el tipo de
poliedro automáticamente a partir de la imagen de entrada.Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Análisis y Diseño Avanzado de Estructura