利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法

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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法

更新时间：2025-07-09

- 利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法
- Issue 8, Pages: 50-58(2021)
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
  2. 哈尔滨工业大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP391.73
- Published：2021
- 稿件说明：
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[J]. 2021, (8): 50-58.
DOI：

[J]. 2021, (8): 50-58. DOI：

摘要

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题

提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。首先计算面片法向量在分层方向上的分量

识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方

在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。然后给出一种识别模型特征的方法

利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度

识别出模型表面的锐边和复杂点特征。接着在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征

其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。最后检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正

以防止模型特征丢失。实验结果表明:对于实验所采用的哑铃模型

所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点;对于龙猫模型和锥体模型

本文算法可以识别出所有模型特征

并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度

在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下

分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

Abstract

关键词

Keywords

references

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