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    基于CAE模型的船舶艙室自動識別高效算法

    2020-08-05 08:11:34章志兵楊明潤王麗榮陳有芳
    精密成形工程 2020年4期
    關(guān)鍵詞:半面艙室船舶

    章志兵,楊明潤,王麗榮,陳有芳

    (1.華中科技大學(xué),武漢 430074;2.中國船級社技術(shù)研究中心,北京 100007)

    船舶艙室識別是船舶設(shè)計的關(guān)鍵環(huán)節(jié),是船舶有限元分析(CAE)和船舶結(jié)構(gòu)性能校核(Structure Design Program, SDP)的基礎(chǔ)[1—2],因此,提高艙室識別效率和準(zhǔn)確性,增強識別過程的自動性,對于船舶設(shè)計具有重大意義。

    針對艙室識別問題,國內(nèi)外學(xué)者研究提出了眾多典型解決方案。單威俊等[3—5]提出了“切分拼接”方法,首先利用自由邊過濾艙室內(nèi)部結(jié)構(gòu),再根據(jù)船舶相交結(jié)構(gòu)的特征,定義一系列規(guī)則,將模型切分成一塊塊艙室面,最后將艙室面拼接成艙室空間。該方法具有較高的自動性,但對船舶特征依賴性強,對于不同類型的船舶,需要定義不同的識別規(guī)則,并且經(jīng)實驗驗證,識別準(zhǔn)確率僅能達到60%,需要大量的人工干預(yù),才可做到準(zhǔn)確識別全船的艙室,并且識別效率不高,以大型油船、散貨船為例,識別船體中單個艙室即需要耗費5 min。LEE S U等[6]采用自頂向下方法,利用分割面,進行布爾運算,將整個船體模型逐步切分,直至識別出所有艙室。該方法識別準(zhǔn)確率高,但屬于半自動方法,需要人工干預(yù)操作。在4萬t的大型船舶上進行實驗,表明該船體識別出所有艙室模型,需耗費約1 h。KONINGH D等[7]提出一種新的模型切分方法,混合使用體與平面來劃分船體模型,簡化了艙室建模過程,提高了艙室識別準(zhǔn)確率,但自動化程度不高,需要人工進行圖形交互操作,導(dǎo)致效率難以有突破性提高。

    文中利用一種新思路,將艙室抽象識別為三維模型中的封閉空間,基于半邊半面模型,定義了封閉空間的方向。以此為基礎(chǔ),提出了時間復(fù)雜度O(n)(n為模型中半面的數(shù)量)的半面擴展算法,利用模型拓撲關(guān)系和空間坐標(biāo)數(shù)值計算,可高效識別出種子半面所屬的極小封閉空間。在半面擴展算法基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了高效的艙室自動識別算法。

    1 半邊半面模型

    CHEN H,LI Guang-ming,DANOVARO E 等[8—13]的研究表明,半邊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在三維模型的網(wǎng)格簡化、模型切割方面具有良好的性能表現(xiàn),并且易于拓展成緊湊性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在大規(guī)模模型處理中可節(jié)省較多的存儲空間。DYEDOV V,RAY N等[14—16]的研究表明,半面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在網(wǎng)格面細化、曲面重構(gòu)方面具有良好的性能表現(xiàn)。為了提高艙室識別算法的可拓展性,在該算法中使用半邊半面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示幾何元素,使該算法將來可融合于多種功能模塊中。

    一條無向邊可拆分為兩條方向相反的有向邊。將有向邊稱為半邊(Half-edge)。同一條無向邊拆分成的兩條方向相反的半邊互為伴隨半邊(Accompany half edge)。

    如圖1所示,無向邊e被拆分為Eh0和Eh1兩條有向邊,Eh0和Eh1互為伴隨半邊。無向邊e具有兩個端點v0和v1。半邊Eh0的起點為v0,終點為v1;半邊Eh1的起點為v1,終點為v0。

    在半邊模型基礎(chǔ)上,可將一個無向面拆分為兩個方向相反的有向面,有向面的方向根據(jù)組成該面的半邊方向由右手定則確定。將有向面稱為半面(Half-face)。同一個無向面拆分成的兩個方向相反的有向面互為伴隨半面(Accompany half face)。若半邊Eh參與構(gòu)成半面Fh,則稱半面Fh包含半邊Eh、半邊Eh屬于半面Fh。

