3D ACISモデラーが変換された3Dデータの品質をどのように改善するか

月 5 13, 2019

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モデルが変換された後、ユーザーはモデルの品質をさらに向上させるためにヒーリングワークフローを採用することができます。3D ACIS モデラーでは、このヒーリング・プロセスは、スティッチング、ジオメトリ・シンプリフィケーション、ギャップ・タイトニングの3つのフェーズで構成されています。

  1. スティッチング

修復の最初のフェーズは、エンティティの別々の面をステッチまたは縫い合わせて、トポロジ的に完全なシートまたはソリッドボディを作成することです。 ステッチングには、基本的に、一致するエッジのグループを単一のエッジに置き換え、一致する点のグループを単一の点に置き換えることが含まれます。

  1. ジオメトリ・シンプリフィケーション

インポートされたモデルには、画面上では解析的に見えても、実際にはスプラインで表現されているサーフェスが含まれていることがあります。

ジオメトリ簡略化の段階では、このようなスプラインサーフェスを、可能な限り対応する解析的な形式に変換します。

ジオメトリの簡略化により、データサイズが削減され、その後のモデリング作業の速度が向上します。

  1. ギャップ・タイトニング

このフェーズ(ジオメトリ・ビルディングとも呼ばれます)では、必要に応じてジオメトリを構築することで、入力モデルのギャップ(不正確さ)を解消します。このフェーズでは、一連のジオメトリ操作を行い、面、エッジ、および点データの精度を向上させます。

ジオメトリ構築は基本的に、交点を再計算することで、隣接するサーフェス間のギャップを取り除きます。

ギャップをどのように閉じるかは、サーフェスの交差のタイプによって異なります。 ジオメトリのギャップは、隣接するサーフェスを拡張し、サーフェス間の交差を再計算することで埋められます。

解析面の接線部では、周期的な接線を扱うことができるグラフベースのソルバーを用いて、線形変換を用いて面同士をスナップさせます。

グラフのノードは面を表し、グラフのアークは接線エッジを表します。

グラフのサイクルは、曲率の高いサーフェスを優先することで分割されます(たとえば、円柱は、平面が円柱にスナップされるのではなく、平面にスナップされます)。

最後に、交差曲線がサーフェスのアイソパラメトリックラインに沿っているスプラインサーフェスの接線交差は、制御点の修正によって修正されます。


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ヒーリング機能へのアクセス

ヒーリングは変換中に自動的に行われますが、その範囲は、効果的な変換を行うためにモデルの品質を十分に向上させる場合に限定されます。

しかし、OEMアプリケーションから追加のヒーリング ルーチンを呼び出して、エッジや周期の分割、非マニフォールドのトポロジー の構築など、カスタムフローやルーチンを実行することができます。

これらのヒーリング・ルーチンは、3D ACISモデラーの一部として提供されるAPI関数のセットとしてアクセス可能です。

パフォーマンス

ヒーリングは変換のパフォーマンスに影響を与え、全体の所要時間を増加させ、モデルの入力品質に大きく影響されます。

パフォーマンスの低下に対処する一つの方法は、マルチプロセスのパーツ変換です。アセンブリの場合、3D InterOpは構成するパーツの変換と自動修復を並行して行うことができます。

3D InterOpは様々なフォーマットをサポートしていますが、その中にはスレッドセーフではないサードパーティの依存関係が含まれているものもあります。そのため、マルチスレッドの部品変換には、マルチプロセスのアプローチが必要となります。

一般的に、マルチスレッディングよりもマルチプロセッシングを使用することで発生するオーバーヘッドは、ほとんどがプロセス間通信です。

3D InterOpは、パーツを変換するためのプロセス間通信をほとんど必要としないため、このオーバーヘッドは低く抑えられています。これらの要因により、3D InterOpはマルチプロセス実装に適しており、トランスレーションとヒーリングのパフォーマンスが大幅に向上します。

アプリケーションに3Dファイルヒーリング機能をもたせる方法:

オープン・エンジニアリング・プロセスの異なるアプリケーション間で3Dモデルを共有することは、ジオメトリが多くの複雑なシステムの仕様になったことを意味します。そのため、あるシステムから別のシステムへの正確な変換が不可欠となります。

しかし、モデルが正確に読み取られた場合でも、出力されたモデルはターゲットとなるシステムのルールに準拠していなければなりません。このような適合モデルを取得するための鍵となるのがヒーリングです。

スペイシャルは、入力されたモデル・データをヒーリングして、ソースの意図を守りつつ、ターゲット・システムのルールに適合させることができる強力なAPI関数のセットを提供します。

 

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