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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 521 - 529 (9page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2024.521
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Commercial CAD (computer-aided design) programs generally support design history-based CAD modeling methods, which facilitate shape modification. However, CAD models often lack design history, making design changes difficult and resulting in significant industrial costs. To address this issue, several studies have focused on reconstructing the design history of CAD models using machine learning. However, this approach requires a dataset of CAD models that include design history, and currently, no suitable dataset exists for this purpose. Therefore, this study proposes an automatic generation method for a design history-based CAD model dataset. In the proposed method, features and their parameter values are randomly selected, with constraints applied to the parameters to generate realistic shapes. Finally, to validate the proposed method, it was implemented, and experiments demonstrated the successful generation of a CAD model dataset that includes design history.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 설계 특징형상 및 설계이력의 표현
4. CAD 모델 데이터 셋의 자동 생성
5. 구현 및 실험 결과
6. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
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Kim, B. C., Han, S., Mun, D. and An, K.-I., 2008, Standardization of an Integrated Application Resource of STEP for the Exchange of Procedurally Represented 2D CAD Models, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 13(2), pp.109-120.
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Maturana, D. and Scherer, S., 2015, VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for Real-Time Object Recognition, Proceedings of 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Hamburg, Germany, pp.922-928, https://doi.org/10.1109/IROS.2015.7353481.
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Maturana, D. and Scherer, S., 2015, VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for Real-Time Object Recognition, Proceedings of 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Hamburg, Germany, pp.922-928, https://doi.org/10.1109/IROS.2015.7353481.
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