    圖1 半邊定義Fig.1 Definition of half-edge

    如圖2所示,無向面f被拆分為Fh0和Fh1兩個有向面(為了圖示清晰性,無向面f未在圖中畫出),F(xiàn)h0和Fh1互為伴隨半面。半邊Eh0,Eh2,Eh4,Eh6構(gòu)成半面Fh0,屬于半面Fh0。半邊Eh1,Eh3,Eh5,Eh7構(gòu)成半面Fh1,屬于半面Fh1。半面Fh0,F(xiàn)h1的方向根據(jù)半邊方向由右手定則確定。

    圖2 半面定義Fig.2 Definition of half-face

    張奇華等基于拓撲學(xué)原理,提出了“有向性”和“封閉性”的概念[17]。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合半邊半面模型,將封閉空間定義為由一組有向面圍成的封閉區(qū)域,其中每個有向面的方向都指向該封閉區(qū)域內(nèi)部。該定義相較于使用無向面定義封閉空間,具有以下優(yōu)點:①提供了一種統(tǒng)一的封閉空間特征,可利用該特征,設(shè)計更簡潔高效的封閉空間識別算法;② 使得相鄰的封閉空間之間不再存在公共面,使所有的封閉空間相互獨立,從設(shè)計上降低數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)耦合;③ 利用組成封閉空間的有向面的方向,易于判斷一個三維空間坐標(biāo)是否處于封閉空間內(nèi)部,提高算法可擴展性。

    2 CAE船舶艙室自動識別算法

    艙室識別算法總流程如圖3所示。

    Step 1:獲取模型的所有face及face包含的edge元素。

    Step 2:建立CAE模型的拓撲關(guān)系,并創(chuàng)建半邊半面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲拓撲關(guān)系。

    Step 3:取一個尚未被訪問的半面作為種子半面;若不存在未被訪問的種子半面,則結(jié)束。

    Step 4:識別種子半面所屬的極小封閉空間。使用半面擴展算法,以種子半面為始,向相鄰半面擴展,并遞歸執(zhí)行該過程,識別出所有屬于該封閉空間的半面。

    Step 5:存儲識別結(jié)果。以一個新的半面數(shù)組存儲表示該封閉空間?;氐?Step3,遞歸地執(zhí)行艙室識別過程。

    Step 6:采用半自動方式剔除船體外部空間。程序標(biāo)識出半面數(shù)量最多的一個極小封閉空間,用戶可確認該空間為船體外部空間;或用戶手動點選船體外殼上的一個半面,程序識別出該半面所屬的極小封閉空間,標(biāo)識為船體外部空間。

    圖3 艙室識別算法總流程Fig.3 Flow of cabin identify algorithm

    2.1 CAE模型拓撲關(guān)系建立

    船舶艙室是由一組面組成的封閉空間區(qū)域,封閉空間的邊界面構(gòu)成流形拓撲,因此要求在艙室識別過程中,能夠通過給定的面獲取其邊界線,并通過邊界線獲取其連接的面,即給定的面相鄰的面。

    在船舶CAE模型中,曲線段已被離散為分段的直線段,曲面已被離散為空間2D單元[18],可將空間2D單元視為face,則艙室為由一組face組成的封閉空間區(qū)域。

    在文中艙室識別算法中,需要建立的拓撲關(guān)系有:半面與半邊的包含關(guān)系;半邊與半邊的伴隨關(guān)系。

    如圖4所示,半面Fh0包含半邊Eh0,Eh1,Eh2,Eh3;半面Fh1包含半邊Eh4,Eh5,Eh6,Eh7;半邊Eh1與Eh5互為伴隨半邊,并由此可推斷出半面Fh0與半面Fh1相鄰。

    對于模型中每個空間 2D單元表示的無向小平面,創(chuàng)建兩個方向相反的有向半面,并創(chuàng)建每個半面包含的半邊。

    圖4 CAE模型拓撲關(guān)系示意圖Fig.4 Diagram of CAE model topology relationship

    為了建立半邊的伴隨關(guān)系,對每個半邊的起點和終點構(gòu)成的二元組(Star point,end point)進行編碼,使得二元組(Star point,end point)的編碼與二元組(End point,star point)的編碼互為相反數(shù),并且所有編碼均不為 0。使用 Hash表進行存儲,以二元組編碼作為 Key,以半邊數(shù)組作為 Value。創(chuàng)建每個半邊時,設(shè)該半邊的編碼為x,則將該半邊加入Key為x對應(yīng)的Value半邊數(shù)組中,并在Hash表中查詢半邊編碼為?x的半邊,記錄半邊伴隨關(guān)系。

    2.2 半面擴展算法

    半面擴展算法用于識別三維模型中由半面構(gòu)成的封閉空間。算法根據(jù)一個種子半面,識別出其相鄰半面,并保證了被選擇的相鄰半面與種子半面屬于同一封閉空間。遞歸執(zhí)行上述過程,可識別出模型中與種子半面屬于同一封閉空間的所有半面,即構(gòu)成該封閉空間的所有半面。

    圖5a所示為三維網(wǎng)格模型的局部示例,圖5b展示了該示例在二維視角下的半面擴展過程,即以空間內(nèi)一個半面為起始,逐漸向周圍半面搜索擴展,直至搜索出該空間內(nèi)的所有半面。

    圖5c所示為半面擴展過程的一個詳細示例。在本例中,以半面Fh0為種子半面,識別出其相鄰半面中與Fh0處于同一封閉空間的半面Fh1,F(xiàn)h2,F(xiàn)h3,F(xiàn)h4。遞歸執(zhí)行半面擴展過程,以半面Fh1為種子半面,識別出半面Fh5,F(xiàn)h6,F(xiàn)h7;以半面Fh2為種子半面,識別出半面Fh8和Fh9;以半面Fh3為種子半面,識別出半面Fh10和Fh11;以半面Fh4為種子半面,識別出半面Fh12。不斷遞歸執(zhí)行此過程,直到識別出該封閉空間的所有半面為止。

    種子半面在一個半邊處可能存在多個相鄰半面,針對該情況,文中提出了“半面匹配規(guī)則”。根據(jù)該規(guī)則,給定種子半面及其一條半邊,可識別出種子半面在該半邊處相鄰的所有半面,并選擇一個匹配的相鄰半面,該半面與種子半面屬于同一個封閉空間。在下文中,將該過程稱為“半面匹配過程”。

    如圖5d和5e所示,從不同視角可看出半面Fh2與Fh13均與半面Fh0相鄰,但以半面Fh0為種子半面進行半面擴展時,通過半面匹配規(guī)則判斷,半面Fh2與Fh0處于同一極小封閉空間,故擴展到半面Fh2而沒有擴展到半面Fh13。

    如圖6所示,種子半面為Fhseed,半面Fhseed的指定半邊為Eh0。半邊Eh0的伴隨半邊Eh1,Eh2,Eh3(為了圖示清晰性,半邊Eh2,Eh3未在圖中畫出)所屬的半面分別為Fh1,F(xiàn)h2,F(xiàn)h3,共3個半面,這些半面稱為半面Fhseed在半邊Eh0處的相鄰半面,其中半面Fh3為種子半面Fhseed的伴隨半面。如圖6b所示,以半邊Eh0為軸,按照半面Fhseed的方向,從半面Fhseed到半面Fh1,F(xiàn)h2,F(xiàn)h3的有向角分別為θ1,θ2,θ3,角度值的范圍為(0,2π]。

    圖5 半面擴展算法示意圖Fig.5 Diagram of half-face expansion algorithm

    圖6 半面匹配規(guī)則示意圖Fig.6 Diagram of half-face matching rule

    半面匹配規(guī)則描述如下:對于給定的半面半邊二元組(Fhseed,Eh0),其中半面Fhseed為種子半面,Eh0為Fhseed的一條半邊,半面集合FH中的所有半邊Fhi均為半邊Eh0關(guān)聯(lián)的半邊所屬的半面。其中集合FH一定不為空集,因為種子半面Fhseed的伴隨半面必定屬于集合FH。以半邊Eh0為軸,按照Fhseed方向從半面Fhseed到集合FH中半面Fhi的有向角為θi,則種子半面Fhseed在半邊Eh0處的匹配半面為最小有向角θj對應(yīng)的半面Fhj。半面Fhj與種子半面Fhseed處于同一封閉空間。

    例如在圖示 6b中,θ1為最小有向角,根據(jù)該規(guī)則,種子半面Fhseed在半邊Eh0處所匹配的半面為Fh1。

    如3.1節(jié)所述,在艙室識別算法總流程中,使用半面擴展算法識別出種子半面所屬的封閉空間。半面擴展算法流程如圖7所示。

    Step 1:新建一個半面數(shù)組,表示種子半面所屬的封閉空間,用于存儲識別出的半面。

    Step 2:新建一個半面隊列。在半面擴展算法執(zhí)行過程中,該隊列中的半面狀態(tài)為:已被識別出屬于當(dāng)前封閉空間,但尚未執(zhí)行以該半面為種子半面的半面匹配過程。

    Step 3:將種子半面加入隊列尾部,并標(biāo)記為已訪問。

    Step 4:判斷隊列是否為空。若隊列為空,則半面擴展算法過程結(jié)束;否則繼續(xù)執(zhí)行半面擴展算法。

    Step 5:從隊列首部取一個半面作為種子半面,并從隊列中將其刪除。

    圖7 半面擴展算法流程Fig.7 Flow of half-face expansion algorithm

    Step 6:執(zhí)行半面匹配過程。根據(jù)半面匹配規(guī)則,識別出種子半面相鄰的、尚未被訪問的、屬于同一封閉空間的半面。

    Step 7:將 Step 6中識別出的半面加入半面隊列,后續(xù)作為種子半面遞歸地執(zhí)行半面匹配過程。將其標(biāo)記為已訪問,防止后續(xù)被重復(fù)加入隊列,導(dǎo)致冗余計算。

    Step 8:將Step 5中取的種子半面加入表示該封閉空間的半面數(shù)組。回到Step 4,遞歸地執(zhí)行半面擴展過程。

    分析可知,在識別過程中,對模型中的每個半面,僅進行了常數(shù)次訪問;由于船舶模型中任何半面包含的半邊僅有常數(shù)個,且任何半邊的伴隨半邊僅有常數(shù)個,故半面匹配過程耗時為O(1),所以艙室識別過程的時間復(fù)雜度為O(n),已達漸進最優(yōu),其中n為模型中半面的總個數(shù)。

    3 應(yīng)用實例

    在NX11.0平臺上,以C++語言實現(xiàn)文中的CAE艙室自動識別算法,并使用多種船體模型進行測試。測試計算機CPU為Intel Core i5-6400 2.70 GHz,內(nèi)存容量為8 GB,操作系統(tǒng)為64位。

    圖8所示為一個18萬t大型散貨船CAE模型,圖9所示是對該模型的艙室識別結(jié)果。該模型共有CAE單元329 509個,識別結(jié)果共有1190個封閉空間。

    經(jīng)多次重復(fù)測試,測量算法中“建立拓撲關(guān)系”、“識別艙室”兩部分的耗時情況,測量結(jié)果為:建立拓撲關(guān)系耗時約3.2 s;識別艙室耗時約0.5 s,總耗時約4 s。

    分析測試結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),建立CAE模型拓撲關(guān)系過程耗時較多,因為該過程涉及大量的內(nèi)存申請、賦值操作,且半邊查找總過程平均情況時間復(fù)雜度為O(n),最壞情況時間復(fù)雜度為O(nlogn)(其中n為模型中半邊的總個數(shù));識別艙室過程耗時較短,因為僅僅涉及數(shù)值計算和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的調(diào)用,且該過程時間復(fù)雜度為O(n)(其中n為模型中face的總個數(shù))。從算法復(fù)雜度角度可證明該識別算法的高效性。

    圖8 18萬t大型散貨船CAE模型示意圖Fig.8 Diagram of CAE model for 180,000 tons large bulk carrier

    圖9 大型散貨船CAE模型艙室識別結(jié)果示意圖Fig.9 Diagram of CAE model cabin identification results for large bulk carriers

    對比測試使用NX系統(tǒng)內(nèi)置的船舶模塊中的艙室識別功能。該功能需要選擇種子點,一次識別種子點所在的單個艙室,使用二次開發(fā)方式利用該功能循環(huán)識別出所有艙室,并使用計時工具僅累積測量識別過程的耗時,排除其他因素影響。利用上述模型重復(fù)測試,結(jié)果表明,識別出所有艙室耗時約180~200 s。

    測試結(jié)果表明,該算法效率較高,18萬t大型散貨船CAE模型的艙室識別僅耗時4 s;識別準(zhǔn)確率較高,所有CAE艙室都已準(zhǔn)確識別,無遺漏部分、無多余部分。

    4 結(jié)語

    提出了一種半面擴展算法,并基于此提出了CAE艙室自動識別算法。經(jīng)實際工程項目應(yīng)用檢驗表明,算法具有很高的效率和準(zhǔn)確性;算法可拓展性強,在該算法基礎(chǔ)上,易于拓展出船舶艙室的相關(guān)功能,例如,識別艙室邊界構(gòu)件和內(nèi)部構(gòu)件、識別艙室中的型材、艙室合并等。該算法可廣泛應(yīng)用于船舶 CAE系統(tǒng)中,提供艙室相關(guān)構(gòu)件的高效、準(zhǔn)確的識別功能。本質(zhì)上,該算法是對三維模型中封閉空間的識別,可預(yù)期在未來應(yīng)用于各類三維建模系統(tǒng)中。

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